দৃঢ় এবং নিরপেক্ষ AI সমাধানগুলি তৈরি করার জন্য আমাদের প্রচেষ্টায়, এটি প্রাসঙ্গিক যে আমরা মডেলগুলিকে নিরপেক্ষ, গতিশীল এবং প্রতিনিধিত্বমূলক ডেটার ভাণ্ডারে প্রশিক্ষণের দিকে মনোনিবেশ করি। আমাদের ডেটা সংগ্রহ প্রক্রিয়া বিশ্বাসযোগ্য এআই সমাধান বিকাশের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এ বিষয়ে সমাবেশ ভিড় কর্মীদের মাধ্যমে এআই প্রশিক্ষণ ডেটা তথ্য সংগ্রহের কৌশলের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হয়ে ওঠে।
এই নিবন্ধে, আসুন ভিড় কর্মীদের ভূমিকা, AI বিকাশে এর প্রভাব অন্বেষণ করি অ্যালগরিদম শেখা এবং ML মডেল, এবং এটির প্রয়োজনীয়তা এবং সুবিধাগুলি সমগ্র প্রক্রিয়াকে ধার দেয়।
AI মডেল তৈরি করতে ভিড় কর্মীদের কেন প্রয়োজন?
মানুষ হিসাবে, আমরা প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করি, তবুও, এই উৎপন্ন এবং সংগৃহীত ডেটার শুধুমাত্র একটি ভগ্নাংশই মূল্যবান। ডেটা বেঞ্চমার্কিং স্ট্যান্ডার্ডের অভাবের কারণে, সংগৃহীত বেশিরভাগ ডেটা হয় পক্ষপাতদুষ্ট, গুণমানের সমস্যায় জর্জরিত, অথবা পরিবেশের প্রতিনিধি নয়। যেহেতু আরও বেশি মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার মডেলগুলি তৈরি করা হচ্ছে যা প্রচুর পরিমাণে ডেটার উপর সমৃদ্ধ হয়, আরও ভাল, নতুন এবং বৈচিত্র্যময় ডেটাসেটের প্রয়োজনীয়তা ক্রমশ অনুভূত হচ্ছে।
এটি যেখানে ভিড় কর্মীরা খেলায় আসে।
ক্রাউড-সোর্সিং ডেটা মানুষের বিশাল গোষ্ঠীর অংশগ্রহণে একটি ডেটাসেট তৈরি করছে। ভিড় কর্মীরা মানুষের বুদ্ধিমত্তাকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় প্রবেশ করান।
ক্রাউড-সোর্সিং প্ল্যাটফর্ম একটি বৃহৎ এবং বৈচিত্র্যময় গোষ্ঠীকে ডেটা সংগ্রহ এবং টীকা মাইক্রোটাস্ক দিন। ক্রাউডসোর্সিং কোম্পানিগুলিকে একটি বিশাল, গতিশীল, খরচ-কার্যকর এবং মাপযোগ্য কর্মীবাহিনী অ্যাক্সেস করতে দেয়।
সর্বাধিক জনপ্রিয় ক্রাউড-সোর্সিং প্ল্যাটফর্ম - অ্যামাজন মেকানিক্যাল তুর্ক, 11 ঘন্টার মধ্যে 15 হাজার মানব-মানুষের সংলাপ উত্স করতে সক্ষম হয়েছিল এবং এটি কর্মীদের অর্থ প্রদান করেছিল $0.35 প্রতিটি সফল সংলাপের জন্য। নৈতিক ডেটা সোর্সিং স্ট্যান্ডার্ড তৈরির গুরুত্বের উপর আলোকপাত করে, ভিড় কর্মীদের এত অল্প পরিমাণের জন্য নিযুক্ত করা হচ্ছে।
তাত্ত্বিকভাবে, এটি একটি চতুর পরিকল্পনার মতো শোনাচ্ছে, তবুও, এটি কার্যকর করা একটি সহজ কৌশল নয়। ভিড় কর্মীদের নাম প্রকাশ না করার ফলে কম বেতন, কর্মীদের অধিকারের প্রতি অবজ্ঞা এবং নিম্নমানের কাজ এআই মডেলের কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে এমন সমস্যার জন্ম দিয়েছে।
তথ্য উৎসের জন্য ভিড় শ্রমিক থাকার সুবিধা
ভিড় কর্মীদের একটি বৈচিত্র্যময় গোষ্ঠীকে জড়িত করে, এআই-ভিত্তিক সমাধান বিকাশকারীরা ক্ষুদ্র কাজগুলি বিতরণ করতে পারে এবং দ্রুত এবং তুলনামূলকভাবে কম খরচে বৈচিত্র্যময় এবং ব্যাপক পর্যবেক্ষণ সংগ্রহ করতে পারে।
এআই প্রকল্পের জন্য ভিড় কর্মীদের নিয়োগের কিছু বিশিষ্ট সুবিধা হল
বাজারের জন্য দ্রুত সময়: Cognilytica থেকে গবেষণা অনুযায়ী, প্রায় 80% of কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্পের সময় ব্যয় করা হয় ডেটা সংগ্রহের কার্যকলাপে যেমন ডেটা পরিষ্কার করা, লেবেল করা এবং এটি একত্রিত করা। শুধুমাত্র 20% সময় উন্নয়ন এবং প্রশিক্ষণে ব্যয় করা হয়। স্বল্প সময়ের মধ্যে বিপুল সংখ্যক অবদানকারী নিয়োগ করা যেতে পারে বলে ডেটা তৈরি করার প্রথাগত বাধা দূর হয়।
খরচ কার্যকর সমাধান: ক্রাউড-সোর্সড ডেটা সংগ্রহ প্রশিক্ষণ, নিয়োগ এবং তাদের বোর্ডে আনার জন্য ব্যয় করা সময় এবং শক্তি হ্রাস করে। এটি প্রয়োজনীয় খরচ, সময় এবং সংস্থানগুলিকে বাদ দেয় যেহেতু কর্মশক্তি একটি বেতন-প্রতি-টাস্ক পদ্ধতিতে নিযুক্ত করা হয়।
ডেটাসেটে বৈচিত্র্য বাড়ায়: সমগ্র AI সমাধান প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা বৈচিত্র্য গুরুত্বপূর্ণ। নিরপেক্ষ ফলাফল তৈরি করার জন্য একটি মডেলের জন্য, এটিকে একটি বৈচিত্র্যময় ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দিতে হবে। ডেটা ক্রাউড-সোর্সিংয়ের মাধ্যমে, অল্প পরিশ্রম এবং খরচে বৈচিত্র্যময় (ভৌগোলিক, ভাষা, উপভাষা) ডেটাসেট তৈরি করা সম্ভব।
পরিমাপযোগ্যতা বাড়ায়: আপনি যখন নির্ভরযোগ্য ভিড় কর্মী নিয়োগ করেন, আপনি নিশ্চিত করতে পারেন উচ্চ গুনসম্পন্ন ডেটা সংগ্রহ যা আপনার প্রকল্পের প্রয়োজনের উপর ভিত্তি করে স্কেল করা যেতে পারে।
ইন-হাউস বনাম ক্রাউডসোর্সিং – বিজয়ী হিসেবে কে আসবে?
| ইন-হাউস ডেটা | ক্রাউডসোর্সড ডেটা |
|---|---|
| ডেটা নির্ভুলতা এবং ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করা যেতে পারে। | স্ট্যান্ডার্ড QA পরিমাপ সহ নির্ভরযোগ্য ক্রাউড-সোর্সিং প্ল্যাটফর্মগুলি নিযুক্ত থাকলে ডেটা গুণমান, নির্ভুলতা এবং ধারাবাহিকতা বজায় রাখা যেতে পারে |
| ইন-হাউস ডেটা সোর্সিং সবসময় একটি বাস্তব সিদ্ধান্ত নয় কারণ আপনার ইন-হাউস টিম প্রকল্পের চাহিদা পূরণ করতে পারে না। | ডেটা বৈচিত্র্য নিশ্চিত করা যেতে পারে কারণ প্রকল্পের প্রয়োজনের ভিত্তিতে ভিড় কর্মীদের একটি ভিন্নধর্মী দল নিয়োগ করা সম্ভব। |
| প্রকল্পের প্রয়োজনে কর্মীদের নিয়োগ ও প্রশিক্ষণ দেওয়া ব্যয়বহুল। | খরচ কার্যকর সমাধান তথ্য সংগ্রহ যেহেতু কম বিনিয়োগে নিয়োগ, প্রশিক্ষণ এবং জাহাজে কর্মী নেওয়া সম্ভব। |
| বাজার করার সময় বেশি কারণ ইন-হাউস ডেটা সংগ্রহে যথেষ্ট সময় লাগে। | বাজার করার সময় উল্লেখযোগ্যভাবে কম কারণ অনেক অবদান দ্রুত আসে। |
| ইন-হাউস অবদানকারী এবং লেবেলারদের একটি ছোট দল | অবদানকারীদের একটি বড় এবং বিভিন্ন গ্রুপ এবং ডেটা লেবেলার |
| ইন-হাউস টিমের সাথে ডেটা গোপনীয়তা খুব বেশি। | বিশ্বব্যাপী বৃহৎ জনতার কর্মীদের সাথে কাজ করার সময় ডেটা গোপনীয়তা বজায় রাখা কঠিন। |
| তথ্য সংগ্রহকারীদের ট্র্যাক, প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন করা সহজ | তথ্য সংগ্রহকারীদের ট্র্যাক করা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া চ্যালেঞ্জিং। |
ক্রাউডসোর্স কর্মীদের এবং অনুরোধকারীর মধ্যে ব্যবধান কমানো।
শুধু বেতনের ক্ষেত্রে নয়, ভিড় কর্মী এবং অনুরোধকারীদের মধ্যে ব্যবধান পূরণ করার একটি গুরুতর প্রয়োজন।
অনুরোধকারীর পক্ষ থেকে তথ্যের স্পষ্ট অভাব রয়েছে কারণ কর্মীদের শুধুমাত্র নির্দিষ্ট কাজের বিষয়ে তথ্য দেওয়া হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদিও শ্রমিকদের তাদের স্থানীয় উপভাষায় সংলাপ রেকর্ড করার মতো ক্ষুদ্র কাজ দেওয়া হয়, তবে তাদের খুব কমই প্রসঙ্গ দেওয়া হয়। কেন তারা কি করছে এবং কিভাবে সবচেয়ে ভালো করতে হবে তার প্রয়োজনীয় তথ্য তাদের কাছে নেই। তথ্যের এই অভাব প্রভাব ফেলে ভিড়-সোর্স কাজের গুণমান.
একজন মানুষের জন্য, সমগ্র প্রসঙ্গ থাকা তাদের কাজের স্বচ্ছতা এবং উদ্দেশ্য প্রদান করে।
এই মিশ্রণে এনডিএ-র আরেকটি মাত্রা যোগ করুন - অ-প্রকাশক চুক্তি যা একজন ভিড় কর্মীকে দেওয়া তথ্যের পরিমাণ সীমিত করে। ভিড় কর্মীদের দৃষ্টিকোণ থেকে, তথ্যের এই প্রত্যাহারটি তাদের কাজের প্রতি আস্থার অভাব এবং গুরুত্ব হ্রাস দেখায়।
একই অবস্থা যখন স্পেকট্রামের অন্য প্রান্ত থেকে দেখা হয়, তখন শ্রমিকের প্রান্ত থেকে স্বচ্ছতার অভাব দেখা যায়। অনুরোধকারী সম্পূর্ণরূপে বোঝে না যে কর্মীকে কাজটি করার জন্য নিযুক্ত করা হয়েছে৷ কিছু প্রকল্পের জন্য নির্দিষ্ট ধরনের কর্মীর প্রয়োজন হতে পারে; যাইহোক, অধিকাংশ প্রকল্পে, অস্পষ্টতা আছে. দ্য কঠিন সত্য এটি কি মূল্যায়ন, প্রতিক্রিয়া এবং প্রশিক্ষণকে জটিল করে তুলতে পারে।
এই অসুবিধাগুলি মোকাবেলা করার জন্য, অবদানকারীদের একটি বিস্তৃত নির্বাচন থেকে বৈচিত্র্যময়, কিউরেটেড এবং ভালভাবে উপস্থাপিত ডেটা প্রদানের ট্র্যাক রেকর্ড সহ ডেটা সংগ্রহ বিশেষজ্ঞদের সাথে কাজ করা গুরুত্বপূর্ণ।
আপনার ডেটা অংশীদার হিসাবে Shaip বেছে নেওয়ার একাধিক সুবিধা থাকতে পারে। আমরা তথ্যের বৈচিত্র্য এবং প্রতিনিধিত্বমূলক বিতরণের উপর ফোকাস করি। আমাদের অভিজ্ঞ এবং নিবেদিত কর্মীরা প্রতিটি প্রকল্পের বাধ্যবাধকতাগুলি বোঝেন এবং ডেটাসেটগুলি বিকাশ করেন যা অল্প সময়ের মধ্যে শক্তিশালী AI-ভিত্তিক সমাধানগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারে।
[এছাড়াও পড়ুন: এআই ট্রেনিং ডেটা স্টার্টার গাইড: সংজ্ঞা, উদাহরণ, ডেটাসেট]
