ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং

দ্য আলটিমেট বায়ারস গাইড 2023

তাই আপনি একটি নতুন এআই/এমএল উদ্যোগ শুরু করতে চান এবং এখন আপনি দ্রুত উপলব্ধি করছেন যে শুধুমাত্র উচ্চ-মানের সন্ধান করা নয় প্রশিক্ষণ তথ্য কিন্তু ডেটা টীকা আপনার প্রকল্পের জন্য চ্যালেঞ্জিং দিকগুলির মধ্যে কয়েকটি হবে। আপনার AI এবং ML মডেলগুলির আউটপুট শুধুমাত্র সেই ডেটার মতোই ভাল যা আপনি এটিকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করেন - তাই ডেটা একত্রিতকরণের ক্ষেত্রে আপনি যে নির্ভুলতা প্রয়োগ করেন এবং সেই ডেটার ট্যাগিং এবং সনাক্তকরণ গুরুত্বপূর্ণ!

ব্যবসায়িক AI এবং মেশিনের জন্য সর্বোত্তম ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং পরিষেবাগুলি পেতে আপনি কোথায় যান৷
শেখার প্রকল্প?

এটি এমন একটি প্রশ্ন যা আপনার মতো প্রতিটি নির্বাহী এবং ব্যবসায়ী নেতাকে বিবেচনা করতে হবে যখন তারা তাদের বিকাশ করবে
তাদের প্রতিটি এআই/এমএল উদ্যোগের জন্য রোডম্যাপ এবং টাইমলাইন।

ডেটা টিকা
ডেটা টীকা / লেবেল ক্রেতাদের নির্দেশিকা পড়ুন, বা একটি PDF সংস্করণ ডাউনলোড করুন

ভূমিকা

এই নির্দেশিকাটি সেই সব ক্রেতা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জন্য অত্যন্ত সহায়ক হবে যারা নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং অন্যান্য ধরনের AI এবং ML অপারেশন উভয়ের জন্য ডেটা সোর্সিং এবং ডেটা বাস্তবায়নের বাদাম এবং বোল্টগুলির দিকে তাদের চিন্তাভাবনা করতে শুরু করেছে৷

ডেটা টিকা

এই নিবন্ধটি প্রক্রিয়াটি কী, কেন এটি অনিবার্য, গুরুত্বপূর্ণ সে সম্পর্কে আলোকপাত করার জন্য সম্পূর্ণরূপে উত্সর্গীকৃত
তথ্য টীকা টুল এবং আরও অনেক কিছুর কাছে যাওয়ার সময় কোম্পানিগুলিকে বিবেচনা করা উচিত। সুতরাং, যদি আপনি একটি ব্যবসার মালিক হন, তাহলে আলোকিত হওয়ার জন্য প্রস্তুত হোন কারণ এই নির্দেশিকাটি আপনাকে ডেটা টীকা সম্পর্কে যা জানতে হবে তার সব কিছুর মধ্য দিয়ে চলে যাবে।

চলুন শুরু করা যাক।

আপনি যারা নিবন্ধটি স্কিম করছেন তাদের জন্য, এখানে কিছু দ্রুত নেওয়ার উপায় রয়েছে যা আপনি গাইডে পাবেন:

  • ডেটা টীকা কি তা বুঝুন
  • বিভিন্ন ধরণের ডেটা টীকা প্রক্রিয়া জানুন
  • ডেটা টীকা প্রক্রিয়া বাস্তবায়নের সুবিধাগুলি জানুন
  • আপনার ইন-হাউস ডেটা লেবেলিংয়ের জন্য যাওয়া উচিত নাকি সেগুলি আউটসোর্স করা উচিত সে সম্পর্কে স্পষ্টতা পান
  • সঠিক ডেটা টীকা নির্বাচন করার অন্তর্দৃষ্টিও

এই গাইড কার জন্য?

এই বিস্তৃত গাইড এর জন্য:

  • আপনি সমস্ত উদ্যোক্তা এবং একাকী যারা নিয়মিত বিপুল পরিমাণ ডেটা ক্রাঞ্চ করছেন
  • এআই এবং মেশিন লার্নিং বা পেশাদার যারা প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশান কৌশলগুলির সাথে শুরু করছেন৷
  • প্রজেক্ট ম্যানেজার যারা তাদের AI মডিউল বা AI-চালিত পণ্যগুলির জন্য দ্রুত সময়ের মধ্যে বাজার বাস্তবায়ন করতে চান
  • এবং প্রযুক্তি উত্সাহীরা যারা AI প্রক্রিয়াগুলির সাথে জড়িত স্তরগুলির বিশদ বিবরণে যেতে পছন্দ করেন৷
ডেটা টিকা

মেশিন লার্নিং কী?

আমরা কিভাবে ডেটা টীকা বা সম্পর্কে কথা বলেছি ডেটা লেবেলিং মেশিন লার্নিং সমর্থন করে এবং এতে ট্যাগিং বা শনাক্তকরণ উপাদান থাকে। কিন্তু ডিপ লার্নিং এবং মেশিন লার্নিং নিজেই: মেশিন লার্নিংয়ের মূল ভিত্তি হল কম্পিউটার সিস্টেম এবং প্রোগ্রামগুলি তাদের আউটপুটগুলিকে এমনভাবে উন্নত করতে পারে যা মানুষের জ্ঞানীয় প্রক্রিয়াগুলির সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ, সরাসরি মানুষের সাহায্য বা হস্তক্ষেপ ছাড়াই, আমাদের অন্তর্দৃষ্টি দিতে। অন্য কথায়, তারা স্ব-শিক্ষার যন্ত্রে পরিণত হয় যা অনেকটা মানুষের মতো, আরও অনুশীলনের মাধ্যমে তাদের কাজে আরও ভাল হয়ে ওঠে। এই "অভ্যাস" আরও (এবং আরও ভাল) প্রশিক্ষণ ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার মাধ্যমে অর্জন করা হয়।

ডেটা টিকা

মেশিন লার্নিংয়ের মূল ধারণাগুলির মধ্যে একটি হল নিউরাল নেটওয়ার্ক, যেখানে পৃথক ডিজিটাল নিউরনগুলিকে স্তরে স্তরে ম্যাপ করা হয়। নিউরাল নেটওয়ার্ক ফলাফল পেতে এই স্তরগুলির মাধ্যমে সংকেত পাঠায়, অনেকটা প্রকৃত মানুষের মস্তিষ্কের কাজের মতো।

ক্ষেত্রের ক্ষেত্রে এটি দেখতে কেমন তা কেস-বাই-কেস ভিত্তিতে আলাদা, তবে মৌলিক উপাদানগুলি প্রযোজ্য। এর মধ্যে একটি হল লেবেলযুক্ত এবং তত্ত্বাবধানে শিক্ষার প্রয়োজন।

এই লেবেলযুক্ত ডেটা সাধারণত প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেটের আকারে আসে যা ভবিষ্যতের ডেটা ইনপুট যুক্ত হওয়ার সাথে সাথে ভবিষ্যতের ফলাফলের দিকে মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামকে অভিমুখী করবে। অন্য কথায়, যখন আপনার একটি ভাল পরীক্ষা এবং প্রশিক্ষণ ডেটা সেটআপ থাকে, তখন মেশিনটি আরও ভাল এবং আরও দক্ষ উপায়ে নতুন আগত উত্পাদন ডেটা ব্যাখ্যা করতে এবং বাছাই করতে সক্ষম হয়।

সেই অর্থে, এই মেশিন লার্নিংকে অপ্টিমাইজ করা হল গুণমানের জন্য একটি অনুসন্ধান এবং "মান শেখার সমস্যা" সমাধান করার একটি উপায় - সমস্যা হল কীভাবে মেশিনগুলি নিজেরাই চিন্তা করা শিখতে পারে এবং যতটা সম্ভব কম মানুষের সহায়তায় ফলাফলকে অগ্রাধিকার দিতে পারে।

সেরা বর্তমান প্রোগ্রামগুলি বিকাশের ক্ষেত্রে, কার্যকর AI/ML বাস্তবায়নের চাবিকাঠি হল "পরিষ্কার" লেবেলযুক্ত ডেটা। পরীক্ষা এবং প্রশিক্ষণ ডেটা সেট যা ভালভাবে ডিজাইন করা এবং টীকা করা ফলাফলগুলিকে সমর্থন করে যা ইঞ্জিনিয়ারদের সফল এমএল থেকে প্রয়োজন।

ডেটা লেবেলিং কি? সবকিছুই একজন শিক্ষানবিসের জানা দরকার

ডেটা টীকা কি?

যেমন আমরা আগে উল্লেখ করেছি, উৎপন্ন ডেটার প্রায় 95% অসংগঠিত। সহজ কথায়, অসংগঠিত ডেটা সব জায়গায় থাকতে পারে এবং সঠিকভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় না। আপনি যদি একটি AI মডেল তৈরি করেন, তাহলে আপনাকে একটি অ্যালগরিদমে তথ্য প্রদান করতে হবে যাতে এটি প্রক্রিয়াকরণ এবং আউটপুট এবং অনুমানগুলি সরবরাহ করতে পারে।

ডেটা টিকাএই প্রক্রিয়াটি তখনই ঘটতে পারে যখন অ্যালগরিদম এটিকে ফিড করা ডেটা বুঝতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করে।

এবং ডেটা অ্যাট্রিবিউট, ট্যাগিং বা লেবেল করার এই প্রক্রিয়াটিকে ডেটা টীকা বলা হয়। সংক্ষিপ্তভাবে বলতে গেলে, ডেটা লেবেলিং এবং ডেটা টীকা হল একটি ডেটাসেটে প্রাসঙ্গিক তথ্য/মেটাডেটা লেবেল বা ট্যাগ করার বিষয়ে যা মেশিনগুলিকে বুঝতে দেয়। ডেটাসেট যেকোনো আকারে হতে পারে যেমন, ছবি, একটি অডিও ফাইল, ভিডিও ফুটেজ, এমনকি পাঠ্য। যখন আমরা ডেটাতে উপাদানগুলিকে লেবেল করি, তখন এমএল মডেলগুলি সঠিকভাবে বুঝতে পারে যে তারা কী প্রক্রিয়া করতে চলেছে এবং সেই তথ্যগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নতুন তথ্য প্রক্রিয়া করার জন্য রাখে যা সময়োপযোগী সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য বিদ্যমান জ্ঞানের উপর নির্মিত।

ডেটা টীকা দিয়ে, একটি AI মডেল জানতে পারবে যে ডেটা এটি গ্রহণ করে তা অডিও, ভিডিও, পাঠ্য, গ্রাফিক্স বা ফর্ম্যাটের মিশ্রণ। এর কার্যকারিতা এবং নির্ধারিত পরামিতিগুলির উপর নির্ভর করে, মডেলটি তারপরে ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করবে এবং এর কাজগুলি সম্পাদনের সাথে এগিয়ে যাবে।

ডেটা টীকা অনিবার্য কারণ এআই এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রয়োজনীয় আউটপুট প্রদানে আরও দক্ষ এবং কার্যকর হওয়ার জন্য ধারাবাহিকভাবে প্রশিক্ষিত করতে হবে। তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, প্রক্রিয়াটি আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে কারণ মডেলকে যত বেশি টীকাযুক্ত ডেটা দেওয়া হয়, তত তাড়াতাড়ি এটি স্বায়ত্তশাসিতভাবে শেখার জন্য নিজেকে প্রশিক্ষিত করে।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি সম্পর্কে কথা বলতে হয়, যা সম্পূর্ণরূপে তার বিভিন্ন প্রযুক্তি উপাদান থেকে উত্পন্ন ডেটার উপর নির্ভর করে যেমন কম্পিউটার ভিশন, এনএলপি (প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ), সেন্সর এবং আরও অনেক কিছু, ডেটা টীকা যা অ্যালগরিদমগুলিকে প্রতি সেকেন্ডে সুনির্দিষ্ট ড্রাইভিং সিদ্ধান্ত নিতে চাপ দেয়৷ প্রক্রিয়াটির অনুপস্থিতিতে, একটি মডেল বুঝতে পারবে না যে একটি কাছে আসা বাধাটি অন্য একটি গাড়ি, একটি পথচারী, একটি প্রাণী, বা একটি রাস্তার বাধা। এটি শুধুমাত্র একটি অবাঞ্ছিত পরিণতি এবং এআই মডেলের ব্যর্থতার পরিণতি ঘটায়।

যখন ডেটা টীকা প্রয়োগ করা হয়, তখন আপনার মডেলগুলি সঠিকভাবে প্রশিক্ষিত হয়। সুতরাং, আপনি চ্যাটবট, স্পিচ রিকগনিশন, অটোমেশন বা অন্যান্য প্রক্রিয়ার জন্য মডেলটি স্থাপন করুন না কেন, আপনি সর্বোত্তম ফলাফল এবং একটি নির্বোধ মডেল পাবেন।

কেন ডেটা টীকা প্রয়োজন?

আমরা একটি সত্যের জন্য জানি যে কম্পিউটারগুলি চূড়ান্ত ফলাফল প্রদান করতে সক্ষম যা কেবল সুনির্দিষ্ট নয় তবে প্রাসঙ্গিক এবং সময়োপযোগীও। যাইহোক, কিভাবে একটি মেশিন এত দক্ষতার সাথে বিতরণ করতে শেখে?


এই সব কারণ ডেটা টীকা. যখন একটি মেশিন লার্নিং মডিউল এখনও বিকাশের অধীনে থাকে, তখন তাদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার এবং বস্তু বা উপাদানগুলি সনাক্ত করতে আরও ভাল করার জন্য এআই প্রশিক্ষণের ডেটার পর ভলিউম দেওয়া হয়।

এটি শুধুমাত্র ডেটা টীকা প্রক্রিয়ার মাধ্যমে যে মডিউলগুলি একটি বিড়াল এবং একটি কুকুর, একটি বিশেষ্য এবং একটি বিশেষণ, বা একটি ফুটপাথ থেকে একটি রাস্তার মধ্যে পার্থক্য করতে পারে৷ ডেটা টীকা ব্যতীত, প্রতিটি চিত্র মেশিনের জন্য একই হবে কারণ তাদের কাছে বিশ্বের কোনও কিছু সম্পর্কে অন্তর্নিহিত তথ্য বা জ্ঞান নেই।

সিস্টেমগুলিকে সঠিক ফলাফল প্রদান করতে, কম্পিউটার দৃষ্টি এবং বক্তৃতা, স্বীকৃতি মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য উপাদানগুলি সনাক্ত করতে মডিউলগুলিকে সহায়তা করার জন্য ডেটা টীকা প্রয়োজন৷ যেকোন মডেল বা সিস্টেমে একটি মেশিন-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার সিস্টেম রয়েছে, সিদ্ধান্তগুলি সঠিক এবং প্রাসঙ্গিক তা নিশ্চিত করার জন্য ডেটা টীকা প্রয়োজন।

ডেটা টীকা VS ডেটা লেবেলিং

ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিংয়ের মধ্যে একটি খুব পাতলা লাইন পার্থক্য রয়েছে, স্টাইল এবং সামগ্রী ট্যাগিংয়ের ধরন ব্যতীত যা ব্যবহৃত হয়। তাই প্রায়শই এগুলি এআই মডেল এবং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়ার উপর নির্ভর করে এমএল প্রশিক্ষণ ডেটা সেট তৈরি করতে বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহার করা হয়েছে।

ডেটা টিকাডেটা লেবেলিং
ডেটা টীকা হল এমন একটি কৌশল যার মাধ্যমে আমরা ডেটা লেবেল করি যাতে বস্তুগুলিকে মেশিন দ্বারা স্বীকৃত করা যায়ডেটা লেবেলিং হল বিভিন্ন ডেটাতে আরও তথ্য/মেটাডেটা যোগ করা
প্রকারগুলি (টেক্সট, অডিও, ইমেজ এবং ভিডিও) যাতে এমএল মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়
ML মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য টীকাযুক্ত ডেটা প্রাথমিক প্রয়োজনলেবেল করা হল ডেটাসেটে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করা
টীকা প্রাসঙ্গিক ডেটা সনাক্ত করতে সাহায্য করেঅ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য লেবেলিং প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে

ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিংয়ের উত্থান

ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিংয়ের ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যাখ্যা করার সবচেয়ে সহজ উপায় হল প্রথমে তত্ত্বাবধান করা এবং তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং নিয়ে আলোচনা করা।

সাধারণভাবে বলতে গেলে, ইন তত্ত্বাবধানে মেশিন লার্নিং, মানুষ "লেবেলযুক্ত ডেটা" প্রদান করছে যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে একটি প্রধান সূচনা দেয়; কিছু করতে হবে মানুষ শ্যাপক্লাউডের মতো বিভিন্ন টুল বা প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে ডেটা ইউনিটগুলিকে ট্যাগ করেছে যাতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা কিছু কাজ করতে হবে তা প্রয়োগ করতে পারে, ইতিমধ্যেই এটি যে ডেটার সম্মুখীন হচ্ছে সে সম্পর্কে কিছু জেনে।

বিপরীতে, তত্ত্বাবধানহীন ডেটা শিক্ষা এমন প্রোগ্রামগুলি জড়িত যেখানে মেশিনগুলিকে নিজেরাই কমবেশি ডেটা পয়েন্ট সনাক্ত করতে হয়।

এটি বোঝার জন্য একটি অতি সরলীকৃত উপায় ব্যবহার করে একটি 'ফলের ঝুড়ি' উদাহরণ ব্যবহার করা হচ্ছে। ধরুন আপনার একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে আপেল, কলা এবং আঙ্গুরকে যৌক্তিক ফলাফলে সাজানোর লক্ষ্য রয়েছে।

ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং

লেবেলযুক্ত ডেটা সহ, ফলাফলগুলি যেগুলি ইতিমধ্যেই আপেল, কলা এবং আঙ্গুর হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছে, সমস্ত প্রোগ্রামটিকে এই লেবেলযুক্ত পরীক্ষার আইটেমগুলির মধ্যে পার্থক্য করতে হবে ফলাফলগুলিকে সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে৷

যাইহোক, তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিংয়ের সাথে - যেখানে ডেটা লেবেলিং উপস্থিত নেই - মেশিনটিকে তাদের চাক্ষুষ মানদণ্ডের মাধ্যমে আপেল, আঙ্গুর এবং কলা সনাক্ত করতে হবে - উদাহরণস্বরূপ, হলুদ, লম্বা বস্তু বা সবুজ, গুচ্ছ বস্তু থেকে লাল, গোলাকার বস্তু বাছাই করা।

তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার প্রধান ত্রুটি হল অ্যালগরিদম হল, অনেকগুলি মূল উপায়ে, অন্ধ কাজ করা। হ্যাঁ, এটি ফলাফল তৈরি করতে পারে - তবে শুধুমাত্র আরও শক্তিশালী অ্যালগরিদম বিকাশ এবং প্রযুক্তিগত সংস্থানগুলির সাথে। এর সমস্ত মানে আরও উন্নয়ন ডলার এবং অগ্রিম সংস্থান - অনিশ্চয়তার আরও বৃহত্তর স্তর যোগ করা। এই কারণেই তত্ত্বাবধানে শেখার মডেল, এবং তাদের সাথে আসা ডেটা টীকা এবং লেবেলিং যেকোন ধরণের ML প্রকল্প তৈরিতে এত মূল্যবান। প্রায়শই, তত্ত্বাবধানে শেখার প্রকল্পগুলি কম অগ্রিম উন্নয়ন খরচ এবং অনেক বেশি নির্ভুলতার সাথে আসে।

এই প্রেক্ষাপটে, কীভাবে ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং নাটকীয়ভাবে একটি AI বা ML প্রোগ্রামের সক্ষমতা বাড়াতে পারে এবং একই সময়ে বাজারের সময় এবং মালিকানার মোট খরচ কমিয়ে দেয় তা দেখা সহজ।

এখন যেহেতু আমরা প্রতিষ্ঠিত করেছি যে এই ধরণের গবেষণা অ্যাপ্লিকেশন এবং বাস্তবায়ন উভয়ই গুরুত্বপূর্ণ এবং চাহিদা রয়েছে আসুন খেলোয়াড়দের দিকে তাকাই।

আবার, এটি লোকেদের সাথে শুরু হয় যে এই নির্দেশিকাটি সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে - ক্রেতা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী যারা কৌশলবিদ বা সংস্থার AI পরিকল্পনার নির্মাতা হিসাবে কাজ করে। এটি তারপরে ডেটা বিজ্ঞানী এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের কাছে প্রসারিত হয় যারা সরাসরি অ্যালগরিদম এবং ডেটার সাথে কাজ করবে এবং কিছু ক্ষেত্রে AI/ML সিস্টেমের আউটপুট পর্যবেক্ষণ ও নিয়ন্ত্রণ করবে। এখানেই "হিউম্যান ইন দ্য লুপের" গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করা হয়।

হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ (HITL) এআই অপারেশনে মানুষের তত্ত্বাবধানের গুরুত্ব বোঝানোর একটি সাধারণ উপায়। এই ধারণাটি বেশ কয়েকটি ফ্রন্টে ডেটা লেবেলিংয়ের জন্য খুব প্রাসঙ্গিক - প্রথমত, ডেটা লেবেলিং নিজেই HITL-এর বাস্তবায়ন হিসাবে দেখা যেতে পারে।

একটি ডেটা লেবেলিং/টীকা টুল কি?

ডেটা লেবেলিং/টীকা টুল সহজ কথায়, এটি একটি প্ল্যাটফর্ম বা একটি পোর্টাল যা বিশেষজ্ঞ এবং বিশেষজ্ঞদের সমস্ত ধরণের ডেটাসেটকে টীকা, ট্যাগ বা লেবেল করতে দেয়৷ এটি কাঁচা ডেটা এবং আপনার মেশিন লার্নিং মডিউলগুলি শেষ পর্যন্ত মন্থন করবে এমন ফলাফলগুলির মধ্যে একটি সেতু বা একটি মাধ্যম।

একটি ডেটা লেবেলিং টুল হল একটি অন-প্রিম, বা ক্লাউড-ভিত্তিক সমাধান যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণ ডেটা টীকা করে। যদিও অনেক কোম্পানি জটিল টীকা করার জন্য বহিরাগত বিক্রেতার উপর নির্ভর করে, কিছু সংস্থার এখনও তাদের নিজস্ব টুল রয়েছে যা হয় কাস্টম-বিল্ট বা বাজারে উপলব্ধ ফ্রিওয়্যার বা ওপেনসোর্স টুলের উপর ভিত্তি করে। এই জাতীয় সরঞ্জামগুলি সাধারণত নির্দিষ্ট ডেটা প্রকারগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয় যেমন, চিত্র, ভিডিও, পাঠ্য, অডিও ইত্যাদি৷ এই সরঞ্জামগুলি চিত্রগুলি লেবেল করার জন্য ডেটা টীকাকারের জন্য বাউন্ডিং বাক্স বা বহুভুজের মতো বৈশিষ্ট্য বা বিকল্পগুলি অফার করে৷ তারা কেবল বিকল্পটি নির্বাচন করতে পারে এবং তাদের নির্দিষ্ট কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে।

ডেটা শ্রমের মূল চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠুন

বিকাশ বা অর্জনের ক্ষেত্রে মূল্যায়ন করার জন্য বেশ কয়েকটি মূল চ্যালেঞ্জ রয়েছে ডেটা টীকা এবং লেবেল পরিষেবা যা আপনার মেশিন লার্নিং (ML) মডেলের সর্বোচ্চ মানের আউটপুট অফার করবে।

আপনি যে ডেটা লেবেল করছেন (যেমন টেক্সট ডকুমেন্ট, অডিও ফাইল, ছবি বা ভিডিও) তার সঠিক বিশ্লেষণ আনার সাথে কিছু চ্যালেঞ্জ করতে হবে। সমস্ত ক্ষেত্রে, সর্বোত্তম সমাধানগুলি নির্দিষ্ট, লক্ষ্যযুক্ত ব্যাখ্যা, লেবেলিং এবং ট্রান্সক্রিপশনের সাথে আসতে সক্ষম হবে।

এখানে অ্যালগরিদমগুলিকে পেশীবহুল হতে হবে এবং হাতে থাকা টাস্কের জন্য লক্ষ্য রাখতে হবে৷ তবে এটি আরও ভাল এনএলপি ডেটা লেবেলিং পরিষেবাগুলি বিকাশে আরও কিছু প্রযুক্তিগত বিবেচনার ভিত্তি।

একটি বিস্তৃত স্তরে, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সর্বোত্তম ডেটা লেবেল মানুষের অংশগ্রহণের গুণমান সম্পর্কে আরও অনেক কিছু। এটি কর্মপ্রবাহ ব্যবস্থাপনা এবং সমস্ত ধরণের মানব কর্মীদের জন্য অন-বোর্ডিং- এবং সঠিক ব্যক্তি যে যোগ্য এবং সঠিক কাজ করছে তা নিশ্চিত করা।

একটি নির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে সঠিক প্রতিভা এবং সঠিক প্রতিনিধি দল পাওয়ার ক্ষেত্রে একটি চ্যালেঞ্জ রয়েছে, কারণ আমরা পরে কথা বলব।

এআই/এমএল বাস্তবায়নের জন্য কার্যকর ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং সমর্থনের জন্য এই দুটি মূল মৌলিক মানগুলিকে কার্যকর করতে হবে।

ডেটা শ্রম

ডেটা টীকা প্রকার

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.

চিত্র টিকা

চিত্র টিকা

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।

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।

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।

পাঠ্য টীকা

পাঠ্য 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।

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।

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।

ডেটা লেবেলিং এবং ডেটা টীকা প্রক্রিয়ার 3 মূল ধাপ 

কখনও কখনও এটি একটি জটিল ডেটা টীকা এবং লেবেলিং প্রকল্পে সঞ্চালিত স্টেজিং প্রক্রিয়া সম্পর্কে কথা বলা দরকারী হতে পারে।

সার্জারির প্রথম পর্যায়ে অধিগ্রহণ হয়। এখানে কোম্পানীগুলি ডেটা সংগ্রহ করে এবং একত্রিত করে। এই পর্বে সাধারণত বিষয়গত দক্ষতার উৎস হতে হয়, হয় মানব অপারেটরদের কাছ থেকে বা ডেটা লাইসেন্সিং চুক্তির মাধ্যমে।

সার্জারির দ্বিতীয় এবং প্রক্রিয়ার কেন্দ্রীয় ধাপে প্রকৃত লেবেলিং এবং টীকা জড়িত।

এই পদক্ষেপটি হল যেখানে NER, অনুভূতি এবং অভিপ্রায় বিশ্লেষণ করা হবে যেমনটি আমরা আগে বইতে বলেছি।

এগুলি হল সঠিকভাবে ট্যাগিং এবং লেবেলিং ডেটার নাট এবং বোল্ট যা মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলিতে ব্যবহার করা হবে যা তাদের জন্য নির্ধারিত লক্ষ্য এবং উদ্দেশ্যগুলিতে সফল হয়।

ডেটা পর্যাপ্তভাবে ট্যাগ, লেবেল বা টীকা করার পরে, ডেটা পাঠানো হয় তৃতীয় এবং চূড়ান্ত পর্যায় প্রক্রিয়াটির, যা স্থাপনা বা উৎপাদন।

ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং প্রকল্পের তিনটি মূল ধাপ

আবেদন পর্ব সম্পর্কে একটি জিনিস মনে রাখতে হবে তা হল সম্মতির প্রয়োজন। এটি সেই পর্যায় যেখানে গোপনীয়তা সমস্যাগুলি সমস্যাযুক্ত হতে পারে। এটি HIPAA বা GDPR বা অন্যান্য স্থানীয় বা ফেডারেল নির্দেশিকা যাই হোক না কেন, খেলায় থাকা ডেটা এমন ডেটা হতে পারে যা সংবেদনশীল এবং নিয়ন্ত্রণ করা আবশ্যক৷

এই সমস্ত কারণের দিকে মনোযোগ দিয়ে, তিন-পদক্ষেপের প্রক্রিয়াটি ব্যবসায়িক স্টেকহোল্ডারদের জন্য ফলাফল বিকাশে অনন্যভাবে কার্যকর হতে পারে।

ডেটা টীকা প্রক্রিয়া

ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং প্রকল্পের তিনটি মূল ধাপ

ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং টুলের বৈশিষ্ট্য

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 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

একবার আপনার ডেটাসেটগুলির ইনপুট হয়ে গেলে, পরবর্তীতে সেগুলিকে ব্যবহারযোগ্য ফাইল হিসাবে রপ্তানি করা হচ্ছে। আপনি যে টুলটি ব্যবহার করেন তা আপনাকে আপনার ডেটাসেটগুলিকে আপনার নির্দিষ্ট করা বিন্যাসে সংরক্ষণ করতে দেয় যাতে আপনি সেগুলিকে আপনার ML মডেলগুলিতে খাওয়াতে পারেন।

টীকা কৌশল

এই জন্য একটি ডেটা টীকা টুল নির্মিত বা ডিজাইন করা হয় কি. একটি কঠিন টুল আপনাকে সব ধরনের ডেটাসেটের জন্য টীকা কৌশলের একটি পরিসীমা 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, কিউবয়েড, ইন্টারপোলেশন, সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ, বক্তব্যের অংশ, কোরফারেন্স সমাধান এবং আরও অনেক কিছু ব্যবহার করার বিকল্প থাকা উচিত।

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, 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 সুবিধাগুলি বিশ্লেষণ করা

যখন একটি প্রক্রিয়া এত বিস্তৃত এবং সংজ্ঞায়িত হয়, তখন সেখানে একটি নির্দিষ্ট সুবিধা থাকতে হবে যা ব্যবহারকারী বা পেশাদাররা অনুভব করতে পারেন। ডেটা টীকা AI এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির জন্য প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটিকে অপ্টিমাইজ করে তা ছাড়াও, এটি বিভিন্ন সুবিধাও সরবরাহ করে। চলুন তারা কি অন্বেষণ করা যাক.
ডেটা অ্যানোটেশনের সুবিধাগুলি বিশ্লেষণ করা

আরও নিমজ্জিত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা

AI মডেলগুলির উদ্দেশ্য হল ব্যবহারকারীদের চূড়ান্ত অভিজ্ঞতা প্রদান করা এবং তাদের জীবনকে সহজ করা। চ্যাটবট, অটোমেশন, সার্চ ইঞ্জিন এবং আরও অনেক কিছুর মত ধারণা একই উদ্দেশ্য নিয়ে তৈরি হয়েছে। ডেটা টীকা সহ, ব্যবহারকারীরা একটি নিরবচ্ছিন্ন অনলাইন অভিজ্ঞতা পান যেখানে তাদের দ্বন্দ্বগুলি সমাধান করা হয়, অনুসন্ধানের প্রশ্নগুলি প্রাসঙ্গিক ফলাফলের সাথে পূরণ করা হয় এবং কমান্ড এবং কাজগুলি সহজে কার্যকর করা হয়।

তারা টুরিং টেস্ট ক্র্যাকেবল করে

অ্যালান টুরিং চিন্তা যন্ত্রের জন্য টিউরিং টেস্টের প্রস্তাব করেছিলেন। যখন একটি সিস্টেম পরীক্ষায় ফাটল ধরে, তখন এটিকে মানুষের মনের সাথে সমান বলে বলা হয়, যেখানে মেশিনের অপর পাশে থাকা ব্যক্তি বলতে সক্ষম হবে না যে তারা অন্য মানুষ বা একটি মেশিনের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করছে কিনা। ডেটা লেবেলিং কৌশলের কারণে আজ আমরা সবাই টুরিং টেস্ট ক্র্যাক করা থেকে এক ধাপ দূরে। চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারী সবই উচ্চতর টীকা মডেল দ্বারা চালিত যা মানুষের সাথে যে কথোপকথন করতে পারে তা নির্বিঘ্নে পুনরায় তৈরি করে। আপনি যদি লক্ষ্য করেন, সিরির মতো ভার্চুয়াল সহকারীরা কেবল স্মার্টই নয় বরং আরও অদ্ভুত হয়ে উঠেছে।

তারা ফলাফল আরও কার্যকরী করে তোলে

এআই মডেলের প্রভাব তারা যে ফলাফল প্রদান করে তার দক্ষতা থেকে বোঝা যায়। যখন ডেটা নিখুঁতভাবে টীকা এবং ট্যাগ করা হয়, তখন এআই মডেলগুলি ভুল হতে পারে না এবং সহজভাবে আউটপুট তৈরি করবে যা সবচেয়ে কার্যকর এবং সুনির্দিষ্ট। প্রকৃতপক্ষে, তাদের এমন পরিমাণে প্রশিক্ষিত করা হবে যে তাদের ফলাফলগুলি অনন্য পরিস্থিতি এবং পরিস্থিতি অনুসারে পরিবর্তিত প্রতিক্রিয়াগুলির সাথে গতিশীল হবে।

একটি ডেটা অ্যানোটেশন টুল তৈরি করা বা না করা

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 করতে বা না করতে

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

কমপ্লায়েন্স 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 বিকল্পসম্পূর্ণ 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:

  • প্রথম মুভার্স সুবিধার জন্য দ্রুত সময়ে বাজারে
  • শিল্পের সর্বোত্তম অনুশীলনের সাথে সামঞ্জস্য রেখে প্রযুক্তিতে 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
  • প্ল্যাটফর্ম চলমান প্রয়োজনীয়তা সমর্থন করতে পারে এবং ভবিষ্যতে সমর্থন নিশ্চিত করে 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 টীকা টুল নির্বাচন করার সময় যে বিষয়গুলো বিবেচনা করতে হবে

আপনি যদি এটি পড়ে থাকেন তবে এই ধারণাগুলি উত্তেজনাপূর্ণ বলে মনে হয় এবং অবশ্যই করা থেকে বলা সহজ। তাহলে কীভাবে কেউ সেখানে ইতিমধ্যে বিদ্যমান ডেটা টীকা সরঞ্জামগুলির আধিক্যকে কাজে লাগাতে পারে? সুতরাং, জড়িত পরবর্তী পদক্ষেপটি সঠিক ডেটা টীকা টুল নির্বাচন করার সাথে সম্পর্কিত বিষয়গুলি বিবেচনা করা।

কয়েক বছর আগের মতন, বাজার আজ অনেক টন ডেটা টীকা টুলের সাথে বিকশিত হয়েছে। ব্যবসার কাছে তাদের স্বতন্ত্র চাহিদার উপর ভিত্তি করে একটি বেছে নেওয়ার আরও বিকল্প রয়েছে। কিন্তু প্রতিটি একক টুল এর নিজস্ব সুবিধা এবং অসুবিধাগুলির সাথে আসে। একটি বুদ্ধিমান সিদ্ধান্ত নিতে, বিষয়গত প্রয়োজনীয়তা ছাড়াও একটি উদ্দেশ্যমূলক পথ গ্রহণ করতে হবে।

চলুন এই প্রক্রিয়ায় আপনার বিবেচনা করা উচিত এমন কিছু গুরুত্বপূর্ণ কারণের দিকে তাকাই।

আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে সংজ্ঞায়িত করা

সঠিক ডেটা টীকা টুল নির্বাচন করতে, আপনাকে আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে সংজ্ঞায়িত করতে হবে। আপনার প্রয়োজনে পাঠ্য, চিত্র, ভিডিও, অডিও বা সমস্ত ডেটা প্রকারের মিশ্রণ জড়িত কিনা তা বুঝতে হবে। এখানে স্বতন্ত্র সরঞ্জাম রয়েছে যা আপনি কিনতে পারেন এবং সামগ্রিক সরঞ্জাম রয়েছে যা আপনাকে ডেটা সেটগুলিতে বিভিন্ন ক্রিয়া সম্পাদন করতে দেয়।

আজকের সরঞ্জামগুলি স্বজ্ঞাত এবং স্টোরেজ সুবিধা (নেটওয়ার্ক, স্থানীয় বা ক্লাউড), টীকা কৌশল (অডিও, চিত্র, 3D এবং আরও অনেক কিছু) এবং অন্যান্য দিকগুলির একটি হোস্টের ক্ষেত্রে আপনাকে বিকল্পগুলি অফার করে৷ আপনি আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে একটি টুল চয়ন করতে পারেন.

মান নিয়ন্ত্রণ মান স্থাপন

মান নিয়ন্ত্রণ মান স্থাপন আপনার এআই মডেলগুলির উদ্দেশ্য এবং কার্যকারিতা আপনার প্রতিষ্ঠিত মানের মানগুলির উপর নির্ভর করে বলে বিবেচনা করার জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। একটি নিরীক্ষার মতো, আপনাকে আপনার ফিড করা ডেটা এবং আপনার মডেলগুলিকে সঠিক উপায়ে এবং সঠিক উদ্দেশ্যে প্রশিক্ষিত করা হচ্ছে কিনা তা বোঝার জন্য প্রাপ্ত ফলাফলগুলির গুণমান পরীক্ষা করতে হবে। যাইহোক, প্রশ্ন হল আপনি কিভাবে মানের মান স্থাপন করতে চান?

বিভিন্ন ধরণের কাজের মতো, অনেক লোক ডেটা টীকা এবং ট্যাগিং করতে পারে তবে তারা এটি বিভিন্ন ডিগ্রির সাফল্যের সাথে করে। যখন আপনি একটি পরিষেবার জন্য জিজ্ঞাসা করেন, আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মান নিয়ন্ত্রণের স্তর যাচাই করেন না৷ যে কারণে ফলাফলের তারতম্য।

সুতরাং, আপনি কি একটি ঐক্যমত্য মডেল স্থাপন করতে চান, যেখানে টীকাকাররা গুণমানের বিষয়ে প্রতিক্রিয়া প্রদান করে এবং তাৎক্ষণিকভাবে সংশোধনমূলক ব্যবস্থা নেওয়া হয়? অথবা, আপনি কি ইউনিয়ন মডেলের চেয়ে নমুনা পর্যালোচনা, সোনার মান বা ছেদ পছন্দ করেন?

সর্বোত্তম কেনার পরিকল্পনা নিশ্চিত করবে যে কোনো চূড়ান্ত চুক্তিতে সম্মত হওয়ার আগে মান নির্ধারণ করে প্রথম থেকেই গুণমান নিয়ন্ত্রণ রয়েছে। এটি প্রতিষ্ঠা করার সময়, আপনার ত্রুটি মার্জিনগুলিকেও উপেক্ষা করা উচিত নয়। ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ সম্পূর্ণরূপে এড়ানো যায় না কারণ সিস্টেমগুলি 3% হারে ত্রুটি তৈরি করতে বাধ্য। এটি সামনে কাজ করে, তবে এটি মূল্যবান।

কে আপনার ডেটা টীকা করবে?

পরবর্তী প্রধান ফ্যাক্টর নির্ভর করে কে আপনার ডেটা টীকা করে। আপনি কি একটি ইন-হাউস টিম রাখতে চান বা আপনি এটিকে আউটসোর্স করতে চান? আপনি যদি আউটসোর্সিং করেন, তবে ডেটার সাথে সম্পর্কিত গোপনীয়তা এবং গোপনীয়তার উদ্বেগের কারণে আপনাকে বিবেচনা করতে হবে আইনিতা এবং সম্মতির ব্যবস্থা রয়েছে৷ এবং যদি আপনার একটি ইন-হাউস টিম থাকে তবে তারা একটি নতুন টুল শেখার ক্ষেত্রে কতটা দক্ষ? আপনার পণ্য বা পরিষেবার সাথে আপনার বাজারের সময় কি? ফলাফল অনুমোদন করার জন্য আপনার কি সঠিক মানের মেট্রিক্স এবং দল আছে?

বিক্রেতা বনাম. অংশীদার বিতর্ক

বিক্রেতা বনাম. অংশীদার বিতর্ক ডেটা টীকা একটি সহযোগী প্রক্রিয়া। এটি নির্ভরশীলতা এবং আন্তঃক্রিয়াশীলতার মতো জটিলতা জড়িত। এর মানে হল যে নির্দিষ্ট দলগুলি সর্বদা একে অপরের সাথে একসাথে কাজ করে এবং দলগুলির মধ্যে একটি আপনার বিক্রেতা হতে পারে। এই কারণেই আপনার নির্বাচিত বিক্রেতা বা অংশীদার ডেটা লেবেলিংয়ের জন্য যে টুলটি ব্যবহার করেন তার মতোই গুরুত্বপূর্ণ৷

এই ফ্যাক্টরের সাথে, আপনার ডেটা এবং উদ্দেশ্যগুলিকে গোপন রাখার ক্ষমতা, প্রতিক্রিয়া গ্রহণ করার এবং কাজ করার অভিপ্রায়, ডেটা রিকুইজিশনের ক্ষেত্রে সক্রিয় হওয়া, ক্রিয়াকলাপে নমনীয়তা এবং আরও অনেক কিছু বিক্রেতা বা অংশীদারের সাথে হাত মেলানোর আগে বিবেচনা করা উচিত। . আমরা নমনীয়তা অন্তর্ভুক্ত করেছি কারণ ডেটা টীকা প্রয়োজনীয়তা সবসময় রৈখিক বা স্থির হয় না। আপনি আপনার ব্যবসাকে আরও স্কেল করার সাথে সাথে তারা ভবিষ্যতে পরিবর্তিত হতে পারে। আপনি যদি বর্তমানে শুধুমাত্র পাঠ্য-ভিত্তিক ডেটা নিয়ে কাজ করছেন, আপনি স্কেল করার সাথে সাথে আপনি অডিও বা ভিডিও ডেটা টীকা করতে চাইতে পারেন এবং আপনার সমর্থন আপনার সাথে তাদের দিগন্ত প্রসারিত করতে প্রস্তুত হওয়া উচিত।

বিক্রেতা জড়িত

বিক্রেতার সম্পৃক্ততা মূল্যায়ন করার একটি উপায় হল আপনি যে সমর্থন পাবেন।

যেকোনো কেনাকাটার পরিকল্পনায় এই উপাদানটির কিছু বিবেচনা থাকতে হবে। মাটিতে সমর্থন কেমন হবে? সমীকরণের উভয় পক্ষের স্টেকহোল্ডার এবং পয়েন্ট জনগণ কে হবে?

বিক্রেতার সম্পৃক্ততা (বা হবে) কী তা বানান করতে হবে এমন কংক্রিট কাজগুলিও রয়েছে৷ বিশেষ করে একটি ডেটা টীকা বা ডেটা লেবেলিং প্রকল্পের জন্য, বিক্রেতা কি সক্রিয়ভাবে কাঁচা ডেটা সরবরাহ করবে, নাকি না? কে বিষয় বিশেষজ্ঞ হিসাবে কাজ করবে, এবং কে তাদের কর্মচারী বা স্বাধীন ঠিকাদার হিসাবে নিয়োগ করবে?

কী ব্যবহারের ক্ষেত্রে

কেন কোম্পানিগুলি এই ধরনের ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং প্রকল্পগুলি গ্রহণ করে?

ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রচুর, কিন্তু কিছু সাধারণ বিষয়গুলি ব্যাখ্যা করে যে এই সিস্টেমগুলি কীভাবে কোম্পানিগুলিকে লক্ষ্য এবং উদ্দেশ্যগুলি পূরণ করতে সহায়তা করে।

ডেটা টীকা কী ব্যবহারের ক্ষেত্রে

উদাহরণস্বরূপ, কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডিজিটাল সহকারী বা ইন্টারেক্টিভ ভয়েস রেসপন্স সিস্টেমকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার চেষ্টা করা হয়। সত্যিই, একই ধরণের সংস্থান যে কোনও পরিস্থিতিতে সহায়ক হতে পারে যেখানে একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একজন মানুষের সাথে যোগাযোগ করে। যত বেশি ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং লক্ষ্যযুক্ত পরীক্ষার ডেটা এবং প্রশিক্ষণ ডেটাতে অবদান রেখেছে, সাধারণভাবে এই সম্পর্কগুলি তত ভাল কাজ করে।

ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিংয়ের জন্য আরেকটি মূল ব্যবহারের ক্ষেত্রে হল শিল্প-নির্দিষ্ট এআই বিকাশ করা। আপনি এই ধরণের কিছু প্রকল্পকে "গবেষণা-ভিত্তিক" AI বলতে পারেন, যেখানে অন্যগুলি আরও কার্যকর বা পদ্ধতিগত। এই ডেটা-নিবিড় প্রচেষ্টার জন্য স্বাস্থ্যসেবা একটি প্রধান উল্লম্ব। এটি মাথায় রেখে, যদিও, অন্যান্য শিল্প যেমন অর্থ, আতিথেয়তা, উত্পাদন বা এমনকি খুচরাও এই ধরণের সিস্টেমগুলি ব্যবহার করবে।

অন্যান্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রকৃতি আরো নির্দিষ্ট. একটি চিত্র প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেম হিসাবে মুখের স্বীকৃতি নিন। একই ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং কম্পিউটার সিস্টেমগুলিকে এমন তথ্য সরবরাহ করতে সহায়তা করে যা তাদের ব্যক্তি সনাক্ত করতে এবং লক্ষ্যযুক্ত ফলাফল তৈরি করতে প্রয়োজন।

ফেসিয়াল রিকগনিশন সেক্টরের প্রতি কিছু কোম্পানীর বিতৃষ্ণা কিভাবে কাজ করে তার একটি উদাহরণ। যখন প্রযুক্তি অপর্যাপ্তভাবে নিয়ন্ত্রণ করা হয়, তখন এটি ন্যায্যতা এবং মানব সম্প্রদায়ের উপর এর প্রভাব সম্পর্কে ব্যাপক উদ্বেগের দিকে নিয়ে যায়।

কেস স্টাডিজ

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।

ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিংয়ের জন্য স্ট্যান্ডার্ড অর্জনের উপরোক্ত আলোচনার বেশিরভাগই 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।

কেস স্টাডি উপকরণ যা প্রদর্শন করবে কিভাবে এটি কাজ করে:

ডেটা টীকা কী ব্যবহারের ক্ষেত্রে

একটি ক্লিনিকাল ডেটা লাইসেন্সিং প্রকল্পে, Shaip টিম 6,000 ঘন্টার বেশি অডিও প্রক্রিয়া করেছে, সমস্ত সুরক্ষিত স্বাস্থ্য তথ্য (PHI) মুছে ফেলেছে এবং স্বাস্থ্যসেবা স্পিচ রিকগনিশন মডেলগুলিতে কাজ করার জন্য HIPAA-সঙ্গত সামগ্রী রেখে গেছে।

এই ধরনের ক্ষেত্রে, মানদণ্ড এবং শ্রেণীবিন্যাস করা সাফল্যগুলি গুরুত্বপূর্ণ। অশোধিত তথ্য অডিও আকারে, এবং দলগুলোকে ডি-আইডেন্টিফাই করার প্রয়োজন আছে। উদাহরণস্বরূপ, এনইআর বিশ্লেষণ ব্যবহার করার ক্ষেত্রে, দ্বৈত লক্ষ্য হল বিষয়বস্তুকে শনাক্ত করা এবং টীকা করা।

আরেকটি কেস স্টাডি একটি গভীরতা জড়িত কথোপকথনমূলক এআই প্রশিক্ষণ ডেটা প্রকল্পটি আমরা 3,000 ভাষাবিদদের সাথে 14-সপ্তাহের সময় ধরে কাজ করে সম্পন্ন করেছি। এটি 27টি ভাষায় প্রশিক্ষণের ডেটা উৎপাদনের দিকে পরিচালিত করে, যাতে বহুভাষিক ডিজিটাল সহকারীরা স্থানীয় ভাষার বিস্তৃত নির্বাচনের মধ্যে মানুষের মিথস্ক্রিয়া পরিচালনা করতে সক্ষম হয়।

এই বিশেষ কেস স্টাডিতে, সঠিক চেয়ারে সঠিক ব্যক্তিকে পাওয়ার প্রয়োজনীয়তা স্পষ্ট ছিল। বিপুল সংখ্যক বিষয় বিশেষজ্ঞ এবং বিষয়বস্তু ইনপুট অপারেটরদের অর্থ হল একটি নির্দিষ্ট টাইমলাইনে প্রকল্পটি সম্পন্ন করার জন্য সংগঠন এবং পদ্ধতিগত স্ট্রীমলাইনিংয়ের প্রয়োজন ছিল। আমাদের দল ডেটা সংগ্রহ এবং পরবর্তী প্রক্রিয়াগুলিকে অপ্টিমাইজ করার মাধ্যমে ব্যাপক ব্যবধানে শিল্পের মানকে হারাতে সক্ষম হয়েছিল৷

অন্যান্য ধরনের কেস স্টাডিতে মেশিন লার্নিং এর জন্য বট প্রশিক্ষণ এবং টেক্সট টীকার মত বিষয় জড়িত থাকে। আবার, একটি পাঠ্য বিন্যাসে, গোপনীয়তা আইন অনুযায়ী চিহ্নিত দলগুলির সাথে আচরণ করা এবং লক্ষ্যযুক্ত ফলাফল পেতে কাঁচা ডেটার মাধ্যমে সাজানো এখনও গুরুত্বপূর্ণ৷

অন্য কথায়, একাধিক ডেটা টাইপ এবং ফরম্যাট জুড়ে কাজ করার ক্ষেত্রে, Shaip একই পদ্ধতি এবং নীতিগুলি উভয় কাঁচা ডেটা এবং ডেটা লাইসেন্সিং ব্যবসায়িক পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করে একই গুরুত্বপূর্ণ সাফল্য প্রদর্শন করেছে।

মোড়ক উম্মচন

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 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।

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।

মেশিন লার্নিং-এর জন্য মেটাডেটা সহ উচ্চ-মানের ডেটা (যেমন পাঠ্য, অডিও, চিত্র, ভিডিও) লেবেল বা টীকা দিতে ব্যবহৃত টুল বা প্ল্যাটফর্ম (ক্লাউড-ভিত্তিক বা অন-প্রিমিস) সেগুলিকে ডেটা টীকা টুল বলা হয়।

সরঞ্জাম বা প্ল্যাটফর্ম (ক্লাউড-ভিত্তিক বা অন-প্রিমিস) যা মেশিন লার্নিংয়ের জন্য উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণ ডেটা তৈরি করতে ভিডিও থেকে ফ্রেম-বাই-ফ্রেম চলন্ত চিত্রগুলিকে লেবেল বা টীকা দিতে ব্যবহৃত হয়।

সরঞ্জাম বা প্ল্যাটফর্ম (ক্লাউড-ভিত্তিক বা অন-প্রিমিস) যা মেশিন লার্নিংয়ের জন্য উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণ ডেটা তৈরি করতে পর্যালোচনা, সংবাদপত্র, ডাক্তারের প্রেসক্রিপশন, ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড, ব্যালেন্স শীট ইত্যাদি থেকে পাঠ্য লেবেল বা টীকা দিতে ব্যবহৃত হয়। এই প্রক্রিয়াটিকে লেবেলিং, ট্যাগিং, ট্রান্সক্রিবিং বা প্রক্রিয়াকরণও বলা যেতে পারে।