এআই বিকাশের বাধা অতিক্রম করার মূল চাবিকাঠি
আরও নির্ভরযোগ্য ডেটা
ভূমিকা
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কল্পনাকে ক্যাপচার করতে শুরু করে যখন "দ্য উইজার্ড অফ ওজ"-এর টিন ম্যান 1939 সালে সিলভার স্ক্রীনে হিট করেছিল, এবং তখন থেকে এটি কেবলমাত্র zeitgeist-এ একটি দৃঢ় পদ দখল করে। প্রয়োগে, তবে, এআই পণ্যগুলি নিয়মিত বুম-এন্ড-বাস্ট চক্রের মধ্য দিয়ে গেছে যা এই পর্যন্ত সবচেয়ে প্রভাবশালী গ্রহণকে বাধা দিয়েছে।
বুমের সময়, প্রকৌশলী এবং গবেষকরা অসাধারণ অগ্রগতি করেছেন, কিন্তু যখন তাদের উচ্চাকাঙ্ক্ষা অনিবার্যভাবে সেই সময়ে উপলব্ধ কম্পিউটিং ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যায়, তখন সুপ্ততার একটি সময়কাল অনুসরণ করে। সৌভাগ্যবশত, 1965 সালে মুরের আইন দ্বারা ভবিষ্যদ্বাণী করা কম্পিউটিং শক্তির সূচকীয় বৃদ্ধি বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই সঠিক প্রমাণিত হয়েছে, এবং এই বৃদ্ধির তাত্পর্যকে বাড়াবাড়ি করা কঠিন।
ইবুক পড়ুন: এআই বিকাশের বাধা অতিক্রম করার চাবিকাঠি, বা ইবুকের একটি পিডিএফ সংস্করণ ডাউনলোড করুন।
এআই বিকাশের বাধা অতিক্রম করার মূল চাবিকাঠি: আরও নির্ভরযোগ্য ডেটা
1969 সালে NASA যে চাঁদে অবতরণ বন্ধ করে দিয়েছিল তার চেয়ে আজ, গড় ব্যক্তির পকেটে এখন লক্ষ লক্ষ গুণ বেশি কম্পিউটিং শক্তি রয়েছে৷ একই সর্বব্যাপী ডিভাইস যা সুবিধাজনকভাবে প্রচুর কম্পিউটিং শক্তি প্রদর্শন করে AI এর স্বর্ণযুগের আরেকটি পূর্বশর্তও পূরণ করছে: তথ্যের প্রাচুর্য। তথ্য ওভারলোড রিসার্চ গ্রুপের অন্তর্দৃষ্টি অনুসারে, বিশ্বের 90% ডেটা গত দুই বছরে তৈরি করা হয়েছে। এখন যেহেতু কম্পিউটিং শক্তির সূচকীয় বৃদ্ধি অবশেষে ডেটা তৈরিতে সমানভাবে উল্কাগত বৃদ্ধির সাথে রূপান্তরিত হয়েছে, এআই ডেটা উদ্ভাবনগুলি এতটাই বিস্ফোরিত হচ্ছে যে কিছু বিশেষজ্ঞরা মনে করেন যে এটি একটি চতুর্থ শিল্প বিপ্লবের সূচনা করবে।
ন্যাশনাল ভেঞ্চার ক্যাপিটাল অ্যাসোসিয়েশনের ডেটা ইঙ্গিত করে যে 6.9 সালের প্রথম ত্রৈমাসিকে AI সেক্টরে রেকর্ড $2020 বিলিয়ন বিনিয়োগ হয়েছে। AI টুলগুলির সম্ভাব্যতা দেখা কঠিন নয় কারণ এটি ইতিমধ্যেই আমাদের চারপাশে ট্যাপ করা হচ্ছে। AI পণ্যগুলির জন্য আরও দৃশ্যমান ব্যবহারের ক্ষেত্রে কিছু হল আমাদের প্রিয় অ্যাপ্লিকেশন যেমন Spotify এবং Netflix এর পিছনে সুপারিশ ইঞ্জিন। যদিও শোনার জন্য একজন নতুন শিল্পী বা নতুন টিভি শো দেখতে পাওয়া মজাদার, এই বাস্তবায়নগুলি বরং কম-বেশি। অন্যান্য অ্যালগরিদম গ্রেড পরীক্ষার স্কোর - আংশিকভাবে নির্ধারণ করে যে ছাত্রদের কলেজে কোথায় গ্রহণ করা হবে - এবং এখনও অন্যরা প্রার্থীর জীবনবৃত্তান্তের মাধ্যমে পরীক্ষা করে, সিদ্ধান্ত নেয় কোন আবেদনকারীরা একটি নির্দিষ্ট চাকরি পাবে। কিছু AI টুলের এমনকি জীবন-মৃত্যুর প্রভাবও থাকতে পারে, যেমন AI মডেল যা স্তন ক্যান্সারের জন্য স্ক্রীন করে (যা ডাক্তারদের চেয়ে বেশি)।
এআই বিকাশের বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ এবং পরবর্তী প্রজন্মের রূপান্তরমূলক সরঞ্জাম তৈরি করতে স্টার্টআপের সংখ্যা উভয় ক্ষেত্রেই স্থির বৃদ্ধি সত্ত্বেও, কার্যকর উন্নয়ন এবং বাস্তবায়নের চ্যালেঞ্জগুলি রয়ে গেছে। বিশেষ করে, AI আউটপুট শুধুমাত্র ইনপুট অনুমতি দেয় হিসাবে নির্ভুল, যার মানে গুণমান সর্বাধিক।
এআই সলিউশনে অসামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা মানের চ্যালেঞ্জ
সত্যিই প্রতিদিন একটি অবিশ্বাস্য পরিমাণ ডেটা তৈরি হচ্ছে: 2.5 কুইন্টিলিয়ন বাইট, সোশ্যাল মিডিয়া টুডে অনুসারে। কিন্তু এর অর্থ এই নয় যে এটি আপনার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের যোগ্য। কিছু ডেটা অসম্পূর্ণ, কিছু নিম্ন-মানের, এবং কিছু শুধুমাত্র সাধারণ ভুল, তাই এই ত্রুটিপূর্ণ তথ্যগুলির যেকোনো একটি ব্যবহার করার ফলে আপনার (ব্যয়বহুল) AI ডেটা উদ্ভাবনের একই বৈশিষ্ট্য হবে। গার্টনারের গবেষণা অনুসারে, 85 সালের মধ্যে তৈরি করা প্রায় 2022% AI প্রকল্পগুলি পক্ষপাতদুষ্ট বা ভুল ডেটার কারণে ভুল ফলাফল দেবে। যদিও আপনি সহজেই এমন একটি গানের সুপারিশ এড়িয়ে যেতে পারেন যা আপনার রুচির সাথে খাপ খায় না, অন্যান্য ভুল অ্যালগরিদমগুলি একটি উল্লেখযোগ্য আর্থিক এবং সম্মানজনক খরচে আসে।
2018 সালে, অ্যামাজন 2014 সাল থেকে উত্পাদনে একটি AI-চালিত নিয়োগের সরঞ্জাম ব্যবহার শুরু করে, যা মহিলাদের বিরুদ্ধে একটি শক্তিশালী এবং দ্ব্যর্থহীন পক্ষপাতিত্ব ছিল। দেখা যাচ্ছে যে এই টুলের আন্ডারপিনিং কম্পিউটার মডেলগুলিকে এক দশক ধরে কোম্পানির কাছে জমা দেওয়া জীবনবৃত্তান্ত ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল। যেহেতু বেশিরভাগ প্রযুক্তিগত আবেদনকারীরা পুরুষ ছিলেন (এবং এখনও আছেন, সম্ভবত এই প্রযুক্তির কারণে), অ্যালগরিদম যেকোন জায়গায় অন্তর্ভুক্ত "মহিলাদের" সহ সারসংকলনগুলিকে শাস্তি দেওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছে - উদাহরণস্বরূপ, মহিলাদের ফুটবল অধিনায়ক বা মহিলাদের ব্যবসায়িক গোষ্ঠী৷ এমনকি দুটি মহিলা কলেজের আবেদনকারীদের জরিমানা করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। অ্যামাজন দাবি করেছে যে সম্ভাব্য প্রার্থীদের মূল্যায়নের জন্য এই টুলটি কখনই একমাত্র মাপদণ্ড হিসাবে ব্যবহার করা হয়নি, তবুও নিয়োগকারীরা নতুন নিয়োগের সন্ধান করার সময় সুপারিশ ইঞ্জিনের দিকে তাকান।
অ্যামাজন নিয়োগের সরঞ্জামটি বছরের পর বছর ধরে কাজ করার পরে শেষ পর্যন্ত বাতিল করা হয়েছিল, তবে পাঠটি দীর্ঘস্থায়ী হয়, অ্যালগরিদম এবং এআই সরঞ্জামগুলি প্রশিক্ষণের সময় ডেটা মানের গুরুত্ব তুলে ধরে। "উচ্চ মানের" ডেটা দেখতে কেমন? সংক্ষেপে, এটি এই পাঁচটি বাক্স চেক করে:
1. প্রাসঙ্গিক
উচ্চ-মানের হিসাবে বিবেচিত হওয়ার জন্য, ডেটাকে সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ায় মূল্যবান কিছু আনতে হবে। রাষ্ট্রীয় চ্যাম্পিয়ন পোল ভল্টার হিসাবে একজন চাকরির আবেদনকারীর অবস্থা এবং কর্মক্ষেত্রে তাদের কর্মক্ষমতার মধ্যে একটি সম্পর্ক আছে কি? এটা সম্ভব, কিন্তু এটা খুব অসম্ভাব্য মনে হয়. প্রাসঙ্গিক নয় এমন ডেটা আউট করার মাধ্যমে, একটি অ্যালগরিদম এমন তথ্যের মাধ্যমে বাছাই করার উপর ফোকাস করতে পারে যা আসলে ফলাফলকে প্রভাবিত করে।
2. সঠিক
আপনি যে ডেটা ব্যবহার করছেন তা অবশ্যই আপনার পরীক্ষা করা ধারণাগুলিকে সঠিকভাবে উপস্থাপন করতে হবে। যদি না হয়, এটা মূল্য নয়. উদাহরণস্বরূপ, অ্যামাজন 10 বছরের আবেদনকারীর সারসংকলন ব্যবহার করে তার নিয়োগের অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দিয়েছে, কিন্তু কোম্পানিটি প্রথমে সেই সারসংকলনগুলিতে দেওয়া তথ্য নিশ্চিত করেছে কিনা তা স্পষ্ট নয়। রেফারেন্স চেকিং কোম্পানি চেকস্টার থেকে গবেষণা দেখায় যে 78% আবেদনকারী মিথ্যা বলে বা একটি চাকরির আবেদনে মিথ্যা বলে বিবেচনা করবে। যদি কোনও অ্যালগরিদম কোনও প্রার্থীর GPA ব্যবহার করে সুপারিশের সিদ্ধান্ত নেয়, উদাহরণস্বরূপ, প্রথমে সেই সংখ্যাগুলির সত্যতা নিশ্চিত করা একটি ভাল ধারণা। এই প্রক্রিয়াটি সময় এবং অর্থ গ্রহণ করবে, তবে এটি নিঃসন্দেহে আপনার ফলাফলের নির্ভুলতাকেও উন্নত করবে।
3. সঠিকভাবে সংগঠিত এবং টীকা
সারসংকলনের উপর ভিত্তি করে নিয়োগের মডেলের ক্ষেত্রে, টীকা তুলনামূলকভাবে সহজ। এক অর্থে, একটি সারসংকলন পূর্ব-টীকাযুক্ত আসে, যদিও কোন সন্দেহ নেই ব্যতিক্রম হবে। বেশিরভাগ আবেদনকারী তাদের কাজের অভিজ্ঞতা একটি "অভিজ্ঞতা" শিরোনামের অধীনে এবং "দক্ষতা" এর অধীনে প্রাসঙ্গিক দক্ষতা তালিকাভুক্ত করে। যাইহোক, অন্যান্য পরিস্থিতিতে, যেমন ক্যান্সার স্ক্রীনিং, ডেটা অনেক বেশি বৈচিত্র্যময় হবে। তথ্য মেডিক্যাল ইমেজিং আকারে আসতে পারে, শারীরিক স্ক্রীনিংয়ের ফলাফল বা এমনকি ডাক্তার এবং রোগীর পারিবারিক স্বাস্থ্যের ইতিহাস এবং ক্যান্সারের দৃষ্টান্ত সম্পর্কে কথোপকথন, অন্যান্য তথ্যের মধ্যে। এই তথ্যটি সঠিক সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমে অবদান রাখার জন্য, এআই মডেল সঠিক অনুমানের উপর ভিত্তি করে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে শেখে তা নিশ্চিত করার জন্য এটিকে অবশ্যই সাবধানে সংগঠিত এবং টীকা করতে হবে।
4. আপ-টু-ডেট
অ্যামাজন এমন একটি টুল তৈরি করার চেষ্টা করছিল যা মানুষ অনেক কম সময়ের মধ্যে একই নিয়োগের সিদ্ধান্তগুলি পুনরুত্পাদন করে সময় এবং অর্থ সাশ্রয় করবে। সুপারিশগুলি যথাসম্ভব নির্ভুল করার জন্য, ডেটা আপ-টু-ডেট রাখা প্রয়োজন। যদি একটি কোম্পানি একবার টাইপরাইটার মেরামত করার ক্ষমতা সহ প্রার্থীদের জন্য একটি পছন্দ প্রদর্শন করে, উদাহরণস্বরূপ, এই ঐতিহাসিক নিয়োগগুলি সম্ভবত কোনো ধরনের ভূমিকার জন্য বর্তমান চাকরির আবেদনকারীদের ফিটনেসের উপর খুব বেশি প্রভাব ফেলবে না। ফলস্বরূপ, তাদের অপসারণ করা বুদ্ধিমানের কাজ হবে।
5. যথাযথভাবে বৈচিত্র্যময়
অ্যামাজন প্রকৌশলীরা অত্যধিক পুরুষ আবেদনকারীদের একটি পুল দিয়ে একটি অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য বেছে নিয়েছিলেন। এই সিদ্ধান্তটি একটি সমালোচনামূলক ত্রুটি ছিল এবং এটিকে কম জঘন্য করে তোলে না যে সেগুলি সেই সময়ে কোম্পানির কাছে উপলব্ধ ছিল। আমাজন প্রকৌশলীরা অনুরূপ সহ সম্মানিত সংস্থাগুলির সাথে অংশীদারিত্ব করতে পারে উপলব্ধ পদের অভাব পূরণ করার জন্য আরও মহিলা চাকরির আবেদনকারী পেয়েছেন, বা এটি হতে পারে কৃত্রিমভাবে পুরুষদের জীবনবৃত্তান্তের সংখ্যা কমিয়ে মহিলাদের সংখ্যার সাথে মেলে এবং প্রশিক্ষিত এবং জনসংখ্যার আরও সঠিক উপস্থাপনা সহ অ্যালগরিদমকে নির্দেশিত করেছে। বিন্দু যে তথ্য বৈচিত্র্যই গুরুত্বপূর্ণ, এবং ইনপুটগুলিতে পক্ষপাত দূর করার জন্য একটি সমন্বিত প্রচেষ্টা না করা হলে, পক্ষপাতদুষ্ট আউটপুটগুলি বিরাজ করা.
স্পষ্টতই, উচ্চ-মানের ডেটা কেবল কোথাও দেখা যায় না। পরিবর্তে, এটি অবশ্যই লক্ষ্য করা ফলাফলগুলি মাথায় রেখে সাবধানে কিউরেট করা উচিত। AI ক্ষেত্রে, এটা প্রায়ই বলা হয় যে "আবর্জনা মানে আবর্জনা আউট।" এই বিবৃতিটি সত্য, তবে এটি কিছুটা মানের গুরুত্বকে বোঝায়। AI অবিশ্বাস্য পরিমাণে তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে এবং স্টক বাছাই থেকে শুরু করে চিকিৎসা সংক্রান্ত রোগ নির্ণয়ের সুপারিশ পর্যন্ত নিয়োগ করতে পারে। এই ক্ষমতা মানুষের ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যায়, যার মানে এটি ফলাফলকেও বড় করে। একজন পক্ষপাতদুষ্ট মানব নিয়োগকারী শুধুমাত্র অনেক নারীকে উপেক্ষা করতে পারে, কিন্তু একজন পক্ষপাতদুষ্ট এআই নিয়োগকারী তাদের সবাইকে উপেক্ষা করতে পারে। সেই অর্থে, আবর্জনা মানে শুধু আবর্জনা ফেলা নয় - এর অর্থ হল অল্প পরিমাণে "আবর্জনা" ডেটা পুরো ল্যান্ডফিলে পরিণত হতে পারে।
কমপ্লেক্স কমপ্লায়েন্স ডিমান্ড নেভিগেট করা
যেন মানসম্পন্ন ডেটা খুঁজে পাওয়া যথেষ্ট কঠিন ছিল না, কিছু শিল্প যা এআই ডেটা উদ্ভাবন থেকে সর্বাধিক লাভ করতে দাঁড়িয়েছে সেগুলিও সবচেয়ে বেশি নিয়ন্ত্রিত। স্বাস্থ্যসেবা সম্ভবত সর্বোত্তম উদাহরণ, এবং যখন এইচআইটি ইনফ্রাস্ট্রাকচারের একটি সমীক্ষায় দেখা গেছে যে 91% শিল্পের অভ্যন্তরীণ ব্যক্তিরা মনে করেন যে প্রযুক্তিটি যত্নের অ্যাক্সেসকে উন্নত করতে পারে, সেই আশাবাদটি এই সত্যের দ্বারা প্রশমিত হয় যে 75% এটিকে রোগীর নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তার জন্য হুমকি হিসাবে দেখে - এবং শুধুমাত্র রোগীরাই ঝুঁকির মধ্যে থাকে না।
হেলথ ইন্স্যুরেন্স পোর্টেবিলিটি এবং অ্যাকাউন্টেবিলিটি অ্যাক্টের মাধ্যমে প্রণীত সুইপিং রেগুলেশনগুলি এখন ইউরোপের জেনারেল ডেটা প্রোটেকশন রেগুলেশন, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ক্যালিফোর্নিয়া কনজিউমার প্রাইভেসি অ্যাক্ট এবং সিঙ্গাপুরের ব্যক্তিগত ডেটা সুরক্ষা আইনের মতো বিভিন্ন স্থানীয় ডেটা কমপ্লায়েন্স বাধাগুলির সাথে ছেদ করছে৷ এই স্থানীয় প্রবিধানগুলি আরও অনেকের সাথে যুক্ত হবে, এবং টেলিহেলথ স্বাস্থ্যসেবা ডেটার আরও উল্লেখযোগ্য উত্স হিসাবে আবির্ভূত হওয়ার কারণে, সম্ভবত প্রবিধানগুলি ট্রানজিটে রোগীর ডেটার উপর আরও শক্ত গ্রিপ অর্জন করবে। ফলস্বরূপ, Shaip-এর নিরাপদ এবং অনুগত ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম AI পণ্যগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য স্বাস্থ্যসেবা ডেটা সংগ্রহ এবং অ্যাক্সেস করার জন্য আরও বেশি মূল্যবান উপায় হিসাবে প্রমাণিত হবে।
ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তকরণযোগ্য তথ্য আপনার AI বিকাশের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য হুমকি হতে পারে, তবে এমনকি সম্পূর্ণরূপে সম্মতিপূর্ণ বাস্তবায়ন ঝুঁকির মধ্যে রয়েছে যদি এটি সঠিক ফলাফল প্রদান করতে না পারে যা শুধুমাত্র বিভিন্ন প্রশিক্ষণ ডেটার সাথে আসে। আমেরিকান মেডিকেল অ্যাসোসিয়েশনের জার্নালে 2020 সালের একটি গবেষণায় দেখা গেছে যে চিকিৎসা ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই ক্যালিফোর্নিয়া, নিউ ইয়র্ক এবং ম্যাসাচুসেটসের রোগীদের ডেটা নিয়ে প্রশিক্ষিত হয়। প্রদত্ত যে এই রোগীরা মার্কিন জনসংখ্যার এক-পঞ্চমাংশেরও কম প্রতিনিধিত্ব করে, বাকি বিশ্বের কিছুই বলার জন্য, এই মডেলগুলি কীভাবে পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফল ছাড়া অন্য কিছু তৈরি করতে পারে তা কল্পনা করা কঠিন।
সঙ্গতিপূর্ণ, ভৌগলিকভাবে বৈচিত্র্যময় তথ্য সুরক্ষিত করার অসুবিধাকে স্বীকার করে, Shaip সঠিক অ্যালগরিদম নির্মাণের লক্ষ্যে বিশেষভাবে কিউরেট করা বিভিন্ন অঞ্চল থেকে লাইসেন্সপ্রাপ্ত স্বাস্থ্যসেবা ডেটা সরবরাহ করে। এই ডেটা পাঠ্য আকারে আসে, যেমন মেডিকেল রেকর্ড বা দাবির তথ্য, মেডিকেল ডায়াগনস্টিক ইমেজিং যেমন সিটি স্ক্যান, অডিও যেমন চিকিত্সকের কথ্য নোট বা ডাক্তার এবং রোগীদের মধ্যে কথোপকথন, এমনকি এমআরআই ফলাফল থেকে ভিডিও। এছাড়াও এটি সম্পূর্ণরূপে শনাক্ত করা এবং বেনামী, আপনার সংস্থাকে নৈতিক এবং আর্থিক উভয় প্রভাব থেকে রক্ষা করে যা দেশীয় এবং আন্তর্জাতিক উভয় উৎসের ডেটা নিয়ন্ত্রণ করে এমন ক্রমবর্ধমান সংখ্যক নিয়মের লঙ্ঘন অনুসরণ করতে পারে।
এআই বিকাশের বাধা অতিক্রম করা
এআই বিকাশের প্রচেষ্টার মধ্যে উল্লেখযোগ্য বাধাগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে তা যাই হোক না কেন তারা যে শিল্পেই সংঘটিত হোক না কেন, এবং একটি সম্ভাব্য ধারণা থেকে একটি সফল পণ্যে যাওয়ার প্রক্রিয়াটি অসুবিধায় পরিপূর্ণ। সঠিক ডেটা অর্জনের চ্যালেঞ্জ এবং সমস্ত প্রাসঙ্গিক প্রবিধান মেনে চলার জন্য এটিকে বেনামী করার প্রয়োজনের মধ্যে, এটি মনে হতে পারে যে আসলে একটি অ্যালগরিদম তৈরি করা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া সহজ অংশ।
একটি যুগান্তকারী নতুন এআই ডেভেলপমেন্ট ডিজাইন করার প্রচেষ্টায় আপনার সংস্থাকে প্রয়োজনীয় সমস্ত সুবিধা দেওয়ার জন্য, আপনি Shaip এর মতো একটি কোম্পানির সাথে অংশীদারিত্ব বিবেচনা করতে চাইবেন। Chetan Parikh এবং Vatsal Ghiya কোম্পানিগুলিকে এমন ধরনের সমাধান প্রকৌশলী করতে সাহায্য করার জন্য প্রতিষ্ঠা করেছিলেন যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে স্বাস্থ্যসেবাকে রূপান্তরিত করতে পারে 16 বছরেরও বেশি ব্যবসা করার পরে, আমাদের কোম্পানি 600 টিরও বেশি দলের সদস্যদের অন্তর্ভুক্ত করেছে, এবং আমরা শত শতের সাথে কাজ করেছি গ্রাহকদের আকর্ষক ধারণাগুলিকে এআই সমাধানে পরিণত করতে।
আমাদের লোকেদের, প্রক্রিয়াগুলি এবং প্ল্যাটফর্মগুলি আপনার সংস্থার জন্য কাজ করে, আপনি অবিলম্বে নিম্নলিখিত চারটি সুবিধা আনলক করতে পারেন এবং আপনার প্রকল্পকে একটি সফল সমাপ্তির দিকে নিয়ে যেতে পারেন:
1. আপনার ডেটা বিজ্ঞানীদের মুক্ত করার ক্ষমতা
এআই ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়ার জন্য যথেষ্ট সময় লাগে এমন কোন কিছু নেই, তবে আপনি সর্বদা সেই ফাংশনগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে পারেন যা আপনার দল পারফর্ম করার জন্য সবচেয়ে বেশি সময় ব্যয় করে। আপনি আপনার ডেটা বিজ্ঞানীদের নিয়োগ করেছেন কারণ তারা উন্নত অ্যালগরিদম এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলির বিকাশে বিশেষজ্ঞ, কিন্তু গবেষণা ধারাবাহিকভাবে দেখায় যে এই কর্মীরা প্রকৃতপক্ষে তাদের 80% সময় ব্যয় করে ডেটা সোর্সিং, পরিষ্কার এবং সংগঠিত করতে যা প্রকল্পটিকে শক্তিশালী করবে৷ তিন-চতুর্থাংশেরও বেশি (76%) ডেটা বিজ্ঞানীরা রিপোর্ট করেছেন যে এই জাগতিক ডেটা সংগ্রহের প্রক্রিয়াগুলিও তাদের কাজের সবচেয়ে প্রিয় অংশ হতে পারে, কিন্তু গুণমান ডেটার প্রয়োজন তাদের প্রকৃত উন্নয়নের জন্য মাত্র 20% সময় দেয়, যা অনেক ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য সবচেয়ে আকর্ষণীয় এবং বুদ্ধিবৃত্তিকভাবে উদ্দীপক কাজ। Shaip-এর মতো তৃতীয় পক্ষের বিক্রেতার মাধ্যমে ডেটা সোর্স করার মাধ্যমে, একটি কোম্পানি তার ব্যয়বহুল এবং প্রতিভাবান ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের ডেটা দারোয়ান হিসাবে তাদের কাজ আউটসোর্স করতে দিতে পারে এবং পরিবর্তে AI সমাধানগুলির অংশগুলিতে তাদের সময় ব্যয় করতে পারে যেখানে তারা সর্বাধিক মূল্য উত্পাদন করতে পারে।
2. ভালো ফলাফল অর্জন করার ক্ষমতা
অনেক এআই ডেভেলপমেন্ট নেতারা খরচ কমাতে ওপেন সোর্স বা ক্রাউডসোর্সড ডেটা ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নেন, কিন্তু এই সিদ্ধান্ত প্রায় সবসময়ই দীর্ঘমেয়াদে আরও বেশি খরচ করে। এই ধরনের ডেটা সহজেই পাওয়া যায়, কিন্তু সেগুলি সাবধানে কিউরেট করা ডেটা সেটের মানের সাথে মেলে না৷ বিশেষ করে ক্রাউডসোর্সড ডেটাতে ত্রুটি, বাদ পড়া এবং ভুলত্রুটি রয়েছে এবং যদিও এই সমস্যাগুলি কখনও কখনও আপনার ইঞ্জিনিয়ারদের সতর্ক দৃষ্টিতে উন্নয়ন প্রক্রিয়া চলাকালীন সমাধান করা যেতে পারে, তবে এটির জন্য অতিরিক্ত পুনরাবৃত্তির প্রয়োজন হবে না যদি আপনি উচ্চতর দিয়ে শুরু করেন -শুরু থেকে মানের তথ্য।
ওপেন সোর্স ডেটার উপর নির্ভর করা হল আরেকটি সাধারণ শর্টকাট যা এর নিজস্ব সমস্যাগুলির সাথে আসে। পার্থক্যের অভাব হল সবচেয়ে বড় সমস্যাগুলির মধ্যে একটি, কারণ ওপেন-সোর্স ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত একটি অ্যালগরিদম লাইসেন্সকৃত ডেটা সেটগুলিতে নির্মিত একটির চেয়ে সহজে প্রতিলিপি করা হয়। এই পথে যাওয়ার মাধ্যমে, আপনি স্থানের অন্যান্য প্রবেশকারীদের থেকে প্রতিযোগীতাকে আমন্ত্রণ জানান যারা আপনার দাম কমাতে পারে এবং যে কোনো সময় বাজারের শেয়ার নিতে পারে। আপনি যখন Shaip-এর উপর নির্ভর করেন, তখন আপনি একজন দক্ষ পরিচালিত কর্মী দ্বারা একত্রিত সর্বোচ্চ মানের ডেটা অ্যাক্সেস করছেন এবং আমরা আপনাকে একটি কাস্টম ডেটা সেটের জন্য একটি একচেটিয়া লাইসেন্স প্রদান করতে পারি যা প্রতিযোগীদের সহজেই আপনার কষ্টার্জিত বৌদ্ধিক সম্পত্তি পুনরায় তৈরি করতে বাধা দেয়।
3. অভিজ্ঞ পেশাদারদের অ্যাক্সেস
এমনকি যদি আপনার ইন-হাউস রোস্টারে দক্ষ প্রকৌশলী এবং প্রতিভাবান ডেটা বিজ্ঞানী অন্তর্ভুক্ত থাকে, তবে আপনার AI সরঞ্জামগুলি সেই জ্ঞান থেকে উপকৃত হতে পারে যা শুধুমাত্র অভিজ্ঞতার মাধ্যমে আসে। আমাদের বিষয় বিশেষজ্ঞরা তাদের ক্ষেত্রগুলিতে অসংখ্য AI বাস্তবায়নের নেতৃত্ব দিয়েছেন এবং পথ ধরে মূল্যবান পাঠ শিখেছেন, এবং তাদের একমাত্র লক্ষ্য হল আপনাকে আপনার অর্জনে সহায়তা করা।
ডোমেন বিশেষজ্ঞরা আপনার জন্য ডেটা শনাক্ত, সংগঠিত, শ্রেণীবদ্ধ এবং লেবেল করার মাধ্যমে, আপনি জানেন যে আপনার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত তথ্য সর্বোত্তম সম্ভাব্য ফলাফল তৈরি করতে পারে। আমরা নিয়মিত মানের নিশ্চয়তাও পরিচালনা করি যাতে ডেটা সর্বোচ্চ মান পূরণ করে এবং শুধুমাত্র ল্যাবে নয়, বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতেও কাজ করে।
4. একটি ত্বরান্বিত উন্নয়ন সময়রেখা
AI ডেভেলপমেন্ট রাতারাতি ঘটে না, কিন্তু আপনি Shaip এর সাথে অংশীদার হলে এটি দ্রুত ঘটতে পারে। ইন-হাউস ডেটা সংগ্রহ এবং টীকা একটি উল্লেখযোগ্য অপারেশনাল বাধা তৈরি করে যা বিকাশের বাকি প্রক্রিয়াটিকে ধরে রাখে। Shaip-এর সাথে কাজ করা আপনাকে ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত ডেটার আমাদের বিশাল লাইব্রেরিতে তাত্ক্ষণিক অ্যাক্সেস দেয় এবং আমাদের বিশেষজ্ঞরা আমাদের গভীর শিল্প জ্ঞান এবং বিশ্বব্যাপী নেটওয়ার্কের সাথে আপনার প্রয়োজনীয় যেকোনো ধরনের অতিরিক্ত ইনপুট উৎস করতে সক্ষম হবেন। সোর্সিং এবং অ্যানোটেশনের বোঝা ছাড়াই, আপনার দল এখনই প্রকৃত উন্নয়নে কাজ করতে পারে এবং আমাদের প্রশিক্ষণ মডেলটি সঠিকতা লক্ষ্য পূরণের জন্য প্রয়োজনীয় পুনরাবৃত্তিগুলি কমাতে প্রাথমিক ভুলগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে।
আপনি যদি আপনার ডেটা পরিচালনার সমস্ত দিক আউটসোর্স করতে প্রস্তুত না হন, তাহলে Shaip একটি ক্লাউড-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মও অফার করে যা দলগুলিকে ছবি, ভিডিও, পাঠ্য এবং অডিওর জন্য সমর্থন সহ আরও দক্ষতার সাথে বিভিন্ন ধরণের ডেটা তৈরি, পরিবর্তন এবং টীকা করতে সাহায্য করে। . ShaipCloud বিভিন্ন স্বজ্ঞাত বৈধতা এবং কর্মপ্রবাহ সরঞ্জাম অন্তর্ভুক্ত করে, যেমন কাজের চাপ ট্র্যাক এবং নিরীক্ষণ করার জন্য একটি পেটেন্ট সমাধান, জটিল এবং কঠিন অডিও রেকর্ডিং প্রতিলিপি করার জন্য একটি ট্রান্সক্রিপশন টুল এবং আপোষহীন গুণমান নিশ্চিত করার জন্য একটি গুণ-নিয়ন্ত্রণ উপাদান। সর্বোপরি, এটি স্কেলযোগ্য, তাই আপনার প্রকল্পের বিভিন্ন চাহিদা বৃদ্ধির সাথে সাথে এটি বাড়তে পারে।
AI উদ্ভাবনের বয়স মাত্র শুরু হয়েছে, এবং আমরা আগামী বছরগুলিতে অবিশ্বাস্য অগ্রগতি এবং উদ্ভাবন দেখতে পাব যা সমগ্র শিল্পকে নতুন আকার দেওয়ার বা এমনকি সামগ্রিকভাবে সমাজকে পরিবর্তন করার সম্ভাবনা রাখে। Shaip-এ, আমরা একটি রূপান্তরকারী শক্তি হিসেবে কাজ করার জন্য আমাদের দক্ষতা ব্যবহার করতে চাই, বিশ্বের সবচেয়ে বিপ্লবী কোম্পানিগুলিকে উচ্চাভিলাষী লক্ষ্য অর্জনের জন্য AI সমাধানের শক্তিকে কাজে লাগাতে সাহায্য করে।
আমাদের স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশন এবং কথোপকথনমূলক এআই সম্পর্কে গভীর অভিজ্ঞতা রয়েছে, তবে আমাদের প্রায় যেকোনো ধরনের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য মডেল প্রশিক্ষণের প্রয়োজনীয় দক্ষতা রয়েছে। Shaip কীভাবে আপনার প্রকল্পকে ধারণা থেকে বাস্তবায়নে সহায়তা করতে পারে সে সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, আমাদের ওয়েবসাইটে উপলব্ধ অনেক সংস্থান দেখুন বা আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।
