শিল্পের বিস্তৃত স্পেকট্রাম জুড়ে বিভিন্ন কোম্পানি দ্রুত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গ্রহণ করছে তাদের ক্রিয়াকলাপ উন্নত করতে এবং তাদের ব্যবসায়িক চাহিদার সমাধান খুঁজতে। প্রযুক্তির গুরুত্ব এবং সুবিধা স্পষ্ট, তাই সমালোচনামূলক প্রশ্ন হয়ে ওঠে কীভাবে এআই সমাধানগুলি গ্রহণ করার সঠিক উপায় খুঁজে বের করা যায়। যাইহোক, হাতের কাছে নির্ভরযোগ্য AI প্রশিক্ষণের ডেটা ছাড়া, একটি উচ্চতর ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা স্বয়ংক্রিয় এবং অপ্টিমাইজ করার চেয়ে বলা সহজ।
এআই এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ডেটাতে উন্নতি করে৷ তারা সম্পর্ক গড়ে তোলা, সিদ্ধান্ত নেওয়া এবং মূল্যায়ন করে এবং ফেড প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে শেখে।
প্রশিক্ষণ ডেটা রিসোর্স ডেভেলপার এবং ইঞ্জিনিয়ারদের ব্যবহারিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ডিজাইন করতে হবে। আপনি যে প্রশিক্ষণ ডেটাসেট ব্যবহার করবেন তা প্রকল্পের ফলাফলের উপর সরাসরি প্রভাব ফেলবে। যাইহোক, প্রাসঙ্গিক ডেটাসেট যা আপনার প্রোজেক্টের জন্য উপযুক্ত তা সবসময় পাওয়া যায় না। ব্যবসাগুলিকে প্রাসঙ্গিক ডেটা সেটগুলির সাহায্যের জন্য তৃতীয় পক্ষের বিক্রেতা বা ডেটা সংগ্রহকারী সংস্থাগুলির উপর নির্ভর করতে হবে।
আপনার AI প্রশিক্ষণ ডেটার জন্য সঠিক ডেটা বিক্রেতা নির্বাচন করা আপনার নির্দিষ্ট প্রকল্পের জন্য উপযুক্ত ডেটাসেট বাছাই করার মতোই গুরুত্বপূর্ণ। ভুল বিক্রেতা বাছাই করুন, এবং আপনি একটি ভুল প্রকল্পের ফলাফল, বর্ধিত লঞ্চের সময় এবং রাজস্বের উল্লেখযোগ্য ক্ষতির দিকে তাকিয়ে থাকতে পারেন।
প্রশিক্ষণ ডেটা কেনার সিদ্ধান্ত - আপনার বিবেচনা করা উচিত কারণগুলি
প্রশিক্ষণ ডেটা ডেটাসেটের প্রাথমিক অংশ গঠন করে, মডেলের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটার প্রায় 50-60% এর জন্য অ্যাকাউন্টিং। একটি ডেটা বিক্রেতা বেছে নেওয়ার আগে এবং ডটেড লাইনে সাইন ইন করার আগে আপনার কিছু বিষয় বিবেচনা করা উচিত।
দাম:
মূল্য একটি উল্লেখযোগ্য সিদ্ধান্ত চালক, যদিও আপনি শুধুমাত্র মূল্য পয়েন্টের উপর ভিত্তি করে আপনার সিদ্ধান্ত নিতে চান না। এআই ডেটা সংগ্রহে বিক্রেতাকে অর্থ প্রদান, ডেটা প্রস্তুতি, অপ্টিমাইজিং খরচ, অপারেশনাল খরচ এবং আরও অনেক কিছুর খরচ জড়িত। অতএব, প্রকল্পের জীবনচক্রের সময় ঘটতে পারে এমন সমস্ত ব্যয়ের ক্ষেত্রে আপনাকে ফ্যাক্টর করতে হবে।
ডেটার গুণমান:
একটি নির্বাচন করার ক্ষেত্রে গুণমান ডেটা ট্রাম্পের প্রতিযোগিতামূলকতা খরচ করে তথ্য বিক্রেতা. মানের দিক থেকে খুব বেশি ডেটা বিদ্যমান নেই৷ উচ্চতর এবং অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটা আপনার মেশিন লার্নিং মডেলকে উন্নত করবে। এমন একটি প্ল্যাটফর্ম চয়ন করুন যা ডেটা রূপান্তর এবং অধিগ্রহণকে আপনার কর্মপ্রবাহে নির্বিঘ্নে একত্রিত করে।
ডেটা বৈচিত্র্য:
আপনার বেছে নেওয়া প্রশিক্ষণের ডেটা সমস্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং প্রয়োজনগুলির একটি ভারসাম্যপূর্ণ উপস্থাপনা হওয়া উচিত। একটি বড় ডেটাসেটে, পক্ষপাতগুলি সম্পূর্ণরূপে প্রতিরোধ করা অসম্ভব। যাইহোক, সেরা ফলাফল অর্জন করতে, আপনাকে আপনার মডেলগুলিতে ডেটা পক্ষপাত সীমিত করতে হবে। ডেটা বৈচিত্র্য মডেল থেকে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী এবং কর্মক্ষমতা অর্জনের চাবিকাঠি রাখে। উদাহরণস্বরূপ, 100টি লেনদেন ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত একটি AI মডেল 10,000 লেনদেনের উপর ভিত্তি করে একটি মডেলের তুলনায় ফ্যাকাশে হয়ে যাবে।
বৈধ নালিশ:
অভিজ্ঞ তৃতীয় পক্ষের বিক্রেতারা সম্মতি এবং নিরাপত্তার ঝামেলা মোকাবেলার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত। এই কাজগুলো ক্লান্তিকর এবং সময়সাপেক্ষ। উপরন্তু, বৈধতার জন্য সর্বোচ্চ মনোযোগ এবং একজন প্রশিক্ষিত বিশেষজ্ঞের অভিজ্ঞতা প্রয়োজন। অতএব, একটি ডেটা বিক্রেতা বেছে নেওয়ার প্রথম পদক্ষেপটি নিশ্চিত করা হচ্ছে যে তারা উপযুক্ত অনুমতি সহ আইনত অনুমোদিত উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করছে৷
নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে:
ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং প্রকল্পের ফলাফল আপনার প্রয়োজনীয় ডেটা সেটের ধরন নির্ধারণ করবে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যে মডেলটি তৈরি করার চেষ্টা করছেন তা যদি অবিশ্বাস্যভাবে জটিল হয় তবে এটি ব্যাপক এবং বিভিন্ন ডেটাসেটকে বাধ্য করবে।
ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটা:
ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন আপনাকে আইনি ঝামেলা থেকে দূরে থাকতে সাহায্য করে, বিশেষ করে যদি আপনি স্বাস্থ্যসেবা-সম্পর্কিত ডেটাসেট খুঁজছেন। আপনার নিশ্চিত হওয়া উচিত যে আপনি যে ডেটাসেটগুলিতে আপনার AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন সেগুলি সম্পূর্ণরূপে অ-শনাক্ত করা হয়েছে৷ এছাড়াও, আপনার বিক্রেতার একাধিক উত্স থেকে স্ক্রাব করা ডেটা সংগ্রহ করা উচিত যাতে আপনি দুটি ডেটাসেট একত্রিত করলেও, সেগুলিকে একজন ব্যক্তির সাথে লিঙ্ক করার সম্ভাবনা সীমিত।
অভিযোজনযোগ্য এবং মাপযোগ্য:
নির্বাচন প্রক্রিয়ার এই পর্যায়ে, আপনার ভবিষ্যতের চাহিদা পূরণ করতে পারে এমন ডেটাসেটগুলিতে ফোকাস করতে ভুলবেন না। ডেটাসেটগুলিকে সিস্টেমে আপগ্রেড এবং প্রক্রিয়ার উন্নতির অনুমতি দেওয়া উচিত। উপরন্তু, আপনার ভলিউম এবং ক্ষমতার পরিপ্রেক্ষিতে ভবিষ্যতের প্রয়োজনগুলি অনুমান করা উচিত। অবশেষে, আপনার চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে নিজেকে নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করুন:
- আপনার কি ইন-হাউস ডেটা সংগ্রহের প্রক্রিয়া আছে?
- বিক্রেতা মডেল বিভিন্ন প্রদান করে?
- ডেটা কাস্টমাইজেশন উপলব্ধ?
মোড়ক উম্মচন
আপনার প্রশিক্ষণ তথ্য সংগ্রহ করার জন্য একটি বিক্রেতা নির্বাচন করা একটি সহজ সিদ্ধান্ত নয়; আপনার পছন্দ দীর্ঘমেয়াদী ফলাফল হতে পারে. আমরা যে পরামিতিগুলি নিয়ে আলোচনা করেছি সেগুলি আপনাকে কীভাবে একজন বিক্রেতার সন্ধান করতে হবে সে সম্পর্কে একটি দুর্দান্ত নির্দেশিকা প্রদান করে৷ সর্বদা ভবিষ্যতের রিটার্নের সাথে প্রশিক্ষণের ডেটা অর্জনের খরচ তুলনা এবং গণনা করতে ভুলবেন না।
তথ্য সংগ্রহ এবং প্রস্তুতিতে অভিজ্ঞতা এবং দক্ষতা সহ একজন বিক্রেতা খুঁজে পাওয়া একটি ক্লান্তিকর এবং সময়সাপেক্ষ কাজ। ব্যবসায়িক দৃষ্টিকোণ থেকে প্রতিটি বিক্রেতাকে সমস্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণের সাথে তুলনা করা বাস্তব নয়। ডেটা বৈচিত্র্য থেকে স্কেলেবিলিটি পর্যন্ত, অপারেটরদের কাছে সঠিকভাবে বিক্রেতা অনুসন্ধান করার সময় নেই। Shaip এর সাথে এটি সহজ করুন। আমাদের কাছে বৈচিত্র্যময়, উন্নত-মানের ডেটা রয়েছে যা শিল্পের মানগুলির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ। আজ আমাদের সাথে সংযোগ করুন আপনার নির্দিষ্ট চাহিদা সম্পর্কে আরও কথা বলতে।