কম্পিউটার ভিশন (CV) হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি বিশেষ উপসেট যা বিজ্ঞান কল্পকাহিনী এবং বাস্তবতার মধ্যে ব্যবধান দূর করে। আগের শতাব্দীর উপন্যাস, চলচ্চিত্র এবং অডিও নাটকে যন্ত্রের মনমুগ্ধকর কাহিনী ছিল মানুষের মতো তাদের পরিবেশ দেখে এবং তাদের সাথে যোগাযোগ করে। কিন্তু আজ, এই সব একটি বাস্তব ধন্যবাদ সিভি মডেল.
ফেসিয়াল রিকগনিশনের মাধ্যমে আপনার স্মার্টফোন আনলক করার মতো সহজ কাজ হোক বা ইন্ডাস্ট্রি 4.0 পরিবেশে যন্ত্রপাতি নির্ণয়ের জটিল ব্যবহারের ক্ষেত্রে, কম্পিউটার ভিশন প্রচলিত অপারেটিং পদ্ধতিগুলিকে পুনঃক্যালিব্রেট করার ক্ষেত্রে গেমটি পরিবর্তন করছে। এটি নির্ভরযোগ্যতা, দ্রুত দ্বন্দ্ব সমাধান এবং এর ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিস্তারিত প্রতিবেদনের পথ তৈরি করছে।
যাইহোক, একটি সিভি মডেলের ফলাফল কতটা সুনির্দিষ্ট এবং নির্ভুল তা এর প্রশিক্ষণের ডেটার গুণমানের উপর ফুটিয়ে তোলা হয়। এর একটু বেশি ব্যবচ্ছেদ করা যাক.
এআই ট্রেনিং ডেটার গুণমান সিভি মডেলের আউটপুটগুলির সাথে সরাসরি সমানুপাতিক
At শিপ, আমরা AI মডেলের প্রশিক্ষণে মানসম্পন্ন ডেটাসেটের তাৎপর্য এবং সমালোচনার পুনরাবৃত্তি করছি। যখন এটি কম্পিউটার দৃষ্টি জড়িত কুলুঙ্গি অ্যাপ্লিকেশন আসে, বিশেষ করে মানুষের, এটি সব আরো গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে.
কম্পিউটার ভিশন মডেলগুলি বিশ্বব্যাপী একইভাবে কাজ করে এবং প্রশিক্ষণের জন্য উপলব্ধ ডেটাসেটের অভাবের কারণে নির্দিষ্ট জাতি, লিঙ্গ, ভূগোল বা অন্যান্য কারণগুলির জন্য পক্ষপাতিত্ব বা অন্যায় ফলাফল প্রদর্শন না করার জন্য ডেটাসেটের বৈচিত্র্য অপরিহার্য।
প্রশিক্ষণে মানুষের মধ্যে বৈচিত্র্যের গুরুত্ব আরও ভেঙে ফেলা সিভি মডেল, এখানে আকর্ষক কারণ আছে.
- ঐতিহাসিক পক্ষপাত রোধ করা এবং কোনো বৈষম্য বা পক্ষপাত ছাড়াই মানুষের প্রক্রিয়াকরণে ন্যায্যতা উন্নত করা
- নিস্তেজ আলো, দুর্বল বৈসাদৃশ্য, বিভিন্ন মুখের অভিব্যক্তি এবং আরও অনেক কিছুর জন্যও কম্পিউটারের দৃষ্টি পুরোপুরি ঠিক কাজ করে তা নিশ্চিত করার জন্য মডেলগুলির শক্তিশালী পারফরম্যান্সের জন্য
- বিভিন্ন লাইফস্টাইল এবং চেহারা পছন্দের লোকেদের জন্য মডেলের একটি অন্তর্ভুক্তিমূলক কার্যকারিতা বৃদ্ধি করা
- ভুল শনাক্তকরণের মতো পরিণতি থেকে আইনি বা সুনামগত ক্ষতি এড়াতে
- এআই-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং আরও অনেক কিছুতে দায়িত্ব উন্নত করা
কম্পিউটার ভিশন মডেলের জন্য হিউম্যান ফেস সোর্সিংয়ে কীভাবে বৈচিত্র্য অর্জন করা যায়
প্রশিক্ষণ তথ্যে পক্ষপাত প্রায়শই জন্মগত কারণগুলির কারণে বা ভূগোল, জাতি এবং জাতিগত জুড়ে প্রতিনিধিত্বমূলক ডেটার প্রাপ্যতার অভাবের কারণে ঘটে। যাইহোক, পক্ষপাত কমানোর এবং ন্যায্যতা নিশ্চিত করার জন্য প্রমাণিত কৌশল রয়েছে এআই প্রশিক্ষণ ডেটাসেট. আসুন এটি অর্জনের নিশ্চিত উপায়গুলি দেখুন।
পরিকল্পিত ডেটা সংগ্রহ
প্রতি কম্পিউটার ভিশন মডেলের একটি সমস্যা আছে যা এটি সমাধান করার জন্য তৈরি করা হয়েছে বা এটি একটি উদ্দেশ্য পরিবেশন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ এর সনাক্তকরণ আপনাকে চূড়ান্ত লক্ষ্য শ্রোতা কারা সে সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে। আপনি যখন তাদের বিভিন্ন ব্যক্তিত্বে শ্রেণীবদ্ধ করেন, তখন ডেটা সংগ্রহের কৌশলগুলি বোঝার জন্য আপনার কাছে পয়েন্টারগুলির একটি চিট শীট থাকবে।
একবার শনাক্ত হয়ে গেলে, আপনি সিদ্ধান্ত নিতে পারেন যে আপনি পাবলিক ডাটাবেস পছন্দ করতে পারেন নাকি শাইপের মতো বিশেষজ্ঞদের কাছে এটি আউটসোর্স করতে পারেন, যারা নৈতিকভাবে গুণমানের উৎস করবেন এআই প্রশিক্ষণ ডেটা আপনার প্রয়োজনের জন্য
সোর্সিং টেকনিকের বিভিন্ন প্রকারের লিভারেজ
বিভিন্ন ধরনের ডেটা-সোর্সিং পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটাসেটের মানব বৈচিত্র্য আরও অর্জন করা যেতে পারে। আমরা তাদের তালিকাভুক্ত করে আপনার জন্য এই পদ্ধতিটিকে আরও সহজ করতে যাচ্ছি:
একক-চিত্র ডেটাসেট
যেখানে জনসংখ্যা, বয়স, জাতিগততা, অভিব্যক্তি এবং আরও অনেক কিছুর জন্য একজন ব্যক্তির সামনের দিকের ছবি সংকলিত এবং টীকা করা হয়
মাল্টি-ইমেজ ডেটাসেট
বিভিন্ন কোণ এবং আবেগ থেকে একই ব্যক্তির একাধিক প্রোফাইল শট জড়িত। এটি একটি আরও বিস্তৃত ডেটাসেট যাতে অগণিত শনাক্তকরণ পয়েন্ট রয়েছে, যা আপনাকে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যবহার করতে দেয়।
ভিডিও ডেটাসেট
নির্দিষ্ট ক্রিয়া সম্পাদনকারী ব্যক্তিদের ভিডিও বৈশিষ্ট্যযুক্ত। এটি স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহারের জন্য আদর্শ, যেখানে mHealth মডিউলগুলি রোগীদের সনাক্ত করতে এবং সঠিক স্বাস্থ্যসেবা বিশেষজ্ঞদের কাছে গাইড করতে বা প্রাথমিক পরামর্শ দিতে সহায়তা করতে পারে।
ডেটা অগমেন্টেশন
কুলুঙ্গি শিল্পের জন্য, যেখানে দায়িত্বশীলভাবে বিভিন্ন মানব ডেটাসেটগুলি উত্সর্গ করা একটি ক্লান্তিকর চ্যালেঞ্জ, ডেটা বৃদ্ধি একটি আদর্শ বিকল্প সমাধান। সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশনের মতো কৌশলগুলির মাধ্যমে, রেফারেন্স হিসাবে বিদ্যমান ডেটাসেটগুলির সাথে নতুন এবং বৈচিত্র্যময় মানব চিত্র তৈরি করা যেতে পারে। যদিও এতে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য নির্দিষ্ট এবং বায়ুরোধী নির্দেশাবলী জড়িত, এটি আপনার প্রশিক্ষণের ডেটা ভলিউম বাড়ানোর জন্য একটি ভাল কৌশল।
ডেটা কিউরেশন
যদিও মানসম্পন্ন ছবি সোর্সিং একটি দিক, বিদ্যমান ডেটা পরিমার্জনও ফলাফলকে ইতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে এবং মডেল প্রশিক্ষণকে অপ্টিমাইজ করতে পারে। এটি সহজ কৌশলগুলির মাধ্যমে করা যেতে পারে যেমন:
- নিম্ন-মানের ছবিগুলি ফিল্টার করা, লেবেল করা কঠিন ডেটা এবং অনুরূপ সহ কঠোর মান নিয়ন্ত্রণের ব্যবস্থা
- একটি ছবিতে যতটা সম্ভব তথ্য দেখানোর জন্য বায়ুরোধী টীকা কৌশল
- ডেটার গুণমান এবং আরও অনেক কিছুতে নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে বিশেষজ্ঞ এবং মানুষকে লুপে জড়িত করুন
দ্য ফরোয়ার্ড
ডেটা বৈচিত্র্য কম্পিউটার ভিশন মডেলগুলিকে আরও ভাল করার জন্য একটি প্রমাণিত পদ্ধতি। যদিও অ-মানব ছবিগুলি বিভিন্ন উপায়ে উৎসর্গ করা যেতে পারে, মানুষের ডেটাসেটের জন্য সম্মতি নামক একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক প্রয়োজন। এখানেই নৈতিক এবং দায়িত্বশীল AI ছবিতেও আসে।
এই কারণেই আমরা নিশ্চিত করার কঠিন পদক্ষেপগুলি ছেড়ে দেওয়ার পরামর্শ দিই ডেটাসেটে মানুষের বৈচিত্র্য আমাদের কাছে এই ক্ষেত্রে কয়েক দশকের দক্ষতা এবং অভিজ্ঞতার সাথে, আমাদের উত্সগুলি বৈচিত্র্যময়, কৌশলগুলি দক্ষ এবং ডোমেনের জ্ঞান গভীর।
আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন আজ আমরা আপনার পরিপূরক করতে পারেন কিভাবে খুঁজে বের করতে কম্পিউটার ভিশন লক্ষ্য এবং প্রশিক্ষণের প্রয়োজনীয়তা।
