বিকশিত AI বাজারের বিশাল সুযোগ সবাই জানে এবং বোঝে। এই কারণেই ব্যবসাগুলি আজকে তাদের অ্যাপস AI-তে বিকাশ করতে এবং এর সুবিধাগুলি কাটাতে আগ্রহী৷ যাইহোক, বেশিরভাগ মানুষ AI মডেলের পিছনের প্রযুক্তি বুঝতে পারে না। এটির জন্য জটিল অ্যালগরিদম তৈরি করা প্রয়োজন যা একটি সফল এআই অ্যাপ তৈরি করতে হাজার হাজার প্রশিক্ষিত ডেটা সেট ব্যবহার করে।
এআই অ্যাপস তৈরি করতে সঠিক এআই প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করার প্রয়োজনীয়তা এখনও অবমূল্যায়ন করা হয়েছে। ব্যবসার মালিকরা প্রায়শই এআই প্রশিক্ষণ ডেটা বিকাশকে একটি সহজ কাজ হিসাবে বিবেচনা করে। দুর্ভাগ্যবশত, যেকোনো এআই মডেলের জন্য প্রাসঙ্গিক এআই প্রশিক্ষণের ডেটা খুঁজে পাওয়া চ্যালেঞ্জিং এবং সময়ের প্রয়োজন। সাধারণত, সঠিক এআই ট্রেনিং ডেটা অর্জন এবং মূল্যায়নের প্রক্রিয়ায় 4টি ধাপ জড়িত থাকে:
ডেটা সংজ্ঞায়িত করা
এটি সাধারণত আপনার AI অ্যাপ্লিকেশন বা মডেলে আপনি যে ধরনের ডেটা ইনপুট করতে চান তা নির্ধারণ করে।
ডেটা পরিষ্কার করা
এটি অপ্রয়োজনীয় ডেটা অপসারণের প্রক্রিয়া এবং একটি সিদ্ধান্তে আসা আরও ডেটা প্রয়োজন কিনা?
তথ্য জমা করা
এটিই আসল ডেটা যা আপনি আপনার AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ম্যানুয়ালি বা প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে সংগ্রহ করেন।
ডেটা লেবেল করা
পরিশেষে, সংগৃহীত ডেটা প্রশিক্ষণ পর্বের সময় এআই মডেলে সঠিকভাবে সরবরাহ করার জন্য লেবেল করা হয়।
একটি সঠিক এবং সফল এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য এআই প্রশিক্ষণের ডেটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সঠিক মানের প্রশিক্ষণ ডেটা ছাড়া, উন্নত এআই প্রোগ্রাম মিথ্যা এবং ভুল ফলাফলের দিকে পরিচালিত করবে, যা অবশেষে মডেলটির ব্যর্থতার দিকে নিয়ে যাবে। অতএব, আপনার প্রোগ্রামগুলির জন্য খারাপ-মানের ডেটা ব্যবহার করা এড়ানো প্রয়োজন কারণ এটি হতে পারে
- উচ্চ রক্ষণাবেক্ষণ প্রয়োজন এবং খরচ.
- আপনার প্রশিক্ষিত AI মডেল থেকে ভুল, ধীর বা অপ্রাসঙ্গিক ফলাফল।
- আপনার পণ্যের জন্য খারাপ বিশ্বাসযোগ্যতা।
- আর্থিক সম্পদের বেশি অপচয়।
প্রশিক্ষণের ডেটা মূল্যায়ন করার সময় যে বিষয়গুলো বিবেচনা করতে হবে
খারাপ ডেটা দিয়ে আপনার এআই মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া অবশ্যই একটি খারাপ ধারণা। কিন্তু, প্রশ্ন হল খারাপ এবং সঠিক এআই ট্রেনিং ডেটা কীভাবে মূল্যায়ন করা যায়। বিভিন্ন কারণ আপনার AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সঠিক এবং ভুল ডেটা সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে। এখানে সেই কারণগুলির মধ্যে কয়েকটি রয়েছে:
ডেটা গুণমান এবং নির্ভুলতা
সর্বাগ্রে, মডেল প্রশিক্ষণের জন্য আপনি যে ডেটা ব্যবহার করবেন তার গুণমানকে সর্বোচ্চ গুরুত্ব দেওয়া উচিত। অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য খারাপ ডেটা ব্যবহার করা ডেটা ক্যাসকেডের দিকে নিয়ে যায় (উন্নয়ন পাইপলাইনে নিম্নমানের প্রভাব) এবং ফলাফলগুলিতে ভুল। অতএব, সর্বদা উচ্চ-মানের ডেটা ব্যবহার করুন যা চিহ্নিত করা যেতে পারে- সংগৃহীত, সংরক্ষিত, এবং দায়িত্বের সাথে ব্যবহার করা ডেটা।
- ডেটা যা সঠিক ফলাফল তৈরি করে।
- অনুরূপ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য পুনরায় ব্যবহারযোগ্য ডেটা।
- অভিজ্ঞতামূলক এবং স্ব-ব্যাখ্যামূলক তথ্য।
তথ্য প্রতিনিধি
এটি একটি পরিচিত সত্য যে একটি ডেটাসেট কখনই পরম হতে পারে না। যাইহোক, আমাদের লক্ষ্য রাখতে হবে বৈচিত্র্যময় AI ডেটা তৈরি করা যা অনায়াসে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং সুনির্দিষ্ট ফলাফল প্রদান করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি মানুষের মুখ শনাক্ত করার জন্য একটি AI মডেল তৈরি করা হয়, তবে এটিকে যথেষ্ট পরিমাণে বৈচিত্র্যময় ডেটা দেওয়া উচিত যা সঠিক ফলাফল প্রদান করতে পারে। ডেটা অবশ্যই ব্যবহারকারীদের দ্বারা প্রদত্ত সমস্ত শ্রেণীবিভাগের প্রতিনিধিত্ব করে।
ডেটাতে বৈচিত্র্য এবং ভারসাম্য
আপনার ডেটাসেটগুলিকে ফেড ডেটার পরিমাণে সঠিক ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে। প্রোগ্রামে প্রদত্ত ডেটা অবশ্যই বৈচিত্র্যপূর্ণ হতে হবে এবং বিভিন্ন ভৌগোলিক অঞ্চল থেকে সংগৃহীত হতে হবে, বিভিন্ন ভাষা ও উপভাষায় কথা বলা পুরুষ এবং মহিলা উভয়ের কাছ থেকে, যারা বিভিন্ন সম্প্রদায়ের, আয়ের স্তর ইত্যাদির অন্তর্গত। বৈচিত্র্যময় ডেটা যোগ না করা সাধারণত আপনার প্রশিক্ষণ সেটকে অতিরিক্ত ফিটিং বা কম ফিটিং করে। .এর অর্থ হল AI মডেলটি হয় খুব নির্দিষ্ট হয়ে যাবে বা নতুন ডেটা সরবরাহ করার সময় ভাল পারফর্ম করতে অক্ষম হবে। অতএব, প্রয়োজনীয় ফলাফল পেতে সর্বদা আপনার দলের সাথে প্রোগ্রাম সম্পর্কে উদাহরণ সহ ধারণাগত আলোচনা নিশ্চিত করুন।
হাতে টাস্কের প্রাসঙ্গিকতা
পরিশেষে, ভাল প্রশিক্ষণের ডেটা অর্জন করতে, নিশ্চিত করুন যে ডেটা আপনার এআই প্রোগ্রামের সাথে প্রাসঙ্গিক। আপনাকে কেবলমাত্র এমন ডেটা সংগ্রহ করতে হবে যা আপনার কাজের সাথে প্রত্যক্ষ বা পরোক্ষভাবে সম্পর্কিত। কম অ্যাপ্লিকেশন প্রাসঙ্গিকতার সাথে অপ্রয়োজনীয় ডেটা সংগ্রহ করা আপনার অ্যাপ্লিকেশনে অদক্ষতার কারণ হতে পারে।
সর্বাগ্রে, মডেল প্রশিক্ষণের জন্য আপনি যে ডেটা ব্যবহার করবেন তার গুণমানকে সর্বোচ্চ গুরুত্ব দেওয়া উচিত। অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য খারাপ ডেটা ব্যবহার করা ডেটা ক্যাসকেডের দিকে নিয়ে যায় (উন্নয়ন পাইপলাইনে নিম্নমানের প্রভাব) এবং ফলাফলগুলিতে ভুল। অতএব, সর্বদা উচ্চ-মানের ডেটা ব্যবহার করুন যা চিহ্নিত করা যেতে পারে
আপনার ডেটাসেটগুলিকে ফেড ডেটার পরিমাণে সঠিক ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে। প্রোগ্রামে প্রদত্ত ডেটা অবশ্যই বৈচিত্র্যপূর্ণ হতে হবে এবং বিভিন্ন ভৌগোলিক অঞ্চল থেকে সংগৃহীত হতে হবে, বিভিন্ন ভাষা ও উপভাষায় কথা বলা পুরুষ এবং মহিলা উভয়ের কাছ থেকে, যারা বিভিন্ন সম্প্রদায়ের, আয়ের স্তর ইত্যাদির অন্তর্গত। বৈচিত্র্যময় ডেটা যোগ না করা সাধারণত আপনার প্রশিক্ষণ সেটকে অতিরিক্ত ফিটিং বা কম ফিটিং করে। .
পরিশেষে, ভাল প্রশিক্ষণের ডেটা অর্জন করতে, নিশ্চিত করুন যে ডেটা আপনার এআই প্রোগ্রামের সাথে প্রাসঙ্গিক। আপনাকে কেবলমাত্র এমন ডেটা সংগ্রহ করতে হবে যা আপনার কাজের সাথে প্রত্যক্ষ বা পরোক্ষভাবে সম্পর্কিত। কম অ্যাপ্লিকেশন প্রাসঙ্গিকতার সাথে অপ্রয়োজনীয় ডেটা সংগ্রহ করা আপনার অ্যাপ্লিকেশনে অদক্ষতার কারণ হতে পারে।
[এছাড়াও পড়ুন: মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণ ডেটা কি]
প্রশিক্ষণের ডেটা মূল্যায়নের পদ্ধতি
আপনার AI প্রোগ্রামের জন্য সঠিক ডেটা নির্বাচন করতে, আপনাকে অবশ্যই সঠিক AI প্রশিক্ষণ ডেটা মূল্যায়ন করতে হবে। এই দ্বারা করা যেতে পারে
- উন্নত নির্ভুলতার সাথে উচ্চ-মানের ডেটা সনাক্ত করা:
ভাল মানের ডেটা সনাক্ত করতে, আপনাকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে প্রদত্ত বিষয়বস্তু অ্যাপ্লিকেশন প্রসঙ্গে প্রাসঙ্গিক। উপরন্তু, সংগৃহীত ডেটা অপ্রয়োজনীয় এবং বৈধ কিনা তা আপনাকে খুঁজে বের করতে হবে। বিভিন্ন স্ট্যান্ডার্ড মানের পরীক্ষা রয়েছে যেগুলির মাধ্যমে ডেটা পাস করা যেতে পারে, যেমন ক্রনবাচের আলফা পরীক্ষা, গোল্ড সেট পদ্ধতি ইত্যাদি, যা আপনাকে ভাল মানের ডেটা সরবরাহ করতে পারে। - ডেটা প্রতিনিধি এবং বৈচিত্র্যের মূল্যায়নের জন্য লিভারেজ টুল
উপরে উল্লিখিত হিসাবে, আপনার ডেটার বৈচিত্র্য হল আপনার ডেটা মডেলে প্রয়োজনীয় নির্ভুলতা অর্জনের চাবিকাঠি। এমন সরঞ্জাম রয়েছে যা বিশদ অনুমান তৈরি করতে পারে এবং বহুমাত্রিক স্তরে ডেটা ফলাফল ট্র্যাক করতে পারে। এটি আপনাকে সনাক্ত করতে সাহায্য করে যে আপনার AI মডেলটি বিভিন্ন ডেটা সেটের মধ্যে পার্থক্য করতে পারে এবং সঠিক আউটপুট প্রদান করতে পারে। - প্রশিক্ষণ তথ্য প্রাসঙ্গিকতা মূল্যায়ন
প্রশিক্ষণের ডেটাতে শুধুমাত্র এমন বৈশিষ্ট্য থাকতে হবে যা আপনার এআই মডেলকে অর্থপূর্ণ তথ্য প্রদান করে। সঠিক ডেটা নির্বাচন নিশ্চিত করতে, আপনার এআই মডেলের বোঝা উচিত এমন প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলির একটি তালিকা তৈরি করুন। মডেলটিকে সেই ডেটা সেটগুলির সাথে পরিচিত করুন এবং সেই নির্দিষ্ট ডেটা সেটগুলিকে আপনার ডেটা লাইব্রেরিতে যুক্ত করুন৷
আপনার এআই মডেলের জন্য সঠিক প্রশিক্ষণ ডেটা কীভাবে চয়ন করবেন?
এটা স্পষ্ট যে আপনার এআই মডেল প্রশিক্ষণের সময় ডেটা সর্বোচ্চ। আপনার প্রোগ্রামগুলির জন্য কীভাবে সঠিক এআই প্রশিক্ষণ ডেটা খুঁজে পাওয়া যায় তা আমরা ব্লগের শুরুতে আলোচনা করেছি। আসুন তাদের দেখে নেওয়া যাক:
- ডেটা সংজ্ঞা: প্রথম ধাপ হল আপনার প্রোগ্রামের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটার ধরন নির্ধারণ করা। এটি অন্যান্য সমস্ত ডেটা বিকল্পগুলিকে পৃথক করে এবং আপনাকে একক দিকে পরিচালিত করে।
- তথ্য সংগ্রহ: এরপরে আপনি যে ডেটা খুঁজছেন তা সংগ্রহ করা এবং এটি থেকে একাধিক ডেটা সেট তৈরি করা যা আপনার প্রয়োজনের সাথে প্রাসঙ্গিক।
- ডেটা ক্লিনিং: তারপরে ডেটা পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে পরিষ্কার করা হয়, যার মধ্যে ডুপ্লিকেটগুলি পরীক্ষা করা, বহিরাগতদের অপসারণ, কাঠামোগত ত্রুটিগুলি ঠিক করা এবং অনুপস্থিত ডেটা ফাঁকগুলি পরীক্ষা করার মতো অনুশীলনগুলি জড়িত৷
- ডেটা লেবেলিং: অবশেষে, আপনার AI মডেলের জন্য উপযোগী ডেটা সঠিকভাবে লেবেল করা হয়েছে। লেবেলিং ভুল ব্যাখ্যার ঝুঁকি হ্রাস করে এবং এআই প্রশিক্ষণ মডেলকে আরও সঠিকতা প্রদান করে।
এই অনুশীলনগুলি ছাড়াও, সীমিত বা পক্ষপাতমূলক প্রশিক্ষণ ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় আপনাকে অবশ্যই কয়েকটি বিবেচনা বিবেচনা করতে হবে। পক্ষপাতদুষ্ট ডেটা হল AI-উত্পন্ন আউটপুট যা ভুল অনুমানের উপর ভিত্তি করে মিথ্যা। ডেটা বৃদ্ধি এবং ডেটা মার্কআপের মতো উপায় রয়েছে যা পক্ষপাত কমাতে অবিশ্বাস্যভাবে সহায়ক। এই কৌশলগুলি বিদ্যমান ডেটার সামান্য পরিবর্তিত অনুলিপি যোগ করে এবং ডেটা সেটের বৈচিত্র্যকে উন্নত করে ডেটা নিয়মিত করার জন্য তৈরি করা হয়।
[এছাড়াও পড়ুন: একটি AI প্রকল্পের জন্য আপনার প্রয়োজনীয় প্রশিক্ষণ ডেটার সর্বোত্তম পরিমাণ কত?]
উপসংহার
এআই প্রশিক্ষণের ডেটা একটি সফল এআই অ্যাপ্লিকেশনের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দিক। তাই আপনার এআই প্রোগ্রাম তৈরি করার সময় এটিকে অবশ্যই সর্বোচ্চ গুরুত্ব ও তাৎপর্য দেওয়া উচিত। সঠিক AI প্রশিক্ষণের ডেটা থাকা নিশ্চিত করে যে আপনার প্রোগ্রামটি অনেক বৈচিত্র্যপূর্ণ ইনপুট নিতে পারে এবং এখনও সঠিক ফলাফল তৈরি করতে পারে। AI প্রশিক্ষণের ডেটা সম্পর্কে জানতে এবং আপনার প্রোগ্রামগুলির জন্য উচ্চ-মানের AI ডেটা তৈরি করতে আমাদের Shaip টিমের সাথে যোগাযোগ করুন।
