একটি ভবিষ্যতবাদী ধারণা যার শিকড় রয়েছে 60 এর দশকের গোড়ার দিকে সেই একটি খেলা-পরিবর্তন মুহূর্তটির জন্য অপেক্ষা করছে যা কেবল মূলধারা নয় বরং অনিবার্যও হয়ে উঠবে। হ্যাঁ, আমরা বিগ ডেটার উত্থান সম্পর্কে কথা বলছি এবং এটি কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এর মতো একটি অত্যন্ত জটিল ধারণার জন্য একটি বিশ্বব্যাপী ঘটনা হয়ে ওঠা সম্ভব করেছে।
এই সত্যটিই আমাদের ইঙ্গিত দেয় যে AI ডেটা এবং এটি তৈরি, সঞ্চয় এবং পরিচালনার উপায় ছাড়া অসম্পূর্ণ বা বরং অসম্ভব। এবং সমস্ত নীতি যেমন সর্বজনীন, এটি এআই স্পেসেও সত্য। একটি AI মডেল নির্বিঘ্নে কাজ করতে এবং সঠিক, সময়োপযোগী এবং প্রাসঙ্গিক ফলাফল প্রদানের জন্য, এটিকে উচ্চ-মানের ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দিতে হবে।
যাইহোক, এই সংজ্ঞায়িত শর্ত যা সমস্ত আকার এবং স্কেলের সংস্থাগুলি যুদ্ধ করা কঠিন বলে মনে করে। এআই দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে এমন বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলির জন্য ধারণা এবং সমাধানের কোনো অভাব না থাকলেও, তাদের বেশিরভাগই কাগজে বিদ্যমান (বা বিদ্যমান)। যখন তাদের বাস্তবায়নের বাস্তবতার কথা আসে, তখন তথ্যের প্রাপ্যতা এবং এর ভাল গুণমান একটি প্রাথমিক বাধা হয়ে দাঁড়ায়।
সুতরাং, আপনি যদি এআই স্পেসে নতুন হন এবং ভাবছেন কীভাবে ডেটা গুণমান AI ফলাফল এবং সমাধানগুলির কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে, এখানে একটি বিস্তৃত লেখা রয়েছে৷ তবে তার আগে, আসুন দ্রুত বুঝতে পারি কেন সর্বোত্তম AI পারফরম্যান্সের জন্য গুণমান ডেটা গুরুত্বপূর্ণ।
এআই পারফরম্যান্সে গুণমান ডেটার ভূমিকা
- ভাল মানের ডেটা নিশ্চিত করে যে ফলাফল বা ফলাফল সঠিক এবং তারা একটি উদ্দেশ্য বা বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা সমাধান করে।
- ভাল মানের ডেটার অভাব ব্যবসার মালিকদের জন্য অবাঞ্ছিত আইনি এবং আর্থিক ফলাফল আনতে পারে।
- উচ্চ-মানের ডেটা ধারাবাহিকভাবে এআই মডেলের শেখার প্রক্রিয়াটিকে অপ্টিমাইজ করতে পারে।
- ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলির বিকাশের জন্য, উচ্চ-মানের ডেটা অনিবার্য।
5 উপায়ে ডেটা গুণমান আপনার AI সমাধানকে প্রভাবিত করতে পারে
খারাপ ডেটা
এখন, খারাপ ডেটা হল একটি ছাতা শব্দ যা অসম্পূর্ণ, অপ্রাসঙ্গিক, বা ভুলভাবে লেবেলযুক্ত ডেটাসেটগুলিকে বর্ণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এগুলোর যেকোনো একটি বা সবকটির ক্রপ আপ শেষ পর্যন্ত এআই মডেলগুলোকে নষ্ট করে দেয়। ডেটা হাইজিন হল এআই ট্রেনিং স্পেকট্রামের একটি গুরুত্বপূর্ণ ফ্যাক্টর এবং আপনি যত বেশি আপনার এআই মডেলগুলিকে খারাপ ডেটা দিয়ে খাওয়াবেন, ততই আপনি সেগুলিকে নিরর্থক করে তুলছেন।
খারাপ ডেটার প্রভাব সম্পর্কে আপনাকে দ্রুত ধারণা দেওয়ার জন্য, বুঝতে হবে যে বেশ কয়েকটি বড় সংস্থা কয়েক দশক ধরে গ্রাহক এবং ব্যবসায়িক ডেটা থাকা সত্ত্বেও তাদের সম্পূর্ণ সম্ভাবনার জন্য AI মডেলগুলিকে কাজে লাগাতে পারেনি। কারণ - এর বেশিরভাগই খারাপ ডেটা ছিল।
ডেটা বায়াস
খারাপ ডেটা এবং এর উপ-ধারণা ছাড়াও, পক্ষপাত নামে আরেকটি জর্জরিত উদ্বেগ রয়েছে। এটি এমন কিছু যা সারা বিশ্বের কোম্পানি এবং ব্যবসাগুলি মোকাবেলা করতে এবং ঠিক করতে লড়াই করছে৷ সহজ কথায়, ডেটা বায়াস হল একটি নির্দিষ্ট বিশ্বাস, আদর্শ, বিভাগ, জনসংখ্যা বা অন্যান্য বিমূর্ত ধারণার প্রতি ডেটাসেটের স্বাভাবিক প্রবণতা।
ডেটা পক্ষপাত আপনার AI প্রকল্পের জন্য বিপজ্জনক এবং শেষ পর্যন্ত অনেক উপায়ে ব্যবসা। পক্ষপাতদুষ্ট ডেটার সাথে প্রশিক্ষিত AI মডেলগুলি সমাজের নির্দিষ্ট উপাদান, সত্তা বা স্তরের পক্ষে অনুকূল বা প্রতিকূল এমন ফলাফল প্রকাশ করতে পারে।
এছাড়াও, ডেটা পক্ষপাত বেশিরভাগই অনিচ্ছাকৃত, মানুষের সহজাত বিশ্বাস, মতাদর্শ, প্রবণতা এবং বোঝাপড়া থেকে উদ্ভূত। এই কারণে, ডেটা পক্ষপাত এআই প্রশিক্ষণের যে কোনও পর্যায়ে যেমন ডেটা সংগ্রহ, অ্যালগরিদম বিকাশ, মডেল প্রশিক্ষণ এবং আরও অনেক কিছুতে প্রবেশ করতে পারে। একজন নিবেদিত বিশেষজ্ঞ থাকা বা গুণগত নিশ্চয়তা পেশাদারদের একটি দল নিয়োগ করা আপনাকে আপনার সিস্টেম থেকে ডেটা পক্ষপাত কমাতে সাহায্য করতে পারে।
ডেটা ভলিউম
এই দুটি দিক আছে:
- প্রচুর পরিমাণে ডেটা রয়েছে
- এবং খুব কম তথ্য আছে
উভয়ই আপনার এআই মডেলের গুণমানকে প্রভাবিত করে। যদিও এটি মনে হতে পারে যে বিপুল পরিমাণে ডেটা থাকা একটি ভাল জিনিস, এটি দেখা যাচ্ছে যে এটি নয়। আপনি যখন প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করেন, তখন এর বেশিরভাগই তুচ্ছ, অপ্রাসঙ্গিক বা অসম্পূর্ণ - খারাপ ডেটা হয়ে যায়। অন্যদিকে, খুব কম ডেটা থাকা এআই প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটিকে অকার্যকর করে তোলে কারণ তত্ত্বাবধান না করা শেখার মডেলগুলি খুব কম ডেটাসেটের সাথে সঠিকভাবে কাজ করতে পারে না।
পরিসংখ্যান প্রকাশ করে যে যদিও বিশ্বজুড়ে 75% ব্যবসার লক্ষ্য তাদের ব্যবসার জন্য AI মডেলগুলি বিকাশ এবং স্থাপন করা, তাদের মধ্যে মাত্র 15% সঠিক প্রকার এবং ডেটার পরিমাণের অভাবের কারণে তা করতে সক্ষম হয়। সুতরাং, আপনার AI প্রকল্পগুলির জন্য সর্বোত্তম ডেটার পরিমাণ নিশ্চিত করার সবচেয়ে আদর্শ উপায় হল সোর্সিং প্রক্রিয়াটি আউটসোর্স করা।
সাইলোতে ডেটা উপস্থিত
সুতরাং, যদি আমার কাছে পর্যাপ্ত পরিমাণে ডেটা থাকে, তাহলে কি আমার সমস্যা সমাধান হবে?
ঠিক আছে, উত্তর হল, এটি নির্ভর করে এবং সেই কারণেই ডেটা বলা হয় আলোতে আনার এটাই উপযুক্ত সময় সাইলো. বিচ্ছিন্ন জায়গা বা কর্তৃপক্ষের উপস্থিত ডেটা ততটাই খারাপ যতটা ডেটা নেই৷ অর্থ, আপনার এআই প্রশিক্ষণের ডেটা আপনার সমস্ত স্টেকহোল্ডারদের দ্বারা সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য হতে হবে। আন্তঃঅপারেবিলিটির অভাব বা ডেটাসেটগুলিতে অ্যাক্সেসের ফলে ফলাফলের গুণমান খারাপ বা খারাপ, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া শুরু করার জন্য অপর্যাপ্ত পরিমাণ।
ডেটা টীকা উদ্বেগ
ডেটা টিকা AI মডেলের বিকাশের সেই পর্যায়টি যা মেশিন এবং তাদের পাওয়ারিং অ্যালগরিদমগুলিকে নির্দেশ করে তাদের কী খাওয়ানো হয় তা বোঝার জন্য। একটি মেশিন একটি বাক্স যা এটি চালু বা বন্ধ হোক না কেন। মস্তিষ্কের মতো একটি কার্যকারিতা স্থাপন করার জন্য, অ্যালগরিদমগুলি তৈরি এবং স্থাপন করা হয়। কিন্তু এই অ্যালগরিদমগুলি সঠিকভাবে কাজ করার জন্য, ডেটা টীকা-এর মাধ্যমে মেটা-তথ্যের আকারে নিউরনগুলিকে ট্রিগার করা এবং অ্যালগরিদমগুলিতে প্রেরণ করা দরকার। ঠিক তখনই মেশিনগুলি বুঝতে শুরু করে যে তাদের কী দেখতে হবে, অ্যাক্সেস করতে হবে এবং প্রক্রিয়া করতে হবে এবং প্রথমে তাদের কী করতে হবে।
খারাপভাবে টীকাযুক্ত ডেটাসেটগুলি মেশিনগুলিকে সত্য যা থেকে বিচ্যুত করতে পারে এবং তির্যক ফলাফল সরবরাহ করতে তাদের চাপ দিতে পারে। ভুল ডেটা লেবেলিং মডেলগুলি সমস্ত পূর্ববর্তী প্রক্রিয়াগুলি যেমন ডেটা সংগ্রহ, পরিষ্কার এবং সংকলনকে অপ্রাসঙ্গিক করে তোলে এবং মেশিনগুলিকে ডেটাসেটগুলিকে ভুলভাবে প্রক্রিয়া করতে বাধ্য করে৷ সুতরাং, বিশেষজ্ঞ বা এসএমই, যারা জানেন তারা কী করছেন তাদের দ্বারা ডেটা টীকা করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য সর্বোত্তম যত্ন নিতে হবে।
মোড়ক উম্মচন
আমরা আপনার AI মডেলের মসৃণ কার্যকারিতার জন্য ভাল মানের ডেটার গুরুত্ব পুনর্ব্যক্ত করতে পারি না। সুতরাং, আপনি যদি একটি AI-চালিত সমাধান তৈরি করছেন, আপনার অপারেশন থেকে এই দৃষ্টান্তগুলি বাদ দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় সময় বের করুন। ডেটা বিক্রেতা, বিশেষজ্ঞদের সাথে কাজ করুন এবং আপনার AI মডেলগুলি শুধুমাত্র উচ্চ-মানের ডেটা দ্বারা প্রশিক্ষিত হয় তা নিশ্চিত করতে যা যা লাগে তা করুন।
সৌভাগ্য কামনা করছি!
