ডেটা টীকা কি [2025 আপডেট করা] – সেরা অনুশীলন, সরঞ্জাম, সুবিধা, চ্যালেঞ্জ, প্রকার এবং আরও অনেক কিছু

ডেটা টীকা বেসিক জানতে হবে? নতুনদের শুরু করার জন্য এই সম্পূর্ণ ডেটা টীকা নির্দেশিকা পড়ুন।

সুচিপত্র

ইবুক ডাউনলোড করুন

ডেটা টিকা

স্ব-চালিত গাড়ি বা ভয়েস সহকারীর মতো অত্যাধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি কীভাবে তাদের অবিশ্বাস্য নির্ভুলতা অর্জন করে তা জানতে আগ্রহী? গোপন রহস্যটি উচ্চ-মানের ডেটা অ্যানোটেশনের মধ্যে নিহিত। এই প্রক্রিয়াটি নিশ্চিত করে যে ডেটা লেবেলযুক্ত এবং সুনির্দিষ্টভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে, যা মেশিন লার্নিং (ML) মডেলগুলিকে তাদের সর্বোত্তম কার্য সম্পাদনের জন্য ক্ষমতায়ন করে। আপনি একজন AI উৎসাহী, একজন ব্যবসায়ী নেতা, অথবা একজন প্রযুক্তিগত স্বপ্নদ্রষ্টা, এই নির্দেশিকা আপনাকে ডেটা অ্যানোটেশন সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার তার সবকিছুই ব্যাখ্যা করবে - মৌলিক বিষয় থেকে শুরু করে উন্নত অনুশীলন পর্যন্ত।

AI এবং ML-এর জন্য ডেটা অ্যানোটেশন কেন গুরুত্বপূর্ণ?

কল্পনা করুন, একটি রোবটকে একটি বিড়াল চিনতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে। লেবেলযুক্ত ডেটা ছাড়া, রোবটটি কেবল পিক্সেল দেখতে পায়—একটি অর্থহীন গোলমাল। কিন্তু ডেটা অ্যানোটেশনের মাধ্যমে, সেই পিক্সেলগুলিকে "কান," "লেজ," বা "পশম" এর মতো অর্থপূর্ণ লেবেল দিয়ে ট্যাগ করা হয়। এই কাঠামোগত ইনপুট AI কে প্যাটার্ন চিনতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করে।

কী স্ট্যাটাস: অনুসারে এমআইটি, ৮০% ডেটা বিজ্ঞানী তাদের ৬০% এরও বেশি সময় ডেটা প্রস্তুত এবং টীকা তৈরিতে ব্যয় করেন, মডেল তৈরির পরিবর্তে। এটি AI-এর ভিত্তি হিসেবে ডেটা অ্যানোটেশন কতটা গুরুত্বপূর্ণ তা তুলে ধরে।

ডেটা টীকা কি?

ডেটা টিকা

ডেটা অ্যানোটেশন বলতে ডেটা (টেক্সট, ছবি, অডিও, ভিডিও, অথবা 3D পয়েন্ট ক্লাউড ডেটা) লেবেল করার প্রক্রিয়া বোঝায় যাতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি এটি প্রক্রিয়া করতে এবং বুঝতে পারে। AI সিস্টেমগুলি স্বায়ত্তশাসিতভাবে কাজ করার জন্য, তাদের শেখার জন্য প্রচুর অ্যানোটেটেড ডেটার প্রয়োজন।

বাস্তব-বিশ্বের এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এটি কীভাবে কাজ করে

  • স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি: টীকাযুক্ত ছবি এবং LiDAR ডেটা গাড়িগুলিকে পথচারী, রাস্তার বাধা এবং অন্যান্য যানবাহন সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
  • স্বাস্থ্যসেবা এআই: লেবেলযুক্ত এক্স-রে এবং সিটি স্ক্যান মডেলদের অস্বাভাবিকতা সনাক্ত করতে শেখায়।
  • ভয়েস সহায়ক: টীকাযুক্ত অডিও ফাইলগুলি বক্তৃতা শনাক্তকরণ সিস্টেমকে উচ্চারণ, ভাষা এবং আবেগ বোঝার প্রশিক্ষণ দেয়।
  • খুচরা AI: পণ্য এবং গ্রাহক অনুভূতি ট্যাগিং ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশগুলিকে সক্ষম করে।

ডেটা অ্যানোটেশন কেন অপরিহার্য?

  • এআই মডেল নির্ভুলতা: আপনার AI মডেলের মান কেবলমাত্র সেই ডেটার মতোই ভালো যা এটিকে প্রশিক্ষিত করা হয়েছে। সু-টীকাযুক্ত ডেটা নিশ্চিত করে যে আপনার মডেলগুলি প্যাটার্ন চিনতে পারে, সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং নতুন পরিস্থিতিতে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
  • বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন: মুখের স্বীকৃতি এবং স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং থেকে শুরু করে অনুভূতি বিশ্লেষণ এবং মেডিকেল ইমেজিং পর্যন্ত, অ্যানোটেটেড ডেটা শিল্প জুড়ে সবচেয়ে উদ্ভাবনী AI সমাধানগুলিকে শক্তি দেয়।
  • দ্রুততর এআই ডেভেলপমেন্ট: এআই-সহায়তাপ্রাপ্ত টীকা সরঞ্জামের উত্থানের সাথে সাথে, প্রকল্পগুলি রেকর্ড গতিতে ধারণা থেকে স্থাপনার দিকে যেতে পারে, কায়িক শ্রম হ্রাস করতে পারে এবং সময়-থেকে-বাজারে পৌঁছাতে ত্বরান্বিত করতে পারে।

এআই প্রকল্পের জন্য ডেটা অ্যানোটেশনের কৌশলগত গুরুত্ব

ডেটা অ্যানোটেশন ল্যান্ডস্কেপ দ্রুত বিকশিত হচ্ছে, যার উল্লেখযোগ্য প্রভাব AI উন্নয়নের উপর পড়বে:

  • বাজার বৃদ্ধি: গ্র্যান্ড ভিউ রিসার্চের মতে, বিশ্বব্যাপী ডেটা অ্যানোটেশন টুলের বাজারের আকার ২০২৮ সালের মধ্যে ৩.৪ বিলিয়ন ডলারে পৌঁছাবে বলে আশা করা হচ্ছে, যা ২০২১ থেকে ২০২৮ সাল পর্যন্ত ৩৮.৫% সিএজিআর হারে বৃদ্ধি পাবে।
  • দক্ষতা মেট্রিক্স: সাম্প্রতিক গবেষণায় দেখা গেছে যে সম্পূর্ণ ম্যানুয়াল পদ্ধতির তুলনায় AI-সহায়তাপ্রাপ্ত টীকা টীকা সময় ৭০% পর্যন্ত কমাতে পারে।
  • গুণমানের প্রভাব: আইবিএমের গবেষণা ইঙ্গিত দেয় যে মাত্র ৫% টীকা মান উন্নত করলে জটিল কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গির কাজের জন্য মডেলের নির্ভুলতা ১৫-২০% বৃদ্ধি পেতে পারে।
  • খরচের কারণসমূহ: মাঝারি আকারের প্রকল্পগুলির জন্য ডেটা অ্যানোটেশন পরিষেবার জন্য প্রতিষ্ঠানগুলি প্রতি মাসে গড়ে $12,000-$15,000 ব্যয় করে।
  • দত্তক হার: ৭৮% এন্টারপ্রাইজ এআই প্রকল্প এখন ইন-হাউস এবং আউটসোর্সড অ্যানোটেশন পরিষেবার সংমিশ্রণ ব্যবহার করে, যা ২০২২ সালে ৫৪% ছিল।
  • উদীয়মান কৌশল: সক্রিয় শিক্ষণ এবং আধা-তত্ত্বাবধানে টীকা পদ্ধতি প্রাথমিকভাবে গ্রহণকারীদের জন্য টীকা খরচ 35-40% কমিয়েছে।
  • শ্রম বন্টন: টীকা কর্মীবাহিনী উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়েছে, ৬৫% টীকা কাজ এখন ভারত, ফিলিপাইন এবং পূর্ব ইউরোপের বিশেষায়িত টীকা কেন্দ্রগুলিতে সম্পাদিত হয়।

উদীয়মান ডেটা অ্যানোটেশন ট্রেন্ডস

উদীয়মান প্রযুক্তি এবং নতুন শিল্প চাহিদার কারণে ডেটা অ্যানোটেশনের ল্যান্ডস্কেপ দ্রুত বিকশিত হচ্ছে। এই বছর কী কী বিষয় নিয়ে আলোচনা হচ্ছে তা এখানে দেওয়া হল:

প্রবণতাবিবরণপ্রভাব
এআই-সহায়তামূলক টীকাস্মার্ট টুলস এবং জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি প্রাক-লেবেল ডেটা তৈরি করে, যেখানে মানুষ ফলাফল পরিমার্জন করে।টীকাকরণের গতি বাড়ায়, খরচ কমায় এবং স্কেলেবিলিটি উন্নত করে।
মাল্টিমোডাল এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটাটীকা এখন টেক্সট, ছবি, ভিডিও, অডিও এবং সেন্সর ডেটাকে অন্তর্ভুক্ত করে, প্রায়শই একসাথে।সমৃদ্ধ, আরও প্রসঙ্গ-সচেতন AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সক্ষম করে।
রিয়েল-টাইম এবং অটোমেটেড ওয়ার্কফ্লোঅটোমেশন এবং রিয়েল-টাইম অ্যানোটেশন স্ট্যান্ডার্ড হয়ে উঠছে, বিশেষ করে ভিডিও এবং স্ট্রিমিং ডেটার জন্য।দক্ষতা বৃদ্ধি করে এবং গতিশীল এআই সিস্টেমগুলিকে সমর্থন করে।
সিনথেটিক ডেটা জেনারেশনজেনারেটিভ এআই সিন্থেটিক ডেটাসেট তৈরি করে, ম্যানুয়াল অ্যানোটেশনের উপর নির্ভরতা হ্রাস করে।খরচ কমায়, তথ্যের ঘাটতি পূরণ করে এবং মডেলের বৈচিত্র্য বৃদ্ধি করে।
তথ্য সুরক্ষা এবং নীতিশাস্ত্রগোপনীয়তা, পক্ষপাত প্রশমন এবং ক্রমবর্ধমান নিয়মকানুন মেনে চলার উপর আরও জোর দেওয়া।আস্থা তৈরি করে এবং দায়িত্বশীল AI স্থাপনা নিশ্চিত করে।
বিশেষায়িত শিল্প সমাধানস্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন এবং আরও অনেক কিছুর জন্য কাস্টম টীকা।উচ্চতর নির্ভুলতা এবং ডোমেন প্রাসঙ্গিকতা প্রদান করে।

এলএলএম-এর জন্য ডেটা টীকা?

LLM-রা সাধারণত টেক্সট এবং বাক্য বোঝে না। ব্যবহারকারী ঠিক কী খুঁজছেন তা বোঝার জন্য প্রতিটি বাক্যাংশ এবং শব্দ বিশ্লেষণ করার জন্য তাদের প্রশিক্ষণ দিতে হয় এবং তারপর সেই অনুযায়ী কাজ করে। LLM ফাইন-টিউনিং এই প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, যা এই মডেলগুলিকে নির্দিষ্ট কাজ বা ডোমেনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সাহায্য করে।

সুতরাং, যখন একটি জেনারেটিভ এআই মডেল কোনও প্রশ্নের সবচেয়ে নির্ভুল এবং প্রাসঙ্গিক উত্তর নিয়ে আসে - এমনকি সবচেয়ে অদ্ভুত প্রশ্নগুলির সাথেও - তখনও এর নির্ভুলতা প্রম্পট এবং এর পিছনের জটিলতা যেমন প্রেক্ষাপট, উদ্দেশ্য, ব্যঙ্গ, অভিপ্রায় এবং আরও অনেক কিছুকে পুরোপুরি বোঝার ক্ষমতা থেকে উদ্ভূত হয়।

ডেটা টীকা LLMS কে এটি করার ক্ষমতা দেয়। সহজ কথায়, মেশিন লার্নিং এর জন্য ডেটা টীকা লেবেল করা, শ্রেণীবদ্ধ করা, ট্যাগ করা এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য ডেটাতে অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যের যেকোন অংশ যোগ করা এবং আরও ভালভাবে বিশ্লেষণ করা জড়িত। এই সমালোচনামূলক প্রক্রিয়ার মাধ্যমেই ফলাফলগুলি পরিপূর্ণতার জন্য অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।

এলএলএম-এর জন্য ডেটা টীকা করার ক্ষেত্রে, বিভিন্ন কৌশল প্রয়োগ করা হয়। যদিও কোনো কৌশল বাস্তবায়নের কোনো নিয়মতান্ত্রিক নিয়ম নেই, তবে এটি সাধারণত বিশেষজ্ঞদের বিবেচনার অধীনে থাকে, যারা প্রতিটির ভালো-মন্দ বিশ্লেষণ করে এবং সবচেয়ে আদর্শটি স্থাপন করে।

এলএলএম-এর জন্য কিছু সাধারণ ডেটা টীকা কৌশল দেখে নেওয়া যাক।

ম্যানুয়াল টীকা: এটি মানুষকে ম্যানুয়ালি টীকা এবং ডেটা পর্যালোচনা করার প্রক্রিয়ার মধ্যে রাখে। যদিও এটি উচ্চ-মানের আউটপুট নিশ্চিত করে, এটি ক্লান্তিকর এবং সময়সাপেক্ষ।

আধা-স্বয়ংক্রিয় টীকা: মানুষ এবং এলএলএম ডেটাসেট ট্যাগ করার জন্য একে অপরের সাথে একসাথে কাজ করে। এটি মানুষের নির্ভুলতা এবং মেশিনের ভলিউম হ্যান্ডলিং ক্ষমতা নিশ্চিত করে। এআই অ্যালগরিদমগুলি কাঁচা ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং প্রাথমিক লেবেলগুলির পরামর্শ দিতে পারে, মানব টীকাকারদের মূল্যবান সময় বাঁচায়। (উদাহরণস্বরূপ, এআই আরও মানবিক লেবেলিংয়ের জন্য চিকিত্সা চিত্রগুলিতে আগ্রহের সম্ভাব্য অঞ্চলগুলি সনাক্ত করতে পারে)

আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা: মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে লেবেলবিহীন ডেটার একটি বৃহৎ পরিমাণের সাথে অল্প পরিমাণে লেবেলযুক্ত ডেটা একত্রিত করা।

স্বয়ংক্রিয় টীকা: সময়-সংরক্ষণকারী এবং ডেটাসেটের বৃহৎ ভলিউম টীকা করার জন্য সবচেয়ে আদর্শ, কৌশলটি ট্যাগ এবং অ্যাট্রিবিউট যোগ করার জন্য একটি LLM মডেলের সহজাত ক্ষমতার উপর নির্ভর করে। যদিও এটি সময় বাঁচায় এবং বৃহৎ ভলিউম দক্ষতার সাথে পরিচালনা করে, যথার্থতা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের গুণমান এবং প্রাসঙ্গিকতার উপর অনেক বেশি নির্ভর করে।

নির্দেশ টিউনিং: এটি প্রাকৃতিক ভাষার নির্দেশাবলী দ্বারা বর্ণিত কাজের উপর সূক্ষ্ম-টিউনিং ভাষার মডেলগুলিকে বোঝায়, নির্দেশাবলীর বিভিন্ন সেট এবং সংশ্লিষ্ট আউটপুটগুলির প্রশিক্ষণ জড়িত।

জিরো-শট লার্নিং: বিদ্যমান জ্ঞান এবং অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে, এলএলএম এই প্রযুক্তিতে আউটপুট হিসাবে লেবেলযুক্ত ডেটা সরবরাহ করতে পারে। এটি লেবেল আনার খরচ কমিয়ে দেয় এবং বাল্ক ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য আদর্শ। এই কৌশলটি একটি মডেলের বিদ্যমান জ্ঞান ব্যবহার করে এমন কাজগুলির ভবিষ্যদ্বাণী করতে জড়িত যা এটি স্পষ্টভাবে প্রশিক্ষিত হয়নি।

অনুরোধ করা: একজন ব্যবহারকারী উত্তরের জন্য প্রশ্ন হিসাবে একটি মডেলকে যেভাবে অনুরোধ করে তার অনুরূপ, এলএলএমগুলিকে প্রয়োজনীয়তা বর্ণনা করে ডেটা টীকা করার জন্য অনুরোধ করা যেতে পারে। এখানে আউটপুট গুণমান সরাসরি প্রম্পট মানের উপর নির্ভর করে এবং কীভাবে সঠিক নির্দেশাবলী দেওয়া হয় তার উপর।

ট্রান্সফার লার্নিং: প্রয়োজনীয় লেবেলযুক্ত ডেটার পরিমাণ কমাতে অনুরূপ কাজে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করা।

কার্যকরী শেখা: এখানে এমএল মডেল নিজেই ডেটা টীকা প্রক্রিয়া নির্দেশ করে। মডেলটি ডেটা পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে যা এটির শেখার জন্য সবচেয়ে উপকারী হবে এবং সেই নির্দিষ্ট পয়েন্টগুলির জন্য টীকাগুলির অনুরোধ করে৷ এই টার্গেটেড পন্থাটি টীকা করা প্রয়োজন এমন ডেটার সামগ্রিক পরিমাণ হ্রাস করে, যার ফলে বর্ধিত দক্ষতা এবং উন্নত মডেল কর্মক্ষমতা.

আধুনিক এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডেটা অ্যানোটেশনের প্রকারভেদ

এটি একটি ছাতা শব্দ যা বিভিন্ন ডেটা টীকা ধরনের অন্তর্ভুক্ত করে। এর মধ্যে রয়েছে ছবি, পাঠ্য, অডিও এবং ভিডিও। আপনাকে আরও ভালভাবে বোঝার জন্য, আমরা প্রতিটিকে আরও টুকরো টুকরো করে দিয়েছি। আসুন পৃথকভাবে তাদের চেক আউট.

আধুনিক এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডেটা অ্যানোটেশনের প্রকারভেদ

চিত্র টিকা

ইমেজ টীকা

ডেটাসেটগুলি থেকে তাদের প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে তারা তাত্ক্ষণিকভাবে এবং সুনির্দিষ্টভাবে আপনার চোখকে আপনার নাক থেকে এবং আপনার ভ্রুকে আপনার চোখের দোররা থেকে আলাদা করতে পারে৷ এই কারণেই আপনি যে ফিল্টারগুলি প্রয়োগ করেন তা আপনার মুখের আকৃতি, আপনি আপনার ক্যামেরার কতটা কাছাকাছি এবং আরও অনেক কিছু নির্বিশেষে পুরোপুরি ফিট করে৷

সুতরাং, আপনি এখন জানেন, ইমেজ টীকা মুখের স্বীকৃতি, কম্পিউটার দৃষ্টি, রোবোটিক দৃষ্টি এবং আরও অনেক কিছু জড়িত মডিউলগুলিতে গুরুত্বপূর্ণ। যখন এআই বিশেষজ্ঞরা এই ধরনের মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেন, তখন তারা তাদের ছবির বৈশিষ্ট্য হিসাবে ক্যাপশন, শনাক্তকারী এবং কীওয়ার্ড যোগ করে। অ্যালগরিদমগুলি তখন এই পরামিতিগুলি থেকে সনাক্ত করে এবং বুঝতে পারে এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে শিখে।

ছবির শ্রেণীবিভাগ- ইমেজ শ্রেণীবিভাগে তাদের বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে চিত্রগুলিতে পূর্বনির্ধারিত বিভাগ বা লেবেল বরাদ্দ করা জড়িত। এই ধরনের টীকাটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে চিত্রগুলি সনাক্ত করতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়।

অবজেক্ট রিকগনিশন/ডিটেকশন- অবজেক্ট রিকগনিশন, বা অবজেক্ট ডিটেকশন হল একটি ইমেজের মধ্যে নির্দিষ্ট অবজেক্ট সনাক্তকরণ এবং লেবেল করার প্রক্রিয়া। এই ধরনের টীকা বাস্তব-বিশ্বের ছবি বা ভিডিওতে বস্তুগুলি সনাক্ত করতে এবং চিনতে AI মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়।

সেগমেন্টেশন – ইমেজ সেগমেন্টেশনের মধ্যে একটি ছবিকে একাধিক সেগমেন্ট বা অঞ্চলে ভাগ করা জড়িত, প্রতিটি একটি নির্দিষ্ট বস্তু বা আগ্রহের ক্ষেত্রের সাথে সম্পর্কিত। এই ধরনের টীকাটি পিক্সেল স্তরে চিত্র বিশ্লেষণ করতে AI মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়, আরও সঠিক বস্তুর স্বীকৃতি এবং দৃশ্য বোঝার সক্ষম করে।

ছবির ক্যাপশনিং: ইমেজ ট্রান্সক্রিপশন হল ছবি থেকে বিশদ টেনে বর্ণনামূলক পাঠে পরিণত করার প্রক্রিয়া, যা পরে টীকাযুক্ত ডেটা হিসাবে সংরক্ষণ করা হয়। ইমেজ প্রদান করে এবং টীকা করা প্রয়োজন তা উল্লেখ করে, টুলটি ইমেজ এবং তাদের সংশ্লিষ্ট বর্ণনা উভয়ই তৈরি করে।

অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রেকগনিশন (ওসিআর): OCR প্রযুক্তি কম্পিউটারগুলিকে স্ক্যান করা ছবি বা নথি থেকে পাঠ্য পড়তে এবং সনাক্ত করতে দেয়। এই প্রক্রিয়াটি সঠিকভাবে পাঠ্য বের করতে সাহায্য করে এবং উল্লেখযোগ্যভাবে ডিজিটাইজেশন, স্বয়ংক্রিয় ডেটা এন্ট্রি, এবং দৃষ্টি প্রতিবন্ধীদের জন্য উন্নত অ্যাক্সেসযোগ্যতাকে প্রভাবিত করে।

ভঙ্গি অনুমান (কীপয়েন্ট টীকা): ভঙ্গি অনুমানে চিত্র বা ভিডিওর মধ্যে 2D বা 3D স্পেসে একজন ব্যক্তির অবস্থান এবং অভিযোজন নির্ধারণের জন্য শরীরের মূল পয়েন্টগুলি, সাধারণত জয়েন্টগুলিতে চিহ্নিত করা এবং ট্র্যাক করা জড়িত।

অডিও টীকা

অডিও টীকা

অডিও ডেটাতে ইমেজ ডেটার চেয়ে আরও বেশি গতিশীলতা যুক্ত রয়েছে। ভাষা, বক্তা জনসংখ্যা, উপভাষা, মেজাজ, অভিপ্রায়, আবেগ, আচরণ সহ একটি অডিও ফাইলের সাথে বেশ কিছু বিষয় জড়িত কিন্তু স্পষ্টতই সীমাবদ্ধ নয়। অ্যালগরিদমগুলি প্রক্রিয়াকরণে দক্ষ হওয়ার জন্য, এই সমস্ত পরামিতিগুলিকে টাইমস্ট্যাম্পিং, অডিও লেবেলিং এবং আরও অনেক কিছুর মতো কৌশল দ্বারা চিহ্নিত করা এবং ট্যাগ করা উচিত। নিছক মৌখিক ইঙ্গিত ছাড়াও, অ-মৌখিক উদাহরণ যেমন নীরবতা, নিঃশ্বাস, এমনকি ব্যাকগ্রাউন্ডের শব্দও সিস্টেমগুলিকে ব্যাপকভাবে বোঝার জন্য টীকা করা যেতে পারে।

অডিও শ্রেণীবিভাগ অডিও শ্রেণীবিভাগ তার বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে শব্দ ডেটা বাছাই করে, যা মেশিনগুলিকে বিভিন্ন ধরণের অডিও যেমন সঙ্গীত, বক্তৃতা এবং প্রকৃতির শব্দগুলির মধ্যে চিনতে এবং পার্থক্য করতে দেয়। এটি প্রায়শই মিউজিক জেনারকে শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহৃত হয়, যা Spotify-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলিকে অনুরূপ ট্র্যাকের সুপারিশ করতে সাহায্য করে।

অডিও ট্রান্সক্রিপশন: অডিও ট্রান্সক্রিপশন হল অডিও ফাইল থেকে কথ্য শব্দকে লিখিত টেক্সটে পরিণত করার প্রক্রিয়া, যা ইন্টারভিউ, ফিল্ম বা টিভি শোগুলির জন্য ক্যাপশন তৈরি করার জন্য দরকারী। যদিও ওপেনএআই-এর হুইস্পারের মতো সরঞ্জামগুলি একাধিক ভাষায় ট্রান্সক্রিপশন স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, তাদের কিছু ম্যানুয়াল সংশোধনের প্রয়োজন হতে পারে। Shaip-এর অডিও টীকা টুল ব্যবহার করে এই ট্রান্সক্রিপশনগুলিকে কীভাবে পরিমার্জন করা যায় সে সম্পর্কে আমরা একটি টিউটোরিয়াল প্রদান করি।

ভিডিও টীকা

ভিডিও টীকা

যখন একটি ছবি স্থির থাকে, তখন একটি ভিডিও হল ছবিগুলির একটি সংকলন যা বস্তুর গতিশীলতার প্রভাব তৈরি করে। এখন, এই সংকলনের প্রতিটি ছবিকে ফ্রেম বলা হয়। যতদূর ভিডিও টীকা সম্পর্কিত, প্রক্রিয়াটিতে প্রতিটি ফ্রেমে ক্ষেত্রের বিভিন্ন অবজেক্টকে টীকা দেওয়ার জন্য কীপয়েন্ট, বহুভুজ বা বাউন্ডিং বাক্স যুক্ত করা জড়িত।

যখন এই ফ্রেমগুলিকে একত্রে সেলাই করা হয়, তখন AI মডেলগুলি কাজ করে চলাফেরা, আচরণ, প্যাটার্ন এবং আরও অনেক কিছু শিখতে পারে। এটা শুধুমাত্র মাধ্যমে হয় ভিডিও টীকা স্থানীয়করণ, মোশন ব্লার এবং অবজেক্ট ট্র্যাকিংয়ের মতো ধারণাগুলি সিস্টেমে প্রয়োগ করা যেতে পারে। বিভিন্ন ভিডিও ডেটা টীকা সফ্টওয়্যার আপনাকে ফ্রেম টীকা করতে সাহায্য করে। যখন এই টীকাযুক্ত ফ্রেমগুলি একসাথে সেলাই করা হয়, তখন এআই মডেলগুলি নড়াচড়া, আচরণ, নিদর্শন এবং আরও অনেক কিছু শিখতে পারে। এআই-তে স্থানীয়করণ, মোশন ব্লার এবং অবজেক্ট ট্র্যাকিংয়ের মতো ধারণাগুলি বাস্তবায়নের জন্য ভিডিও টীকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ভিডিও শ্রেণীবিভাগ (ট্যাগিং): ভিডিও শ্রেণীবিভাগের মধ্যে ভিডিও বিষয়বস্তুকে নির্দিষ্ট শ্রেণীতে বাছাই করা জড়িত, যা অনলাইন বিষয়বস্তু নিয়ন্ত্রণ এবং ব্যবহারকারীদের জন্য নিরাপদ অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ভিডিও ক্যাপশনিং: আমরা যেভাবে ছবি ক্যাপশন করি, ভিডিও ক্যাপশনিং এর মধ্যে ভিডিও বিষয়বস্তুকে বর্ণনামূলক পাঠ্যে পরিণত করা জড়িত।

ভিডিও ইভেন্ট বা অ্যাকশন সনাক্তকরণ: এই কৌশলটি ভিডিওতে অ্যাকশন শনাক্ত করে এবং শ্রেণীবদ্ধ করে, যা সাধারণত খেলাধুলায় কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণের জন্য বা বিরল ঘটনা সনাক্ত করতে নজরদারিতে ব্যবহৃত হয়।

ভিডিও অবজেক্ট সনাক্তকরণ এবং ট্র্যাকিং: ভিডিওতে অবজেক্ট ডিটেকশন অবজেক্টকে শনাক্ত করে এবং ফ্রেম জুড়ে তাদের গতিবিধি ট্র্যাক করে, অবস্থান এবং আকারের মতো বিশদ বিবরণ লক্ষ্য করে যখন তারা ক্রমটি অতিক্রম করে।

পাঠ্য টীকা

টেক্সট টীকা

আজ বেশিরভাগ ব্যবসা অনন্য অন্তর্দৃষ্টি এবং তথ্যের জন্য পাঠ্য-ভিত্তিক ডেটার উপর নির্ভরশীল। এখন, পাঠ্য একটি অ্যাপে গ্রাহকের প্রতিক্রিয়া থেকে শুরু করে একটি সামাজিক মিডিয়া উল্লেখ পর্যন্ত যেকোনো কিছু হতে পারে। এবং ইমেজ এবং ভিডিওগুলির বিপরীতে যেগুলি বেশিরভাগই সোজা-সামনের উদ্দেশ্যগুলি প্রকাশ করে, পাঠ্য অনেক শব্দার্থ সহ আসে৷

মানুষ হিসাবে, আমরা একটি বাক্যাংশের প্রেক্ষাপট, প্রতিটি শব্দ, বাক্য বা বাক্যাংশের অর্থ বুঝতে, একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতি বা কথোপকথনের সাথে সম্পর্কিত এবং তারপর একটি বিবৃতির পিছনে সামগ্রিক অর্থ উপলব্ধি করার জন্য সুরক্ষিত। অন্যদিকে, মেশিনগুলি সুনির্দিষ্ট স্তরে এটি করতে পারে না। কটাক্ষ, হাস্যরস এবং অন্যান্য বিমূর্ত উপাদানগুলির মত ধারণাগুলি তাদের কাছে অজানা এবং সেই কারণে পাঠ্য ডেটা লেবেল করা আরও কঠিন হয়ে ওঠে। এই কারণেই টেক্সট টীকাটির আরও কিছু পরিমার্জিত পর্যায় রয়েছে যেমন নিম্নলিখিত:

শব্দার্থিক টীকা - উপযুক্ত কীফ্রেজ ট্যাগিং এবং শনাক্তকরণ পরামিতি দ্বারা বস্তু, পণ্য এবং পরিষেবাগুলিকে আরও প্রাসঙ্গিক করা হয়৷ চ্যাটবটগুলিও এইভাবে মানুষের কথোপকথন নকল করার জন্য তৈরি করা হয়।

অভিপ্রায় টীকা - একটি ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্য এবং তাদের দ্বারা ব্যবহৃত ভাষা মেশিন বোঝার জন্য ট্যাগ করা হয়। এটির সাহায্যে, মডেলগুলি একটি আদেশ থেকে একটি অনুরোধ, বা একটি বুকিং থেকে সুপারিশ, ইত্যাদির মধ্যে পার্থক্য করতে পারে।

সেন্টিমেন্ট টীকা - সেন্টিমেন্ট টীকাতে পাঠ্য ডেটার সাথে লেবেল করা জড়িত থাকে যা এটি প্রকাশ করে, যেমন ইতিবাচক, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ। এই ধরনের টীকা সাধারণত অনুভূতি বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়, যেখানে AI মডেলগুলি পাঠ্যে প্রকাশিত আবেগগুলি বুঝতে এবং মূল্যায়ন করার জন্য প্রশিক্ষিত হয়।

অনুভূতির বিশ্লেষণ

সত্তা টীকা - যেখানে অসংগঠিত বাক্যগুলিকে ট্যাগ করা হয় যাতে সেগুলিকে আরও অর্থপূর্ণ করে তোলা যায় এবং সেগুলিকে এমন একটি বিন্যাসে নিয়ে আসে যা মেশিন দ্বারা বোঝা যায়৷ এটি ঘটানোর জন্য, দুটি দিক জড়িত - নাম সত্তা স্বীকৃতি এবং সত্তা লিঙ্কিং. নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি হল যখন স্থান, ব্যক্তি, ঘটনা, সংস্থা এবং আরও অনেক কিছুর নাম ট্যাগ করা হয় এবং চিহ্নিত করা হয় এবং সত্তা লিঙ্ক করা হয় যখন এই ট্যাগগুলি বাক্য, বাক্যাংশ, তথ্য বা মতামতের সাথে লিঙ্ক করা হয় যা তাদের অনুসরণ করে। সম্মিলিতভাবে, এই দুটি প্রক্রিয়া সংশ্লিষ্ট পাঠ্য এবং এটিকে ঘিরে থাকা বিবৃতির মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে।

পাঠ্য শ্রেণীকরণ - বাক্য বা অনুচ্ছেদগুলি অত্যধিক বিষয়, প্রবণতা, বিষয়, মতামত, বিভাগ (খেলাধুলা, বিনোদন এবং অনুরূপ) এবং অন্যান্য পরামিতির উপর ভিত্তি করে ট্যাগ এবং শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে।

লিডার টীকা

লিডার টীকা

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

LiDAR টীকা লেবেল এবং LiDAR সেন্সর থেকে 3D পয়েন্ট ক্লাউড ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করা জড়িত। এই অপরিহার্য প্রক্রিয়াটি মেশিনগুলিকে বিভিন্ন ব্যবহারের জন্য স্থানিক তথ্য বুঝতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনে, টীকাযুক্ত LiDAR ডেটা গাড়িগুলিকে বস্তু সনাক্ত করতে এবং নিরাপদে নেভিগেট করতে দেয়। নগর পরিকল্পনায়, এটি বিশদ 3D শহরের মানচিত্র তৈরি করতে সহায়তা করে। পরিবেশগত পর্যবেক্ষণের জন্য, এটি বনের কাঠামো বিশ্লেষণ এবং ভূখণ্ডের পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করতে সহায়তা করে। এটি সঠিক পরিমাপ এবং বস্তুর স্বীকৃতির জন্য রোবোটিক্স, বর্ধিত বাস্তবতা এবং নির্মাণেও ব্যবহৃত হয়।

মেশিন লার্নিং সাফল্যের জন্য ধাপে ধাপে ডেটা লেবেলিং / ডেটা অ্যানোটেশন প্রক্রিয়া

মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উচ্চ-মানের এবং নির্ভুল ডেটা লেবেলিং প্রক্রিয়া নিশ্চিত করার জন্য ডেটা অ্যানোটেশন প্রক্রিয়ায় সুনির্দিষ্ট পদক্ষেপের একটি সিরিজ অন্তর্ভুক্ত থাকে। এই পদক্ষেপগুলি প্রক্রিয়াটির প্রতিটি দিককে অন্তর্ভুক্ত করে, অসংগঠিত ডেটা সংগ্রহ থেকে শুরু করে আরও ব্যবহারের জন্য অ্যানোটেটেড ডেটা রপ্তানি করা পর্যন্ত। কার্যকর MLOps অনুশীলনগুলি এই প্রক্রিয়াটিকে সহজতর করতে পারে এবং সামগ্রিক দক্ষতা উন্নত করতে পারে।
ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং প্রকল্পের তিনটি মূল ধাপ

ডেটা টীকা দল কীভাবে কাজ করে তা এখানে:

  1. তথ্য সংগ্রহ: ডেটা টীকা প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপ হল সমস্ত প্রাসঙ্গিক ডেটা, যেমন ছবি, ভিডিও, অডিও রেকর্ডিং বা পাঠ্য ডেটা, একটি কেন্দ্রীভূত অবস্থানে সংগ্রহ করা।
  2. ডেটা প্রিপ্রসেসিং: চিত্রগুলিকে deskewing, টেক্সট ফরম্যাটিং, বা ভিডিও বিষয়বস্তু প্রতিলিপি করে সংগৃহীত ডেটা মানক এবং উন্নত করুন৷ প্রিপ্রসেসিং নিশ্চিত করে যে ডেটা টীকা কাজের জন্য প্রস্তুত।
  3. সঠিক বিক্রেতা বা টুল নির্বাচন করুন: আপনার প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে একটি উপযুক্ত ডেটা টীকা টুল বা বিক্রেতা চয়ন করুন।
  4. টীকা নির্দেশিকা: পুরো প্রক্রিয়া জুড়ে ধারাবাহিকতা এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে টীকা বা টীকা সরঞ্জামগুলির জন্য স্পষ্ট নির্দেশিকা স্থাপন করুন।
  5. টীকা: প্রতিষ্ঠিত নির্দেশিকা অনুসরণ করে হিউম্যান অ্যানোটেটর বা ডেটা টীকা প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে ডেটা লেবেল এবং ট্যাগ করুন।
  6. গুণমান নিশ্চিতকরণ (QA): নির্ভুলতা এবং ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করতে টীকা করা ডেটা পর্যালোচনা করুন। একাধিক অন্ধ টীকা নিয়োগ করুন, যদি প্রয়োজন হয়, ফলাফলের গুণমান যাচাই করতে।
  7. ডেটা রপ্তানি: ডেটা টীকা সম্পূর্ণ করার পরে, প্রয়োজনীয় বিন্যাসে ডেটা রপ্তানি করুন। ন্যানোনেটের মতো প্ল্যাটফর্মগুলি বিভিন্ন ব্যবসায়িক সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে নির্বিঘ্ন ডেটা রপ্তানি করতে সক্ষম করে।

প্রকল্পের আকার, জটিলতা এবং উপলব্ধ সংস্থানগুলির উপর নির্ভর করে সম্পূর্ণ ডেটা টীকা প্রক্রিয়াটি কয়েক দিন থেকে কয়েক সপ্তাহ পর্যন্ত হতে পারে।

এন্টারপ্রাইজ ডেটা অ্যানোটেশন প্ল্যাটফর্ম / ডেটা লেবেলিং টুলগুলিতে সন্ধান করার জন্য উন্নত বৈশিষ্ট্যগুলি

ডেটা টীকা সরঞ্জামগুলি হল সিদ্ধান্তমূলক কারণ যা আপনার এআই প্রকল্প তৈরি বা ভেঙে দিতে পারে। যখন সুনির্দিষ্ট আউটপুট এবং ফলাফলের কথা আসে, তখন একা ডেটাসেটের গুণমান কোন ব্যাপার না। আসলে, আপনার AI মডিউলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য আপনি যে ডেটা টীকা টুলগুলি ব্যবহার করেন তা আপনার আউটপুটগুলিকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করে।

এই কারণেই আপনার ব্যবসা বা প্রকল্পের চাহিদা পূরণ করে এমন সবচেয়ে কার্যকরী এবং উপযুক্ত ডেটা লেবেলিং টুল নির্বাচন করা এবং ব্যবহার করা অপরিহার্য। কিন্তু প্রথম স্থানে একটি ডেটা টীকা টুল কি? এটা কি উদ্দেশ্য পরিবেশন করে? কোন প্রকার আছে? ওয়েল, আসুন খুঁজে বের করা যাক.

ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং সরঞ্জামগুলির বৈশিষ্ট্য

অন্যান্য টুলের মতো, ডেটা টীকা টুলগুলি বিস্তৃত বৈশিষ্ট্য এবং ক্ষমতা প্রদান করে। আপনাকে বৈশিষ্ট্যগুলির একটি দ্রুত ধারণা দেওয়ার জন্য, এখানে কিছু মৌলিক বৈশিষ্ট্যগুলির একটি তালিকা রয়েছে যা একটি ডেটা টীকা টুল নির্বাচন করার সময় আপনার সন্ধান করা উচিত৷

ডেটাসেট ম্যানেজমেন্ট

আপনি যে ডেটা টীকা টুলটি ব্যবহার করতে চান তা অবশ্যই আপনার হাতে থাকা উচ্চ-মানের বড় ডেটাসেটগুলিকে সমর্থন করবে এবং আপনাকে লেবেল করার জন্য সফ্টওয়্যারে সেগুলি আমদানি করতে দেবে৷ সুতরাং, আপনার ডেটাসেটগুলি পরিচালনা করা হল প্রাথমিক বৈশিষ্ট্য সরঞ্জাম অফার। সমসাময়িক সমাধানগুলি এমন বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করে যা আপনাকে নির্বিঘ্নে উচ্চ পরিমাণে ডেটা আমদানি করতে দেয়, একই সাথে আপনাকে সাজানো, ফিল্টার, ক্লোন, মার্জ এবং আরও অনেক কিছুর মাধ্যমে আপনার ডেটাসেটগুলিকে সংগঠিত করতে দেয়৷

আপনার ডেটাসেটগুলির ইনপুট সম্পন্ন হয়ে গেলে, পরবর্তীটি হল সেগুলিকে ব্যবহারযোগ্য ফাইল হিসাবে রপ্তানি করা। আপনি যে টুলটি ব্যবহার করেন তা আপনাকে আপনার নির্দিষ্ট ফর্ম্যাটে আপনার ডেটাসেটগুলি সংরক্ষণ করতে দেয় যাতে আপনি সেগুলিকে আপনার ML মডিউলগুলিতে ফিড করতে পারেন। টীকা প্রক্রিয়া জুড়ে ডেটাসেটের অখণ্ডতা বজায় রাখার জন্য কার্যকর ডেটা সংস্করণ ক্ষমতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

টীকা কৌশল

এই জন্য একটি ডেটা টীকা টুল নির্মিত বা ডিজাইন করা হয় কি. একটি কঠিন সরঞ্জাম আপনাকে সমস্ত ধরণের ডেটাসেটের জন্য টীকা কৌশলগুলির একটি পরিসর অফার করবে। এটি যদি না আপনি আপনার প্রয়োজনের জন্য একটি কাস্টম সমাধান বিকাশ করছেন। আপনার টুলটি আপনাকে কম্পিউটার ভিশন, অডিও বা NLP এবং ট্রান্সক্রিপশন এবং আরও অনেক কিছু থেকে ভিডিও বা চিত্রগুলিকে টীকা করতে দেয়৷ এটিকে আরও পরিমার্জিত করার জন্য, বাউন্ডিং বাক্স, শব্দার্থিক বিভাজন, উদাহরণ বিভাজন, ব্যবহার করার বিকল্প থাকা উচিত। কিউবয়েড, ইন্টারপোলেশন, অনুভূতি বিশ্লেষণ, বক্তৃতার অংশ, কোরফারেন্স সমাধান এবং আরও অনেক কিছু।

অবিচ্ছিন্নদের জন্য, এআই-চালিত ডেটা টীকা সরঞ্জামও রয়েছে। এগুলি AI মডিউলগুলির সাথে আসে যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে একজন টীকাকারের কাজের ধরণ থেকে শেখে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে চিত্র বা পাঠ্য টীকা করে। যেমন
মডিউলগুলি টীকাকারদের অবিশ্বাস্য সহায়তা প্রদান করতে, টীকাগুলি অপ্টিমাইজ করতে এবং এমনকি গুণমান পরীক্ষা বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

ডেটা কোয়ালিটি কন্ট্রোল

গুণমান যাচাইয়ের কথা বলতে গেলে, এমবেডেড গুণমান চেক মডিউল সহ বেশ কয়েকটি ডেটা টীকা সরঞ্জাম রয়েছে। এগুলি টীকাকারদের তাদের দলের সদস্যদের সাথে আরও ভালভাবে সহযোগিতা করতে এবং কর্মপ্রবাহকে অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করে। এই বৈশিষ্ট্যের সাহায্যে, টীকাকারীরা রিয়েল টাইমে মন্তব্য বা প্রতিক্রিয়া চিহ্নিত করতে এবং ট্র্যাক করতে পারে, যারা ফাইলে পরিবর্তন করে তাদের পিছনে পরিচয় ট্র্যাক করতে পারে, আগের সংস্করণগুলি পুনরুদ্ধার করতে পারে, লেবেল সম্মতি এবং আরও অনেক কিছু বেছে নিতে পারে।

নিরাপত্তা

যেহেতু আপনি ডেটা নিয়ে কাজ করছেন, নিরাপত্তাকে সর্বোচ্চ অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত। আপনি হয়ত গোপনীয় ডেটা নিয়ে কাজ করছেন যেমন ব্যক্তিগত বিবরণ বা মেধা সম্পত্তি জড়িত। সুতরাং, আপনার টুলটি অবশ্যই এয়ারটাইট নিরাপত্তা প্রদান করবে যেখানে ডেটা সংরক্ষণ করা হয় এবং কীভাবে এটি ভাগ করা হয়। এটিকে অবশ্যই এমন সরঞ্জাম সরবরাহ করতে হবে যা দলের সদস্যদের অ্যাক্সেস সীমিত করে, অননুমোদিত ডাউনলোডগুলি প্রতিরোধ করে এবং আরও অনেক কিছু।

এগুলি ছাড়াও, ডেটা সুরক্ষা মান এবং প্রোটোকলগুলি পূরণ করতে হবে এবং মেনে চলতে হবে।

কর্মশক্তি ব্যবস্থাপনা

একটি ডেটা টীকা টুল হল একটি প্রজেক্ট ম্যানেজমেন্ট প্ল্যাটফর্ম, যেখানে টিম মেম্বারদের জন্য কাজগুলি বরাদ্দ করা যেতে পারে, সহযোগিতামূলক কাজ ঘটতে পারে, পর্যালোচনাগুলি সম্ভব এবং আরও অনেক কিছু। এই কারণেই আপনার টুলটি আপনার ওয়ার্কফ্লো এবং অপ্টিমাইজড উত্পাদনশীলতার জন্য প্রক্রিয়ার সাথে ফিট করা উচিত।

এছাড়াও, টুলটির অবশ্যই একটি ন্যূনতম শেখার বক্ররেখা থাকতে হবে কারণ নিজেই ডেটা টীকা করার প্রক্রিয়াটি সময়সাপেক্ষ। এটি শুধুমাত্র টুল শেখার জন্য খুব বেশি সময় ব্যয় করে কোনো উদ্দেশ্য পূরণ করে না। সুতরাং, দ্রুত শুরু করার জন্য এটি স্বজ্ঞাত এবং নির্বিঘ্ন হওয়া উচিত।

ডেটা অ্যানোটেশনের সুবিধা কী?

মেশিন লার্নিং সিস্টেম অপ্টিমাইজ করতে এবং উন্নত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য ডেটা টীকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এখানে ডেটা টীকাটির কিছু মূল সুবিধা রয়েছে:

  1. উন্নত প্রশিক্ষণ দক্ষতা: ডেটা লেবেলিং মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে আরও ভাল প্রশিক্ষিত হতে, সামগ্রিক দক্ষতা বাড়াতে এবং আরও সঠিক ফলাফল তৈরি করতে সহায়তা করে।
  2. বর্ধিত নির্ভুলতা: সঠিকভাবে টীকা করা ডেটা নিশ্চিত করে যে অ্যালগরিদমগুলি কার্যকরভাবে মানিয়ে নিতে এবং শিখতে পারে, যার ফলে ভবিষ্যতের কাজগুলিতে উচ্চ স্তরের নির্ভুলতা দেখা যায়।
  3. মানব হস্তক্ষেপ হ্রাস: উন্নত ডেটা টীকা সরঞ্জামগুলি ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপের প্রয়োজনীয়তাকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে, প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রিমলাইন করে এবং সংশ্লিষ্ট খরচগুলি হ্রাস করে।

এইভাবে, ডেটা টীকা আরও দক্ষ এবং সুনির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং সিস্টেমে অবদান রাখে যখন AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য ঐতিহ্যগতভাবে প্রয়োজনীয় খরচ এবং ম্যানুয়াল প্রচেষ্টাকে হ্রাস করে। তথ্য টীকা সুবিধার বিশ্লেষণ

ডেটা টীকাতে গুণমান নিয়ন্ত্রণ

ডাটা টীকা প্রকল্পে গুণমান নিশ্চিত করতে Shaip গুণমান নিয়ন্ত্রণের একাধিক ধাপের মাধ্যমে শীর্ষস্থানীয় গুণমান নিশ্চিত করে।

  • প্রাথমিক প্রশিক্ষণ: টীকাকারদের প্রজেক্ট-নির্দিষ্ট নির্দেশিকাগুলিতে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
  • চলমান পর্যবেক্ষণ: টীকা প্রক্রিয়া চলাকালীন নিয়মিত গুণমান পরীক্ষা।
  • চূড়ান্ত পর্যালোচনা: নির্ভুলতা এবং ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করতে সিনিয়র টীকাকার এবং স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জামগুলির দ্বারা ব্যাপক পর্যালোচনা।

অধিকন্তু AI মানুষের টীকাগুলিতে অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং উচ্চতর সামগ্রিক ডেটা গুণমান নিশ্চিত করে পর্যালোচনার জন্য তাদের পতাকাঙ্কিত করতে পারে। (উদাহরণস্বরূপ, AI বিভিন্ন টীকাকার কীভাবে একটি ছবিতে একই বস্তুকে লেবেল করে তাতে অসঙ্গতি সনাক্ত করতে পারে)। তাই হিউম্যান এবং এআই-এর সাহায্যে প্রকল্পগুলি সম্পূর্ণ করতে সামগ্রিক সময় কমিয়ে টীকাটির গুণমান উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করা যেতে পারে।

সাধারণ ডেটা অ্যানোটেশন চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে ওঠা 

এআই এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলির বিকাশ এবং নির্ভুলতার ক্ষেত্রে ডেটা টীকা একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। যাইহোক, প্রক্রিয়াটি তার নিজস্ব চ্যালেঞ্জগুলির সাথে আসে:

  1. তথ্য টীকা খরচ: ডেটা টীকা ম্যানুয়ালি বা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঞ্চালিত হতে পারে. ম্যানুয়াল অ্যানোটেশনের জন্য উল্লেখযোগ্য প্রচেষ্টা, সময় এবং সংস্থান প্রয়োজন, যা খরচ বৃদ্ধি করতে পারে। পুরো প্রক্রিয়া জুড়ে ডেটার গুণমান বজায় রাখাও এই খরচগুলিতে অবদান রাখে।
  2. টীকা নির্ভুলতা: টীকা প্রক্রিয়া চলাকালীন মানবিক ত্রুটির ফলে ডেটার মান খারাপ হতে পারে, যা সরাসরি এআই/এমএল মডেলের কর্মক্ষমতা এবং পূর্বাভাসকে প্রভাবিত করে। গার্টনারের একটি গবেষণায় তা তুলে ধরা হয়েছে খারাপ ডেটা মানের খরচ কোম্পানিগুলি 15% পর্যন্ত তাদের রাজস্ব।
  3. স্কেলেবিলিটি: ডেটার পরিমাণ বৃদ্ধির সাথে সাথে, বৃহত্তর ডেটাসেটের সাথে টীকাকরণ প্রক্রিয়া আরও জটিল এবং সময়সাপেক্ষ হয়ে উঠতে পারে, বিশেষ করে যখন মাল্টিমোডাল ডেটা নিয়ে কাজ করা হয়। অনেক প্রতিষ্ঠানের জন্য গুণমান এবং দক্ষতা বজায় রেখে ডেটা টীকাকরণ স্কেল করা চ্যালেঞ্জিং।
  4. ডেটা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা: ব্যক্তিগত তথ্য, চিকিৎসা রেকর্ড বা আর্থিক তথ্যের মতো সংবেদনশীল ডেটা টীকা করা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা নিয়ে উদ্বেগ বাড়ায়। টীকা প্রক্রিয়াটি প্রাসঙ্গিক ডেটা সুরক্ষা প্রবিধান এবং নৈতিক নির্দেশিকা মেনে চলছে তা নিশ্চিত করা আইনি এবং সুনামগত ঝুঁকি এড়ানোর জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
  5. বিভিন্ন ধরনের তথ্য ব্যবস্থাপনা: টেক্সট, ছবি, অডিও এবং ভিডিওর মতো বিভিন্ন ধরনের ডেটা পরিচালনা করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, বিশেষ করে যখন তাদের বিভিন্ন টীকা কৌশল এবং দক্ষতার প্রয়োজন হয়। এই ডেটা প্রকার জুড়ে টীকা প্রক্রিয়া সমন্বয় এবং পরিচালনা জটিল এবং সম্পদ-নিবিড় হতে পারে।

সংস্থাগুলি ডেটা টীকা সম্পর্কিত বাধাগুলি অতিক্রম করতে এবং তাদের এআই এবং মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলির দক্ষতা এবং কার্যকারিতা উন্নত করতে এই চ্যালেঞ্জগুলি বুঝতে এবং মোকাবেলা করতে পারে।

ডেটা অ্যানোটেশন টুলের তুলনা: বিল্ড বনাম বাই ডিসিশন ফ্রেমওয়ার্ক

ডেটা টীকা বা ডেটা লেবেলিং প্রকল্পের সময় একটি সমালোচনামূলক এবং অত্যধিক সমস্যা হতে পারে যা এই প্রক্রিয়াগুলির জন্য কার্যকারিতা তৈরি বা কেনার পছন্দ। এটি বিভিন্ন প্রকল্পের পর্যায়ক্রমে বা প্রোগ্রামের বিভিন্ন অংশের সাথে সম্পর্কিত কয়েকবার আসতে পারে। অভ্যন্তরীণভাবে একটি সিস্টেম তৈরি করবেন বা বিক্রেতাদের উপর নির্ভর করবেন কিনা তা চয়ন করার ক্ষেত্রে, সর্বদা একটি বাণিজ্য বন্ধ থাকে।

একটি ডেটা টীকা টুল তৈরি করা বা না করা

আপনি সম্ভবত এখন বলতে পারেন, ডেটা টীকা একটি জটিল প্রক্রিয়া। একই সময়ে, এটি একটি বিষয়গত প্রক্রিয়াও। অর্থ, আপনার একটি ডেটা টীকা টুল কেনা বা তৈরি করা উচিত কিনা এই প্রশ্নের কোন একক উত্তর নেই। অনেকগুলি বিষয় বিবেচনা করা প্রয়োজন এবং আপনার প্রয়োজনীয়তাগুলি বোঝার জন্য এবং আপনাকে সত্যিই একটি কিনতে বা তৈরি করতে হবে কিনা তা বুঝতে আপনাকে নিজেকে কিছু প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে হবে।

এটি সহজ করার জন্য, এখানে কিছু বিষয় রয়েছে যা আপনার বিবেচনা করা উচিত।

তোমার লক্ষ্য

আপনার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ধারণার সাহায্যে আপনাকে প্রথম যে উপাদানটি সংজ্ঞায়িত করতে হবে তা হল লক্ষ্য।

  • কেন আপনি আপনার ব্যবসায় তাদের বাস্তবায়ন করছেন?
  • তারা কি আপনার গ্রাহকদের মুখোমুখি হচ্ছে এমন একটি বাস্তব-বিশ্বের সমস্যার সমাধান করে?
  • তারা কি কোন ফ্রন্ট-এন্ড বা ব্যাকএন্ড প্রক্রিয়া তৈরি করছে?
  • আপনি কি নতুন বৈশিষ্ট্য প্রবর্তন করতে বা আপনার বিদ্যমান ওয়েবসাইট, অ্যাপ বা একটি মডিউল অপ্টিমাইজ করতে AI ব্যবহার করবেন?
  • আপনার প্রতিযোগী আপনার বিভাগে কি করছেন?
  • আপনার কি পর্যাপ্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে এআই হস্তক্ষেপের প্রয়োজন আছে?

এইগুলির উত্তরগুলি আপনার চিন্তাভাবনাগুলিকে একত্রিত করবে - যা বর্তমানে সমস্ত জায়গায় থাকতে পারে - এক জায়গায় এবং আপনাকে আরও স্পষ্টতা দেবে৷

এআই ডেটা সংগ্রহ / লাইসেন্সিং

AI মডেলগুলির কার্যকারিতার জন্য শুধুমাত্র একটি উপাদান প্রয়োজন - ডেটা। আপনাকে চিহ্নিত করতে হবে যেখান থেকে আপনি গ্রাউন্ড-ট্রুথ ডেটার বিশাল ভলিউম তৈরি করতে পারেন। আপনার ব্যবসা যদি প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করে যা ব্যবসা, ক্রিয়াকলাপ, প্রতিযোগী গবেষণা, বাজারের অস্থিরতা বিশ্লেষণ, গ্রাহক আচরণ অধ্যয়ন এবং আরও অনেক কিছুর জন্য গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টির জন্য প্রক্রিয়াকরণ করা প্রয়োজন, আপনার জায়গায় একটি ডেটা টীকা টুল প্রয়োজন। যাইহোক, আপনার উত্পন্ন ডেটার পরিমাণও বিবেচনা করা উচিত। আগেই উল্লেখ করা হয়েছে, একটি AI মডেল ততটাই কার্যকরী যতটা ডেটার গুণমান এবং পরিমাণে এটি খাওয়ানো হয়। সুতরাং, আপনার সিদ্ধান্তগুলি অবশ্যই এই ফ্যাক্টরের উপর নির্ভর করবে।

যদি আপনার ML মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য আপনার কাছে সঠিক ডেটা না থাকে, তাহলে বিক্রেতারা বেশ কাজে আসতে পারে, ML মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটার সঠিক সেটের ডেটা লাইসেন্সিং দিয়ে আপনাকে সহায়তা করে৷ কিছু ক্ষেত্রে, বিক্রেতা যে মূল্য নিয়ে আসে তার অংশে প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং সেইসাথে সংস্থানগুলিতে অ্যাক্সেস উভয়ই জড়িত থাকে যা প্রকল্পের সাফল্যকে উন্নীত করবে।

বাজেট

আরেকটি মৌলিক শর্ত যা সম্ভবত আমরা বর্তমানে আলোচনা করছি প্রতিটি একক ফ্যাক্টরকে প্রভাবিত করে। আপনার ডেটা টীকা তৈরি করা বা কেনা উচিত কিনা সেই প্রশ্নের সমাধানটি সহজ হয়ে যায় যখন আপনি বুঝতে পারেন যে আপনার ব্যয় করার জন্য যথেষ্ট বাজেট আছে কিনা।

কমপ্লায়েন্স জটিলতা

সম্মতি জটিলতা ডেটা গোপনীয়তা এবং সংবেদনশীল ডেটার সঠিক পরিচালনার ক্ষেত্রে বিক্রেতারা অত্যন্ত সহায়ক হতে পারে। এই ধরনের ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি হাসপাতাল বা স্বাস্থ্যসেবা-সম্পর্কিত ব্যবসা জড়িত যেটি HIPAA এবং অন্যান্য ডেটা গোপনীয়তা নিয়মের সাথে সম্মতি ঝুঁকি না ফেলে মেশিন লার্নিং এর শক্তিকে ব্যবহার করতে চায়। এমনকি চিকিৎসা ক্ষেত্রের বাইরেও, ইউরোপীয় জিডিপিআর-এর মতো আইনগুলি ডেটা সেটগুলির নিয়ন্ত্রণকে কঠোর করছে এবং কর্পোরেট স্টেকহোল্ডারদের পক্ষ থেকে আরও সতর্কতার প্রয়োজন।

লোকবল

আপনার ব্যবসার আকার, স্কেল এবং ডোমেন নির্বিশেষে ডেটা টীকাতে কাজ করার জন্য দক্ষ জনশক্তি প্রয়োজন। এমনকি যদি আপনি প্রতিদিন নূন্যতম ডেটা তৈরি করেন, তবে লেবেলিংয়ের জন্য আপনার ডেটাতে কাজ করার জন্য আপনার ডেটা বিশেষজ্ঞের প্রয়োজন৷ সুতরাং, এখন, আপনাকে উপলব্ধি করতে হবে যে আপনার কাছে প্রয়োজনীয় জনবল আছে কি না। আপনি যদি তা করেন, তাহলে তারা কি প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম এবং কৌশলগুলিতে দক্ষ নাকি তাদের আপস্কিলিংয়ের প্রয়োজন আছে? যদি তাদের আপস্কিলিংয়ের প্রয়োজন হয়, তাহলে প্রথমে তাদের প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য আপনার কি বাজেট আছে?

তদুপরি, সেরা ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং প্রোগ্রামগুলি বেশ কয়েকটি বিষয় বা ডোমেন বিশেষজ্ঞ নেয় এবং তাদের বয়স, লিঙ্গ এবং দক্ষতার ক্ষেত্র - বা প্রায়শই স্থানীয় ভাষাগুলির পরিপ্রেক্ষিতে যেগুলির সাথে তারা কাজ করবে সে অনুযায়ী জনসংখ্যার ভিত্তিতে ভাগ করে। এটি আবার, যেখানে আমরা শাইপে সঠিক লোকেদের সঠিক আসনে পাওয়ার কথা বলি যার ফলে সঠিক মানব-ইন-লুপ প্রক্রিয়াগুলি চালিত হয় যা আপনার প্রোগ্রামেটিক প্রচেষ্টাকে সাফল্যের দিকে নিয়ে যাবে।

ছোট এবং বড় প্রকল্প অপারেশন এবং খরচ থ্রেশহোল্ড

অনেক ক্ষেত্রে, বিক্রেতা সমর্থন একটি ছোট প্রকল্পের জন্য বা ছোট প্রকল্পের পর্যায়গুলির জন্য একটি বিকল্প হতে পারে। যখন খরচ নিয়ন্ত্রণযোগ্য হয়, কোম্পানি ডেটা টীকা বা ডেটা লেবেলিং প্রকল্পগুলিকে আরও দক্ষ করার জন্য আউটসোর্সিং থেকে উপকৃত হতে পারে।

কোম্পানিগুলি গুরুত্বপূর্ণ থ্রেশহোল্ডগুলির দিকেও নজর দিতে পারে - যেখানে অনেক বিক্রেতারা খরচ করা ডেটার পরিমাণ বা অন্যান্য সংস্থান বেঞ্চমার্কের সাথে খরচ করে। উদাহরণস্বরূপ, ধরা যাক যে একটি কোম্পানি পরীক্ষা সেট আপ করার জন্য প্রয়োজনীয় ক্লান্তিকর ডেটা এন্ট্রি করার জন্য একটি বিক্রেতার সাথে সাইন আপ করেছে৷

চুক্তিতে একটি লুকানো থ্রেশহোল্ড থাকতে পারে যেখানে, উদাহরণস্বরূপ, ব্যবসায়িক অংশীদারকে AWS ডেটা স্টোরেজের অন্য একটি ব্লক বা Amazon Web Services বা অন্য কোনো তৃতীয় পক্ষের বিক্রেতার থেকে অন্য কিছু পরিষেবা উপাদান নিতে হবে। তারা এটিকে উচ্চ খরচের আকারে গ্রাহকের কাছে প্রেরণ করে এবং এটি মূল্য ট্যাগকে গ্রাহকের নাগালের বাইরে রাখে।

এই ক্ষেত্রে, আপনি বিক্রেতাদের কাছ থেকে যে পরিষেবাগুলি পান তা পরিমাপ করা প্রকল্পটিকে সাশ্রয়ী রাখতে সাহায্য করে৷ সঠিক সুযোগ-সুবিধা থাকা নিশ্চিত করবে যে প্রকল্পের খরচ সেই ফার্মের জন্য যা যুক্তিসঙ্গত বা সম্ভাব্য তার চেয়ে বেশি হবে না।

ওপেন সোর্স এবং ফ্রিওয়্যার বিকল্প

ওপেন সোর্স এবং ফ্রিওয়্যার বিকল্প সম্পূর্ণ বিক্রেতা সমর্থনের কিছু বিকল্প ওপেন-সোর্স সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে, এমনকি ফ্রিওয়্যার ব্যবহার করে, ডেটা টীকা বা লেবেলিং প্রকল্পগুলি গ্রহণ করতে। এখানে এক ধরণের মধ্যম স্থল রয়েছে যেখানে কোম্পানিগুলি স্ক্র্যাচ থেকে সবকিছু তৈরি করে না, তবে বাণিজ্যিক বিক্রেতাদের উপর খুব বেশি নির্ভর করা এড়ায়।

ওপেন সোর্স-এর নিজের করার মানসিকতা নিজেই এক ধরনের আপস-প্রকৌশলী এবং অভ্যন্তরীণ লোকেরা ওপেন সোর্স সম্প্রদায়ের সুবিধা নিতে পারে, যেখানে বিকেন্দ্রীভূত ব্যবহারকারী বেসগুলি তাদের নিজস্ব ধরণের তৃণমূল সমর্থন প্রদান করে। আপনি একজন বিক্রেতার কাছ থেকে যা পান তা সেরকম হবে না – আপনি অভ্যন্তরীণ গবেষণা না করে 24/7 সহজ সহায়তা বা প্রশ্নের উত্তর পাবেন না – তবে মূল্য ট্যাগ কম।

সুতরাং, বড় প্রশ্ন - আপনার কখন একটি ডেটা টীকা টুল কেনা উচিত:

অনেক ধরণের উচ্চ-প্রযুক্তি প্রকল্পের মতো, এই ধরণের বিশ্লেষণ - কখন তৈরি করতে হবে এবং কখন কিনতে হবে - এই প্রকল্পগুলি কীভাবে উত্স এবং পরিচালনা করা হয় সে সম্পর্কে উত্সর্গীকৃত চিন্তাভাবনা এবং বিবেচনার প্রয়োজন৷ "বিল্ড" বিকল্পটি বিবেচনা করার সময় এআই/এমএল প্রকল্পগুলির সাথে সম্পর্কিত বেশিরভাগ সংস্থাগুলি যে চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হয় তা হল এটি কেবল প্রকল্পের বিল্ডিং এবং বিকাশের অংশগুলি সম্পর্কে নয়। এমনকী যেখানে সত্যিকারের AI/ML বিকাশ ঘটতে পারে সেখানে পৌঁছানোর জন্য প্রায়ই একটি বিশাল শেখার বক্ররেখা থাকে। নতুন AI/ML টিম এবং উদ্যোগের সাথে "অজানা অজানা" এর সংখ্যা "জানা অজানা" এর সংখ্যার চেয়ে অনেক বেশি।

নির্মাণ করাকেনা

পেশাদাররা:

  • পুরো প্রক্রিয়ার উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ
  • দ্রুত প্রতিক্রিয়া সময়

পেশাদাররা:

  • বাজার থেকে দ্রুত সময় + প্রথম মুভার্স সুবিধা
  • প্রযুক্তিগত সর্বশেষ অ্যাক্সেস

কনস:

  • ধীর এবং স্থির প্রক্রিয়া। ধৈর্য, ​​সময় এবং অর্থের প্রয়োজন।
  • চলমান রক্ষণাবেক্ষণ এবং প্ল্যাটফর্ম বর্ধিতকরণ ব্যয়

কনস:

  • আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে সমর্থন করার জন্য বিদ্যমান বিক্রেতার অফারে কাস্টমাইজেশনের প্রয়োজন হতে পারে
  • প্ল্যাটফর্মটি চলমান প্রয়োজনীয়তা সমর্থন করে এবং ভবিষ্যতে সহায়তার নিশ্চয়তা দেয় না।

জিনিসগুলিকে আরও সহজ করতে, নিম্নলিখিত দিকগুলি বিবেচনা করুন:

  • যখন আপনি প্রচুর পরিমাণে ডেটা নিয়ে কাজ করেন
  • যখন আপনি বিভিন্ন ধরণের ডেটা নিয়ে কাজ করেন
  • যখন আপনার মডেল বা সমাধানগুলির সাথে যুক্ত কার্যকারিতাগুলি ভবিষ্যতে পরিবর্তিত বা বিকশিত হতে পারে
  • যখন আপনার কাছে একটি অস্পষ্ট বা জেনেরিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে থাকে
  • যখন আপনার একটি ডেটা টীকা টুল স্থাপনে জড়িত খরচ সম্পর্কে একটি পরিষ্কার ধারণার প্রয়োজন হয়
  • এবং যখন টুলগুলিতে কাজ করার জন্য আপনার কাছে সঠিক কর্মী বা দক্ষ বিশেষজ্ঞ না থাকে এবং আপনি একটি ন্যূনতম শেখার বক্ররেখা খুঁজছেন

যদি আপনার প্রতিক্রিয়া এই পরিস্থিতিতে বিপরীত হয়, আপনি আপনার টুল নির্মাণের উপর ফোকাস করা উচিত.

সঠিক ডেটা অ্যানোটেশন টুল কীভাবে নির্বাচন করবেন

ডেটা অ্যানোটেশন টুল

আদর্শ ডেটা অ্যানোটেশন টুল নির্বাচন করা একটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত যা আপনার AI প্রকল্পের সাফল্য তৈরি করতে বা ভেঙে দিতে পারে। দ্রুত বর্ধনশীল বাজার এবং ক্রমবর্ধমান পরিশীলিত প্রয়োজনীয়তার সাথে, এখানে একটি ব্যবহারিক, হালনাগাদ নির্দেশিকা রয়েছে যা আপনাকে আপনার বিকল্পগুলি নেভিগেট করতে এবং আপনার প্রয়োজনের জন্য সেরাটি খুঁজে পেতে সহায়তা করবে।

ডেটা অ্যানোটেশন/লেবেলিং টুল হল একটি ক্লাউড-ভিত্তিক বা অন-প্রিমিস প্ল্যাটফর্ম যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণ ডেটা অ্যানোট করার জন্য ব্যবহৃত হয়। যদিও অনেকে জটিল কাজের জন্য বহিরাগত বিক্রেতাদের উপর নির্ভর করে, কেউ কেউ কাস্টম-বিল্ট বা ওপেন-সোর্স টুল ব্যবহার করে। এই টুলগুলি ছবি, ভিডিও, টেক্সট বা অডিওর মতো নির্দিষ্ট ডেটা টাইপ পরিচালনা করে, দক্ষ লেবেলিংয়ের জন্য বাউন্ডিং বক্স এবং বহুভুজের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করে।

  1. আপনার ব্যবহারের ধরণ এবং ডেটা প্রকার নির্ধারণ করুন

আপনার প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তাগুলি স্পষ্টভাবে বর্ণনা করে শুরু করুন:

  • আপনি কোন ধরণের ডেটা টীকা করবেন - টেক্সট, ছবি, ভিডিও, অডিও, নাকি এর সংমিশ্রণ?
  • আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে কি বিশেষায়িত টীকা কৌশলের প্রয়োজন হয়, যেমন ছবির জন্য শব্দার্থিক বিভাজন, পাঠ্যের জন্য অনুভূতি বিশ্লেষণ, অথবা অডিওর জন্য ট্রান্সক্রিপশন?

এমন একটি টুল বেছে নিন যা কেবল আপনার বর্তমান ডেটা টাইপকেই সমর্থন করে না বরং আপনার প্রকল্পগুলি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে ভবিষ্যতের চাহিদাগুলি পূরণ করার জন্য যথেষ্ট নমনীয়।

  1. টীকাকরণের ক্ষমতা এবং কৌশল মূল্যায়ন করুন

আপনার কাজের সাথে প্রাসঙ্গিক অ্যানোটেশন পদ্ধতির একটি বিস্তৃত স্যুট অফার করে এমন প্ল্যাটফর্মগুলি সন্ধান করুন:

  • কম্পিউটার ভিশনের জন্য: বাউন্ডিং বক্স, বহুভুজ, শব্দার্থিক বিভাজন, কিউবয়েড এবং কীপয়েন্ট অ্যানোটেশন।
  • এনএলপির জন্য: সত্তা স্বীকৃতি, অনুভূতি ট্যাগিং, বক্তৃতার অংশ ট্যাগিং এবং মূল রেফারেন্স রেজোলিউশন।
  • অডিওর জন্য: ট্রান্সক্রিপশন, স্পিকার ডায়ারাইজেশন এবং ইভেন্ট ট্যাগিং।

 

উন্নত সরঞ্জামগুলিতে এখন প্রায়শই AI-সহায়তাপ্রাপ্ত বা স্বয়ংক্রিয় লেবেলিং বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত থাকে, যা টীকাকরণের গতি বাড়াতে এবং ধারাবাহিকতা উন্নত করতে পারে।

  1. স্কেলেবিলিটি এবং অটোমেশন মূল্যায়ন করুন

আপনার প্রকল্পটি বৃদ্ধির সাথে সাথে আপনার সরঞ্জামটি ক্রমবর্ধমান ডেটা ভলিউম পরিচালনা করতে সক্ষম হওয়া উচিত:

  • প্ল্যাটফর্মটি কি গতি বাড়াতে এবং ম্যানুয়াল প্রচেষ্টা কমাতে স্বয়ংক্রিয় বা আধা-স্বয়ংক্রিয় অ্যানোটেশন অফার করে?
  • এটি কি কর্মক্ষমতা বাধা ছাড়াই এন্টারপ্রাইজ-স্কেল ডেটাসেট পরিচালনা করতে পারে?
  • বৃহৎ দলের সহযোগিতাকে সহজতর করার জন্য কি অন্তর্নির্মিত ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন এবং টাস্ক অ্যাসাইনমেন্ট বৈশিষ্ট্য রয়েছে?
  1. ডেটা কোয়ালিটি কন্ট্রোলকে অগ্রাধিকার দিন

শক্তিশালী এআই মডেলের জন্য উচ্চ-মানের টীকা অপরিহার্য:

  • এমবেডেড মান নিয়ন্ত্রণ মডিউল সহ সরঞ্জামগুলি সন্ধান করুন, যেমন রিয়েল-টাইম পর্যালোচনা, ঐক্যমত্য কর্মপ্রবাহ এবং অডিট ট্রেইল।
  • ত্রুটি ট্র্যাকিং, ডুপ্লিকেট অপসারণ, সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ এবং সহজ প্রতিক্রিয়া ইন্টিগ্রেশন সমর্থন করে এমন বৈশিষ্ট্যগুলি সন্ধান করুন।
  • নিশ্চিত করুন যে প্ল্যাটফর্মটি আপনাকে শুরু থেকেই মানের মান নির্ধারণ এবং পর্যবেক্ষণ করতে দেয়, ত্রুটির মার্জিন এবং পক্ষপাত কমিয়ে আনে।
  1. ডেটা সুরক্ষা এবং সম্মতি বিবেচনা করুন

গোপনীয়তা এবং তথ্য সুরক্ষা সম্পর্কে ক্রমবর্ধমান উদ্বেগের সাথে সাথে, সুরক্ষা নিয়ে আলোচনা করা সম্ভব নয়:

  • এই টুলটি শক্তিশালী ডেটা অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ, এনক্রিপশন এবং শিল্প মান (যেমন GDPR বা HIPAA) মেনে চলার সুযোগ প্রদান করবে।
  • আপনার ডেটা কোথায় এবং কীভাবে সংরক্ষণ করা হয় - ক্লাউড, স্থানীয়, নাকি হাইব্রিড বিকল্পগুলি - এবং টুলটি নিরাপদ ভাগাভাগি এবং সহযোগিতা সমর্থন করে কিনা তা মূল্যায়ন করুন।
  1. কর্মী ব্যবস্থাপনার বিষয়ে সিদ্ধান্ত নিন

আপনার ডেটা কে টীকা করবে তা নির্ধারণ করুন:

  • এই টুলটি কি ইন-হাউস এবং আউটসোর্সড উভয় ধরণের টীকা দলকেই সমর্থন করে?
  • টাস্ক অ্যাসাইনমেন্ট, অগ্রগতি ট্র্যাকিং এবং সহযোগিতার জন্য কি কোনও বৈশিষ্ট্য আছে?
  • নতুন টীকাকারদের অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রদত্ত প্রশিক্ষণ সংস্থান এবং সহায়তা বিবেচনা করুন।

 

  1. শুধু একজন বিক্রেতা নয়, সঠিক অংশীদার নির্বাচন করুন

আপনার টুল প্রদানকারীর সাথে সম্পর্ক গুরুত্বপূর্ণ:

  • এমন অংশীদারদের সন্ধান করুন যারা সক্রিয় সমর্থন, নমনীয়তা এবং আপনার চাহিদা পরিবর্তনের সাথে সাথে মানিয়ে নেওয়ার ইচ্ছা প্রদান করে।
  • অনুরূপ প্রকল্পগুলির সাথে তাদের অভিজ্ঞতা, প্রতিক্রিয়ার প্রতি সাড়াদান এবং গোপনীয়তা এবং সম্মতির প্রতি প্রতিশ্রুতি মূল্যায়ন করুন।

 

কী টেকওয়ে

আপনার প্রকল্পের জন্য সেরা ডেটা অ্যানোটেশন টুল হল এমন একটি যা আপনার নির্দিষ্ট ডেটা ধরণের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, আপনার বৃদ্ধির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, ডেটার গুণমান এবং সুরক্ষা নিশ্চিত করে এবং আপনার কর্মপ্রবাহে নির্বিঘ্নে সংহত করে। এই মূল বিষয়গুলির উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে - এবং সর্বশেষ AI ট্রেন্ডগুলির সাথে বিকশিত একটি প্ল্যাটফর্ম বেছে নেওয়ার মাধ্যমে - আপনি দীর্ঘমেয়াদী সাফল্যের জন্য আপনার AI উদ্যোগগুলিকে সেট আপ করবেন।

শিল্প-নির্দিষ্ট ডেটা টীকা ব্যবহারের ঘটনা এবং সাফল্যের গল্প

বিভিন্ন শিল্পে ডেটা টীকা অত্যাবশ্যক, তাদের আরও সঠিক এবং দক্ষ এআই এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশ করতে সক্ষম করে। ডেটা টীকা করার জন্য এখানে কিছু শিল্প-নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে:

স্বাস্থ্যসেবা ডেটা টীকা

মেডিকেল ইমেজগুলির জন্য ডেটা টীকা AI-চালিত মেডিকেল ইমেজ বিশ্লেষণের সরঞ্জামগুলি বিকাশে সহায়ক। টিউমার বা নির্দিষ্ট শারীরবৃত্তীয় কাঠামোর মতো বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য অ্যানোটেটররা মেডিকেল ইমেজ (যেমন এক্স-রে, এমআরআই) লেবেল করে, অ্যালগরিদমগুলিকে আরও নির্ভুলতার সাথে রোগ এবং অস্বাভাবিকতা সনাক্ত করতে সক্ষম করে। উদাহরণস্বরূপ, ত্বকের ক্যান্সার সনাক্তকরণ সিস্টেমে ক্যান্সারজনিত ক্ষত সনাক্ত করার জন্য মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা টীকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। উপরন্তু, ডেটা অ্যানোটেটররা ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ড (EMRs) এবং ক্লিনিকাল নোট লেবেল করে, রোগ নির্ণয় এবং স্বয়ংক্রিয় মেডিকেল ডেটা বিশ্লেষণের জন্য কম্পিউটার ভিশন সিস্টেমের বিকাশে সহায়তা করে।

খুচরা ডেটা টীকা

খুচরা ডেটা টীকাতে পণ্যের ছবি, গ্রাহকের ডেটা এবং সেন্টিমেন্ট ডেটা লেবেল করা জড়িত। এই ধরনের টীকা গ্রাহকদের অনুভূতি বোঝার জন্য, পণ্যের সুপারিশ করতে এবং সামগ্রিক গ্রাহকের অভিজ্ঞতা বাড়াতে AI/ML মডেল তৈরি ও প্রশিক্ষণে সহায়তা করে।

ফাইন্যান্স ডেটা টীকা

আর্থিক খাত জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং আর্থিক সংবাদ নিবন্ধগুলির অনুভূতি বিশ্লেষণের জন্য ডেটা টীকা ব্যবহার করে। টীকাকাররা লেনদেন বা সংবাদ নিবন্ধগুলিকে জালিয়াতি বা বৈধ হিসাবে লেবেল করে, সন্দেহজনক কার্যকলাপকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পতাকাঙ্কিত করতে এবং সম্ভাব্য বাজারের প্রবণতা সনাক্ত করতে AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয়। উদাহরণস্বরূপ, উচ্চ-মানের টীকাগুলি আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে আর্থিক লেনদেনের ধরণগুলি চিনতে এবং জালিয়াতিমূলক কার্যকলাপ সনাক্ত করতে AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে সহায়তা করে। তদুপরি, আর্থিক ডেটা টীকাটি আর্থিক নথি এবং লেনদেন সংক্রান্ত ডেটা টীকা করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যা AI/ML সিস্টেমগুলি বিকাশের জন্য প্রয়োজনীয় যা জালিয়াতি সনাক্ত করে, সম্মতির সমস্যাগুলি সমাধান করে এবং অন্যান্য আর্থিক প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রীমলাইন করে৷

অটোমোটিভ ডেটা টীকা

স্বয়ংচালিত শিল্পে ডেটা টীকাতে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন থেকে ডেটা লেবেল করা জড়িত, যেমন ক্যামেরা এবং LiDAR সেন্সর তথ্য। এই টীকা পরিবেশে বস্তু সনাক্ত করতে এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সিস্টেমের জন্য অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ ডেটা পয়েন্টগুলি প্রক্রিয়া করার জন্য মডেল তৈরি করতে সহায়তা করে।

ইন্ডাস্ট্রিয়াল বা ম্যানুফেচারিং ডেটা টীকা

অটোমেশন উত্পাদনের জন্য ডেটা টীকা বুদ্ধিমান রোবট এবং উত্পাদনে স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের বিকাশকে জ্বালানী দেয়। অবজেক্ট ডিটেকশন (রোবট একটি গুদাম থেকে আইটেম বাছাই করা) বা অসংগতি সনাক্তকরণ (সেন্সর রিডিংয়ের উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্য সরঞ্জামের ত্রুটি সনাক্তকরণ) এর মতো কাজের জন্য AI মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ইমেজ বা সেন্সর ডেটা লেবেল করে। উদাহরণস্বরূপ, ডেটা টীকা রোবটকে একটি উত্পাদন লাইনে নির্দিষ্ট বস্তু চিনতে এবং ধরতে সক্ষম করে, দক্ষতা এবং অটোমেশন উন্নত করে। উপরন্তু, শিল্প তথ্য টীকা বিভিন্ন শিল্প অ্যাপ্লিকেশন থেকে ডেটা টীকা করার জন্য ব্যবহার করা হয়, যার মধ্যে রয়েছে উত্পাদন চিত্র, রক্ষণাবেক্ষণ ডেটা, নিরাপত্তা ডেটা এবং মান নিয়ন্ত্রণের তথ্য। এই ধরনের ডেটা টীকা উৎপাদন প্রক্রিয়ায় অসঙ্গতি সনাক্ত করতে এবং কর্মীদের নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে সক্ষম মডেল তৈরি করতে সাহায্য করে।

ই-কমার্স ডেটা টীকা

ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণের জন্য পণ্যের ছবি এবং ব্যবহারকারীর পর্যালোচনা টীকা করা।

তথ্য টীকা জন্য সেরা অনুশীলন কি কি?

আপনার AI এবং মেশিন লার্নিং প্রকল্পের সাফল্য নিশ্চিত করতে, ডেটা টীকা করার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অনুসরণ করা অপরিহার্য। এই অনুশীলনগুলি আপনার টীকা করা ডেটার নির্ভুলতা এবং ধারাবাহিকতা বাড়াতে সাহায্য করতে পারে:

  1. উপযুক্ত ডাটা স্ট্রাকচার বেছে নিন: এমন ডেটা লেবেল তৈরি করুন যা উপযোগী হওয়ার জন্য যথেষ্ট সুনির্দিষ্ট কিন্তু ডেটা সেটের সমস্ত সম্ভাব্য বৈচিত্রগুলি ক্যাপচার করার জন্য যথেষ্ট সাধারণ।
  2. স্পষ্ট নির্দেশনা প্রদান করুন: বিভিন্ন টীকা জুড়ে ডেটা সামঞ্জস্য এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে বিশদ, সহজে বোঝার ডেটা টীকা নির্দেশিকা এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি বিকাশ করুন৷
  3. টীকা কাজের চাপ অপ্টিমাইজ করুন: যেহেতু টীকা ব্যয়বহুল হতে পারে, তাই আরও সাশ্রয়ী বিকল্প বিবেচনা করুন, যেমন ডেটা সংগ্রহ পরিষেবাগুলির সাথে কাজ করা যা পূর্ব-লেবেলযুক্ত ডেটাসেটগুলি অফার করে৷
  4. প্রয়োজনে আরও তথ্য সংগ্রহ করুন: মেশিন লার্নিং মডেলগুলির গুণমানকে কষ্ট থেকে রোধ করতে, প্রয়োজনে আরও ডেটা সংগ্রহ করতে ডেটা সংগ্রহকারী সংস্থাগুলির সাথে সহযোগিতা করুন৷
  5. আউটসোর্স বা ক্রাউডসোর্স: যখন ডেটা টীকা প্রয়োজনীয়তা অভ্যন্তরীণ সংস্থানগুলির জন্য খুব বড় এবং সময়সাপেক্ষ হয়ে ওঠে, তখন আউটসোর্সিং বা ক্রাউডসোর্সিং বিবেচনা করুন৷
  6. মানুষের এবং মেশিন প্রচেষ্টা একত্রিত: হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটা টীকা সফ্টওয়্যার সহ মানব টীকাকারদের সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং ক্ষেত্রে ফোকাস করতে এবং প্রশিক্ষণ ডেটা সেটের বৈচিত্র্য বাড়াতে সাহায্য করুন।
  7. গুণমানকে অগ্রাধিকার দিন: গুণমান নিশ্চিত করার উদ্দেশ্যে নিয়মিতভাবে আপনার ডেটা টীকা পরীক্ষা করুন। লেবেল ডেটাসেটগুলিতে নির্ভুলতা এবং ধারাবাহিকতার জন্য একাধিক টীকাকারকে একে অপরের কাজ পর্যালোচনা করতে উত্সাহিত করুন।
  8. সম্মতি নিশ্চিত: সংবেদনশীল ডেটা সেটগুলিকে টীকা করার সময়, যেমন মানুষ বা স্বাস্থ্য রেকর্ড সম্বলিত ছবি, গোপনীয়তা এবং নৈতিক বিষয়গুলি সাবধানে বিবেচনা করুন৷ স্থানীয় নিয়ম না মেনে আপনার কোম্পানির সুনাম নষ্ট করতে পারে।

এই ডেটা টীকাগুলির সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি মেনে চলা আপনাকে গ্যারান্টি দিতে সাহায্য করতে পারে যে আপনার ডেটা সেটগুলি সঠিকভাবে লেবেলযুক্ত, ডেটা বিজ্ঞানীদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য এবং আপনার ডেটা-চালিত প্রকল্পগুলিকে উত্সাহিত করতে প্রস্তুত৷

কেস স্টাডিজ/সাফল্যের গল্প

এখানে কিছু নির্দিষ্ট কেস স্টাডি উদাহরণ রয়েছে যেগুলি কীভাবে ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেল সত্যিই মাটিতে কাজ করে তা সম্বোধন করে। Shaip-এ, আমরা ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিংয়ের সর্বোচ্চ স্তরের গুণমান এবং উচ্চতর ফলাফল প্রদানের যত্ন নিই। উপরোক্ত আলোচনার অনেকটাই মানসম্মত অর্জনের জন্য কার্যকর ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং প্রকাশ করে যে আমরা প্রতিটি প্রকল্পের সাথে কীভাবে যোগাযোগ করি এবং আমরা যে কোম্পানি এবং স্টেকহোল্ডারদের সাথে কাজ করি তাদের কাছে আমরা কী অফার করি।

ডেটা টীকা কী ব্যবহারের ক্ষেত্রে

আমাদের সাম্প্রতিক ক্লিনিকাল ডেটা লাইসেন্সিং প্রকল্পগুলির মধ্যে একটিতে, আমরা 6,000 ঘন্টার বেশি অডিও প্রক্রিয়া করেছি, সমস্ত সুরক্ষিত স্বাস্থ্য তথ্য (PHI) সাবধানে সরিয়ে দিয়েছি যাতে নিশ্চিত করা যায় যে সামগ্রীটি HIPAA মানগুলি পূরণ করেছে৷ ডেটা ডি-আইডেন্টিফাই করার পর, এটি স্বাস্থ্যসেবা স্পিচ রিকগনিশন মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত ছিল।

এই জাতীয় প্রকল্পগুলিতে, আসল চ্যালেঞ্জটি কঠোর মানদণ্ড পূরণ করা এবং মূল মাইলফলকগুলিকে আঘাত করা। আমরা কাঁচা অডিও ডেটা দিয়ে শুরু করি, যার অর্থ জড়িত সমস্ত পক্ষকে ডি-শনাক্তকরণের উপর একটি বড় ফোকাস রয়েছে৷ উদাহরণস্বরূপ, যখন আমরা নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (NER) বিশ্লেষণ ব্যবহার করি, তখন আমাদের লক্ষ্য শুধুমাত্র তথ্য গোপন করা নয়, এটি মডেলগুলির জন্য সঠিকভাবে টীকা করা হয়েছে তা নিশ্চিত করাও।

আরেকটি কেস স্টাডি যা দাঁড়িয়েছে তা একটি বিশাল কথোপকথনমূলক এআই প্রশিক্ষণ ডেটা প্রকল্প যেখানে আমরা 3,000 সপ্তাহ ধরে 14 ভাষাবিদদের সাথে কাজ করেছি। ফলাফল? আমরা 27টি ভিন্ন ভাষায় এআই মডেল প্রশিক্ষণের ডেটা তৈরি করেছি, বহুভাষিক ডিজিটাল সহকারী বিকাশে সহায়তা করে যা তাদের স্থানীয় ভাষায় লোকেদের সাথে জড়িত হতে পারে।

এই প্রকল্পটি সত্যই সঠিক লোকেদের জায়গা পাওয়ার গুরুত্বকে গুরুত্ব দিয়েছে। বিষয় বিশেষজ্ঞ এবং ডেটা হ্যান্ডলারদের এত বড় দলের সাথে, সবকিছুকে সংগঠিত এবং সুবিন্যস্ত রাখা আমাদের সময়সীমা পূরণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ ছিল। আমাদের পদ্ধতির জন্য ধন্যবাদ, আমরা শিল্পের মান থেকে ভালভাবে প্রকল্পটি সম্পূর্ণ করতে সক্ষম হয়েছি।

অন্য একটি উদাহরণে, আমাদের স্বাস্থ্যসেবা ক্লায়েন্টদের একজনের একটি নতুন এআই ডায়াগনস্টিক টুলের জন্য শীর্ষ-স্তরের টীকাযুক্ত চিকিৎসা চিত্র প্রয়োজন। Shaip এর গভীর টীকা দক্ষতার ব্যবহার করে, ক্লায়েন্ট তাদের মডেলের নির্ভুলতা 25% দ্বারা উন্নত করেছে, যার ফলে দ্রুত এবং আরো নির্ভরযোগ্য রোগ নির্ণয় হয়েছে।

আমরা মেশিন লার্নিংয়ের জন্য বট প্রশিক্ষণ এবং পাঠ্য টীকা-এর মতো ক্ষেত্রেও অনেক কাজ করেছি। এমনকি পাঠ্যের সাথে কাজ করার সময়, গোপনীয়তা আইন এখনও প্রযোজ্য, তাই সংবেদনশীল তথ্য সনাক্ত করা এবং কাঁচা ডেটার মাধ্যমে সাজানো ঠিক ততটাই গুরুত্বপূর্ণ।

এই সমস্ত বিভিন্ন ধরনের ডেটা জুড়ে—সেটি অডিও, টেক্সট বা ছবিই হোক—শাইপের আমাদের দল প্রতিবার সাফল্য নিশ্চিত করতে একই প্রমাণিত পদ্ধতি এবং নীতিগুলি প্রয়োগ করে ধারাবাহিকভাবে বিতরণ করেছে।

মোড়ক উম্মচন

কী Takeaways

  • ডেটা অ্যানোটেশন হল মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে কার্যকরভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ডেটা লেবেল করার প্রক্রিয়া।
  • উচ্চ-মানের ডেটা অ্যানোটেশন সরাসরি AI মডেলের নির্ভুলতা এবং কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে
  • ২০২৮ সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী ডেটা অ্যানোটেশন বাজার ৩.৪ বিলিয়ন ডলারে পৌঁছাবে বলে ধারণা করা হচ্ছে, যা ৩৮.৫% সিএজিআর হারে বৃদ্ধি পাবে।
  • সঠিক টীকাকরণ সরঞ্জাম এবং কৌশল নির্বাচন করলে প্রকল্পের খরচ ৪০% পর্যন্ত কমানো যেতে পারে।
  • বেশিরভাগ প্রকল্পের ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) সহায়তায় টীকা বাস্তবায়ন ৬০-৭০% দক্ষতা বৃদ্ধি করতে পারে।

আমরা সৎভাবে বিশ্বাস করি যে এই গাইডটি আপনার জন্য সম্পদপূর্ণ ছিল এবং আপনার বেশিরভাগ প্রশ্নের উত্তর আপনার কাছে আছে। যাইহোক, আপনি যদি এখনও একটি নির্ভরযোগ্য বিক্রেতা সম্পর্কে নিশ্চিত না হন তবে আর তাকাবেন না।

আমরা, Shaip এ, একটি প্রিমিয়ার ডেটা টীকা কোম্পানি। আমাদের এই ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞরা আছেন যারা ডেটা এবং এর সাথে সম্পর্কিত উদ্বেগগুলি অন্যের মতো বোঝেন। আমরা আপনার আদর্শ অংশীদার হতে পারি কারণ আমরা প্রতিশ্রুতি, গোপনীয়তা, নমনীয়তা এবং প্রতিটি প্রকল্প বা সহযোগিতার মালিকানার মতো দক্ষতার টেবিলে আনতে পারি।

সুতরাং, আপনি যে ধরণের ডেটার জন্য সঠিক টীকা পেতে চান তা নির্বিশেষে, আপনি আপনার চাহিদা এবং লক্ষ্য পূরণের জন্য আমাদের মধ্যে সেই অভিজ্ঞ দলটিকে খুঁজে পেতে পারেন। আমাদের সাথে শেখার জন্য আপনার AI মডেলগুলি অপ্টিমাইজ করুন।

বিশেষজ্ঞ ডেটা অ্যানোটেশন পরিষেবার মাধ্যমে আপনার AI প্রকল্পগুলিকে রূপান্তর করুন

উচ্চমানের টীকাযুক্ত ডেটা দিয়ে আপনার মেশিন লার্নিং এবং এআই উদ্যোগগুলিকে উন্নত করতে প্রস্তুত? শাইপ আপনার নির্দিষ্ট শিল্প এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে তৈরি এন্ড-টু-এন্ড ডেটা টীকা সমাধান অফার করে।

আপনার ডেটা অ্যানোটেশনের প্রয়োজনের জন্য কেন Shaip-এর সাথে অংশীদারিত্ব করবেন:

  • ডোমেন দক্ষতা: শিল্প-নির্দিষ্ট জ্ঞানসম্পন্ন বিশেষজ্ঞ টীকাকার
  • পরিমাপযোগ্য কর্মপ্রবাহ: যেকোনো আকারের প্রকল্পগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ মানের সাথে পরিচালনা করুন
  • কাস্টমাইজড সমাধান: আপনার অনন্য চাহিদার জন্য তৈরি টীকা প্রক্রিয়া
  • নিরাপত্তা ও সম্মতি: HIPAA, GDPR, এবং ISO 27001 অনুগত প্রক্রিয়া
  • নমনীয় ব্যস্ততা: প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে স্কেল বৃদ্ধি বা হ্রাস করুন

চল কথা বলি

  • নিবন্ধন করে, আমি শাইপের সাথে একমত গোপনীয়তা নীতি এবং সেবা পাবার শর্ত এবং Shaip থেকে B2B মার্কেটিং যোগাযোগ পেতে আমার সম্মতি প্রদান করুন।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী (FAQ)

ডেটা অ্যানোটেশন বা ডেটা লেবেলিং এমন একটি প্রক্রিয়া যা নির্দিষ্ট বস্তুর সাথে ডেটাকে মেশিন দ্বারা স্বীকৃত করে যাতে ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়া যায়। টেক্সচুয়াল, ইমেজ, স্ক্যান, ইত্যাদির মধ্যে ট্যাগিং, ট্রান্সক্রিপিং বা প্রসেসিং অবজেক্ট অ্যালগরিদমগুলিকে লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যাখ্যা করতে সক্ষম করে এবং মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই বাস্তব ব্যবসার মামলাগুলি নিজে থেকে সমাধান করার জন্য প্রশিক্ষিত হয়।

মেশিন লার্নিংয়ে (তত্ত্বাবধানে বা তত্ত্বাবধানে থাকা উভয়ই), লেবেলযুক্ত বা টীকাযুক্ত ডেটা ট্যাগিং, ট্রান্সক্রিবিং বা প্রসেসিং বৈশিষ্ট্যগুলি যা আপনি চান আপনার মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বুঝতে এবং চিনতে যাতে বাস্তব বিশ্বের চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করা যায়।

ডেটা টীকাকার এমন একজন ব্যক্তি যিনি ডেটা সমৃদ্ধ করার জন্য অক্লান্ত পরিশ্রম করেন যাতে এটি মেশিনের দ্বারা স্বীকৃত হয়। এতে নিম্নলিখিত এক বা সমস্ত পদক্ষেপ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে (হাতে ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং প্রয়োজনীয়তা সাপেক্ষে): ডেটা ক্লিনিং, ডেটা ট্রান্সক্রিবিং, ডেটা লেবেলিং বা ডেটা টীকা, QA ইত্যাদি।

এআই মডেলগুলির প্যাটার্ন সনাক্তকরণ এবং শ্রেণিবিন্যাস, সনাক্তকরণ বা ভবিষ্যদ্বাণীর মতো কাজ সম্পাদনের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটা প্রয়োজন। ডেটা অ্যানোটেশন নিশ্চিত করে যে মডেলগুলি উচ্চ-মানের, কাঠামোগত ডেটার উপর প্রশিক্ষিত, যা আরও ভাল নির্ভুলতা, কর্মক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্যতার দিকে পরিচালিত করে।

  • আপনার দল বা বিক্রেতাকে স্পষ্ট টীকা নির্দেশিকা প্রদান করুন।
  • মান নিশ্চিতকরণ (QA) প্রক্রিয়া ব্যবহার করুন, যেমন অন্ধ পর্যালোচনা বা ঐক্যমত্য মডেল।
  • অসঙ্গতি এবং ত্রুটি চিহ্নিত করতে AI টুল ব্যবহার করুন।
  • তথ্যের নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে নিয়মিত অডিট এবং নমুনা পরীক্ষা করুন।

ম্যানুয়াল টীকা: মানব টীকাকার দ্বারা সম্পন্ন, উচ্চ নির্ভুলতা নিশ্চিত করে কিন্তু উল্লেখযোগ্য সময় এবং খরচ প্রয়োজন।

স্বয়ংক্রিয় টীকা: লেবেলিংয়ের জন্য AI মডেল ব্যবহার করে, গতি এবং স্কেলেবিলিটি প্রদান করে। তবে, জটিল কাজের জন্য মানুষের পর্যালোচনার প্রয়োজন হতে পারে।

একটি আধা-স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি (মানব-ইন-দ্য-লুপ) দক্ষতা এবং নির্ভুলতার জন্য উভয় পদ্ধতিকে একত্রিত করে।

প্রি-লেবেলযুক্ত ডেটাসেটগুলি হল রেডিমেড ডেটাসেট যার মধ্যে টীকা রয়েছে, যা প্রায়শই সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে পাওয়া যায়। এগুলি সময় এবং শ্রম সাশ্রয় করতে পারে তবে নির্দিষ্ট প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য কাস্টমাইজেশনের প্রয়োজন হতে পারে।

তত্ত্বাবধানে থাকা শিক্ষায়, প্রশিক্ষণ মডেলের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার জন্য সাধারণত টীকাকরণের প্রয়োজন হয় না, যেখানে আধা-তত্ত্বাবধানে থাকা শিক্ষায় লেবেলযুক্ত এবং লেবেলবিহীন ডেটার মিশ্রণ ব্যবহার করা হয়।

ডেটা প্রি-লেবেল করার জন্য জেনারেটিভ এআই ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে, অন্যদিকে মানব বিশেষজ্ঞরা টীকাগুলি পরিমার্জন এবং যাচাই করে, প্রক্রিয়াটিকে দ্রুত এবং আরও সাশ্রয়ী করে তোলে।

সংবেদনশীল ডেটা টীকা করার জন্য গোপনীয়তা বিধিমালার কঠোরভাবে মেনে চলা, শক্তিশালী ডেটা সুরক্ষা এবং লেবেলযুক্ত ডেটাসেটে পক্ষপাত কমানোর ব্যবস্থা প্রয়োজন।

বাজেট নির্ভর করে আপনার কতটা ডেটা লেবেল করা দরকার, কাজের জটিলতা, ডেটার ধরণ (টেক্সট, ছবি, ভিডিও) এবং আপনি ইন-হাউস নাকি আউটসোর্সড টিম ব্যবহার করেন তার উপর। AI টুল ব্যবহার খরচ কমাতে পারে। এই বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে দাম ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হবে বলে আশা করা যায়।

খরচের মধ্যে ডেটা সুরক্ষা, টীকা ত্রুটি সংশোধন, টীকাকারদের প্রশিক্ষণ এবং বড় প্রকল্প পরিচালনা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

এটি আপনার প্রকল্পের লক্ষ্য এবং মডেল জটিলতার উপর নির্ভর করে। একটি ছোট লেবেলযুক্ত সেট দিয়ে শুরু করুন, আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন, তারপর নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য প্রয়োজন অনুসারে আরও ডেটা যোগ করুন। আরও জটিল কাজের জন্য সাধারণত আরও ডেটার প্রয়োজন হয়।