একবার আপনি AI ডোমেনে প্রবেশ করলে, আপনি প্রায়ই 'সিনথেটিক ডেটা' শব্দটি দেখতে পাবেন। সহজ কথায়, সিন্থেটিক ডেটা কৃত্রিমভাবে তৈরি করা ডেটা যা বাস্তব-বিশ্বের ডেটা নকল করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
অন্যদিকে, মানব-উত্পাদিত ডেটা হল ঐতিহ্যগত ডেটা, যা মানুষের দ্বারা সংগ্রহ করা হয় এবং সোশ্যাল মিডিয়া ইন্টারঅ্যাকশন, অর্থ লেনদেন, আপনি কীভাবে নির্দিষ্ট সফ্টওয়্যারের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করেন, দুই-ব্যক্তি কথোপকথন, চালান ডেটাসেট, চিত্র সংগ্রহ ইত্যাদি থেকে যেকোনো কিছু হতে পারে।
যেহেতু উচ্চ-মানের ডেটার চাহিদা বাড়ছে, আমরা দুটি প্রবণতা প্রত্যক্ষ করছি: মানুষ AI মেশিনগুলিকে কৃত্রিম ডেটা তৈরি করার জন্য যতটা সম্ভব মানব-উত্পাদিত ডেটার কাছাকাছি নিয়ে যাচ্ছে এবং কিছু লোক মানব-উত্পাদিত ডেটার উপর জোর দিচ্ছে কারণ তারা বিশ্বাস করে যে এটি রয়েছে। অভিব্যক্তি এবং এটা বাস্তবতা.
তাই এই নিবন্ধে, আমরা মানব-উত্পাদিত ডেটা এবং সিন্থেটিক ডেটা সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার তা অন্বেষণ করব।
হিউম্যান জেনারেটেড ডেটা বা রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ডেটা কী?
প্রারম্ভিকদের জন্য, আপনি এই নিবন্ধটি পড়ছেন এবং Google শিখছে যে আপনি এই ওয়েবসাইটে কতটা সময় ব্যয় করছেন যা SEO এবং সামগ্রিক ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে ব্যবহৃত হবে। অন্য কথায়, মানব-উত্পাদিত ডেটা কিছুই নয় যা সামাজিক মিডিয়া ইন্টারঅ্যাকশন, ই-কমার্স লেনদেন, সমীক্ষা, সেন্সর ইনপুট এবং আরও অনেক কিছু সহ বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপের মাধ্যমে মানুষের কাছ থেকে সংগ্রহ করা হয়।
মানব-উত্পাদিত ডেটার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল এটি বাস্তব-বিশ্বের আচরণ, মতামত এবং নিদর্শনগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে, যা প্রায়শই প্রাকৃতিক পরিবেশে ধারণ করা হয়।
এখানে মানব-উত্পাদিত ডেটার কিছু উত্স রয়েছে:
- ইন্টারনেট কার্যকলাপ: মানুষ কিভাবে সামাজিক মিডিয়া পোস্ট, ক্লিক, অনুসন্ধান, এবং পর্যালোচনা প্রতিক্রিয়া.
- ক্রয়ের ইতিহাস: অনলাইন কেনাকাটার রেকর্ড, খরচের ধরণ ইত্যাদি।
- সেন্সর ডেটা: স্মার্ট ডিভাইস, IoT সিস্টেম এবং পরিধানযোগ্য।
- প্রতিক্রিয়া: সমীক্ষা, পণ্য পর্যালোচনা, সাক্ষাৎকার, কল সেন্টার কথোপকথন, এবং পোল।
মানুষের দ্বারা উত্পন্ন এর সুবিধা এবং অসুবিধা
পেশাদাররা:
- বাস্তব তথ্য: মানব-উত্পাদিত ডেটা বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে ব্যক্তিরা কীভাবে চিন্তা করে, কাজ করে এবং সিদ্ধান্ত নেয় তার একটি সত্য উপস্থাপনা প্রদান করে। এই সত্যতা অমূল্য, যেখানে স্বাভাবিক ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া এবং পছন্দগুলি বোঝা অর্থপূর্ণ এবং আকর্ষক অভিজ্ঞতা তৈরির জন্য অপরিহার্য।
- প্রসঙ্গ: মানব-উত্পাদিত ডেটার সৌন্দর্য হল প্রেক্ষাপট যার মধ্যে সাংস্কৃতিক, অস্থায়ী এবং পরিস্থিতিগত সূক্ষ্মতা রয়েছে।
- ভ্যালিডেশন: ডেটা বাস্তব এবং নির্ভুলতার জন্য অন্যান্য ডেটার সাথে সহজেই ক্রস-চেক করা যেতে পারে (যা আপনি সিন্থেটিক ডেটা দিয়ে করতে পারবেন না)।
কনস:
- খরচ এবং পরিমাপযোগ্যতা: এটি মানব-উত্পাদিত ডেটার সবচেয়ে বড় অসুবিধা কারণ খাঁটি উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করা বেশ ব্যয়বহুল এবং এটি মেশিন লার্নিংয়ের মতো ডেটা-নির্দিষ্ট কাজের জন্য স্কেল করা যায় না।
- গোপনীয়তা: মানুষের তৈরি তথ্য সংবেদনশীল এবং ব্যক্তিগত হতে পারে। সঠিকভাবে পরিচালনা না করা হলে, এটি শত শত মানুষের ব্যক্তিগত জীবনে প্রভাব ফেলতে পারে।
- পক্ষপাত: মানুষ পক্ষপাতদুষ্ট এবং তাই তাদের উৎপন্ন ডেটাও করে। মানব-উত্পাদিত ডেটা সামাজিক পক্ষপাতগুলি প্রতিফলিত করতে পারে এবং বৈচিত্র্যের অভাব হতে পারে।
বাস্তব বিশ্বের তথ্য অ্যাপ্লিকেশন
স্বাস্থ্যসেবা
রোগীর ভ্রমণ, চিকিত্সা আনুগত্য এবং স্বাস্থ্যের ফলাফলের অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
অর্থনৈতিক সেবা সমূহ
প্রকৃত গ্রাহক লেনদেন ডেটা ব্যবহার করে ঝুঁকি মূল্যায়ন, ক্রেডিট স্কোরিং এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ চালায়।
স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমসমূহ
বাস্তব-জীবনের পরিস্থিতি, রাস্তার অবস্থা এবং ট্র্যাফিক প্যাটার্নগুলি পরিচালনা করার জন্য স্ব-চালিত যানবাহন প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত হয়।
খুচরা এবং ভোক্তা আচরণ
ব্যক্তিগতকৃত বিপণনের জন্য প্রকৃত গ্রাহকের মিথস্ক্রিয়া, ক্রয়ের প্রবণতা এবং পছন্দগুলি ট্র্যাক করে।
সিন্থেটিক ডেটা কি?
নাম অনুসারে, সিন্থেটিক ডেটা কৃত্রিমভাবে নির্দিষ্ট পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি ফর্ম অ্যাপ্লিকেশন পরীক্ষা করার জন্য নামের একটি র্যান্ডম তালিকার জন্য সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে পারেন যা দেখতে এইরকম হবে:
| নাম | বয়স |
| এলিস | 25 |
| দোলক | 30 |
| রাতের পাহারাদার | 22 |
| দাইঅ্যান্যা | 28 |
| ইথান | 35 |
এখানে সিন্থেটিক ডেটা জেনারেট করার কিছু উপায় রয়েছে:
- নিয়ম-ভিত্তিক প্রজন্ম: আপনি সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে পূর্ব-নির্ধারিত নিয়ম এবং পরামিতি প্রদান করেন।
- পরিসংখ্যানগত মডেল: এখানে, সিন্থেটিক ডেটাসেটগুলি বাস্তব ডেটার পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলির প্রতিলিপি করে তৈরি করা হয়।
- এআই-চালিত কৌশল: এই পদ্ধতিতে, আপনি জটিল সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে GAN বা বৈচিত্রপূর্ণ অটোএনকোডারের মতো আধুনিক AI কৌশলগুলি ব্যবহার করেন।
সিন্থেটিক ডেটার অ্যাপ্লিকেশন
এআই মডেল প্রশিক্ষণ
এখন পর্যন্ত, এটি সিন্থেটিক ডেটার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে কারণ আপনার প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন যা আপনার AI মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য স্কেল করা যেতে পারে।
স্বায়ত্বশাসিত যানবাহন
একাধিক পরিস্থিতির জন্য স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনকে প্রশিক্ষণের জন্য সিমুলেটেড পরিবেশ তৈরি করতে সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে।
ডেটা অগমেন্টেশন
সিনথেটিক ডেটাও ভাল মেশিন লার্নিং ফলাফলের জন্য বিদ্যমান ডেটাসেটগুলিকে উন্নত করতে ব্যবহার করা হয়।
সিন্থেটিক ডেটার সুবিধা এবং অসুবিধা
পেশাদাররা:
- বাক্তিগত তথ্য সুরক্ষা: সিন্থেটিক ডেটা মানুষের সম্পর্কে কোনো বাস্তব তথ্য ছাড়াই তৈরি করা হয় এবং এতে কোনো বাস্তব-বিশ্ব শনাক্তকারী থাকে না যা এটিকে গোপনীয়তা-বান্ধব করে তোলে।
- কাস্টমাইজেশন: সিন্থেটিক ডেটা নির্দিষ্ট পরামিতি এবং নিয়মগুলির সাথে তৈরি করা যেতে পারে যা নির্দিষ্ট প্রয়োজন অনুসারে এটি অত্যন্ত কাস্টমাইজযোগ্য করে তোলে।
- স্কেলেবিলিটি: মানব-উত্পাদিত ডেটার তুলনায় এটি সিন্থেটিক ডেটার আরেকটি বড় সুবিধা, আপনি আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী সিন্থেটিক ডেটা স্কেল করতে পারেন।
- ব্যয় দক্ষতা: যেহেতু এটি কম্পিউটারের মাধ্যমে তৈরি করা যেতে পারে এবং আপনাকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করতে দেয়, তাই এটি মানব-উত্পাদিত ডেটার তুলনায় বেশ সাশ্রয়ী হিসাবে বিবেচিত হয়।
কনস:
- বাস্তব-বিশ্বের দৃষ্টিভঙ্গির অভাব: এটি সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করার সবচেয়ে বড় সমস্যা হতে হবে কারণ খারাপভাবে ডিজাইন করা ডেটা সহজেই বাস্তব বিশ্বের প্রতিনিধিত্ব করতে ব্যর্থ হতে পারে।
- কঠোর পরীক্ষা: সঠিক সিন্থেটিক ডেটা জেনারেট করার জন্য আপনাকে প্রকৃত ডেটা প্যাটার্নের সাথে জেনারেট করা ডেটা সারিবদ্ধ করার জন্য কঠোর পরীক্ষা করতে হবে।
- কারিগরি দক্ষতা: মানব-উত্পাদিত ডেটার বিপরীতে, সঠিক সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে উন্নত দক্ষতা এবং সরঞ্জামের প্রয়োজন হয়।
মানব-উত্পাদিত এবং সিন্থেটিক ডেটার মধ্যে মূল পার্থক্য
এখানে মানব-উত্পাদিত ডেটা এবং সিন্থেটিক ডেটার মধ্যে কিছু মূল পার্থক্য রয়েছে:
| দৃষ্টিভঙ্গি | হিউম্যান জেনারেটেড ডেটা | সিনথেটিক ডেটা |
| উৎস | মানুষের কার্যকলাপ এবং মিথস্ক্রিয়া | অ্যালগরিদমিক এবং এআই-চালিত মডেল |
| মূল্য | সংগ্রহ এবং লেবেল ব্যয়বহুল | স্কেলে খরচ-কার্যকর |
| পক্ষপাত | বাস্তব-বিশ্বের পক্ষপাতিত্ব প্রতিফলিত করে | প্রজন্মের সময় নিয়ন্ত্রিত |
| গোপনীয়তা | ডেটা লঙ্ঘনের ঝুঁকি | সহজাতভাবে বেনামী |
| স্কেলেবিলিটি | মানুষের কার্যকলাপ দ্বারা সীমিত | সহজেই মাপযোগ্য |
| কেস বৈচিত্র্য ব্যবহার করুন | প্রাপ্যতা দ্বারা সীমিত | কুলুঙ্গি প্রয়োজন কাস্টমাইজযোগ্য |
কিভাবে Shaip সাহায্য করতে পারেন?
Shaip হল একটি নেতৃস্থানীয় প্ল্যাটফর্ম এবং 30,000+ দেশ এবং 100+ ভাষায় বিস্তৃত 150 টিরও বেশি দক্ষ ডেটা বিশেষজ্ঞের একটি বিশ্বব্যাপী নেটওয়ার্ক রয়েছে। যোগ করে ডাটাবেসের যেমন বৈচিত্র্য, আমরা নিশ্চিত করি যে আপনি সঠিকতা এবং দক্ষতা পূরণ করে এমন ডেটা পান।
এমন পরিস্থিতিতে যেখানে গোপনীয়তা সর্বাধিক অগ্রাধিকার, Shaip আপনাকে সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করে সাহায্য করতে পারে যা আপনার প্রয়োজনের জন্য কাস্টমাইজ করা হয়েছে এবং সমস্ত গোপনীয়তা প্রবিধানের সাথে সারিবদ্ধ। স্বাস্থ্যসেবায়, উদাহরণস্বরূপ, Shaip কৃত্রিম তথ্য তৈরি করতে পারে যা সংবেদনশীল তথ্য প্রকাশ না করে রোগীর প্রতিবেদনের অনুকরণ করে।
Shaip শুধুমাত্র একটি ডেটা প্রদানকারীর চেয়েও বেশি কিছু - এটি একটি কৌশলগত অংশীদার যা সংস্থাগুলিকে AI এর প্রকৃত সম্ভাবনা আনলক করতে সাহায্য করার জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ।
