একটি শক্তিশালী AI-ভিত্তিক সমাধান ডেটার উপর তৈরি করা হয়েছে - শুধুমাত্র কোনও ডেটা নয় বরং উচ্চ-মানের, সঠিকভাবে টীকা করা ডেটা। শুধুমাত্র সর্বোত্তম এবং সবচেয়ে পরিমার্জিত ডেটাই আপনার AI প্রকল্পকে শক্তিশালী করতে পারে এবং এই ডেটা বিশুদ্ধতা প্রকল্পের ফলাফলের উপর বিশাল প্রভাব ফেলবে।
আমরা প্রায়শই ডেটাকে এআই প্রকল্পের জ্বালানী বলে থাকি, তবে কেবল কোনও ডেটাই করবে না। আপনার প্রকল্পকে উত্তোলন অর্জনে সহায়তা করার জন্য যদি আপনার রকেট জ্বালানীর প্রয়োজন হয় তবে আপনি ট্যাঙ্কে কাঁচা তেল রাখতে পারবেন না। পরিবর্তে, শুধুমাত্র সর্বোচ্চ মানের তথ্য আপনার প্রকল্পকে শক্তি দেয় তা নিশ্চিত করার জন্য ডেটা (জ্বালানির মতো) সাবধানে পরিমার্জিত করা দরকার। সেই পরিমার্জন প্রক্রিয়াটিকে ডেটা টীকা বলা হয়, এবং এটি সম্পর্কে বেশ কয়েকটি অবিচ্ছিন্ন ভুল ধারণা রয়েছে।
টীকাতে প্রশিক্ষণ ডেটা গুণমান সংজ্ঞায়িত করুন
আমরা জানি যে ডেটার গুণমান AI প্রকল্পের ফলাফলে অনেক পার্থক্য করে। কিছু সেরা এবং সবচেয়ে উচ্চ-সম্পাদক এমএল মডেলগুলি বিস্তারিত এবং সঠিকভাবে লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে।
কিন্তু কিভাবে আমরা একটি টীকা মধ্যে গুণমান সংজ্ঞায়িত করব?
যখন আমরা সম্পর্কে কথা বলুন ডেটা টীকা গুণ, নির্ভুলতা, নির্ভরযোগ্যতা, এবং সামঞ্জস্য বিষয়। একটি ডেটা সেটকে সঠিক বলা হয় যদি এটি স্থল সত্য এবং বাস্তব-বিশ্বের তথ্যের সাথে মেলে।
ডেটার সামঞ্জস্য বলতে পুরো ডেটাসেট জুড়ে রক্ষণাবেক্ষণ করা নির্ভুলতার স্তরকে বোঝায়। যাইহোক, একটি ডেটাসেটের গুণমান প্রকল্পের ধরন, এর অনন্য প্রয়োজনীয়তা এবং পছন্দসই ফলাফল দ্বারা আরও সঠিকভাবে নির্ধারিত হয়। অতএব, এটি ডেটা লেবেলিং এবং টীকা গুণমান নির্ধারণের জন্য মানদণ্ড হওয়া উচিত।
কেন ডেটা গুণমান নির্ধারণ করা গুরুত্বপূর্ণ?
ডেটা গুণমান নির্ধারণ করা গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি একটি ব্যাপক ফ্যাক্টর হিসাবে কাজ করে যা প্রকল্পের গুণমান এবং ফলাফল নির্ধারণ করে।
- নিম্নমানের ডেটা পণ্য এবং ব্যবসায়িক কৌশলগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে।
- একটি মেশিন লার্নিং সিস্টেম ডেটার মানের যতটা ভালো তা প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
- ভাল মানের ডেটা পুনরায় কাজ এবং এর সাথে সম্পর্কিত খরচগুলিকে দূর করে।
- এটি ব্যবসায়িকদের প্রকল্পের সিদ্ধান্ত নিতে এবং নিয়ন্ত্রক সম্মতি মেনে চলতে সহায়তা করে।
লেবেল করার সময় আমরা কীভাবে প্রশিক্ষণের ডেটা গুণমান পরিমাপ করব?
প্রশিক্ষণের ডেটার গুণমান পরিমাপ করার জন্য বেশ কয়েকটি পদ্ধতি রয়েছে এবং সেগুলির বেশিরভাগই প্রথমে একটি কংক্রিট ডেটা টীকা নির্দেশিকা তৈরি করে শুরু করে। কিছু পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে:
বিশেষজ্ঞদের দ্বারা প্রতিষ্ঠিত মানদণ্ড
গুণমান বেঞ্চমার্ক বা গোল্ড স্ট্যান্ডার্ড টীকা পদ্ধতিগুলি হল সবচেয়ে সহজ এবং সবচেয়ে সাশ্রয়ী মূল্যের গুণমান নিশ্চিত করার বিকল্প যা একটি রেফারেন্স পয়েন্ট হিসাবে কাজ করে যা প্রকল্পের আউটপুট গুণমান পরিমাপ করে। এটি বিশেষজ্ঞদের দ্বারা প্রতিষ্ঠিত বেঞ্চমার্কের বিরুদ্ধে ডেটা টীকা পরিমাপ করে।
ক্রনবাচের আলফা পরীক্ষা
ক্রনবাচের আলফা পরীক্ষা ডেটাসেট আইটেমগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক বা সামঞ্জস্য নির্ধারণ করে। লেবেল এর নির্ভরযোগ্যতা এবং বৃহত্তর নির্ভুলতা গবেষণার ভিত্তিতে পরিমাপ করা যেতে পারে।
ঐক্যমত পরিমাপ
সম্মতি পরিমাপ মেশিন বা মানব টীকাকারদের মধ্যে চুক্তির স্তর নির্ধারণ করে। সাধারণত প্রতিটি আইটেমের জন্য ঐক্যমত হওয়া উচিত এবং মতবিরোধের ক্ষেত্রে সালিশ করা উচিত।
প্যানেল পর্যালোচনা
একটি বিশেষজ্ঞ প্যানেল সাধারণত ডেটা লেবেল পর্যালোচনা করে লেবেলের যথার্থতা নির্ধারণ করে। কখনও কখনও, ডেটা লেবেলের একটি সংজ্ঞায়িত অংশ সাধারণত নির্ভুলতা নির্ধারণের জন্য একটি নমুনা হিসাবে নেওয়া হয়।
পর্যালোচনা প্রশিক্ষণ ডেটা গুনাগুন
AI প্রকল্পগুলি গ্রহণকারী সংস্থাগুলি সম্পূর্ণরূপে অটোমেশনের শক্তিতে কেনা হয়েছে, যে কারণে অনেকেই মনে করে যে AI দ্বারা চালিত স্বয়ংক্রিয় টীকা ম্যানুয়ালি টীকা করার চেয়ে দ্রুত এবং আরও সঠিক হবে। আপাতত, বাস্তবতা হল ডেটা সনাক্ত করতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে মানুষের লাগে কারণ নির্ভুলতা খুবই গুরুত্বপূর্ণ। স্বয়ংক্রিয় লেবেলিংয়ের মাধ্যমে সৃষ্ট অতিরিক্ত ত্রুটিগুলির জন্য অ্যালগরিদমের নির্ভুলতা উন্নত করতে অতিরিক্ত পুনরাবৃত্তির প্রয়োজন হবে, যেকোনো সময় সাশ্রয়কে অস্বীকার করে।
আরেকটি ভুল ধারণা - এবং একটি যা সম্ভবত স্বয়ংক্রিয় টীকা গ্রহণে অবদান রাখে - তা হল ছোট ত্রুটিগুলি ফলাফলের উপর খুব বেশি প্রভাব ফেলে না। এমনকি ক্ষুদ্রতম ত্রুটিগুলিও AI ড্রিফ্ট নামক একটি ঘটনার কারণে উল্লেখযোগ্য ত্রুটি তৈরি করতে পারে, যেখানে ইনপুট ডেটার অসঙ্গতিগুলি একটি অ্যালগরিদমকে এমন একটি দিকে নিয়ে যায় যা প্রোগ্রামাররা কখনই চান না।
প্রশিক্ষণের ডেটার গুণমান - যথার্থতা এবং ধারাবাহিকতার দিকগুলি - প্রকল্পগুলির অনন্য চাহিদা মেটাতে ধারাবাহিকভাবে পর্যালোচনা করা হয়। প্রশিক্ষণের ডেটার পর্যালোচনা সাধারণত দুটি ভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে সঞ্চালিত হয়-
স্বয়ংক্রিয় টীকা কৌশল
স্বয়ংক্রিয় টীকা পর্যালোচনা প্রক্রিয়াটি নিশ্চিত করে যে প্রতিক্রিয়া সিস্টেমের মধ্যে লুপ করা হয়েছে এবং ভুল ত্রুটি প্রতিরোধ করে যাতে টীকাকাররা তাদের প্রক্রিয়াগুলি উন্নত করতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা চালিত অটো টীকা সঠিক এবং দ্রুত। স্বয়ংক্রিয় টীকা ম্যানুয়াল QA-এর পর্যালোচনা করার সময়কে হ্রাস করে, তাদের ডেটাসেটে জটিল এবং জটিল ত্রুটির জন্য আরও বেশি সময় ব্যয় করার অনুমতি দেয়। স্বয়ংক্রিয় টীকা অবৈধ উত্তর, পুনরাবৃত্তি এবং ভুল টীকা সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে।
ম্যানুয়ালি ডেটা সায়েন্স বিশেষজ্ঞদের মাধ্যমে
ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটাসেটের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য ডেটা টীকাও পর্যালোচনা করেন।
ছোট ত্রুটি এবং টীকা ভুল উল্লেখযোগ্যভাবে প্রকল্পের ফলাফল প্রভাবিত করতে পারে. এবং এই ত্রুটিগুলি স্বয়ংক্রিয় টীকা পর্যালোচনা সরঞ্জাম দ্বারা সনাক্ত নাও হতে পারে৷ ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটাসেটে ডেটার অসঙ্গতি এবং অনিচ্ছাকৃত ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে বিভিন্ন ব্যাচের আকার থেকে নমুনা গুণমান পরীক্ষা করে।
প্রতিটি AI শিরোনামের পিছনে একটি টীকা প্রক্রিয়া, এবং Shaip এটিকে ব্যথাহীন করতে সাহায্য করতে পারে
এআই প্রজেক্ট পিটফল এড়ানো
অনেক প্রতিষ্ঠান ইন-হাউস টীকা সম্পদের অভাব দ্বারা জর্জরিত হয়। ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং ইঞ্জিনিয়ারদের উচ্চ চাহিদা রয়েছে এবং AI প্রকল্পে নেওয়ার জন্য এই পেশাদারদের যথেষ্ট নিয়োগ করার অর্থ হল একটি চেক লেখা যা বেশিরভাগ কোম্পানির নাগালের বাইরে। একটি বাজেট বিকল্প (যেমন ক্রাউডসোর্সিং টীকা) বেছে নেওয়ার পরিবর্তে যা অবশেষে আপনাকে বিরক্ত করতে ফিরে আসবে, একজন অভিজ্ঞ বহিরাগত অংশীদারের কাছে আপনার টীকাটির প্রয়োজন আউটসোর্স করার কথা বিবেচনা করুন। আউটসোর্সিং একটি উচ্চ মাত্রার নির্ভুলতা নিশ্চিত করে যখন আপনি একটি অভ্যন্তরীণ দলকে একত্র করার চেষ্টা করার সময় নিয়োগ, প্রশিক্ষণ এবং পরিচালনার বাধাগুলি হ্রাস করে।
আপনি যখন বিশেষভাবে Shaip এর সাথে আপনার টীকা প্রয়োজনের আউটসোর্স করেন, তখন আপনি একটি শক্তিশালী শক্তিতে ট্যাপ করেন যা শর্টকাট ছাড়াই আপনার AI উদ্যোগকে ত্বরান্বিত করতে পারে যা সমস্ত গুরুত্বপূর্ণ ফলাফলের সাথে আপস করবে। আমরা একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত কর্মীবাহিনী অফার করি, যার অর্থ আপনি ক্রাউডসোর্সিং টীকা প্রচেষ্টার মাধ্যমে অর্জন করার চেয়ে অনেক বেশি নির্ভুলতা পেতে পারেন৷ অগ্রিম বিনিয়োগ বেশি হতে পারে, তবে এটি উন্নয়ন প্রক্রিয়ার সময় পরিশোধ করবে যখন পছন্দসই ফলাফল অর্জনের জন্য কম পুনরাবৃত্তি প্রয়োজন।
আমাদের ডেটা পরিষেবাগুলিও সোর্সিং সহ সমগ্র প্রক্রিয়াকে কভার করে, যা এমন একটি ক্ষমতা যা অন্যান্য লেবেলিং প্রদানকারীরা অফার করতে পারে না। আমাদের অভিজ্ঞতার সাহায্যে, আপনি দ্রুত এবং সহজে উচ্চ-মানের, ভৌগলিকভাবে বৈচিত্র্যময় ডেটার বিশাল ভলিউম অর্জন করতে পারেন যা শনাক্ত করা হয়নি এবং সমস্ত প্রাসঙ্গিক নিয়মের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ। আপনি যখন আমাদের ক্লাউড-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মে এই ডেটা রাখেন, তখন আপনি প্রমাণিত টুলস এবং ওয়ার্কফ্লোগুলিতে অ্যাক্সেস পান যা আপনার প্রকল্পের সামগ্রিক দক্ষতা বৃদ্ধি করে এবং আপনি যতটা সম্ভব ভেবেছিলেন তার চেয়ে দ্রুত অগ্রগতিতে সহায়তা করে।
এবং অবশেষে, আমাদের অভ্যন্তরীণ শিল্প বিশেষজ্ঞরা আপনার অনন্য চাহিদা বুঝতে. আপনি একটি চ্যাটবট তৈরি করছেন বা স্বাস্থ্যসেবা উন্নত করতে ফেসিয়াল-রিকগনিশন প্রযুক্তি প্রয়োগ করার জন্য কাজ করছেন না কেন, আমরা সেখানে রয়েছি এবং নির্দেশিকা বিকাশে সহায়তা করতে পারি যা টীকা প্রক্রিয়াটি আপনার প্রকল্পের রূপরেখার লক্ষ্যগুলি পূরণ করে তা নিশ্চিত করবে।
Shaip-এ, আমরা শুধু AI-এর নতুন যুগ নিয়ে উত্তেজিত নই। আমরা অবিশ্বাস্য উপায়ে এটিকে সাহায্য করছি, এবং আমাদের অভিজ্ঞতা আমাদের স্থল থেকে অসংখ্য সফল প্রকল্প পেতে সাহায্য করেছে। আপনার নিজের বাস্তবায়নের জন্য আমরা কী করতে পারি তা দেখতে, আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন একটি ডেমো অনুরোধ আজ.
