একটি কার্যকরী AI মডেল কঠিন, নির্ভরযোগ্য এবং গতিশীল ডেটাসেটের উপর নির্মিত। সমৃদ্ধ এবং বিস্তারিত ছাড়া এআই প্রশিক্ষণ ডেটা হাতে, একটি মূল্যবান এবং সফল AI সমাধান তৈরি করা অবশ্যই সম্ভব নয়। আমরা জানি যে প্রকল্পের জটিলতা নির্দেশ করে, এবং ডেটার প্রয়োজনীয় গুণমান নির্ধারণ করে। কিন্তু কাস্টম মডেল তৈরি করতে আমাদের কত প্রশিক্ষণের ডেটা দরকার তা আমরা ঠিক নিশ্চিত নই।
সঠিক পরিমাণের কোন সোজাসাপ্টা উত্তর নেই মেশিন লার্নিং জন্য প্রশিক্ষণ তথ্য প্রয়োজন হয়. একটি বলপার্ক চিত্রের সাথে কাজ করার পরিবর্তে, আমরা বিশ্বাস করি যে অনেকগুলি পদ্ধতি আপনাকে আপনার প্রয়োজন হতে পারে এমন ডেটা আকারের একটি সঠিক ধারণা দিতে পারে। কিন্তু তার আগে, আসুন জেনে নেওয়া যাক কেন প্রশিক্ষণের ডেটা আপনার AI প্রকল্পের সাফল্যের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
প্রশিক্ষণ তথ্যের তাৎপর্য
ওয়াল স্ট্রিট জার্নালের ফিউচার অফ এভরিথিং ফেস্টিভালে বক্তৃতা দিতে গিয়ে আইবিএমের সিইও অরবিন্দ কৃষ্ণ বলেছেন যে প্রায় একটি AI প্রকল্পে 80% কাজ তথ্য সংগ্রহ, পরিষ্কার এবং প্রস্তুত করা সম্পর্কে।' এবং তিনি এও অভিমত পোষণ করেছিলেন যে ব্যবসাগুলি তাদের AI উদ্যোগগুলি ছেড়ে দেয় কারণ তারা মূল্যবান প্রশিক্ষণের ডেটা সংগ্রহ করার জন্য প্রয়োজনীয় খরচ, কাজ এবং সময় রাখতে পারে না।
তথ্য নির্ণয় সাধারন মাপ সমাধান ডিজাইন করতে সাহায্য করে। এটি প্রকল্পের জন্য প্রয়োজনীয় খরচ, সময় এবং দক্ষতা সঠিকভাবে অনুমান করতেও সাহায্য করে।
যদি ভুল বা অবিশ্বস্ত ডেটাসেটগুলি এমএল মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হয়, ফলস্বরূপ অ্যাপ্লিকেশনটি ভাল ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করবে না।
প্রশিক্ষণের প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণ নির্ধারণ করে এমন 7টি বিষয়
যদিও AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য ভলিউমের পরিপ্রেক্ষিতে ডেটা প্রয়োজনীয়তা সম্পূর্ণরূপে বিষয়গত এবং কেস বাই কেস ভিত্তিতে নেওয়া উচিত, কিছু সার্বজনীন কারণ রয়েছে যা উদ্দেশ্যমূলকভাবে প্রভাবিত করে। এর সবচেয়ে সাধারণ বেশী তাকান.
মেশিন লার্নিং মডেল
প্রশিক্ষণের ডেটা ভলিউম নির্ভর করে আপনার মডেলের প্রশিক্ষণ তত্ত্বাবধানে বা তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার উপর চলে। যদিও আগেরটির জন্য আরও প্রশিক্ষণের ডেটা প্রয়োজন, পরেরটির জন্য তা করে না।
তত্ত্বাবধানে শেখার
এটি লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে, যা প্রশিক্ষণে জটিলতা যুক্ত করে। ইমেজ শ্রেণীবিভাগ বা ক্লাস্টারিংয়ের মতো কাজগুলির জন্য মেশিনগুলির পাঠোদ্ধার এবং পার্থক্য করার জন্য লেবেল বা বৈশিষ্ট্যের প্রয়োজন হয়, যা আরও ডেটার চাহিদার দিকে পরিচালিত করে।
অশিক্ষিত শিক্ষা
লেবেলযুক্ত ডেটার ব্যবহার তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার একটি আদেশ নয়, এইভাবে তুলনামূলকভাবে প্রচুর পরিমাণে ডেটার প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে। এর সাথে বলা হয়েছে, মডেলগুলির জন্য প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে এবং সহজাত কাঠামো সনাক্ত করতে এবং তাদের সম্পর্কযুক্ত করার জন্য ডেটা ভলিউম এখনও বেশি হবে।
পরিবর্তনশীলতা এবং বৈচিত্র্য
একটি মডেল যতটা সম্ভব ন্যায্য এবং উদ্দেশ্যমূলক হওয়ার জন্য, সহজাত পক্ষপাত সম্পূর্ণরূপে অপসারণ করা উচিত। এটি শুধুমাত্র এই সত্যটিকে অনুবাদ করে যে বিভিন্ন ডেটাসেটের আরও ভলিউম প্রয়োজন। এটি নিশ্চিত করে যে একটি মডেল অস্তিত্বের বহুবিধ সম্ভাবনা শেখে, এটিকে একতরফা প্রতিক্রিয়া তৈরি করা থেকে দূরে থাকতে দেয়।
ডেটা অগমেন্টেশন এবং ট্রান্সফার লার্নিং
শিল্প এবং ডোমেন জুড়ে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে গুণমানের ডেটা সোর্সিং সবসময় বিরামহীন হয় না। স্বাস্থ্যসেবা বা অর্থের মতো সংবেদনশীল খাতে, মানসম্পন্ন ডেটা খুব কমই পাওয়া যায়। এই ধরনের ক্ষেত্রে, সংশ্লেষিত ডেটা ব্যবহারের সাথে জড়িত ডেটা বৃদ্ধি প্রশিক্ষণ মডেলগুলিতে এগিয়ে যাওয়ার একমাত্র উপায় হয়ে ওঠে।
পরীক্ষা এবং বৈধতা
পুনরাবৃত্তিমূলক প্রশিক্ষণ হল ভারসাম্য, যেখানে ধারাবাহিক পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং ফলাফলের বৈধতার পরে প্রয়োজনীয় প্রশিক্ষণ ডেটার পরিমাণ গণনা করা হয়। বারবার পরীক্ষা এবং পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে
মডেল পারফরম্যান্স, স্টেকহোল্ডাররা রেসপন্স অপ্টিমাইজেশানের জন্য আরও প্রশিক্ষণের ডেটা প্রয়োজন কিনা তা নির্ধারণ করতে পারে।
প্রশিক্ষণ ডেটা ভলিউম প্রয়োজনীয়তা হ্রাস কিভাবে
এটি বাজেটের সীমাবদ্ধতা, বাজারে যাওয়ার সময়সীমা, বা বিভিন্ন ডেটার অনুপলব্ধতা যাই হোক না কেন, কিছু বিকল্প রয়েছে এন্টারপ্রাইজগুলি প্রশিক্ষণ ডেটার বিশাল পরিমাণের উপর তাদের নির্ভরতা কমাতে ব্যবহার করতে পারে।
ডেটা অগমেন্টেশন
যেখানে বিদ্যমান ডেটাসেটগুলি থেকে নতুন ডেটা তৈরি বা সংশ্লেষিত হয় প্রশিক্ষণ ডেটা হিসাবে ব্যবহারের জন্য আদর্শ। এই ডেটাটি মূল ডেটা থেকে উদ্ভূত এবং অনুকরণ করে, যা 100% বাস্তব ডেটা।
স্থানান্তর শিক্ষা
এটি একটি নতুন টাস্ক সঞ্চালন এবং চালানোর জন্য একটি বিদ্যমান মডেলের পরামিতিগুলিকে সংশোধন করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার মডেল আপেল সনাক্ত করতে শিখে থাকে, তাহলে আপনি একই মডেল ব্যবহার করতে পারেন এবং কমলা শনাক্ত করতে এর বিদ্যমান প্রশিক্ষণের পরামিতিগুলিকেও পরিবর্তন করতে পারেন।
প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল
যেখানে বিদ্যমান জ্ঞান আপনার নতুন প্রকল্পের জন্য জ্ঞান হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি ইমেজ শনাক্তকরণের সাথে যুক্ত কাজের জন্য ResNet বা NLP ব্যবহারের ক্ষেত্রে BERT হতে পারে।
ন্যূনতম ডেটাসেট সহ মেশিন লার্নিং প্রকল্পের বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ
যদিও এটি অসম্ভব শোনাতে পারে যে কিছু উচ্চাভিলাষী মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলি ন্যূনতম কাঁচামাল দিয়ে কার্যকর করা যেতে পারে, কিছু ক্ষেত্রে আশ্চর্যজনকভাবে সত্য। বিস্মিত হতে প্রস্তুত.
| কাগল রিপোর্ট | স্বাস্থ্যসেবা | ক্লিনিকাল অনকোলজি |
| একটি কাগল সমীক্ষা প্রকাশ করে যে মেশিন-লার্নিং প্রকল্পের 70% এরও বেশি 10,000টিরও কম নমুনা দিয়ে সম্পন্ন হয়েছিল। | মাত্র 500টি চিত্র সহ, একটি এমআইটি দল চোখের স্ক্যান থেকে মেডিকেল চিত্রগুলিতে ডায়াবেটিক নিউরোপ্যাথি সনাক্ত করার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছে। | স্বাস্থ্যসেবা সহ উদাহরণটি অব্যাহত রেখে, স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি দল শুধুমাত্র 1000 টি চিত্র সহ ত্বকের ক্যান্সার সনাক্ত করার জন্য একটি মডেল তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে। |
শিক্ষিত অনুমান করা
ন্যূনতম পরিমাণ ডেটার প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কিত কোনও জাদু সংখ্যা নেই, তবে কিছু নিয়মকানুন রয়েছে যা আপনি একটি মূলদ সংখ্যায় পৌঁছানোর জন্য ব্যবহার করতে পারেন।
10 এর নিয়ম
হিসেবে চলতি নিয়ম, একটি দক্ষ AI মডেল তৈরি করতে, প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের সংখ্যা প্রতিটি মডেল প্যারামিটারের চেয়ে দশ গুণ বেশি হওয়া উচিত, যাকে স্বাধীনতার ডিগ্রিও বলা হয়। '10' বার নিয়মগুলি পরিবর্তনশীলতা সীমাবদ্ধ করা এবং ডেটার বৈচিত্র্য বাড়ানোর লক্ষ্য করে। যেমন, এই নিয়মটি আপনাকে প্রয়োজনীয় পরিমাণ ডেটাসেট সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা দিয়ে আপনার প্রকল্প শুরু করতে সাহায্য করতে পারে।
গভীর জ্ঞানার্জন
ডিপ লার্নিং পদ্ধতি উচ্চ-মানের মডেল তৈরি করতে সাহায্য করে যদি সিস্টেমে আরও ডেটা সরবরাহ করা হয়। এটি সাধারণত গৃহীত হয় যে প্রতি বিভাগে 5000টি লেবেলযুক্ত ছবি থাকা একটি গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম তৈরি করার জন্য যথেষ্ট হওয়া উচিত যা মানুষের সাথে সমানভাবে কাজ করতে পারে। ব্যতিক্রমী জটিল মডেলগুলি বিকাশ করতে, কমপক্ষে 10 মিলিয়ন লেবেলযুক্ত আইটেম প্রয়োজন।
কম্পিউটার ভিশন
আপনি যদি ইমেজ ক্লাসিফিকেশনের জন্য ডিপ লার্নিং ব্যবহার করেন, তাহলে একটি সম্মতি আছে যে প্রতিটি ক্লাসের জন্য 1000টি লেবেল করা ছবির একটি ডেটাসেট একটি ন্যায্য সংখ্যা।
শেখার বক্ররেখা
ডেটার পরিমাণের বিপরীতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কার্যক্ষমতা প্রদর্শন করতে শেখার কার্ভ ব্যবহার করা হয়। Y-অক্ষে মডেল দক্ষতা এবং X-অক্ষে প্রশিক্ষণ ডেটাসেট থাকার মাধ্যমে, ডেটার আকার প্রকল্পের ফলাফলকে কীভাবে প্রভাবিত করে তা বোঝা সম্ভব।
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।
