সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের মতো যা একটি কোডে কাজ করে, উন্নয়নশীল কাজ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য উচ্চ-মানের ডেটা প্রয়োজন। মডেলগুলির জন্য উত্পাদনের একাধিক পর্যায়ে সঠিকভাবে লেবেলযুক্ত এবং টীকাযুক্ত ডেটা প্রয়োজন কারণ কাজগুলি করার জন্য অ্যালগরিদমকে ক্রমাগত প্রশিক্ষণ দেওয়া প্রয়োজন।
কিন্তু, মানসম্পন্ন ডেটা আসা কঠিন। কখনও কখনও, ডেটাসেটগুলি ত্রুটি দ্বারা পূর্ণ হতে পারে যা প্রকল্পের ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে। ডেটা বিজ্ঞান বিশেষজ্ঞরা আপনাকে প্রথম বলবেন যে তারা মূল্যায়ন ও বিশ্লেষণের চেয়ে ডেটা পরিষ্কার এবং স্ক্রাব করতে বেশি সময় ব্যয় করে।
কেন প্রথম স্থানে ডেটাসেটে ত্রুটি উপস্থিত হয়?
কেন সঠিক প্রশিক্ষণ ডেটাসেট থাকা অপরিহার্য?
কি কি ধরণের এআই প্রশিক্ষণের ডেটা ত্রুটি? এবং, কিভাবে তাদের এড়াতে?
আসুন কিছু পরিসংখ্যান দিয়ে শুরু করা যাক।
এমআইটি কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ল্যাবের একদল গবেষক দশটি বড় ডেটাসেট যাচাই করেছেন যা 100,000 বারের বেশি উদ্ধৃত করা হয়েছে। গবেষকরা খুঁজে পেয়েছেন যে গড় ত্রুটির হার প্রায় ছিল সমস্ত বিশ্লেষণ করা ডেটাসেট জুড়ে 3.4%. এটিও পাওয়া গেছে যে ডেটাসেটগুলি বিভিন্ন থেকে ভুগছে ত্রুটির প্রকার, যেমন ছবি, অডিও, এবং টেক্সট অনুভূতির ভুল লেবেলিং।
কেন প্রথম স্থানে ডেটাসেটে ত্রুটি উপস্থিত হয়?
যখন আপনি বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করেন কেন প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে ত্রুটি রয়েছে, তখন এটি আপনাকে ডেটা উত্সের দিকে নিয়ে যেতে পারে। মানুষের দ্বারা উত্পন্ন ডেটা ইনপুট ত্রুটির শিকার হতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন যে আপনার অফিস সহকারীকে আপনার সমস্ত অবস্থান ব্যবসা সম্পর্কে সম্পূর্ণ বিশদ সংগ্রহ করতে বলুন এবং সেগুলিকে একটি স্প্রেডশীটে ম্যানুয়ালি লিখুন৷ এক সময় বা অন্য সময়ে, একটি ত্রুটি ঘটবে। ঠিকানা ভুল হতে পারে, সদৃশ ঘটতে পারে, বা ডেটা অমিল ঘটতে পারে।
যন্ত্রপাতি ব্যর্থতা, সেন্সর ক্ষয় বা মেরামতের কারণে সেন্সর দ্বারা সংগ্রহ করা হলে ডেটাতে ত্রুটিও ঘটতে পারে।
কেন সঠিক প্রশিক্ষণ ডেটাসেট থাকা অপরিহার্য?
সমস্ত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম আপনার দেওয়া ডেটা থেকে শেখে। লেবেলযুক্ত এবং টীকাযুক্ত ডেটা মডেলগুলিকে সম্পর্ক খুঁজে পেতে, ধারণাগুলি বুঝতে, সিদ্ধান্ত নিতে এবং তাদের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে সহায়তা করে। আপনার মেশিন লার্নিং মডেলটিকে ত্রুটি-মুক্ত ডেটাসেটের বিষয়ে উদ্বেগ না করে প্রশিক্ষণ দেওয়া অপরিহার্য খরচ সংশ্লিষ্ট বা প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় সময়। দীর্ঘমেয়াদে যেমন, মানসম্পন্ন ডেটা অর্জনের জন্য আপনি যে সময় ব্যয় করেন তা আপনার AI প্রকল্পগুলির ফলাফলকে বাড়িয়ে তুলবে।
সঠিক ডেটাতে আপনার মডেলদের প্রশিক্ষণ দেওয়া আপনার মডেলগুলিকে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং বুস্ট করার অনুমতি দেবে মডেল কর্মক্ষমতা. ব্যবহৃত গুণমান, পরিমাণ এবং অ্যালগরিদম আপনার এআই প্রকল্পের সাফল্য নির্ধারণ করে।
এআই প্রশিক্ষণের ডেটা ত্রুটির ধরন কী কী?
লেবেলিং ত্রুটি, অবিশ্বাস্য ডেটা, ভারসাম্যহীন ডেটা, ডেটা পক্ষপাত
আমরা চারটি সবচেয়ে সাধারণ প্রশিক্ষণ ডেটা ত্রুটি এবং সেগুলি এড়ানোর উপায়গুলি দেখব৷
লেবেল ত্রুটি
লেবেল ত্রুটি সবচেয়ে মধ্যে হয় সাধারণ ত্রুটি প্রশিক্ষণ তথ্য পাওয়া যায়. যদি মডেল এর পরীক্ষার তথ্য ডেটাসেটগুলিকে ভুল লেবেল করা হয়েছে, ফলস্বরূপ সমাধানটি সহায়ক হবে না। ডেটা বিজ্ঞানীরা মডেলের কর্মক্ষমতা বা গুণমান সম্পর্কে সঠিক বা অর্থপূর্ণ সিদ্ধান্তে আঁকবেন না।
লেবেলিং ত্রুটি বিভিন্ন ফর্ম আসে. আমরা একটি সহজ উদাহরণ ব্যবহার করছি বিন্দু এগিয়ে. যদি ডেটা অ্যানোটেটরদের প্রতিটি বিড়ালের চারপাশে চিত্রে বাউন্ডিং বাক্স আঁকার একটি সহজ কাজ থাকে তবে নিম্নলিখিত ধরণের লেবেলিং ত্রুটিগুলি ঘটতে পারে।
- ভুল ফিট: মডেল ওভারফিটিং ঘটবে যখন বাউন্ডিং বাক্সগুলি বস্তুর (বিড়াল) কাছাকাছি টানা হয় না, উদ্দেশ্য জিনিসটির চারপাশে বেশ কয়েকটি ফাঁক রেখে যায়।
- অনুপস্থিত লেবেল: এই ক্ষেত্রে, টীকাটি চিত্রগুলিতে একটি বিড়াল লেবেল মিস করতে পারে৷
- নির্দেশের ভুল ব্যাখ্যা: টীকাকারদের দেওয়া নির্দেশাবলী স্পষ্ট নয়। চিত্রগুলিতে প্রতিটি বিড়ালের চারপাশে একটি বাউন্ডিং বাক্স রাখার পরিবর্তে, টীকাকাররা সমস্ত বিড়ালকে ঘিরে একটি বাউন্ডিং বাক্স রাখেন।
- অক্লুশন হ্যান্ডলিং: বিড়ালের দৃশ্যমান অংশের চারপাশে একটি বাউন্ডিং বক্স রাখার পরিবর্তে, টীকা আংশিকভাবে দৃশ্যমান বিড়ালের প্রত্যাশিত আকারের চারপাশে বাউন্ডিং বক্স স্থাপন করে।
অসংগঠিত এবং অবিশ্বস্ত তথ্য
একটি ML প্রকল্পের সুযোগ নির্ভর করে এটি যে ধরনের ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত। আপডেট করা, নির্ভরযোগ্য এবং প্রয়োজনীয় ফলাফলের প্রতিনিধিত্বকারী ডেটাসেটগুলি অর্জন করতে ব্যবসাগুলিকে তাদের সংস্থানগুলি ব্যবহার করা উচিত।
আপনি যখন আপডেট করা হয়নি এমন ডেটাতে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেন, তখন এটি অ্যাপ্লিকেশনে দীর্ঘমেয়াদী সীমাবদ্ধতা সৃষ্টি করতে পারে। আপনি যদি আপনার মডেলগুলিকে অস্থির এবং অব্যবহারযোগ্য ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেন তবে এটি এআই মডেলের উপযোগিতা প্রতিফলিত করবে।
ভারসাম্যহীন ডেটা
যেকোন ডেটা ভারসাম্যহীনতা আপনার মডেলের কর্মক্ষমতায় পক্ষপাত ঘটাতে পারে। উচ্চ-পারফরম্যান্স বা জটিল মডেল তৈরি করার সময়, প্রশিক্ষণের ডেটা রচনাটি সাবধানে বিবেচনা করা উচিত। ডেটা ভারসাম্যহীনতা দুই ধরনের হতে পারে:
- শ্রেণি ভারসাম্যহীনতা: শ্রেণি ভারসাম্যহীনতা দেখা দেয় যখন প্রশিক্ষণ তথ্য অত্যন্ত ভারসাম্যহীন শ্রেণী বিতরণ আছে। অন্য কথায়, কোন প্রতিনিধি ডেটাসেট নেই। যখন ডেটাসেটগুলিতে শ্রেণীগত ভারসাম্যহীনতা থাকে, তখন বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি করার সময় এটি অনেক সমস্যার কারণ হতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি অ্যালগরিদমকে বিড়াল চিনতে প্রশিক্ষিত করা হয়, প্রশিক্ষণের ডেটাতে শুধুমাত্র দেয়ালে বিড়ালের ছবি থাকে। তারপরে দেয়ালে বিড়াল সনাক্ত করার সময় মডেলটি ভাল পারফর্ম করবে কিন্তু বিভিন্ন পরিস্থিতিতে খারাপ করবে। - ডেটা রিসেন্সি: কোনো মডেল সম্পূর্ণ আপ-টু-ডেট নয়। সমস্ত মডেল একটি অধঃপতন সহ্য, হিসাবে বাস্তব জগতে পরিবেশ ক্রমাগত পরিবর্তিত হয়। যদি এই পরিবেশগত পরিবর্তনগুলির উপর মডেলটি নিয়মিত আপডেট না করা হয় তবে এর উপযোগিতা এবং মূল্য সম্ভবত হ্রাস পাবে।
উদাহরণস্বরূপ, সম্প্রতি অবধি, স্পুটনিক শব্দটির জন্য একটি সারসরি অনুসন্ধান রাশিয়ান ক্যারিয়ার রকেট সম্পর্কে ফলাফলগুলি নিক্ষেপ করতে পারে। যাইহোক, মহামারী পরবর্তী অনুসন্ধানের ফলাফল সম্পূর্ণ আলাদা এবং রাশিয়ান কোভিড ভ্যাকসিনে পূর্ণ হবে।
লেবেলিং ডেটাতে পক্ষপাত
প্রশিক্ষণের ডেটাতে পক্ষপাত এমন একটি বিষয় যা বারবার ক্রপ করে। ডেটা পক্ষপাত লেবেলিং প্রক্রিয়ার সময় বা টীকাকারদের দ্বারা প্ররোচিত হতে পারে। ডেটা পক্ষপাত ঘটতে পারে যখন টীকাকারদের একটি বড় ভিন্ন ভিন্ন দল ব্যবহার করে বা যখন লেবেলিংয়ের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রসঙ্গ প্রয়োজন হয়।
পক্ষপাত কমানো সম্ভব হয় যখন আপনার সারা বিশ্ব থেকে টীকা বা অঞ্চল-নির্দিষ্ট টীকাকাররা কাজগুলি সম্পাদন করে। আপনি যদি সারা বিশ্ব থেকে ডেটাসেট ব্যবহার করেন, তাহলে লেবেল করার ক্ষেত্রে টীকাকারদের ভুল হওয়ার সম্ভাবনা বেশি।
উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি সারা বিশ্বের বিভিন্ন খাবারের সাথে কাজ করেন, তাহলে যুক্তরাজ্যের একজন টীকাকার এশিয়ানদের খাবারের পছন্দের সাথে পরিচিত নাও হতে পারে। ফলস্বরূপ ডেটাসেটের ইংরেজদের পক্ষে পক্ষপাতিত্ব থাকবে।
কীভাবে এআই প্রশিক্ষণের ডেটা ত্রুটিগুলি এড়ানো যায়?
প্রশিক্ষণের ডেটা ত্রুটিগুলি এড়ানোর সর্বোত্তম উপায় হল লেবেলিং প্রক্রিয়ার প্রতিটি পর্যায়ে কঠোর মান নিয়ন্ত্রণ পরীক্ষা বাস্তবায়ন করা।
আপনি এড়াতে পারেন ডেটা লেবেলিং টীকাকারদের পরিষ্কার এবং সুনির্দিষ্ট নির্দেশ প্রদান করে ত্রুটি। এটি ডেটাসেটের অভিন্নতা এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে পারে।
ডেটাসেটগুলিতে ভারসাম্যহীনতা এড়াতে, সাম্প্রতিক, আপডেট করা এবং প্রতিনিধি ডেটাসেটগুলি সংগ্রহ করুন। নিশ্চিত করুন যে ডেটাসেটগুলি নতুন এবং আগে অব্যবহৃত প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা এমএল মডেল।
একটি শক্তিশালী AI প্রজেক্ট তাজা, নিরপেক্ষ, এবং নির্ভরযোগ্য প্রশিক্ষণ ডেটার উপর উন্নতি লাভ করে যাতে এটি তার সেরা কাজটি করতে পারে। প্রতিটি লেবেলিং এবং পরীক্ষার পর্যায়ে বিভিন্ন গুণমান পরীক্ষা এবং ব্যবস্থা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। প্রশিক্ষণ ত্রুটি প্রকল্পের ফলাফলকে প্রভাবিত করার আগে তাদের চিহ্নিত এবং সংশোধন না করা হলে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা হয়ে উঠতে পারে।
আপনার এমএল-ভিত্তিক প্রকল্পের জন্য মানসম্পন্ন এআই প্রশিক্ষণ ডেটাসেটগুলি নিশ্চিত করার সর্বোত্তম উপায় হল প্রয়োজনীয় বিভিন্ন টীকাকারের দল নিয়োগ করা। ডোমেইন সংক্রান্ত জ্ঞান এবং প্রকল্পের জন্য অভিজ্ঞতা।
আপনি অভিজ্ঞ টীকাকারদের দলের সাথে দ্রুত সাফল্য অর্জন করতে পারেন শিপ যারা বিভিন্ন এআই-ভিত্তিক প্রকল্পগুলিতে বুদ্ধিমান লেবেলিং এবং টীকা পরিষেবা প্রদান করে। আমাদের একটি কল দিন, এবং আপনার AI প্রকল্পের গুণমান এবং কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করুন।
