এআই প্রশিক্ষণের তথ্য সংগ্রহের প্রক্রিয়া অনিবার্য এবং চ্যালেঞ্জিং উভয়ই। আমরা এই অংশটি এড়িয়ে যেতে পারি এবং সরাসরি আমাদের মডেলটি অর্থপূর্ণ ফলাফল (বা ফলাফল প্রথম স্থানে) শুরু করে এমন কোনো উপায় নেই। এটি নিয়মতান্ত্রিক এবং আন্তঃসংযুক্ত।
সমসাময়িক AI (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) সমাধানগুলির উদ্দেশ্য এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরও নিখুঁত হয়ে উঠলে, পরিমার্জিত বুদ্ধিমত্তার চাহিদা বৃদ্ধি পায়। এআই প্রশিক্ষণ ডেটা. কোম্পানী এবং স্টার্টআপগুলি নতুন অঞ্চল এবং বাজারের অংশে প্রবেশ করার সাথে সাথে, তারা আগে অনাবিষ্কৃত স্থানগুলিতে কাজ করতে শুরু করে। এটা তৈরি করে এআই ডেটা সংগ্রহ সব আরো জটিল এবং ক্লান্তিকর.
যদিও সামনের পথটি অবশ্যই ভয়ঙ্কর, এটি একটি কৌশলগত পদ্ধতির সাথে সরল করা যেতে পারে। একটি ভাল চার্ট করা পরিকল্পনার সাহায্যে, আপনি আপনার স্ট্রিমলাইন করতে পারেন এআই ডেটা সংগ্রহ প্রক্রিয়া করুন এবং জড়িত প্রত্যেকের জন্য এটি সহজ করুন। আপনাকে যা করতে হবে তা হল আপনার প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে স্পষ্টতা এবং কয়েকটি প্রশ্নের উত্তর।
তারা কি? খুঁজে বের কর.
কুইনটেসেন্সিয়াল এআই প্রশিক্ষণ ডেটা সংগ্রহের নির্দেশিকা
আপনার কি ডেটা দরকার?
অর্থপূর্ণ ডেটাসেটগুলি কম্পাইল করতে এবং একটি পুরস্কৃত AI মডেল তৈরি করার জন্য এটিই প্রথম প্রশ্নের উত্তর। আপনার প্রয়োজনীয় ডেটার ধরন নির্ভর করে আপনি যে বাস্তব-বিশ্বের সমস্যার সমাধান করতে চান তার উপর।
আপনি একটি ভার্চুয়াল সহকারী উন্নয়নশীল? আপনার যে ডেটা টাইপের প্রয়োজন তা বক্তৃতা ডেটাতে ফুটে ওঠে যাতে উচ্চারণ, আবেগ, বয়স, ভাষা, মড্যুলেশন, উচ্চারণ এবং আপনার শ্রোতাদের আরও অনেক কিছু রয়েছে।
আপনি যদি একটি ফিনটেক সমাধানের জন্য একটি চ্যাটবট তৈরি করেন, তাহলে আপনার প্রসঙ্গ, শব্দার্থবিদ্যা, কটাক্ষ, ব্যাকরণগত বাক্য গঠন, বিরাম চিহ্ন এবং আরও অনেক কিছুর একটি ভাল মিশ্রণ সহ পাঠ্য-ভিত্তিক ডেটা প্রয়োজন৷
কখনও কখনও, আপনি যে উদ্বেগের সমাধান করেন এবং আপনি কীভাবে এটি সমাধান করেন তার উপর ভিত্তি করে আপনার একাধিক ধরণের ডেটার মিশ্রণেরও প্রয়োজন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি IoT সিস্টেম ট্র্যাকিং সরঞ্জাম স্বাস্থ্যের জন্য একটি AI মডেলের জন্য কম্পিউটার দৃষ্টি থেকে ছবি এবং ফুটেজের প্রয়োজন হবে ত্রুটি সনাক্ত করতে এবং ঐতিহাসিক ডেটা যেমন পাঠ্য, পরিসংখ্যান এবং টাইমলাইনগুলিকে একত্রে প্রক্রিয়া করার জন্য এবং সঠিকভাবে ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহার করুন।
-
আপনার তথ্য উৎস কি?
এমএল ডেটা সোর্সিং চতুর এবং জটিল। এটি সরাসরি ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করে যা আপনার মডেলগুলি ভবিষ্যতে প্রদান করবে এবং এই সময়ে ভালভাবে সংজ্ঞায়িত ডেটা উত্স এবং টাচপয়েন্ট স্থাপনের জন্য যত্ন নেওয়া উচিত৷
ডেটা সোর্সিং শুরু করতে, আপনি অভ্যন্তরীণ ডেটা জেনারেশন টাচপয়েন্টগুলি সন্ধান করতে পারেন৷ এই ডেটা উত্সগুলি আপনার ব্যবসার দ্বারা এবং আপনার ব্যবসার জন্য সংজ্ঞায়িত করা হয়। অর্থ, এগুলি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রাসঙ্গিক।
আপনার যদি কোনও অভ্যন্তরীণ সংস্থান না থাকে বা আপনার যদি অতিরিক্ত ডেটা উত্সের প্রয়োজন হয় তবে আপনি সংরক্ষণাগার, পাবলিক ডেটাসেট, অনুসন্ধান ইঞ্জিন এবং আরও অনেক কিছুর মতো বিনামূল্যের সংস্থানগুলি পরীক্ষা করতে পারেন৷ এই উত্সগুলি ছাড়াও, আপনার কাছে ডেটা বিক্রেতাও রয়েছে, যারা আপনার প্রয়োজনীয় ডেটা উত্স করতে পারে এবং এটি সম্পূর্ণরূপে টীকাযুক্ত আপনার কাছে সরবরাহ করতে পারে।
আপনি যখন আপনার ডেটা উত্স সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেন, তখন এই বিষয়টি বিবেচনা করুন যে দীর্ঘমেয়াদে ডেটার ভলিউমের পরে আপনার ভলিউমের প্রয়োজন হবে এবং বেশিরভাগ ডেটাসেটগুলি অসংগঠিত, সেগুলি কাঁচা এবং সর্বত্র।
এই ধরনের সমস্যাগুলি এড়াতে, বেশিরভাগ ব্যবসা সাধারণত বিক্রেতাদের কাছ থেকে তাদের ডেটাসেটগুলি উৎসর্গ করে, যারা মেশিন-প্রস্তুত ফাইলগুলি সরবরাহ করে যা শিল্প-নির্দিষ্ট এসএমই দ্বারা সুনির্দিষ্টভাবে লেবেল করা হয়।
-
কত? - আপনার কি ডেটার পরিমাণ প্রয়োজন?
চলুন শেষ পয়েন্টার আরেকটু প্রসারিত করা যাক। আপনার AI মডেলকে সঠিক ফলাফলের জন্য অপ্টিমাইজ করা হবে শুধুমাত্র তখনই যখন এটিকে আরও বেশি পরিমাণ প্রাসঙ্গিক ডেটাসেটের সাথে ধারাবাহিকভাবে প্রশিক্ষিত করা হয়। এর মানে হল যে আপনার প্রচুর পরিমাণে ডেটার প্রয়োজন হবে। যতদূর এআই প্রশিক্ষণের ডেটা সম্পর্কিত, খুব বেশি ডেটা বলে কিছু নেই।
সুতরাং, এর মতো কোনও ক্যাপ নেই তবে আপনাকে যদি সত্যিই আপনার প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণের বিষয়ে সিদ্ধান্ত নিতে হয় তবে আপনি বাজেটকে একটি সিদ্ধান্তমূলক ফ্যাক্টর হিসাবে ব্যবহার করতে পারেন। এআই প্রশিক্ষণের বাজেট সম্পূর্ণরূপে একটি ভিন্ন বল খেলা এবং আমরা ব্যাপকভাবে কভার করেছি বিষয় এখানে. আপনি এটি পরীক্ষা করে দেখতে পারেন এবং কীভাবে ডেটা ভলিউম এবং ব্যয়ের সাথে যোগাযোগ এবং ভারসাম্য বজায় রাখতে হয় সে সম্পর্কে একটি ধারণা পেতে পারেন।
-
তথ্য সংগ্রহ নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা
নৈতিকতা এবং সাধারণ জ্ঞান এই সত্যটি নির্দেশ করে যে ডেটা সোর্সিং পরিষ্কার উত্স থেকে হওয়া উচিত। আপনি যখন স্বাস্থ্যসেবা ডেটা, ফিনটেক ডেটা এবং অন্যান্য সংবেদনশীল ডেটা সহ একটি এআই মডেল তৈরি করছেন তখন এটি আরও গুরুত্বপূর্ণ। একবার আপনি আপনার ডেটাসেটগুলি উত্সর্গ করার পরে, নিয়ন্ত্রক প্রোটোকল এবং সম্মতিগুলি প্রয়োগ করুন যেমন GDPR, HIPAA মান এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক মান নিশ্চিত করতে আপনার ডেটা পরিষ্কার এবং বৈধতা মুক্ত।আপনি যদি বিক্রেতাদের কাছ থেকে আপনার ডেটা সোর্স করছেন, তাহলে অনুরূপ সম্মতির জন্যও দেখুন। কোনো সময়েই কোনো গ্রাহক বা ব্যবহারকারীর সংবেদনশীল তথ্যের সঙ্গে আপস করা উচিত নয়। ডেটা মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে খাওয়ানোর আগে এটি সনাক্ত করা উচিত।
-
ডাটা বায়াস হ্যান্ডলিং
ডেটা পক্ষপাত ধীরে ধীরে আপনার AI মডেলকে মেরে ফেলতে পারে। এটি একটি ধীর বিষ হিসাবে বিবেচনা করুন যা শুধুমাত্র সময়ের সাথে সনাক্ত করা যায়। পক্ষপাত অনিচ্ছাকৃত এবং রহস্যময় উৎস থেকে আসে এবং সহজেই রাডার এড়িয়ে যেতে পারে। যখন আপনার এআই প্রশিক্ষণ ডেটা পক্ষপাতদুষ্ট, আপনার ফলাফলগুলি তির্যক এবং প্রায়শই একতরফা হয়৷
এই ধরনের ঘটনা এড়াতে, নিশ্চিত করুন যে আপনার সংগ্রহ করা ডেটা যতটা সম্ভব বৈচিত্র্যময়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি বক্তৃতা ডেটাসেট সংগ্রহ করছেন, তাহলে আপনার পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে শেষ পর্যন্ত বিভিন্ন ধরণের লোকেদের মিটমাট করার জন্য একাধিক জাতি, লিঙ্গ, বয়স গোষ্ঠী, সংস্কৃতি, উচ্চারণ এবং আরও অনেক কিছু থেকে ডেটাসেটগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন৷ আপনার ডেটা যত বেশি সমৃদ্ধ এবং বৈচিত্র্যময় হবে, তত কম পক্ষপাতদুষ্ট হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে৷
-
সঠিক ডেটা সংগ্রহ বিক্রেতা নির্বাচন করা হচ্ছে
একবার আপনি আপনার ডেটা সংগ্রহ আউটসোর্স করতে বেছে নিলে, আপনাকে প্রথমে কাকে আউটসোর্স করবেন তা নির্ধারণ করতে হবে। সঠিক ডেটা সংগ্রহ বিক্রেতার একটি শক্ত পোর্টফোলিও, একটি স্বচ্ছ সহযোগিতা প্রক্রিয়া এবং মাপযোগ্য পরিষেবাগুলি অফার করে। নিখুঁত ফিটও এমন একটি যা নৈতিকভাবে এআই প্রশিক্ষণের ডেটা উত্স করে এবং প্রতিটি একক সম্মতি মেনে চলা নিশ্চিত করে। আপনি যদি ভুল বিক্রেতার সাথে সহযোগিতা করতে চান তবে একটি সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া আপনার AI বিকাশ প্রক্রিয়াকে দীর্ঘায়িত করতে পারে।
সুতরাং, তাদের পূর্ববর্তী কাজগুলি দেখুন, আপনি যে শিল্প বা বাজার বিভাগে কাজ করতে যাচ্ছেন সেখানে তারা কাজ করেছে কিনা তা পরীক্ষা করুন, তাদের প্রতিশ্রুতি মূল্যায়ন করুন এবং বিক্রেতা আপনার AI উচ্চাকাঙ্ক্ষার জন্য একটি আদর্শ অংশীদার কিনা তা খুঁজে বের করতে অর্থপ্রদানের নমুনা পান। আপনি সঠিকটি খুঁজে না পাওয়া পর্যন্ত প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করুন।
নৈতিকতা এবং সাধারণ জ্ঞান এই সত্যটি নির্দেশ করে যে ডেটা সোর্সিং পরিষ্কার উত্স থেকে হওয়া উচিত। আপনি যখন স্বাস্থ্যসেবা ডেটা, ফিনটেক ডেটা এবং অন্যান্য সংবেদনশীল ডেটা সহ একটি এআই মডেল তৈরি করছেন তখন এটি আরও গুরুত্বপূর্ণ। একবার আপনি আপনার ডেটাসেটগুলি উত্সর্গ করার পরে, নিয়ন্ত্রক প্রোটোকল এবং সম্মতিগুলি প্রয়োগ করুন যেমন মোড়ক উম্মচন
এআই ডেটা সংগ্রহ এই প্রশ্নগুলির উপর ফোটে এবং যখন আপনি এই পয়েন্টারগুলি সাজান, আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে আপনার এআই মডেলটি আপনি যেভাবে চেয়েছিলেন সেভাবে গঠন করবে। শুধু হুট করে সিদ্ধান্ত নেবেন না। আদর্শ AI মডেলটি বিকাশ করতে কয়েক বছর সময় লাগে তবে এটির সমালোচনা পেতে কয়েক মিনিট সময় লাগে। আমাদের নির্দেশিকা ব্যবহার করে এগুলি এড়িয়ে চলুন।
সৌভাগ্য কামনা করছি!
