কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) নিয়ে কাজ করার সময়, কখনও কখনও আমরা শুধুমাত্র সিদ্ধান্ত গ্রহণের ব্যবস্থার দক্ষতা এবং নির্ভুলতা স্বীকার করি। আমরা স্পেকট্রামের অন্য প্রান্তে এআই বাস্তবায়নের অকথ্য সংগ্রামগুলি সনাক্ত করতে ব্যর্থ হই। ফলস্বরূপ, কোম্পানিগুলি তাদের উচ্চাকাঙ্ক্ষায় অত্যধিক বিনিয়োগ করে এবং একটি অপ্রতুল ROI নিয়ে শেষ হয়। দুঃখজনকভাবে, এটি এমন একটি দৃশ্য যা অনেক কোম্পানি এআই বাস্তবায়নের প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যাওয়ার সময় অনুভব করে।
অদক্ষ AI সিস্টেম, বিলম্বিত পণ্য লঞ্চ, বা AI বাস্তবায়ন সম্পর্কিত অন্য কোন ত্রুটি সহ একটি দুর্বল ROI এর কারণগুলি পর্যালোচনা করার পরে, সাধারণ ফ্যাক্টরটি প্রকাশ করা হয় সাধারণত খারাপ ডেটা।
ডেটা সায়েন্টিস্টরা শুধু এত কিছু করতে পারে। যদি তাদের অপর্যাপ্ত ডেটাসেটের সাথে উপস্থাপিত হয়, তারা কোনো সহায়ক তথ্য পুনরুদ্ধার করবে না। প্রায়শই, তাদের এমন ডেটা নিয়ে কাজ করতে হয় যা অব্যবহারযোগ্য, ভুল, অপ্রাসঙ্গিক বা উপরের সমস্ত। একটি প্রকল্পে তথ্য বাস্তবায়ন করার পরে খারাপ ডেটার খরচ দ্রুত আর্থিক এবং প্রযুক্তিগতভাবে স্পষ্ট হয়ে ওঠে।
একটি মতে জরিপ TechRepublic দ্বারা যা AI এবং ML পরিচালনার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, খারাপ ডেটার কারণে 59% অংশগ্রহণকারী এন্টারপ্রাইজগুলি চাহিদার ভুল গণনা করেছে৷ উপরন্তু, 26% উত্তরদাতারা ভুল সম্ভাবনাকে লক্ষ্য করে শেষ করেছেন।
এই পোস্টটি অন্বেষণ করবে খারাপ ডেটার পরিণতি এবং কীভাবে আপনি সম্পদের অপচয় এড়াতে পারেন এবং আপনার AI প্রশিক্ষণ পর্ব থেকে একটি উল্লেখযোগ্য ROI তৈরি করতে পারেন।
চলুন শুরু করা যাক।
খারাপ ডেটা কি?
গারবেজ ইন গার্বেজ আউট হল প্রোটোকল যা মেশিন লার্নিং সিস্টেম অনুসরণ করে। আপনি যদি প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে আপনার ML মডিউলে খারাপ ডেটা ফিড করেন তবে এটি খারাপ ফলাফল দেবে। আপনার সিস্টেমে নিম্ন-মানের ডেটা ইনপুট করা আপনার পণ্য বা পরিষেবাকে ত্রুটিপূর্ণ হওয়ার ঝুঁকিতে রাখে। খারাপ ডেটার ধারণাটি আরও বোঝার জন্য, নীচে তিনটি সাধারণ উদাহরণ দেওয়া হল:
- যেকোন তথ্য যা ভুল - উদাহরণস্বরূপ, ইমেল ঠিকানার জায়গায় ফোন নম্বর
- অসম্পূর্ণ বা অনুপস্থিত ডেটা - যদি গুরুত্বপূর্ণ মান অনুপস্থিত থাকে, তবে ডেটা দরকারী নয়
- পক্ষপাতমূলক ডেটা - স্বেচ্ছায় বা অনিচ্ছাকৃত কুসংস্কারের কারণে ডেটার অখণ্ডতা এবং এর ফলাফলগুলি আপস করা হয়
বেশিরভাগ সময়, এআই মডিউলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য বিশ্লেষকরা যে ডেটা উপস্থাপন করেন তা অকেজো। সাধারণত, উপরের উদাহরণগুলির মধ্যে অন্তত একটি বিদ্যমান। ভুল তথ্যের সাথে কাজ করা ডেটা বিজ্ঞানীদের তাদের মূল্যবান সময় ডেটা বিশ্লেষণ বা তাদের সিস্টেম প্রশিক্ষণের পরিবর্তে পরিষ্কার করতে ব্যয় করে।
ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্সের একটি রাজ্য রিপোর্ট প্রকাশ করে যে প্রায় 24% ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটা অনুসন্ধান এবং প্রস্তুত করতে তাদের 20 ঘন্টা পর্যন্ত সময় ব্যয় করেন। সমীক্ষায় আরও দেখা গেছে যে অতিরিক্ত 22% আরও দক্ষ সিস্টেম তৈরি করতে তাদের দক্ষতা ব্যবহার করার পরিবর্তে খারাপ ডেটা নিয়ে কাজ করতে 10-19 ঘন্টা ব্যয় করেছে।
এখন যেহেতু আমরা খারাপ ডেটা চিনতে পারি, আসুন আলোচনা করি কীভাবে এটি AI এর সাথে আপনার উচ্চাকাঙ্ক্ষায় পৌঁছানোর পথে যেতে পারে।
আপনার ব্যবসার উপর খারাপ ডেটার পরিণতি
আপনার লক্ষ্যে খারাপ ডেটার পরিমাণ ব্যাখ্যা করতে, আসুন এক ধাপ পিছিয়ে যাই। যদি একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট তাদের 80% পর্যন্ত সময় ডেটা পরিষ্কার করার জন্য ব্যয় করেন, তাহলে উৎপাদনশীলতা নাটকীয়ভাবে কমে যায় (স্বতন্ত্র এবং সমষ্টিগতভাবে)। আপনার আর্থিক সংস্থানগুলি একটি উচ্চ যোগ্য দলকে বরাদ্দ করা হচ্ছে যার বেশিরভাগ সময় অপ্রয়োজনীয় কাজ করে ব্যয় করছে।
যাক ডুবা মধ্যে.
ডেটা এন্ট্রি করার জন্য আপনি শুধুমাত্র একজন উচ্চ যোগ্য পেশাদারকে অর্থ প্রদান করেই অর্থ অপচয় করছেন না, তবে আপনার এআই সিস্টেমগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় সময়কালটিও স্থগিত হয়ে যায় কারণ এর অভাবের কারণে মানের তথ্য (আপনার প্রকল্পগুলি সম্পূর্ণ হতে 40% বেশি সময় নেয়)। একটি দ্রুত পণ্য লঞ্চ সরবরাহ করা সম্পূর্ণরূপে টেবিলের বাইরে, আপনার প্রতিযোগীতাকে একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা দেয় যদি তারা দক্ষতার সাথে তাদের ডেটা বিজ্ঞানীদের ব্যবহার করে।
খারাপ ডেটা মোকাবেলা করার জন্য শুধু সময়সাপেক্ষ নয়। এটি একটি প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকেও সম্পদ নিষ্কাশন করতে পারে। নীচে কিছু উল্লেখযোগ্য পরিণতি রয়েছে:
- সময় এবং খরচ সম্পর্কিত খারাপ ডেটা রক্ষণাবেক্ষণ এবং সংরক্ষণ করা ব্যয়বহুল।
- খারাপ তথ্য আর্থিক সম্পদ নিষ্কাশন করতে পারে. গবেষণায় দেখা গেছে যে খারাপ ডেটা নিয়ে ব্যবসা করে 9.7 মিলিয়নের কাছাকাছি নষ্ট হয়।
- যদি আপনার শেষ পণ্যটি ভুল, ধীর, বা অপ্রাসঙ্গিক হয়, আপনি দ্রুত বাজারে বিশ্বাসযোগ্যতা হারাবেন।
- খারাপ ডেটা আপনার AI প্রকল্পগুলিকে বাধা দিতে পারে কারণ বেশিরভাগ সংস্থাগুলি অপর্যাপ্ত ডেটাসেটগুলি পরিষ্কার করার সাথে সম্পর্কিত বিলম্বগুলি সনাক্ত করতে ব্যর্থ হয়।
কীভাবে ব্যবসার মালিকরা খারাপ ডেটা এড়াতে পারে?
সবচেয়ে যৌক্তিক সমাধান প্রস্তুত করা হয়. আপনার এআই বাস্তবায়নের উচ্চাকাঙ্ক্ষার জন্য একটি ভাল দৃষ্টিভঙ্গি এবং লক্ষ্য সেট করা ব্যবসার মালিকদের খারাপ ডেটা সম্পর্কিত অনেক সমস্যা এড়াতে সাহায্য করতে পারে। পরবর্তীতে AI সিস্টেমের সাথে ব্যবহার করা সমস্ত ক্ষেত্রেকে ভেঙে ফেলার জন্য একটি বুদ্ধিমান কৌশল থাকতে হবে।
AI বাস্তবায়নের জন্য ব্যবসা সঠিকভাবে প্রস্তুত হয়ে গেলে, পরবর্তী ধাপ হল একজন অভিজ্ঞদের সাথে কাজ করা তথ্য সংগ্রহ বিক্রেতা আপনার প্রকল্পের জন্য তৈরি প্রাসঙ্গিক ডেটার উৎস, টীকা এবং সরবরাহের গুণমানের জন্য Shaip-এর বিশেষজ্ঞদের মত। Shaip এ, ডেটা সংগ্রহ এবং টীকা সংক্রান্ত আমাদের একটি অবিশ্বাস্য পদ্ধতি রয়েছে। অতীতে শতাধিক ক্লায়েন্টের সাথে কাজ করার পরে, আমরা নিশ্চিত করি যে এআই বাস্তবায়ন প্রক্রিয়ার প্রতিটি ধাপে আপনার ডেটা মানের মান পূরণ করা হয়েছে।
আমরা যে ডেটা সংগ্রহ করি তার যোগ্যতা অর্জনের জন্য আমরা কঠোর মানের মূল্যায়ন মেট্রিক্স অনুসরণ করি এবং সর্বোত্তম অনুশীলন ব্যবহার করে বায়ুরোধী ব্যাড-ডেটা ম্যানেজমেন্ট পদ্ধতি প্রয়োগ করি। আমাদের পদ্ধতিগুলি আপনাকে আপনার কুলুঙ্গিতে উপলব্ধ সবচেয়ে সুনির্দিষ্ট এবং নির্ভুল ডেটা সহ আপনার এআই সিস্টেমগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার অনুমতি দেবে।
আপনার AI প্রশিক্ষণ ডেটা কৌশলকে ত্বরান্বিত করার জন্য আজই আমাদের সাথে একের পর এক পরামর্শ বুক করুন।