প্রতিটি এমএল ইঞ্জিনিয়ার একটি নির্ভরযোগ্য এবং নির্ভুল এআই মডেল তৈরি করতে চায়। ডেটা বিজ্ঞানীরা ব্যয় করেন প্রায় 80% তাদের সময় লেবেলিং এবং তথ্য বৃদ্ধি. এজন্য মডেলটির কর্মক্ষমতা নির্ভর করে এটি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটার মানের উপর।
যেহেতু আমরা ব্যবসার বিভিন্ন এআই প্রজেক্টের চাহিদা পূরণ করে আসছি, আমরা এমন কিছু প্রশ্নের সম্মুখীন হই যা আমাদের ব্যবসায়িক ক্লায়েন্টরা প্রায়শই আমাদের জিজ্ঞাসা করে বা স্পষ্টতার প্রয়োজন হয়। তাই আমরা ML মডেলগুলিকে নির্ভুলভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য আমাদের বিশেষজ্ঞ দল কীভাবে গোল্ড-স্ট্যান্ডার্ড প্রশিক্ষণ ডেটা বিকাশ করে তার জন্য একটি প্রস্তুত রেফারেন্স দেওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছি।
আমরা প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নগুলি নেভিগেট করার আগে, আসুন কিছু রেখে দেওয়া যাক ডেটা লেবেলিংয়ের মূল বিষয়গুলি এবং এর গুরুত্ব।
ডেটা লেবেলিং কি?
ডেটা লেবেলিং হল ডেটা লেবেলিং বা ট্যাগ করার প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ ধাপ, যেমন ছবি, অডিও, বা ভিডিও, এমএল মডেলগুলিকে সাহায্য করতে এবং তাদের সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম করে।
ডেটা লেবেলিংকে মেশিন লার্নিং মডেল ডেভেলপমেন্টের প্রাথমিক পর্যায়ে সীমাবদ্ধ রাখার প্রয়োজন নেই তবে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতা আরও উন্নত করতে পোস্ট-ডিপ্লয়মেন্ট চালিয়ে যেতে পারে।
ডেটা লেবেলিংয়ের গুরুত্ব
অবজেক্ট ক্লাসের উপর ভিত্তি করে ডেটা লেবেল করে, এমএল মডেলকে একই ধরণের অবজেক্ট সনাক্ত করতে প্রশিক্ষিত করা হয় - ছাড়া ডেটা ট্যাগিং - উত্পাদনের সময়।
ডেটা লেবেলিং হল একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ পদক্ষেপ যা একটি সঠিক মডেল তৈরি করতে সাহায্য করে যা বাস্তব-বিশ্বের পরিবেশকে নির্ভরযোগ্যভাবে বুঝতে পারে। সঠিকভাবে লেবেল করা ডেটাসেট সুনির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী এবং উচ্চ-মানের অ্যালগরিদম নিশ্চিত করুন।
সাধারণত জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
এখানে, প্রতিশ্রুতি অনুসারে, আপনার কাছে থাকা সমস্ত প্রশ্নের জন্য একটি প্রস্তুত রেফারেন্স এবং ভুল আপনি এড়াতে পারেন বিকাশের জীবনচক্রের যেকোনো পর্যায়ে।
আপনি কিভাবে তথ্য বোঝাতে না?
একটি ব্যবসা হিসাবে, আপনি হয়ত প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করেছেন এবং এখন আপনি - আশা করি - ডেটা থেকে মূল অন্তর্দৃষ্টি বা মূল্যবান তথ্য বের করতে চান৷
কিন্তু, আপনার প্রজেক্টের প্রয়োজনীয়তা বা ব্যবসায়িক উদ্দেশ্য সম্পর্কে স্পষ্ট ধারণা না থাকলে, আপনি প্রশিক্ষণের ডেটার ব্যবহারিক ব্যবহার করতে পারবেন না। তাই প্যাটার্ন বা অর্থ খুঁজতে আপনার ডেটা দিয়ে sifting শুরু করবেন না। পরিবর্তে, একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য নিয়ে যান যাতে আপনি ভুল সমস্যার সমাধান খুঁজে না পান।
প্রশিক্ষণ ডেটা কি উৎপাদন ডেটার একটি ভাল প্রতিনিধি? যদি না হয়, আমি কিভাবে এটি সনাক্ত করব?
যদিও আপনি এটি বিবেচনা করেননি, তবে আপনি যে লেবেলযুক্ত ডেটাতে আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন তা উত্পাদন পরিবেশ থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা হতে পারে।
কিভাবে শনাক্ত করবেন? গল্পের লক্ষণগুলি সন্ধান করুন। আপনার মডেল একটি পরীক্ষার পরিবেশে ভাল পারফর্ম করেছে এবং উত্পাদনের সময় উল্লেখযোগ্যভাবে কম।
সমাধান?
সঠিক প্রয়োজনীয়তা সঠিকভাবে বুঝতে ব্যবসা বা ডোমেন বিশেষজ্ঞদের সাথে বেস স্পর্শ করুন।
-
কিভাবে পক্ষপাত প্রশমিত?
পক্ষপাত কমানোর একমাত্র সমাধান হল আপনার মডেলে প্রবর্তিত হওয়ার আগে পক্ষপাত দূর করতে সক্রিয় হওয়া।
ডেটা পক্ষপাত যেকোন রূপে হতে পারে - অপ্রতিনিধিত্বশীল ডেটাসেট থেকে ফিডব্যাক লুপের সমস্যা পর্যন্ত। বিভিন্ন ধরনের পক্ষপাতের মোকাবিলা করার জন্য নিজেকে সর্বশেষ উন্নয়নের সমপর্যায়ে রাখা এবং শক্তিশালী প্রক্রিয়ার মান ও কাঠামো প্রতিষ্ঠা করা অপরিহার্য।
-
আমি কীভাবে আমার প্রশিক্ষণের ডেটা টীকা প্রক্রিয়াকে অগ্রাধিকার দেব?
এটি আমাদের জিজ্ঞাসা করা সবচেয়ে সাধারণ প্রশ্নগুলির মধ্যে একটি - টীকা দেওয়ার সময় ডেটাসেটের কোন অংশটিকে আমাদের অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত? এটি একটি বৈধ প্রশ্ন, বিশেষ করে যখন আপনার কাছে বড় ডেটাসেট থাকে। আপনাকে পুরো সেটটি টীকা করতে হবে না।
আপনি উন্নত কৌশলগুলি ব্যবহার করতে পারেন যা আপনাকে আপনার ডেটাসেটের একটি নির্দিষ্ট অংশ বেছে নিতে এবং এটিকে ক্লাস্টার করতে সাহায্য করে যাতে আপনি টীকাটির জন্য ডেটার শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় উপসেট পাঠান। এইভাবে, আপনি আপনার মডেলের সাফল্য সম্পর্কে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য পাঠাতে পারেন।
-
আমি কিভাবে ব্যতিক্রমী ক্ষেত্রে কাজ করব?
ব্যতিক্রমী ক্ষেত্রে মোকাবেলা করা প্রতিটি এমএল মডেলের জন্য চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। যদিও মডেলটি প্রযুক্তিগতভাবে কাজ করতে পারে, এটি আপনার ব্যবসার চাহিদা পূরণ করার ক্ষেত্রে চুক্তিটি কাটাতে পারে না।
যদিও একটি যানবাহন সনাক্তকরণ মডেল যানবাহন সনাক্ত করতে পারে, তবে এটি বিভিন্ন ধরণের যানবাহনের মধ্যে নির্ভরযোগ্যভাবে পার্থক্য করতে সক্ষম নাও হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ - অন্যান্য ধরণের ভ্যান থেকে অ্যাম্বুলেন্সগুলিকে স্বীকৃতি দেওয়া। শুধুমাত্র যখন মডেলটিকে নির্দিষ্ট মডেল শনাক্ত করার জন্য নির্ভর করা যেতে পারে তখন গাড়ির সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম নিরাপত্তা কোডগুলি নির্দেশ করতে পারে।এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা, থাকার হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ প্রতিক্রিয়া এবং তত্ত্বাবধানে শিক্ষা গুরুত্বপূর্ণ। সমাধানটি অনুরূপ চিত্রগুলি সংগ্রহ করতে সমগ্র ডেটাসেটের মাধ্যমে সাদৃশ্য অনুসন্ধান এবং ফিল্টারিং ব্যবহার করে। এটির সাহায্যে, আপনি শুধুমাত্র অনুরূপ চিত্রগুলির উপসেট টীকা করার উপর ফোকাস করতে পারেন এবং হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ পদ্ধতি ব্যবহার করে এটিকে উন্নত করতে পারেন।
-
কোন নির্দিষ্ট লেবেল আছে যা আমাকে সচেতন হতে হবে?
যদিও আপনি আপনার চিত্রগুলির জন্য সবচেয়ে বিশদ-ভিত্তিক লেবেলিং প্রদান করতে প্রলুব্ধ হতে পারেন, এটি সর্বদা প্রয়োজনীয় বা আদর্শ নাও হতে পারে। প্রতিটি ছবিকে বিশদ বিবরণ এবং নির্ভুলতার একটি দানাদার স্তর দিতে যে পরিমাণ সময় এবং খরচ লাগবে তা অর্জন করা কঠিন।
অতিরিক্ত প্রেসক্রিপটিভ হওয়া বা ডেটা টীকাতে সর্বোচ্চ নির্ভুলতার জন্য জিজ্ঞাসা করার পরামর্শ দেওয়া হয় যখন আপনি মডেলের প্রয়োজনীয়তার বিষয়ে স্পষ্টতা রাখেন।
-
আপনি কিভাবে প্রান্ত কেস জন্য অ্যাকাউন্ট করবেন?
আপনার ডেটা টীকা কৌশল প্রস্তুত করার সময় প্রান্ত ক্ষেত্রের জন্য অ্যাকাউন্ট. প্রথমত, যাইহোক, আপনাকে অবশ্যই বুঝতে হবে যে আপনার সামনে আসা প্রতিটি প্রান্তের ক্ষেত্রে অনুমান করা অসম্ভব। পরিবর্তে, আপনি একটি পরিবর্তনশীলতা পরিসর এবং একটি কৌশল বেছে নিতে পারেন যা প্রান্তের ক্ষেত্রে আবিষ্কার করতে পারে এবং যখন সেগুলি ক্রপ আপ হয় এবং সময়মতো সেগুলির সমাধান করতে পারে৷
-
আমি কোন উপায়ে ডেটা অস্পষ্টতা পরিচালনা করতে পারি?
ডেটাসেটে অস্পষ্টতা বেশ সাধারণ, এবং সঠিক টীকাটির জন্য কীভাবে এটি মোকাবেলা করতে হয় তা আপনার জানা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, একটি অর্ধ-পাকা আপেলের একটি চিত্রকে একটি সবুজ আপেল বা একটি লাল আপেল হিসাবে লেবেল করা যেতে পারে।
এই ধরনের অস্পষ্টতা সমাধানের চাবিকাঠিতে শুরু থেকেই স্পষ্ট নির্দেশাবলী রয়েছে। প্রথমত, টীকাকার এবং বিষয় বিশেষজ্ঞদের মধ্যে অবিরাম যোগাযোগ নিশ্চিত করুন। এই ধরনের অস্পষ্টতা অনুমান করে এবং কর্মীবাহিনী জুড়ে প্রয়োগ করা যেতে পারে এমন মান নির্ধারণ করে একটি আদর্শ নিয়ম রাখুন।
-
উত্পাদনে মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়ানোর কোন উপায় আছে কি?
যেহেতু পরীক্ষার পরিবেশ এবং উৎপাদন তথ্য ভিন্ন, কিছু সময়ের পরে কর্মক্ষমতা বিচ্যুতি হতে বাধ্য। আপনি একটি মডেলের কাছ থেকে এমন জিনিসগুলি শিখতে আশা করতে পারেন না যা প্রশিক্ষণের সময় উন্মুক্ত করা হয়নি।
পরিবর্তিত উত্পাদন ডেটার সাথে টেস্টিং ডেটা রাখার চেষ্টা করুন। উদাহরণস্বরূপ, আপনার মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণ, জড়িত মানব লেবেলার, আরও সঠিক এবং প্রতিনিধিত্বমূলক পরিস্থিতির সাথে ডেটা উন্নত করুন এবং পুনরায় পরীক্ষা করুন এবং উত্পাদনে এটি ব্যবহার করুন।
-
প্রশিক্ষণের ডেটার প্রয়োজনের আমার টীকাটির জন্য আমি কার কাছে যাব?
প্রতিটি ব্যবসারই এমএল মডেল তৈরির থেকে কিছু লাভ করার আছে। প্রতিটি ব্যবসা প্রতিষ্ঠান প্রযুক্তিগত জ্ঞান বা বিশেষজ্ঞের সাথে সজ্জিত নয় ডেটা লেবেলিং দল মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি মধ্যে কাঁচা তথ্য রূপান্তর. আপনি একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা পেতে এটি ব্যবহার করতে সক্ষম হওয়া উচিত.
যদিও একটি যানবাহন সনাক্তকরণ মডেল যানবাহন সনাক্ত করতে পারে, তবে এটি বিভিন্ন ধরণের যানবাহনের মধ্যে নির্ভরযোগ্যভাবে পার্থক্য করতে সক্ষম নাও হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ - অন্যান্য ধরণের ভ্যান থেকে অ্যাম্বুলেন্সগুলিকে স্বীকৃতি দেওয়া। শুধুমাত্র যখন মডেলটিকে নির্দিষ্ট মডেল শনাক্ত করার জন্য নির্ভর করা যেতে পারে তখন গাড়ির সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম নিরাপত্তা কোডগুলি নির্দেশ করতে পারে।যদিও কিছু দিক আছে, আপনি হয়ত একজন ডেটা ট্রেনিং পার্টনার খুঁজছেন, নির্ভরযোগ্যতা, অভিজ্ঞতা এবং বিষয়ের জ্ঞান হল মনে রাখার মতো শীর্ষ তিনটি পয়েন্ট। একটি নির্ভরযোগ্য তৃতীয় পক্ষের পরিষেবা প্রদানকারীর জন্য যাওয়ার আগে এগুলি বিবেচনা করুন।
তালিকায় শীর্ষস্থানীয় সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য ডেটা লেবেলিং পরিষেবা প্রদানকারী হল Shaip. আমরা আপনার সমস্ত লেবেলিংয়ের জন্য উন্নত বিশ্লেষণ, অভিজ্ঞতা দল এবং বিষয় বিশেষজ্ঞদের ব্যবহার করি ডেটা টীকা চাহিদা. তদুপরি, আমরা একটি আদর্শ পদ্ধতি অনুসরণ করি যা আমাদের শীর্ষস্থানীয় ব্যবসায়ের জন্য টপ-এন্ড টীকা এবং লেবেলিং প্রকল্পগুলি বিকাশে সহায়তা করেছে।
