এআই প্রশিক্ষণ ডেটা

এআই প্রশিক্ষণ ডেটার সূক্ষ্মতা এবং কেন তারা আপনার প্রকল্প তৈরি করবে বা ভেঙে দেবে

আমরা সকলেই বুঝি যে একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) মডিউলের কার্যকারিতা সম্পূর্ণরূপে প্রশিক্ষণ পর্বে প্রদত্ত ডেটাসেটের মানের উপর নির্ভর করে। যাইহোক, তারা সাধারণত একটি উপরি স্তরে আলোচনা করা হয়. অনলাইনে বেশিরভাগ সংস্থান উল্লেখ করে যে কেন আপনার AI প্রশিক্ষণের ডেটা পর্যায়ের জন্য গুণমানের ডেটা অর্জন অপরিহার্য, কিন্তু জ্ঞানের ক্ষেত্রে একটি ফাঁক রয়েছে যা অপর্যাপ্ত ডেটা থেকে গুণমানকে আলাদা করে।

আপনি যখন ডেটাসেটের গভীরে প্রবেশ করবেন, তখন আপনি অনেক জটিলতা এবং সূক্ষ্মতা লক্ষ্য করবেন যা প্রায়শই উপেক্ষা করা হয়। আমরা এই কম কথা বলা বিষয়গুলির উপর আলোকপাত করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। এই নিবন্ধটি পড়ার পরে, ডেটা সংগ্রহের সময় আপনি যে ভুলগুলি করছেন এবং কিছু উপায় আপনি আপনার AI প্রশিক্ষণের ডেটা গুণমানকে অপ্টিমাইজ করতে পারেন সে সম্পর্কে আপনার স্পষ্ট ধারণা থাকবে।

চলুন শুরু করা যাক।

একটি এআই প্রকল্পের অ্যানাটমি

অপ্রচলিতদের জন্য, একটি এআই বা একটি এমএল (মেশিন লার্নিং) প্রকল্প খুবই নিয়মতান্ত্রিক। এটি রৈখিক এবং একটি কঠিন কর্মপ্রবাহ আছে।

একটি এআই প্রকল্পের শারীরস্থান আপনাকে একটি উদাহরণ দিতে, এটি একটি সাধারণ অর্থে দেখতে কেমন তা এখানে:

  • ধারণার প্রমাণ
  • মডেলের বৈধতা এবং মডেল স্কোরিং
  • অ্যালগরিদম উন্নয়ন
  • এআই প্রশিক্ষণ ডেটা প্রস্তুতি
  • মডেল মোতায়েন
  • অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ
  • পোস্ট-ডিপ্লয়মেন্ট অপ্টিমাইজেশান

পরিসংখ্যান প্রকাশ করে যে সমস্ত AI প্রকল্পগুলির প্রায় 78% স্থাপনার পর্যায়ে পৌঁছানোর আগে এক বা অন্য সময়ে স্থগিত হয়ে গেছে। যদিও একদিকে প্রধান ত্রুটি, যৌক্তিক ত্রুটি, বা প্রকল্প পরিচালনা সংক্রান্ত সমস্যা রয়েছে, সেখানে সূক্ষ্ম ত্রুটি এবং ভুলগুলিও রয়েছে যা প্রকল্পগুলিতে ব্যাপক ভাঙ্গনের কারণ হয়। এই পোস্টে, আমরা কিছু সাধারণ সূক্ষ্মতা অন্বেষণ করতে যাচ্ছি।

ডেটা বায়াস

ডেটা পক্ষপাত হল কারণ বা উপাদানগুলির স্বেচ্ছায় বা অনিচ্ছাকৃত প্রবর্তন যা প্রতিকূলভাবে নির্দিষ্ট ফলাফলের দিকে বা বিপক্ষে ফলাফলকে তির্যক করে। দুর্ভাগ্যবশত, এআই ট্রেনিং স্পেসে পক্ষপাত একটি জর্জরিত উদ্বেগ।

যদি এটি জটিল মনে হয়, তাহলে বুঝুন যে AI সিস্টেমের নিজস্ব কোনো মন নেই। সুতরাং, নীতিশাস্ত্র, নৈতিকতা এবং আরও অনেক কিছুর মত বিমূর্ত ধারণা বিদ্যমান নেই। তারা তাদের ডিজাইনে ব্যবহার করা যৌক্তিক, গাণিতিক এবং পরিসংখ্যানগত ধারণাগুলির মতোই স্মার্ট বা কার্যকরী। সুতরাং, যখন মানুষ এই তিনটির বিকাশ ঘটায়, তখন স্পষ্টতই কিছু কুসংস্কার এবং পক্ষপাতিত্ব এম্বেড হতে চলেছে।

পক্ষপাত হল এমন একটি ধারণা যা সরাসরি AI এর সাথে যুক্ত নয় বরং এর আশেপাশের অন্য সবকিছুর সাথে। এর অর্থ হল এটি মানুষের হস্তক্ষেপ থেকে আরও বেশি উদ্ভূত হয় এবং যে কোনও নির্দিষ্ট সময়ে এটি চালু করা যেতে পারে। এটি হতে পারে যখন একটি সমস্যা সম্ভাব্য সমাধানের জন্য সমাধান করা হচ্ছে, যখন ডেটা সংগ্রহ করা হয়, বা যখন ডেটা প্রস্তুত করা হয় এবং একটি AI মডিউলে প্রবর্তন করা হয়।

আমরা কি সম্পূর্ণরূপে পক্ষপাত দূর করতে পারি?

পক্ষপাত দূর করা জটিল। একটি ব্যক্তিগত পছন্দ সম্পূর্ণ কালো এবং সাদা নয়। এটি ধূসর অঞ্চলে বৃদ্ধি পায় এবং সে কারণেই এটি বিষয়ভিত্তিকও। পক্ষপাতের সাথে, যেকোনো ধরনের সামগ্রিক ন্যায্যতা নির্দেশ করা কঠিন। এছাড়াও, পক্ষপাতগুলি চিহ্নিত করা বা সনাক্ত করাও কঠিন, সঠিকভাবে যখন মন অনিচ্ছাকৃতভাবে নির্দিষ্ট বিশ্বাস, স্টেরিওটাইপ বা অনুশীলনের দিকে ঝুঁকে পড়ে।

এ কারণেই এআই বিশেষজ্ঞরা তাদের মডিউলগুলি সম্ভাব্য পক্ষপাতগুলি বিবেচনা করে এবং পরিস্থিতি এবং প্রেক্ষাপটের মাধ্যমে তাদের নির্মূল করে। সঠিকভাবে করা হলে, ফলাফলের skewing একটি খালি সর্বনিম্ন রাখা যেতে পারে.

আসুন আজ আপনার এআই প্রশিক্ষণ ডেটা প্রয়োজনীয়তা নিয়ে আলোচনা করি।

উপাত্ত গুণমান

ডেটার গুণমান খুবই সাধারণ, কিন্তু আপনি যখন গভীরভাবে তাকাবেন, তখন আপনি বেশ কয়েকটি সূক্ষ্ম স্তর খুঁজে পাবেন। ডেটা গুণমান নিম্নলিখিতগুলি নিয়ে গঠিত হতে পারে:

উপাত্ত গুণমান

  • তথ্যের আনুমানিক ভলিউমের প্রাপ্যতার অভাব
  • প্রাসঙ্গিক এবং প্রাসঙ্গিক তথ্যের অনুপস্থিতি
  • সাম্প্রতিক বা আপডেট ডেটার অনুপস্থিতি
  • তথ্যের প্রাচুর্য যা ব্যবহারযোগ্য নয়
  • প্রয়োজনীয় ডেটা টাইপের অভাব - উদাহরণস্বরূপ, ছবির পরিবর্তে পাঠ্য এবং ভিডিওর পরিবর্তে অডিও এবং আরও অনেক কিছু
  • পক্ষপাত
  • ক্লজ যা ডেটা আন্তঃকার্যক্ষমতা সীমিত করে
  • খারাপভাবে টীকা করা ডেটা
  • ভুল তথ্য শ্রেণীবিভাগ

প্রায় 96% AI বিশেষজ্ঞরা ডেটা মানের সমস্যাগুলির সাথে লড়াই করে যার ফলে গুণমান অপ্টিমাইজ করার অতিরিক্ত ঘন্টা তৈরি হয় যাতে মেশিনগুলি কার্যকরভাবে সর্বোত্তম ফলাফল প্রদান করতে পারে।

অসংগঠিত ডেটা

ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং এআই বিশেষজ্ঞরা তাদের সম্পূর্ণ সমকক্ষের তুলনায় অসংগঠিত ডেটা নিয়ে বেশি কাজ করেন। ফলস্বরূপ, তাদের সময়ের একটি উল্লেখযোগ্য পরিমাণ অসংগঠিত ডেটা বোঝাতে এবং এটিকে এমন একটি বিন্যাসে সংকলন করতে ব্যয় হয় যা মেশিনগুলি বুঝতে পারে।

অসংগঠিত ডেটা এমন কোনও তথ্য যা একটি নির্দিষ্ট বিন্যাস, মডেল বা কাঠামোর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়। এটা এলোমেলো এবং এলোমেলো. অসংগঠিত ডেটা হতে পারে ভিডিও, অডিও, ছবি, পাঠ্য সহ চিত্র, সমীক্ষা, প্রতিবেদন, উপস্থাপনা, মেমো বা তথ্যের অন্যান্য রূপ। অসংগঠিত ডেটাসেটগুলি থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক অন্তর্দৃষ্টিগুলি চিহ্নিত করতে হবে এবং একজন বিশেষজ্ঞ দ্বারা ম্যানুয়ালি টীকা করতে হবে। আপনি যখন অসংগঠিত ডেটা নিয়ে কাজ করছেন, তখন আপনার কাছে দুটি বিকল্প রয়েছে:

  • আপনি ডেটা পরিষ্কার করতে আরও বেশি সময় ব্যয় করেন
  • তির্যক ফলাফল গ্রহণ করুন

বিশ্বাসযোগ্য ডেটা টীকা জন্য SMEs অভাব

আজকে আমরা যে সমস্ত বিষয় নিয়ে আলোচনা করেছি তার মধ্যে, বিশ্বাসযোগ্য ডেটা টীকা হল এক সূক্ষ্মতা যার উপর আমাদের উল্লেখযোগ্য নিয়ন্ত্রণ রয়েছে। ডেটা টীকা AI বিকাশের একটি গুরুত্বপূর্ণ পর্যায় যা তাদের কী এবং কীভাবে শিখতে হবে তা নির্দেশ করে। খারাপভাবে বা ভুলভাবে টীকা করা ডেটা আপনার ফলাফলকে সম্পূর্ণভাবে বিকৃত করতে পারে। একই সময়ে, সুনির্দিষ্টভাবে টীকা করা ডেটা আপনার সিস্টেমকে বিশ্বাসযোগ্য এবং কার্যকরী করে তুলতে পারে।

এই কারণেই ডেটা টীকাটি এসএমই এবং অভিজ্ঞদের দ্বারা করা উচিত যাদের ডোমেন জ্ঞান রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, স্বাস্থ্যসেবা ডেটা এমন পেশাদারদের দ্বারা টীকা করা উচিত যাদের সেই সেক্টরের ডেটা নিয়ে কাজ করার অভিজ্ঞতা রয়েছে। সুতরাং, যখন মডেলটি একটি জীবন রক্ষাকারী পরিস্থিতিতে স্থাপন করা হয়, তখন এটি প্রত্যাশা অনুযায়ী সঞ্চালিত হয়। রিয়েল এস্টেট, ফিনটেক ইকমার্স এবং অন্যান্য বিশেষ স্থানের পণ্যগুলির ক্ষেত্রেও এটি সত্য।

মোড়ক উম্মচন

এই সমস্ত কারণগুলি এক দিকে নির্দেশ করে - একটি স্বতন্ত্র ইউনিট হিসাবে AI বিকাশে উদ্যোগ নেওয়া যুক্তিযুক্ত নয়। পরিবর্তে, এটি একটি সহযোগিতামূলক প্রক্রিয়া, যেখানে আপনাকে সেই একটি নিখুঁত সমাধান রোল আউট করার জন্য সমস্ত ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞদের একত্রিত হতে হবে।

সেজন্য আমরা যোগাযোগ করার পরামর্শ দিই উপাত্ত সংগ্রহ এবং টীকা আপনার পণ্য এবং সমাধান আরও কার্যকরী করতে Shaip মত বিশেষজ্ঞদের. আমরা এআই ডেভেলপমেন্টের সাথে জড়িত সূক্ষ্মতা সম্পর্কে সচেতন এবং তাৎক্ষণিকভাবে সেগুলি দূর করার জন্য আমাদের সচেতন প্রোটোকল এবং গুণমান পরীক্ষা রয়েছে।

পাওয়া in স্পর্শ আমাদের দক্ষতা কীভাবে আপনার AI পণ্যের বিকাশে সহায়তা করতে পারে তা খুঁজে বের করতে আমাদের সাথে।

সামাজিক ভাগ