যেকোন এআই মডেলের সাফল্য সিস্টেমে দেওয়া ডেটার মানের উপর নির্ভর করে। এমএল সিস্টেমগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটার উপর চলে, কিন্তু তারা শুধুমাত্র কোনও ডেটা দিয়ে কাজ করবে বলে আশা করা যায় না। এটা হতে হবে উচ্চ-মানের AI প্রশিক্ষণ ডেটা. যদি AI মডেল থেকে আউটপুট খাঁটি এবং নির্ভুল হতে হয়, বলা বাহুল্য, সিস্টেম প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা উচ্চ মানের হওয়া উচিত।
AI এবং ML মডেলগুলিকে যে ডেটাতে প্রশিক্ষিত করা হয় তা ব্যবসার জন্য প্রধান মানের হওয়া উচিত যাতে এটি থেকে অর্থপূর্ণ এবং প্রাসঙ্গিক অন্তর্দৃষ্টি পাওয়া যায়। তবুও, বিপুল পরিমাণ ভিন্ন ভিন্ন তথ্য সংগ্রহ করা কোম্পানিগুলির জন্য একটি চ্যালেঞ্জ তৈরি করছে।
কোম্পানিগুলিকে শাইপের মতো প্রদানকারীদের উপর নির্ভর করা উচিত, যারা এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় তাদের প্রক্রিয়াগুলিতে কঠোর ডেটা মান ব্যবস্থাপনার ব্যবস্থা প্রয়োগ করে। উপরন্তু, Shaip-এ, আমরা ক্রমবর্ধমান চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় আমাদের সিস্টেমের ক্রমাগত রূপান্তরও গ্রহণ করি।
শাইপের ডেটা কোয়ালিটি ম্যানেজমেন্টের ভূমিকা
Shaip-এ, আমরা নির্ভরযোগ্য প্রশিক্ষণ ডেটার তাৎপর্য এবং ML মডেল তৈরিতে এর অংশ এবং AI-ভিত্তিক সমাধানগুলির ফলাফল বুঝতে পারি। আমাদের কর্মীদের দক্ষতার জন্য স্ক্রীনিং করার পাশাপাশি, আমরা তাদের জ্ঞানের ভিত্তি এবং ব্যক্তিগত বিকাশের উপর সমানভাবে মনোযোগ দিই।
আমরা প্রক্রিয়ার সমস্ত স্তরে বাস্তবায়িত কঠোর নির্দেশিকা এবং স্ট্যান্ডার্ড অপারেটিং পদ্ধতি অনুসরণ করি যাতে আমাদের প্রশিক্ষণের ডেটা মানের বেঞ্চমার্ক পূরণ করে।
গুনমান ব্যবস্থাপনা
আমাদের মানসম্পন্ন ব্যবস্থাপনার কর্মপ্রবাহ মেশিন লার্নিং এবং এআই মডেল প্রদানে সহায়ক ভূমিকা পালন করেছে। ফিডব্যাক-ইন-লুপ সহ, আমাদের গুণমান পরিচালন মডেলটি একটি বৈজ্ঞানিকভাবে পরীক্ষিত পদ্ধতি যা আমাদের ক্লায়েন্টদের জন্য সফলভাবে বেশ কয়েকটি প্রকল্প সরবরাহ করতে সহায়ক হয়েছে। আমাদের গুণমান নিরীক্ষা প্রক্রিয়া প্রবাহ নিম্নলিখিত পদ্ধতিতে এগিয়ে যায়।
- চুক্তি পর্যালোচনা
- একটি অডিট চেকলিস্ট তৈরি করুন
- ডকুমেন্ট সোর্সিং
- সোর্সিং 2-লেয়ার অডিট
- টীকা পাঠ সংযম
- টীকা 2-স্তর নিরীক্ষা
- কাজের ডেলিভারি
- ক্লায়েন্ট প্রতিক্রিয়া
ক্রাউডসোর্স কর্মী নির্বাচন এবং অনবোর্ডিং
আমাদের কঠোর কর্মী নির্বাচন এবং অনবোর্ডিং প্রক্রিয়া আমাদের বাকি প্রতিযোগিতা থেকে আলাদা করেছে। মানের চেকলিস্টের উপর ভিত্তি করে শুধুমাত্র সবচেয়ে দক্ষ টীকাকারদের বোর্ডে আনতে আমরা একটি সুনির্দিষ্ট নির্বাচন প্রক্রিয়া গ্রহণ করি। আমরা বিবেচনা করি:
- তাদের দক্ষতা এবং অভিজ্ঞতা আমাদের প্রয়োজনীয়তার সাথে মেলে তা নিশ্চিত করতে টেক্সট মডারেটর হিসাবে পূর্বের অভিজ্ঞতা।
- তাদের উত্পাদনশীলতা, গুণমান এবং আউটপুট নিশ্চিত করার জন্য পূর্ববর্তী প্রকল্পগুলিতে কর্মক্ষমতা প্রকল্পের প্রয়োজনের সাথে সমান ছিল।
- বিস্তৃত ডোমেন জ্ঞান একটি নির্দিষ্ট উল্লম্ব জন্য একটি নির্দিষ্ট কর্মী নির্বাচন করার জন্য একটি আবশ্যক.
আমাদের নির্বাচন প্রক্রিয়া এখানেই শেষ নয়। আমরা কর্মীদের তাদের যোগ্যতা এবং কর্মক্ষমতা যাচাই করার জন্য একটি নমুনা টীকা পরীক্ষার বিষয়বস্তু. বিচারে পারফরম্যান্স, মতপার্থক্য বিশ্লেষণ এবং প্রশ্নোত্তর ভিত্তিতে তাদের নির্বাচন করা হবে।
একবার কর্মী নির্বাচিত হয়ে গেলে, তারা প্রকল্পের প্রয়োজনের উপর নির্ভর করে প্রকল্প SOW, নির্দেশিকা, নমুনা পদ্ধতি, টিউটোরিয়াল এবং আরও অনেক কিছু ব্যবহার করে একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ প্রশিক্ষণ সেশনের মধ্য দিয়ে যাবে।
ডেটা সংগ্রহের চেকলিস্ট
ডাবল-স্তরযুক্ত গুণমান পরীক্ষা করা হয় শুধুমাত্র নিশ্চিত করার জন্য উচ্চ মানের প্রশিক্ষণ তথ্য পরবর্তী দলের মাধ্যমে পাস করা হয়.
স্তর 1: গুণমান নিশ্চিতকরণ পরীক্ষা
Shaip এর QA দল ডেটা সংগ্রহের জন্য স্তর 1 গুণমান পরীক্ষা করে। তারা সমস্ত নথি পরীক্ষা করে এবং প্রয়োজনীয় পরামিতিগুলির বিরুদ্ধে দ্রুত যাচাই করা হয়।
লেভেল 2: ক্রিটিক্যাল কোয়ালিটি অ্যানালাইসিস চেক
শংসাপত্রযুক্ত, অভিজ্ঞ এবং যোগ্য সম্পদের সমন্বয়ে গঠিত CQA দলটি পূর্ববর্তী নমুনার অবশিষ্ট 20% মূল্যায়ন করবে।
কিছু ডেটা সোর্সিং মানের চেকলিস্ট আইটেম অন্তর্ভুক্ত,
- URL উত্সটি কি খাঁটি, এবং এটি কি ডেটা ওয়েব-স্ক্র্যাপিংয়ের অনুমতি দেয়?
- বাছাই করা ইউআরএলগুলিতে কি বৈচিত্র্য রয়েছে যাতে পক্ষপাত এড়ানো যায়?
- বিষয়বস্তু কি প্রাসঙ্গিকতার জন্য বৈধ?
- বিষয়বস্তু সংযম বিভাগ অন্তর্ভুক্ত?
- অগ্রাধিকার ডোমেন আচ্ছাদিত?
- ডকুমেন্ট টাইপ কি ডকুমেন্ট টাইপ ডিস্ট্রিবিউশনের কথা মাথায় রেখে সোর্স করা হয়?
- প্রতিটি মডারেশন ক্লাসে কি ন্যূনতম ভলিউম স্ল্যাব থাকে?
- ফিডব্যাক-ইন-লুপ প্রক্রিয়া অনুসরণ করা হয়?
ডেটা টীকা চেকলিস্ট
ডেটা সংগ্রহের মতোই, আমাদের কাছে ডেটা টীকা দেওয়ার জন্য গুণমানের চেকলিস্টের দুটি স্তর রয়েছে৷
স্তর 1: গুণমান নিশ্চিতকরণ পরীক্ষা
এই প্রক্রিয়াটি নিশ্চিত করে যে 100% নথি সঠিকভাবে দল এবং ক্লায়েন্ট দ্বারা সেট করা গুণমানের প্যারামিটারের বিপরীতে যাচাই করা হয়েছে।
লেভেল 2: ক্রিটিক্যাল কোয়ালিটি অ্যানালাইসিস চেক
এই প্রক্রিয়া নিশ্চিত করে যে 15 থেকে 20% পূর্ববর্তী নমুনাগুলিও যাচাই করা হয়েছে, এবং গুণমান নিশ্চিত করা হয়েছে। এই পদক্ষেপটি কোয়ালিটি ম্যানেজমেন্ট এবং ব্ল্যাক বেল্ট হোল্ডারদের ন্যূনতম 10 বছরের অভিজ্ঞতা সহ যোগ্য এবং অভিজ্ঞ CQA টিম দ্বারা নেওয়া হয়।
CQA দল নিশ্চিত করে,- ব্যবহারকারীদের দ্বারা পাঠ্য সংযমের মধ্যে সামঞ্জস্য
- প্রতিটি নথির জন্য সঠিক বাক্যাংশ এবং পরিমিতকরণ ক্লাস ব্যবহার করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করা হচ্ছে
- মেটাডেটা পরীক্ষা করা হচ্ছে
আমরা উপর ভিত্তি করে দৈনিক প্রতিক্রিয়া প্রদান Pareto বিশ্লেষণ তাদের কর্মক্ষমতা ক্লায়েন্টের প্রয়োজনীয়তার সাথে সমান তা নিশ্চিত করতে।
আমরা বটম কোয়ার্টাইল ম্যানেজমেন্ট ব্যবহার করে কম-পারফরমিং টীকাগুলির উপর ফোকাস করার জন্য পারফরম্যান্স বিশ্লেষণের আরেকটি স্তর রাখি। চূড়ান্ত প্রসবের আগে, আমরা নিশ্চিত করি যে নমুনা স্বাস্থ্যবিধি পরীক্ষা সম্পূর্ণ হয়েছে।
পরামিতি থ্রেশহোল্ড
প্রকল্প নির্দেশিকা এবং ক্লায়েন্ট প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে, আমাদের একটি 90 থেকে 95% পরামিতি থ্রেশহোল্ড আছে। আমাদের দল উচ্চ মানের ব্যবস্থাপনা মান নিশ্চিত করার জন্য নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলির যেকোন একটি গ্রহণ করতে সজ্জিত এবং অভিজ্ঞ।
- F1 স্কোর বা F পরিমাপ - দুটি ক্লাসিফায়ারের কর্মক্ষমতা বিচার করার জন্য - 2* ((নির্ভুলতা * রিকল)/ (প্রিসিসন + রিকল))
- ডিপিও বা ত্রুটি প্রতি সুযোগ পদ্ধতিতে সুযোগ দ্বারা বিভক্ত ত্রুটির অনুপাত হিসাবে গণনা করা হয়।
নমুনা অডিট চেকলিস্ট
Shaip এর নমুনা অডিট চেকলিস্ট একটি সম্পূর্ণ কাস্টমাইজেশন পদ্ধতি যা প্রকল্প এবং ক্লায়েন্টের চাহিদা পূরণের জন্য তৈরি করা যেতে পারে। ক্লায়েন্টের কাছ থেকে প্রাপ্ত প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে এটি সংশোধন করা যেতে পারে এবং একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ আলোচনার পরে চূড়ান্ত করা যেতে পারে।
- ভাষা পরীক্ষা
- URL এবং ডোমেন চেক
- বৈচিত্র্য পরীক্ষা
- ভাষা এবং সংযম শ্রেণী প্রতি ভলিউম
- টার্গেটেড কীওয়ার্ড
- নথির ধরন এবং প্রাসঙ্গিকতা
- বিষাক্ত বাক্যাংশ চেক
- মেটাডেটা চেক
- সামঞ্জস্য পরীক্ষা
- টীকা ক্লাস চেক
- ক্লায়েন্টের পছন্দ অনুযায়ী অন্য কোনো বাধ্যতামূলক চেক
CQA দল নিশ্চিত করে,আমরা ডেটা মানের মান বজায় রাখার জন্য কঠোর ব্যবস্থা নিই কারণ আমরা বুঝি যে সমস্ত AI-ভিত্তিক মডেল ডেটা-চালিত। এবং, থাকার উচ্চ মানের প্রশিক্ষণ তথ্য সমস্ত AI এবং মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য প্রয়োজনীয়। আমরা মানসম্পন্ন প্রশিক্ষণ ডেটার সমালোচনা এবং আপনার AI মডেলগুলির কর্মক্ষমতা এবং সাফল্যের উপর এর গুরুত্ব বুঝতে পারি।