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

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

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

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।

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.