একটি AI প্রজেক্টের জন্য আপনার প্রয়োজনীয় প্রশিক্ষণ ডেটার সর্বোত্তম পরিমাণ কত?

খুব কম ডেটা থাকার অসুবিধা 

আপনি হয়তো মনে করতে পারেন যে একটি প্রকল্পের জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটার প্রয়োজন হয়, কিন্তু কখনও কখনও, এমনকি স্ট্রাকচার্ড ডেটাতে অ্যাক্সেস সহ বড় ব্যবসাগুলিও এটি সংগ্রহ করতে ব্যর্থ হয়। সীমিত বা সংকীর্ণ তথ্য পরিমাণে প্রশিক্ষণ বন্ধ করতে পারেন মেশিন লার্নিং মডেল তাদের পূর্ণ সম্ভাবনা অর্জন থেকে এবং ভুল ভবিষ্যদ্বাণী প্রদানের ঝুঁকি বাড়ায়।

যদিও কোন সুবর্ণ নিয়ম নেই এবং মোটামুটি সাধারণীকরণ সাধারণত প্রশিক্ষণের ডেটার প্রয়োজনীয়তার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য করা হয়, সীমাবদ্ধতার মধ্যে ভোগার চেয়ে বড় ডেটাসেট থাকা সর্বদা ভাল। আপনার মডেল যে ডেটা সীমাবদ্ধতা ভোগ করে তা আপনার প্রকল্পের সীমাবদ্ধতা হবে।  

আপনার আরও ডেটাসেটের প্রয়োজন হলে কী করবেন

যদিও প্রত্যেকে বড় ডেটাসেটগুলিতে অ্যাক্সেস পেতে চায়, এটি করার চেয়ে বলা সহজ। প্রোজেক্টের সাফল্যের জন্য গুণমান এবং বৈচিত্র্যের বিপুল পরিমাণ ডেটাসেটের অ্যাক্সেস অর্জন করা অপরিহার্য। ডেটা সংগ্রহকে আরও সহজ করার জন্য এখানে আমরা আপনাকে কৌশলগত পদক্ষেপগুলি প্রদান করি৷

ডেটাসেট খুলুন 

খোলা ডেটাসেটগুলিকে সাধারণত বিনামূল্যে ডেটার একটি 'ভাল উৎস' হিসাবে বিবেচনা করা হয়। যদিও এটি সত্য হতে পারে, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে প্রকল্পের জন্য খোলা ডেটাসেটগুলির প্রয়োজন হয় না। এমন অনেক জায়গা আছে যেখান থেকে ডেটা সংগ্রহ করা যেতে পারে, যেমন সরকারী উৎস, ইইউ ওপেন ডেটা পোর্টাল, গুগল পাবলিক ডেটা এক্সপ্লোরার এবং আরও অনেক কিছু। যাইহোক, জটিল প্রকল্পগুলির জন্য খোলা ডেটাসেট ব্যবহার করার অনেক অসুবিধা রয়েছে।

আপনি যখন এই ধরনের ডেটাসেট ব্যবহার করেন, তখন আপনি ঝুঁকি নেন প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা আপনার মডেল ভুল বা অনুপস্থিত তথ্য. ডেটা সংগ্রহের পদ্ধতিগুলি সাধারণত জানা যায় না, যা প্রকল্পের ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে। গোপনীয়তা, সম্মতি, এবং পরিচয় চুরি হল উন্মুক্ত ডেটা উত্স ব্যবহার করার উল্লেখযোগ্য ত্রুটি।

অগমেন্টেড ডেটাসেট 

আপনি যখন কিছু আছে প্রশিক্ষণ তথ্য পরিমাণ কিন্তু আপনার সমস্ত প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করার জন্য যথেষ্ট নয়, আপনাকে ডেটা বৃদ্ধির কৌশল প্রয়োগ করতে হবে। উপলব্ধ ডেটাসেট মডেলের চাহিদা মেটাতে পুনরায় ব্যবহার করা হয়।

ডেটা নমুনাগুলি বিভিন্ন রূপান্তরের মধ্য দিয়ে যাবে যা ডেটাসেটকে সমৃদ্ধ, বৈচিত্র্যময় এবং গতিশীল করে তোলে। চিত্রগুলির সাথে কাজ করার সময় ডেটা বৃদ্ধির একটি সাধারণ উদাহরণ দেখা যেতে পারে। একটি চিত্রকে বিভিন্ন উপায়ে বৃদ্ধি করা যেতে পারে - এটি কাটা, আকার পরিবর্তন, মিরর করা, বিভিন্ন কোণে পরিণত করা এবং রঙের সেটিংস পরিবর্তন করা যেতে পারে।

সিনথেটিক ডেটা

যখন অপর্যাপ্ত ডেটা থাকে, আমরা সিন্থেটিক ডেটা জেনারেটরের দিকে যেতে পারি। সিন্থেটিক ডেটা স্থানান্তর শেখার ক্ষেত্রে কাজে আসে, কারণ মডেলটিকে প্রথমে সিন্থেটিক ডেটা এবং পরে বাস্তব-বিশ্ব ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি এআই-ভিত্তিক স্ব-চালিত যানবাহনকে প্রথমে বস্তুগুলি চিনতে এবং বিশ্লেষণ করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে কম্পিউটার ভিশন ভিডিও গেমস.

সিন্থেটিক ডেটা উপকারী হয় যখন বাস্তব জীবনের অভাব থাকে প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা এবং আপনার পরীক্ষা প্রশিক্ষিত মডেল. তদুপরি, এটি গোপনীয়তা এবং ডেটা সংবেদনশীলতার সাথে কাজ করার সময়ও ব্যবহৃত হয়।

কাস্টম ডেটা সংগ্রহ 

কাস্টম ডেটা সংগ্রহ সম্ভবত ডেটাসেট তৈরি করার জন্য আদর্শ যখন অন্যান্য ফর্মগুলি প্রয়োজনীয় ফলাফল আনে না। ওয়েব স্ক্র্যাপিং টুল, সেন্সর, ক্যামেরা এবং অন্যান্য টুল ব্যবহার করে উচ্চ-মানের ডেটাসেট তৈরি করা যেতে পারে। আপনার যখন আপনার মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়ায় এমন উপযোগী ডেটাসেটের প্রয়োজন হয়, তখন কাস্টম ডেটাসেট সংগ্রহ করা সঠিক পদক্ষেপ হতে পারে। বেশ কিছু তৃতীয় পক্ষের পরিষেবা প্রদানকারী তাদের দক্ষতা অফার করে।

উচ্চ-পারফর্মিং AI সমাধানগুলি বিকাশ করতে, মডেলগুলিকে ভাল মানের নির্ভরযোগ্য ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া দরকার। যাইহোক, সমৃদ্ধ এবং বিশদ ডেটাসেটগুলি ধরে রাখা সহজ নয় যা ফলাফলগুলিকে ইতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে৷ কিন্তু আপনি যখন নির্ভরযোগ্য ডেটা প্রদানকারীদের সাথে অংশীদার হন, তখন আপনি একটি শক্তিশালী ডেটা ফাউন্ডেশন সহ একটি শক্তিশালী AI মডেল তৈরি করতে পারেন।

আপনার মনে একটি দুর্দান্ত প্রকল্প আছে কিন্তু আপনি আপনার মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য টেইলরমেড ডেটাসেটের জন্য অপেক্ষা করছেন বা আপনার প্রকল্প থেকে সঠিক ফলাফল পেতে সংগ্রাম করছেন? আমরা বিভিন্ন প্রকল্পের প্রয়োজনের জন্য বিস্তৃত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট অফার করি। এর সম্ভাবনাকে কাজে লাগান শিপ আমাদের একজনের সাথে কথা বলে তথ্য বিজ্ঞানী আজ এবং বুঝতে পারছি কিভাবে আমরা অতীতে ক্লায়েন্টদের জন্য উচ্চ-পারফর্মিং, গুণমান ডেটাসেট সরবরাহ করেছি।