ডেটা টীকা কি [2024 পর্যালোচনা] –

সর্বোত্তম 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

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 টীকাও হবে আপনার প্রকল্পের কয়েকটি চ্যালেঞ্জিং দিক। আপনার AI এবং ML মডেলগুলির আউটপুট শুধুমাত্র সেই ডেটার মতোই ভাল যা আপনি তাদের 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।

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।

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

ডেটা টীকা কি?

ডেটা টীকা হল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি যে তথ্যগুলি প্রক্রিয়া করে তা বুঝতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে সহায়তা করার জন্য ডেটা অ্যাট্রিবিউট, ট্যাগিং বা লেবেল করার প্রক্রিয়া। এই প্রক্রিয়াটি এআই মডেলদের প্রশিক্ষণের জন্য অপরিহার্য, যাতে তারা বিভিন্ন ধরনের ডেটা যেমন ছবি, অডিও ফাইল, ভিডিও ফুটেজ বা পাঠ্যকে সঠিকভাবে বুঝতে সক্ষম হয়।

ডেটা টীকা কি?

একটি স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি কল্পনা করুন যা সঠিক ড্রাইভিং সিদ্ধান্ত নিতে কম্পিউটার দৃষ্টি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এবং সেন্সর থেকে ডেটার উপর নির্ভর করে। গাড়ির AI মডেলটিকে অন্যান্য যানবাহন, পথচারী, প্রাণী বা রাস্তার বাধার মতো বাধাগুলির মধ্যে পার্থক্য করতে সাহায্য করার জন্য, এটি প্রাপ্ত ডেটা অবশ্যই লেবেল বা টীকাযুক্ত হতে হবে।

তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, ডেটা টীকা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, কারণ মডেলে যত বেশি লেবেলযুক্ত ডেটা দেওয়া হয়, তত দ্রুত এটি স্বায়ত্তশাসিতভাবে কাজ করতে শেখে। টীকাযুক্ত ডেটা এআই মডেলগুলিকে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন যেমন চ্যাটবট, স্পিচ রিকগনিশন এবং অটোমেশনে স্থাপন করার অনুমতি দেয়, যার ফলে সর্বোত্তম কার্যক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্য ফলাফল পাওয়া যায়।

মেশিন লার্নিংয়ে ডেটা টীকাটির গুরুত্ব

মেশিন লার্নিংয়ে কম্পিউটার সিস্টেমগুলি ডেটা থেকে শেখার মাধ্যমে তাদের কর্মক্ষমতা উন্নত করে, যেমন মানুষ অভিজ্ঞতা থেকে শেখে। ডেটা টীকা বা লেবেলিং এই প্রক্রিয়ায় অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি অ্যালগরিদমকে প্যাটার্ন চিনতে এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করে।

মেশিন লার্নিংয়ে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি স্তরে সংগঠিত ডিজিটাল নিউরন নিয়ে গঠিত। এই নেটওয়ার্কগুলি মানুষের মস্তিষ্কের মতো তথ্য প্রক্রিয়া করে। তত্ত্বাবধানে শিক্ষার জন্য লেবেলযুক্ত ডেটা অত্যাবশ্যক, মেশিন লার্নিংয়ের একটি সাধারণ পদ্ধতি যেখানে অ্যালগরিদম লেবেলযুক্ত উদাহরণ থেকে শেখে।

লেবেলযুক্ত ডেটা সহ প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষামূলক ডেটাসেট মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে আগত ডেটাকে দক্ষতার সাথে ব্যাখ্যা করতে এবং বাছাই করতে সক্ষম করে। আমরা অ্যালগরিদমগুলিকে স্বায়ত্তশাসিতভাবে শিখতে এবং ন্যূনতম মানব হস্তক্ষেপের সাথে ফলাফলকে অগ্রাধিকার দিতে সাহায্য করার জন্য উচ্চ-মানের টীকাযুক্ত ডেটা সরবরাহ করতে পারি। AI-তে ডেটা টীকা-এর গুরুত্ব রয়েছে মডেলের নির্ভুলতা এবং কর্মক্ষমতা বাড়ানোর ক্ষমতার মধ্যে।

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।

এলএলএম-এর জন্য ডেটা টীকা কী?

LLM, ডিফল্টরূপে, পাঠ্য এবং বাক্য বুঝতে পারে না। একজন ব্যবহারকারী ঠিক কী খুঁজছেন তা বোঝার জন্য প্রতিটি বাক্যাংশ এবং শব্দকে ব্যবচ্ছেদ করার জন্য তাদের প্রশিক্ষণ দিতে হবে এবং তারপর সেই অনুযায়ী বিতরণ করতে হবে।

সুতরাং, যখন একটি জেনারেটিভ এআই মডেল একটি প্রশ্নের জন্য সবচেয়ে নির্ভুল এবং প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া নিয়ে আসে – এমনকি সবচেয়ে উদ্ভট প্রশ্নগুলির সাথেও উপস্থাপন করা হয় – তখন এটির সঠিকতা প্রম্পটটি পুরোপুরি বোঝার ক্ষমতা এবং এর পিছনের জটিলতা যেমন প্রসঙ্গ, উদ্দেশ্য, কটাক্ষ, অভিপ্রায় এবং আরও অনেক কিছু।

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: সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ এলএলএমগুলি এই কৌশলটিতে অতিরিক্ত লেবেলযুক্ত ডেটাসেটগুলিতে কিউরেট এবং প্রশিক্ষণের মাধ্যমে নির্ভুলতা এবং গুণমানের জন্য অপ্টিমাইজ করা এবং কাস্টমাইজ করা হয়। নির্দেশের টিউনিং সাধারণত প্রাকৃতিক ভাষা নির্দেশাবলী দ্বারা বর্ণিত কাজের উপর সূক্ষ্ম-টিউনিং ভাষার মডেল 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: এটি এমন একটি কৌশল যেখানে এমএল মডেল নিজেই ডেটা টীকা প্রক্রিয়া পরিচালনা 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.

প্রদানকারীদের থেকে নৈতিকভাবে উৎসকৃত ডেটা: এই কৌশলটি বিক্রেতা এবং পরিষেবা প্রদানকারীদের থেকে লেবেলযুক্ত ডেটাসেট সোর্সিং জড়িত। এখানে প্রাথমিক সুবিধা হল যে প্রদানকারীরা শূন্য বা ন্যূনতম পক্ষপাতের সাথে গুণমান, নীতিগতভাবে উৎস এবং লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের বিশাল ভলিউম সরবরাহ করতে পারে। ডেটাসেটগুলিও এই প্রযুক্তিতে কাস্টমাইজ করা যেতে পারে।

RLHF ডেটা টীকা ভূমিকা

মূলত, একটি পুরষ্কার-ভিত্তিক শিক্ষা ব্যবস্থা, মানব প্রতিক্রিয়া থেকে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং মডেলের ফলাফল অপ্টিমাইজ করার জন্য নতুন তথ্যকে শক্তিশালী করার জন্য মানুষের প্রতিক্রিয়া বিবেচনা করে। এই কৌশলটি এই প্রেক্ষাপটে গুরুত্বপূর্ণ যে মডেলগুলি ব্যবহারকারী এবং বিকাশকারী-নির্ধারিত পছন্দগুলির সাথে আরও ভালভাবে সারিবদ্ধ হতে শুরু করে এবং একটি পুরষ্কার-ভিত্তিক শিক্ষা ব্যবস্থার মাধ্যমে প্রক্রিয়াটির পরিমাণ নির্ধারণ করে।

এই প্রযুক্তির তিনটি ধাপ রয়েছে:

  • একটি মডেল প্রাক প্রশিক্ষণ
  • একটি পুরস্কার মডেল প্রশিক্ষণ
  • শক্তিবৃদ্ধি শেখার সঙ্গে মডেল অপ্টিমাইজ করা

ডেটা টীকা দ্বিতীয় পর্যায়ের অংশ, যেখানে মানুষ একটি মডেল থেকে ফলাফলের র‌্যাঙ্কিং এবং পরিমাণ নির্ধারণে জড়িত থাকে এবং প্রতিটি ফলাফলের জন্য প্রতিক্রিয়া ট্রিগার করে। সুতরাং, প্রতিবার একটি মডেল একটি ফলাফল অফার করে, এটি একটি পুরষ্কারের যোগ্য কিনা বা সংজ্ঞায়িত পরামিতিগুলি পূরণ করতে আবার শিখেছে কিনা সে বিষয়ে নির্দেশাবলী পায়।

সঠিক ডেটা টীকা টুল নির্বাচন করছেন?

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 সরঞ্জাম 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 একটি বহিরাগত বিক্রেতার উপর নির্ভর করে, কিছু সংস্থার এখনও তাদের নিজস্ব সরঞ্জাম রয়েছে যা হয় কাস্টম-বিল্ট বা বাজারে উপলব্ধ ফ্রিওয়্যার বা ওপেনসোর্স সরঞ্জামগুলির 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 বহুভুজগুলির মতো বৈশিষ্ট্য বা বিকল্পগুলি অফার করে৷ তারা কেবল বিকল্পটি নির্বাচন করতে পারে এবং তাদের নির্দিষ্ট কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে।

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

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।

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। 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।

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।

Shaip আপনার AI বিকাশকে সমর্থন করার জন্য বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপরের টেক্সট লেবেলিং পরিষেবাগুলি অফার করে।

ডেটা লেবেলিং এবং ডেটা টীকা প্রক্রিয়ার মূল পদক্ষেপ

মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশানগুলির জন্য উচ্চ-মানের এবং সঠিক ডেটা লেবেলিং নিশ্চিত করার জন্য ডেটা টীকা প্রক্রিয়াটি বেশ কয়েকটি সু-সংজ্ঞায়িত পদক্ষেপের সাথে জড়িত। এই পদক্ষেপগুলি আরও ব্যবহারের জন্য ডেটা সংগ্রহ থেকে টীকাযুক্ত ডেটা রপ্তানি পর্যন্ত প্রক্রিয়াটির প্রতিটি দিককে কভার করে।
ডেটা টীকা এবং ডেটা লেবেলিং প্রকল্পের তিনটি মূল ধাপ

এখানে কিভাবে ডেটা টীকা সঞ্চালিত হয়:

  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 টীকাটির জন্য প্রস্তুত।
  3. সঠিক বিক্রেতা বা টুল নির্বাচন করুন: আপনার প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে একটি উপযুক্ত ডেটা টীকা টুল বা বিক্রেতা চয়ন করুন। বিকল্পগুলির মধ্যে রয়েছে ডেটা টীকাগুলির জন্য Nanonets, চিত্র টীকাটির জন্য V7, ভিডিও টীকাটির জন্য Appen এবং নথির টীকাটির জন্য Nanonets-এর মতো প্ল্যাটফর্ম৷
  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 সফ্টওয়্যার 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।

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 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 টীকাতে 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।

এআই সাফল্যের জন্য ডেটা টীকাকরণে মূল চ্যালেঞ্জ

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 বাড়ার সাথে সাথে টীকা প্রক্রিয়া আরও জটিল এবং সময়সাপেক্ষ হয়ে উঠতে পারে। গুণমান এবং দক্ষতা বজায় রেখে ডেটা টীকা স্কেল করা অনেক প্রতিষ্ঠানের জন্য 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 লেবেলিং কি? সবকিছুই একজন শিক্ষানবিসের জানা দরকার

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 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:

  • 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 করা 

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 বহু টন এআই ডেটা লেবেলিং প্ল্যাটফর্মের 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 নিয়ন্ত্রণের মান প্রতিষ্ঠা করা 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?

AI-তে ডেটা টীকাকরণের জন্য বাস্তব-বিশ্ব ব্যবহারের ক্ষেত্রে

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, 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

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

তদুপরি, আমাদের স্বাস্থ্যসেবা ক্লায়েন্টদের একজনের একটি নতুন ডায়াগনস্টিক এআই টুলের জন্য উচ্চ-মানের টীকাযুক্ত চিকিৎসা চিত্র প্রয়োজন। Shaip-এর ব্যাপক টীকা পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে, তারা তাদের মডেলের নির্ভুলতা 25% দ্বারা উন্নত করেছে, যার ফলে দ্রুত এবং আরও নির্ভরযোগ্য রোগ নির্ণয় করা হয়েছে।

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।