আপনি যদি একটি AI সমাধান তৈরি করে থাকেন, তাহলে আপনার পণ্যের টাইম-টু-মার্কেট প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে মানসম্পন্ন ডেটাসেটের সময়মত প্রাপ্যতার উপর অনেক বেশি নির্ভর করে। শুধুমাত্র যখন আপনার কাছে আপনার প্রয়োজনীয় ডেটাসেট থাকবে তখন আপনি আপনার মডেলের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া শুরু করবেন, ফলাফল অপ্টিমাইজ করবেন এবং আপনার সমাধান লঞ্চের জন্য প্রস্তুত করবেন।
এবং আপনি জানেন, সময়মতো মানসম্পন্ন ডেটাসেট আনা সব আকার এবং স্কেল ব্যবসার জন্য একটি কঠিন চ্যালেঞ্জ। অদীক্ষিত জন্য, কাছাকাছি ব্যবসার 19% এটি প্রকাশ করে যে এটি ডেটার প্রাপ্যতার অভাব যা তাদের এআই সমাধান গ্রহণে বাধা দেয়।
আমাদের এটাও বোঝা উচিত যে আপনি প্রাসঙ্গিক এবং প্রাসঙ্গিক ডেটা তৈরি করতে পারলেও, ডেটা টীকা নিজেই একটি চ্যালেঞ্জ। এটি সময় সাপেক্ষ এবং বিশদে চমৎকার দক্ষতা এবং মনোযোগ প্রয়োজন। একটি AI এর ডেভেলপমেন্ট সময়ের প্রায় 80% ডেটাসেট টীকা করার জন্য যায়।
এখন, আমরা আমাদের সিস্টেমগুলি থেকে ডেটা টীকা প্রক্রিয়াগুলিকে সম্পূর্ণরূপে বাদ দিতে পারি না কারণ সেগুলি এআই প্রশিক্ষণের মূল অংশ। হাতে কোন টীকাযুক্ত ডেটা না থাকলে আপনার মডেলগুলি ফলাফল প্রদান করতে ব্যর্থ হবে (গুণমানের ফলাফলকে একা ছেড়ে দিন)। এখন পর্যন্ত, আমরা ডেটা-ভিত্তিক চ্যালেঞ্জ, টীকা কৌশল এবং আরও অনেক বিষয় নিয়ে আলোচনা করেছি। আজ, আমরা আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক নিয়ে আলোচনা করব যা ডেটা লেবেলিংয়ের চারপাশে ঘোরে।
এই পোস্টে, আমরা বর্ণালী জুড়ে ব্যবহৃত দুটি ধরণের টীকা পদ্ধতি অন্বেষণ করব, যা হল:
- ম্যানুয়াল ডেটা লেবেলিং
- এবং স্বয়ংক্রিয় ডেটা লেবেলিং
আমরা উভয়ের মধ্যে পার্থক্যের উপর আলোকপাত করব, কেন ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ গুরুত্বপূর্ণ এবং স্বয়ংক্রিয়তার সাথে যুক্ত ঝুঁকিগুলি কী কী ডেটা লেবেলিং.
ম্যানুয়াল ডেটা লেবেলিং
নাম অনুসারে, ম্যানুয়াল ডেটা লেবেলিংয়ের সাথে মানুষ জড়িত। ডেটা টীকা বিশেষজ্ঞরা ডেটাসেটে ট্যাগিং উপাদানগুলির দায়িত্ব নেন। বিশেষজ্ঞদের দ্বারা, আমরা SME এবং ডোমেন কর্তৃপক্ষকে বোঝাই যারা সঠিকভাবে জানেন কী টীকা করতে হবে। ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াটি শুরু হয় টীকাকারদের সাথে টীকা দেওয়ার জন্য কাঁচা ডেটাসেট সরবরাহ করার মাধ্যমে। ডেটাসেটগুলি হতে পারে ছবি, ভিডিও ফাইল, অডিও রেকর্ডিং বা প্রতিলিপি, টেক্সট বা এগুলোর সংমিশ্রণ।
প্রকল্প, প্রয়োজনীয় ফলাফল এবং স্পেসিফিকেশনের উপর ভিত্তি করে, টীকাকারীরা প্রাসঙ্গিক উপাদানের টীকা করার কাজ করে। বিশেষজ্ঞরা জানেন নির্দিষ্ট ডেটাসেট এবং উদ্দেশ্যগুলির জন্য কোন কৌশলটি সবচেয়ে উপযুক্ত। তারা তাদের প্রকল্পের জন্য সঠিক কৌশল ব্যবহার করে এবং সময়মতো প্রশিক্ষণযোগ্য ডেটাসেট সরবরাহ করে।
যদিও ম্যানুয়াল লেবেলিং প্রক্রিয়াটির একটি অংশ মাত্র, টীকা কার্যপ্রবাহের একটি দ্বিতীয় পর্যায় রয়েছে যাকে গুণমান পরীক্ষা এবং নিরীক্ষা বলা হয়। এতে, টীকাযুক্ত ডেটাসেটগুলি সত্যতা এবং নির্ভুলতার জন্য যাচাই করা হয়। এটি করার জন্য, কোম্পানিগুলি একটি ঐকমত্য পদ্ধতি গ্রহণ করে, যেখানে একাধিক টীকা একই ডেটাসেটে সর্বসম্মত ফলাফলের জন্য কাজ করে। মন্তব্য এবং ফ্ল্যাগিংয়ের ক্ষেত্রেও অসঙ্গতিগুলি সমাধান করা হয়। টীকা প্রক্রিয়ার সাথে তুলনা করলে, গুণমান যাচাই পর্বটি কম কঠোর এবং সময়-দাবী।
স্বয়ংক্রিয় ডেটা লেবেলিং
সুতরাং, এখন আপনি বুঝতে পেরেছেন যে ডেটা লেবেলিংয়ের জন্য কতটা ম্যানুয়াল প্রচেষ্টা যায়। স্বাস্থ্যসেবা, নির্ভুলতা, এবং বিস্তারিত মনোযোগের মত সেক্টরে ব্যবহার করার জন্য সমাধানগুলি আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। দ্রুত ডেটা লেবেলিং এবং টীকাযুক্ত ডেটা সরবরাহের পথ প্রশস্ত করতে, স্বয়ংক্রিয় ডেটা লেবেলিং মডেলগুলি ধীরে ধীরে বিশিষ্ট হয়ে উঠছে।
এই পদ্ধতিতে, এআই সিস্টেমগুলি ডেটা টীকা করার যত্ন নেয়। এটি হিউরিস্টিক পদ্ধতি বা মেশিন লার্নিং মডেল বা উভয়ের সাহায্যে অর্জন করা হয়। হিউরিস্টিক পদ্ধতিতে, একটি নির্দিষ্ট লেবেল যাচাই করার জন্য একটি একক ডেটাসেট পূর্বনির্ধারিত নিয়ম বা শর্তগুলির একটি সিরিজের মধ্য দিয়ে পাস করা হয়। শর্ত মানুষের দ্বারা পাড়া হয়.
যদিও এটি কার্যকর, এই পদ্ধতিটি ব্যর্থ হয় যখন ডেটা স্ট্রাকচার ঘন ঘন পরিবর্তন হয়। এছাড়াও, একটি জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সিস্টেমগুলিকে চালিত করার জন্য শর্তগুলি তৈরি করা জটিল হয়ে ওঠে। যদিও মানুষ আইসক্রিম এবং লেমোনেডের মধ্যে পার্থক্য করতে পারে, আমরা জানি না যে পার্থক্যটি নিয়ে আসার জন্য মস্তিষ্ক কী পদ্ধতি গ্রহণ করে। এটি প্রতিলিপি করা মেশিনে মানবিকভাবে অসম্ভব।
এটি এআই সিস্টেমের ফলাফলের গুণমানের বিষয়ে বেশ কয়েকটি উদ্বেগের জন্ম দেয়। অটোমেশন শুরু হওয়া সত্ত্বেও, ডেটা লেবেলগুলিকে যাচাই এবং ঠিক করার জন্য আপনার একজন মানুষের (বা তাদের একটি গুচ্ছ) প্রয়োজন৷ এবং এটি আমাদের পরবর্তী বিভাগে একটি চমৎকার সেগ.
এআই-সহায়ক টীকা: বুদ্ধিমত্তার জন্য মস্তিষ্কের প্রয়োজন (হাইব্রিড অ্যাপ্রোচ)
সেরা ফলাফলের জন্য, একটি হাইব্রিড পদ্ধতির প্রয়োজন। যদিও AI সিস্টেমগুলি দ্রুত লেবেলিংয়ের যত্ন নিতে পারে, মানুষ ফলাফলগুলি যাচাই করতে পারে এবং তাদের অপ্টিমাইজ করতে পারে। মেশিনের হাতে ডেটা টীকাকরণের পুরো প্রক্রিয়াটি ছেড়ে দেওয়া একটি খারাপ ধারণা হতে পারে এবং সেই কারণেই মানুষকে লুপে আনা সম্পূর্ণ অর্থপূর্ণ।
একটি ভারসাম্য রয়েছে যা প্রতিষ্ঠিত হয়েছে এবং প্রক্রিয়াটি ব্যয়-কার্যকর উপায়েও ঘটতে পারে। বিশেষজ্ঞরা ভাল লেবেল মন্থন করার জন্য মেশিনের জন্য অপ্টিমাইজড ফিডব্যাক লুপ নিয়ে আসতে পারে, শেষ পর্যন্ত জড়িত ম্যানুয়াল প্রচেষ্টার প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে। মেশিনের আত্মবিশ্বাসের স্কোর উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধির সাথে, লেবেলযুক্ত ডেটার গুণমানও উন্নত করা যেতে পারে।
মোড়ক উম্মচন
সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত ডেটা লেবেলিং মেকানিজম কখনই কাজ করবে না - অন্তত আপাতত। একটি ক্লান্তিকর কাজ সম্পাদন করার জন্য আমাদের যা প্রয়োজন তা হল মানুষ এবং মেশিনের মধ্যে সাদৃশ্য। এটি টীকাযুক্ত ডেটাসেটের বিতরণের সময়কেও বাড়িয়ে দেয়, যেখানে কোম্পানিগুলি তাদের এআই প্রশিক্ষণের পর্যায়গুলি নির্বিঘ্নে শুরু করতে পারে। এবং আপনি যদি আপনার এআই মডেলের জন্য উচ্চ-মানের ডেটাসেট খুঁজছেন, আজ আমাদের কাছে পৌঁছান.
