বছরের পর বছর ব্যয়বহুল এআই বিকাশ এবং অপ্রীতিকর ফলাফলের পরে, বড় ডেটার সর্বব্যাপীতা এবং কম্পিউটিং শক্তির প্রস্তুত প্রাপ্যতা এআই বাস্তবায়নে একটি বিস্ফোরণ তৈরি করছে। যত বেশি সংখ্যক ব্যবসা প্রযুক্তির অবিশ্বাস্য ক্ষমতাগুলিতে ট্যাপ করতে চায়, এই নতুন প্রবেশকারীদের মধ্যে কিছু ন্যূনতম বাজেটে সর্বাধিক ফলাফল পাওয়ার চেষ্টা করছে, এবং সবচেয়ে সাধারণ কৌশলগুলির মধ্যে একটি হল বিনামূল্যে বা ছাড়যুক্ত ডেটাসেট ব্যবহার করে অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ দেওয়া।
কোন উপায় নেই যে ওপেন সোর্স বা ক্রাউডসোর্সড ডেটাসেটগুলি প্রকৃতপক্ষে একজন বিক্রেতার কাছ থেকে লাইসেন্সপ্রাপ্ত ডেটার চেয়ে সস্তা এবং সস্তা বা বিনামূল্যের ডেটা কখনও কখনও একটি AI স্টার্টআপের সামর্থ্য থাকে৷ ক্রাউডসোর্সড ডেটাসেটগুলি এমনকি কিছু অন্তর্নির্মিত গুণমান নিশ্চিত করার বৈশিষ্ট্য সহ আসতে পারে এবং সেগুলি আরও সহজে স্কেল করা হয়, যা দ্রুত বৃদ্ধি এবং সম্প্রসারণের কল্পনা করে এমন স্টার্টআপগুলির কাছে তাদের আরও আকর্ষণীয় করে তোলে।
যেহেতু ওপেন-সোর্স ডেটাসেটগুলি পাবলিক ডোমেনে উপলব্ধ, তাই তারা একাধিক AI টিমের মধ্যে সহযোগিতামূলক বিকাশের সুবিধা দেয় এবং তারা ইঞ্জিনিয়ারদের যেকোন সংখ্যক পুনরাবৃত্তির সাথে পরীক্ষা করার অনুমতি দেয়, সমস্ত কিছু কোম্পানির অতিরিক্ত খরচ ছাড়াই। দুর্ভাগ্যবশত, ওপেন সোর্স এবং ক্রাউডসোর্সড ডেটাসেট উভয়েরই কিছু বড় অসুবিধা রয়েছে যা দ্রুত যেকোন সম্ভাব্য আগাম সঞ্চয়কে অস্বীকার করতে পারে।
সস্তা ডেটাসেটের সত্যিকারের খরচ
তারা বলে যে আপনি যা অর্থ প্রদান করেন তা আপনি পান এবং ডেটাসেটের ক্ষেত্রে প্রবাদটি বিশেষভাবে সত্য। আপনি যদি আপনার এআই মডেলের ভিত্তি হিসাবে ওপেন সোর্স বা ক্রাউডসোর্সড ডেটা ব্যবহার করেন, তাহলে আপনি এই প্রধান অসুবিধাগুলির সাথে লড়াই করে একটি ভাগ্য ব্যয় করার আশা করতে পারেন:
হ্রাসকৃত নির্ভুলতা:
বিনামূল্যে বা সস্তা ডেটা একটি নির্দিষ্ট এলাকায় ক্ষতিগ্রস্ত হয়, এবং এটি এমন একটি যা এআই বিকাশের প্রচেষ্টাকে নাশকতার প্রবণতা রাখে: নির্ভুলতা। ওপেন সোর্স ডেটা ব্যবহার করে বিকশিত মডেলগুলি সাধারণত সঠিক নয় কারণ গুণমানের সমস্যাগুলি ডেটাতেই প্রবেশ করে। যখন ডেটা বেনামে ক্রাউডসোর্স করা হয়, তখন কর্মীরা অবাঞ্ছিত ফলাফলের জন্য দায়বদ্ধ নয় এবং বিভিন্ন কৌশল এবং অভিজ্ঞতার স্তরগুলি ডেটার সাথে বড় অসঙ্গতি তৈরি করে।
বর্ধিত প্রতিযোগিতা:
সবাই ওপেন-সোর্স ডেটা নিয়ে কাজ করতে পারে, যার মানে অনেক কোম্পানি ঠিক সেটাই করছে। যখন দুটি প্রতিযোগী দল একই সঠিক ইনপুট নিয়ে কাজ করে, তখন তারা একই - অথবা অন্তত আকর্ষণীয়ভাবে অনুরূপ - আউটপুট দিয়ে শেষ হতে পারে। সত্যিকারের পার্থক্য ছাড়াই, আপনি প্রতিটি গ্রাহক, বিনিয়োগ ডলার এবং মিডিয়া কভারেজের এক আউন্সের জন্য একটি সমান খেলার ক্ষেত্রে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করবেন। আপনি ইতিমধ্যে একটি চ্যালেঞ্জিং ব্যবসায়িক ল্যান্ডস্কেপে কাজ করতে চান না।
স্ট্যাটিক ডেটা:
এমন একটি রেসিপি অনুসরণ করার কল্পনা করুন যেখানে আপনার উপাদানগুলির পরিমাণ এবং গুণমান ক্রমাগত প্রবাহিত ছিল। অনেক ওপেন-সোর্স ডেটাসেট ক্রমাগত আপডেট করা হয়, এবং এই আপডেটগুলি মূল্যবান সংযোজন হতে পারে, তারা আপনার প্রকল্পের অখণ্ডতাকেও হুমকি দিতে পারে। ওপেন-সোর্স ডেটার একটি ব্যক্তিগত অনুলিপি থেকে কাজ করা একটি কার্যকর বিকল্প, তবে এর অর্থ হল আপনি আপডেট এবং নতুন সংযোজন থেকে উপকৃত হচ্ছেন না।
গোপনীয়তা উদ্বেগ:
ওপেন-সোর্স ডেটাসেটগুলি আপনার দায়িত্ব নয় — যতক্ষণ না আপনি সেগুলিকে আপনার AI অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করছেন৷ এটা সম্ভব যে ডেটাসেটটি যথাযথ ছাড়াই সর্বজনীন করা হয়েছিল ডি-আইডেন্টিফিকেশন ডেটার, মানে আপনি এটি ব্যবহার করে ভোক্তা ডেটা সুরক্ষা আইন লঙ্ঘন করতে পারেন। এই ডেটার দুটি ভিন্ন উত্স ব্যবহার করে প্রতিটিতে থাকা অন্যথায় বেনামী ডেটাকে লিঙ্ক করা, ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ করা সম্ভব করে তুলতে পারে।
ওপেন-সোর্স বা ক্রাউডসোর্সড ডেটাসেটগুলি একটি আকর্ষণীয় মূল্য ট্যাগ সহ আসে, তবে রেস কারগুলি যেগুলি প্রতিযোগিতা করে এবং সর্বোচ্চ স্তরে জয়লাভ করে সেগুলি ব্যবহৃত-কার লট থেকে দূরে থাকে না৷
যখন আপনি বিনিয়োগ করবেন ডাটাসেট যা শইপ দ্বারা উৎসারিত হয়, আপনি একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত কর্মশক্তির ধারাবাহিকতা এবং গুণমান কিনছেন, সোর্সিং থেকে টীকা পর্যন্ত এন্ড-টু-এন্ড পরিষেবা, এবং ইন-হাউস শিল্প বিশেষজ্ঞদের একটি দল যারা আপনার মডেলের শেষ-ব্যবহার সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করতে পারে এবং আপনাকে পরামর্শ দিতে পারে কিভাবে আপনার লক্ষ্য অর্জন করা ভাল. আপনার নির্ভুল বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী কিউরেট করা ডেটা সহ, আমরা করতে পারি আপনার মডেলকে সর্বোচ্চ মানের আউটপুট তৈরি করতে সাহায্য করুন কম পুনরাবৃত্তিতে, আপনার সাফল্যকে ত্বরান্বিত করে এবং শেষ পর্যন্ত আপনার অর্থ সাশ্রয় করে।