পরিমাণ থেকে গুণমান - এআই প্রশিক্ষণ ডেটার বিবর্তন

এআই, বিগ ডেটা এবং মেশিন লার্নিং সারা বিশ্বে নীতিনির্ধারক, ব্যবসা, বিজ্ঞান, মিডিয়া হাউস এবং বিভিন্ন ধরনের শিল্পকে প্রভাবিত করে চলেছে। প্রতিবেদনে বলা হয়েছে যে বিশ্বব্যাপী এআই গ্রহণের হার বর্তমানে রয়েছে 35 এ 2022% - 4 থেকে একটি সম্পূর্ণ 2021% বৃদ্ধি। একটি অতিরিক্ত 42% কোম্পানি তাদের ব্যবসার জন্য AI এর অনেক সুবিধা অন্বেষণ করছে বলে জানা গেছে।

অনেক AI উদ্যোগকে শক্তিশালী করা এবং মেশিন লার্নিং সমাধান হল ডেটা। AI শুধুমাত্র ডেটা ফিডিং অ্যালগরিদম হিসাবে ভাল হতে পারে। নিম্ন-মানের ডেটার ফলে নিম্ন-মানের ফলাফল এবং ভুল ভবিষ্যদ্বাণী হতে পারে।

যদিও ML এবং AI সলিউশন ডেভেলপমেন্টের উপর অনেক মনোযোগ দেওয়া হয়েছে, একটি মানসম্পন্ন ডেটাসেট হিসাবে কী যোগ্যতা অর্জন করে সে সম্পর্কে সচেতনতা অনুপস্থিত। এই নিবন্ধে, আমরা এর টাইমলাইন নেভিগেট মানসম্পন্ন এআই প্রশিক্ষণ ডেটা এবং ডেটা সংগ্রহ এবং প্রশিক্ষণের বোঝার মাধ্যমে AI এর ভবিষ্যত সনাক্ত করুন।

এআই প্রশিক্ষণ ডেটার সংজ্ঞা

একটি ML সমাধান তৈরি করার সময়, প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের পরিমাণ এবং গুণমান গুরুত্বপূর্ণ। এমএল সিস্টেমের জন্য কেবলমাত্র প্রচুর পরিমাণে গতিশীল, নিরপেক্ষ এবং মূল্যবান প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজন হয় না, তবে এটির প্রচুর পরিমাণেরও প্রয়োজন।

কিন্তু এআই প্রশিক্ষণের ডেটা কী?

AI প্রশিক্ষণ ডেটা হল লেবেলযুক্ত ডেটার একটি সংগ্রহ যা সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে ML অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়। এমএল সিস্টেম প্যাটার্নগুলি চিনতে এবং সনাক্ত করার চেষ্টা করে, পরামিতিগুলির মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে, প্রয়োজনীয় সিদ্ধান্ত নিতে এবং প্রশিক্ষণের ডেটার উপর ভিত্তি করে মূল্যায়ন করে।

উদাহরণস্বরূপ, স্ব-চালিত গাড়ির উদাহরণ নিন। একটি স্ব-ড্রাইভিং এমএল মডেলের প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে গাড়ি, পথচারী, রাস্তার চিহ্ন এবং অন্যান্য যানবাহনের লেবেলযুক্ত ছবি এবং ভিডিও অন্তর্ভুক্ত করা উচিত।

সংক্ষেপে, ML অ্যালগরিদমের গুণমান বাড়ানোর জন্য, আপনার প্রচুর পরিমাণে সুগঠিত, টীকাযুক্ত এবং লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজন।

• মানসম্পন্ন প্রশিক্ষণ ডেটার গুরুত্ব এবং এর বিবর্তন

  AI এবং ML অ্যাপ ডেভেলপমেন্টে উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণ ডেটা হল মূল ইনপুট। বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হয় এবং মেশিন লার্নিং উদ্দেশ্যে অনুপযুক্ত একটি অসংগঠিত আকারে উপস্থাপন করা হয়। মানসম্পন্ন প্রশিক্ষণের ডেটা - লেবেলযুক্ত, টীকাযুক্ত এবং ট্যাগ করা - সবসময় একটি সংগঠিত বিন্যাসে থাকে - ML প্রশিক্ষণের জন্য আদর্শ।

  মানসম্পন্ন প্রশিক্ষণের ডেটা ML সিস্টেমের জন্য বস্তুগুলিকে চিনতে এবং পূর্বনির্ধারিত বৈশিষ্ট্য অনুসারে তাদের শ্রেণীবদ্ধ করা সহজ করে তোলে। শ্রেণীবিভাগ সঠিক না হলে ডেটাসেট খারাপ মডেলের ফলাফল দিতে পারে।

এআই ট্রেনিং ডেটার প্রাথমিক দিন

বর্তমান ব্যবসা ও গবেষণা জগতে AI আধিপত্য থাকা সত্ত্বেও, ML-এর আগের দিনগুলিতে প্রাধান্য ছিল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বেশ ভিন্ন ছিল।

উৎস

AI প্রশিক্ষণের প্রাথমিক পর্যায়ের তথ্যগুলি মানব প্রোগ্রামারদের দ্বারা চালিত হয়েছিল যারা ধারাবাহিকভাবে নতুন নিয়ম তৈরি করে মডেলের আউটপুট মূল্যায়ন করেছিল যা মডেলটিকে আরও দক্ষ করে তুলেছিল। 2000 - 2005 সময়কালে, প্রথম প্রধান ডেটাসেট তৈরি করা হয়েছিল, এবং এটি একটি অত্যন্ত ধীর, সম্পদ-নির্ভর এবং ব্যয়বহুল প্রক্রিয়া ছিল। এটি প্রশিক্ষণের ডেটাসেটগুলিকে স্কেলে বিকশিত করার দিকে পরিচালিত করেছিল এবং আমাজনের এমটার্ক ডেটা সংগ্রহের প্রতি মানুষের ধারণা পরিবর্তনে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছিল। একই সাথে, মানুষের লেবেলিং এবং টীকাও বন্ধ হয়ে গেছে।

পরের কয়েক বছর নন-প্রোগ্রামাররা ডেটা মডেল তৈরি এবং মূল্যায়নের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। বর্তমানে, উন্নত প্রশিক্ষণ ডেটা সংগ্রহ পদ্ধতি ব্যবহার করে তৈরি করা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলির উপর ফোকাস করা হয়।

• মানের চেয়ে পরিমাণ

  আগের দিনের এআই প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের অখণ্ডতা মূল্যায়ন করার সময়, ডেটা বিজ্ঞানীরা ফোকাস করেন এআই প্রশিক্ষণ ডেটা পরিমাণ মানের উপর

  উদাহরণস্বরূপ, একটি সাধারণ ভুল ধারণা ছিল যে বড় ডেটাবেস সঠিক ফলাফল প্রদান করে। ডেটার নিছক ভলিউম ডেটার মূল্যের একটি ভাল সূচক বলে বিশ্বাস করা হয়েছিল। ডেটাসেটের মান নির্ধারণের প্রাথমিক কারণগুলির মধ্যে একটি মাত্র - ডেটা গুণমানের ভূমিকা স্বীকৃত।

  যে সচেতনতা উপাত্ত গুণমান ডেটা সম্পূর্ণতা, নির্ভরযোগ্যতা, বৈধতা, প্রাপ্যতা এবং সময়োপযোগীতার উপর নির্ভর করে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, প্রকল্পের জন্য ডেটা উপযুক্ততা সংগৃহীত ডেটার গুণমান নির্ধারণ করে।

• দুর্বল প্রশিক্ষণ ডেটার কারণে প্রাথমিক এআই সিস্টেমের সীমাবদ্ধতা

  দুর্বল প্রশিক্ষণ ডেটা, উন্নত কম্পিউটিং সিস্টেমের অভাবের সাথে, প্রাথমিক এআই সিস্টেমের অনেকগুলি অপূর্ণ প্রতিশ্রুতির একটি কারণ ছিল।

  মানসম্পন্ন প্রশিক্ষণ ডেটার অভাবের কারণে, এমএল সমাধানগুলি স্নায়ু গবেষণার বিকাশকে আটকে থাকা ভিজ্যুয়াল প্যাটার্নগুলিকে সঠিকভাবে সনাক্ত করতে পারেনি। যদিও অনেক গবেষক কথ্য ভাষা স্বীকৃতির প্রতিশ্রুতি চিহ্নিত করেছেন, বক্তৃতা শনাক্তকরণ সরঞ্জামগুলির গবেষণা বা বিকাশ স্পিচ ডেটাসেটের অভাবের কারণে সফল হতে পারেনি। হাই-এন্ড এআই টুলস তৈরিতে আরেকটি বড় বাধা ছিল কম্পিউটারের কম্পিউটেশনাল এবং স্টোরেজ ক্ষমতার অভাব।

মানসম্পন্ন প্রশিক্ষণ ডেটাতে স্থানান্তর করুন

ডেটাসেটের গুণমান যে গুরুত্বপূর্ণ তা সচেতনতার মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন ছিল। মানব বুদ্ধিমত্তা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতা সঠিকভাবে অনুকরণ করার জন্য এমএল সিস্টেমের জন্য, এটি উচ্চ-ভলিউম, উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণ ডেটাতে উন্নতি করতে হবে।

আপনার ML ডেটাকে একটি সমীক্ষা হিসাবে ভাবুন – যত বড় তথ্য নমুনা আকার, ভাল ভবিষ্যদ্বাণী. যদি নমুনা ডেটাতে সমস্ত ভেরিয়েবল অন্তর্ভুক্ত না থাকে, তবে এটি নিদর্শনগুলি চিনতে পারে না বা ভুল সিদ্ধান্তে আসতে পারে না।

• এআই প্রযুক্তিতে অগ্রগতি এবং আরও ভাল প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজন

  এআই প্রযুক্তির অগ্রগতি মানসম্পন্ন প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজনীয়তা বাড়িয়ে তুলছে।

  ভালো প্রশিক্ষণের ডেটা নির্ভরযোগ্য এমএল মডেলের সুযোগ বাড়ায় এই ধারণাটি আরও ভাল ডেটা সংগ্রহ, টীকা এবং লেবেল পদ্ধতির জন্ম দিয়েছে। ডেটার গুণমান এবং প্রাসঙ্গিকতা সরাসরি এআই মডেলের গুণমানকে প্রভাবিত করে।