ইন্টেলিজেন্ট AI এবং ML মডেলগুলি সর্বত্র রয়েছে, তা হোক
- সক্রিয় নির্ণয়ের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক স্বাস্থ্যসেবা মডেল
- লেন-কিপিং, রিভার্স পার্কিং এবং অন্যান্য অন্তর্নির্মিত বৈশিষ্ট্য সহ স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন
- বুদ্ধিমান চ্যাটবট যা বিষয়বস্তু, প্রসঙ্গ এবং অভিপ্রায়ে গোপনীয়
কিন্তু কী এই মডেলগুলিকে নির্ভুল, অত্যন্ত স্বয়ংক্রিয় এবং অত্যন্ত নির্দিষ্ট করে তোলে
ডেটা, ডেটা এবং আরও ডেটা।
একটি AI মডেলে ডেটা বোঝার জন্য, আপনাকে নিম্নলিখিত বিষয়গুলি মনে রাখতে হবে:
- প্রচুর কাঁচা ডেটা খণ্ড পাওয়া যায়
- ডেটা ব্লক মাল্টিভেরিয়েট এবং বৈচিত্র্যময়
- লেবেলবিহীন ডেটা বুদ্ধিমান মেশিনের কাছে গোলমালের মতো
সমাধান: ডেটা টীকা (প্রাসঙ্গিক এবং ব্যবহার-কেস-নির্দিষ্ট ডেটাসেট তৈরি করতে ডেটা লেবেল করার প্রক্রিয়া)
এমএল মডেলের জন্য এআই ট্রেনিং ডেটা অর্জন করা
বিশ্বাসযোগ্য এআই ডেটা সংগ্রাহকরা বিভিন্ন উপায়ে ডেটা ক্যাপচারিং এবং নিষ্কাশন শুরু করার আগে একাধিক দিকে ফোকাস করে। এর মধ্যে রয়েছে:
- একাধিক ডেটাসেট প্রস্তুত করার দিকে মনোনিবেশ করা
- তথ্য সংগ্রহ এবং টীকা বাজেট নিয়ন্ত্রণে রাখা
- মডেল প্রাসঙ্গিক তথ্য অর্জন
- শুধুমাত্র বিশ্বাসযোগ্য ডেটাসেট অ্যাগ্রিগেটরদের সাথে কাজ করা
- সংগঠনের লক্ষ্য আগে থেকেই চিহ্নিত করা
- উপযুক্ত অ্যালগরিদমের পাশাপাশি কাজ করা
- তত্ত্বাবধানে বা তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা
উল্লেখিত দিকগুলি মেনে চলা ডেটা অর্জনের জন্য শীর্ষ বিকল্পগুলি:
- মুক্ত সূত্র: Quora এবং Reddit এর মত ওপেন ফোরাম এবং Kaggle OpenML, Google Datasets এবং আরও অনেক কিছুর মত ওপেন এগ্রিগেটর অন্তর্ভুক্ত করে
- অভ্যন্তরীণ উত্স: CRM এবং ERP প্ল্যাটফর্ম থেকে ডেটা বের করা হয়েছে
- প্রদত্ত উত্স: বাহ্যিক বিক্রেতা এবং ডেটা স্ক্র্যাপিং সরঞ্জামগুলি অন্তর্ভুক্ত করে
পয়েন্ট টু নোট: এক চিমটি লবণ দিয়ে খোলা ডেটাসেটগুলি উপলব্ধি করুন।
বাজেট ফ্যাক্টর
আমাদের AI ডেটা সংগ্রহের উদ্যোগের বাজেট করার পরিকল্পনা করছি। আপনি করার আগে, নিম্নলিখিত দিক এবং প্রশ্নগুলি বিবেচনায় নিন:
- পণ্যের প্রকৃতি যা বিকাশ করা দরকার
- মডেল কি শক্তিবৃদ্ধি শেখার সমর্থন করে?
- গভীর শিক্ষা সমর্থিত?
- এটি কি এনএলপি, কম্পিউটার ভিশন, বা উভয়ই
- ডেটা লেবেল করার জন্য আপনার প্ল্যাটফর্ম এবং সংস্থানগুলি কী কী?
বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে, এখানে এমন কারণগুলি রয়েছে যা আপনাকে প্রচারাভিযানের মূল্য পরিচালনা করতে সাহায্য করতে পারে এবং করা উচিত:
- ডেটা ভলিউম: নির্ভরতা: প্রকল্পের আকার, প্রশিক্ষণ এবং ডেটা সেট পরীক্ষার প্রতি পছন্দ, সিস্টেমের জটিলতা, এআই প্রযুক্তির ধরন এটি মেনে চলে এবং বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন বা এর অভাবের উপর জোর দেয়।
- মূল্য কৌশল: নির্ভরতা: পরিষেবা প্রদানকারীর দক্ষতা, ডেটার গুণমান এবং ছবিতে মডেলের জটিলতা
- সোর্সিং পদ্ধতি: নির্ভরতা: মডেলের জটিলতা এবং আকার, ভাড়া করা, চুক্তিভিত্তিক, বা অভ্যন্তরীণ কর্মী বাহিনী ডেটা সোর্স করে এবং উৎসের পছন্দ, বিকল্পগুলি উন্মুক্ত, সর্বজনীন, অর্থপ্রদান এবং অভ্যন্তরীণ উত্স।
কিভাবে ডেটা গুণমান পরিমাপ করবেন?
সিস্টেমে দেওয়া ডেটা উচ্চ মানের কিনা তা নিশ্চিত করতে, এটি নিম্নলিখিত পরামিতিগুলি মেনে চলে তা নিশ্চিত করুন:
- নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং অ্যালগরিদমের উদ্দেশ্যে
- মডেলটিকে আরও বুদ্ধিমান করতে সাহায্য করে
- সিদ্ধান্ত গ্রহণের গতি বাড়ায়
- একটি রিয়েল-টাইম নির্মাণ প্রতিনিধিত্ব করে
উল্লিখিত দিকগুলি অনুসারে, এখানে এমন বৈশিষ্ট্যগুলি রয়েছে যা আপনি আপনার ডেটাসেটগুলিতে রাখতে চান:
- একরূপতা: এমনকি যদি ডেটা খণ্ডগুলি একাধিক উপায় থেকে সংগ্রহ করা হয়, তবে মডেলের উপর নির্ভর করে তাদের অভিন্নভাবে যাচাই করা দরকার। উদাহরণ স্বরূপ, অডিও ডেটাসেটের সাথে পেয়ার করা হলে একটি ভাল-সিজনড টীকাযুক্ত ভিডিও ডেটাসেট অভিন্ন হবে না যা শুধুমাত্র চ্যাটবট এবং ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্টের মতো NLP মডেলের জন্য।
- সমন্নয়: ডেটাসেটগুলিকে উচ্চ মানের হিসাবে আখ্যায়িত করতে চাইলে সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়া উচিত। এর অর্থ হল ডেটার প্রতিটি ইউনিটকে অন্য যেকোন ইউনিটের পরিপূরক ফ্যাক্টর হিসাবে মডেলের জন্য দ্রুত সিদ্ধান্ত নেওয়ার লক্ষ্য রাখতে হবে।
- ব্যাপকতা: মডেলের প্রতিটি দিক এবং বৈশিষ্ট্য পরিকল্পনা করুন এবং নিশ্চিত করুন যে উৎসকৃত ডেটাসেটগুলি সমস্ত বেস কভার করে। উদাহরণস্বরূপ, এনএলপি-প্রাসঙ্গিক ডেটা অবশ্যই শব্দার্থিক, সিনট্যাকটিক এবং এমনকি প্রাসঙ্গিক প্রয়োজনীয়তাগুলি মেনে চলতে হবে।
- সংশ্লিষ্টতা: যদি আপনার মনে কিছু ফলাফল থাকে, নিশ্চিত করুন যে ডেটা একই এবং প্রাসঙ্গিক উভয়ই, যাতে এআই অ্যালগরিদমগুলি সহজে সেগুলি প্রক্রিয়া করতে সক্ষম হয়৷
- বৈচিত্র্যময়: 'অভিন্নতা' ভাগফলকে বিরোধী মনে হয়? আপনি যদি মডেলটিকে সামগ্রিকভাবে প্রশিক্ষণ দিতে চান তবে বৈচিত্রপূর্ণ ডেটাসেটগুলি গুরুত্বপূর্ণ নয়। যদিও এটি বাজেটকে বাড়িয়ে তুলতে পারে, মডেলটি আরও বুদ্ধিমান এবং উপলব্ধিশীল হয়ে ওঠে।
এন্ড-টু-এন্ড এআই ট্রেনিং ডেটা সার্ভিস প্রোভাইডার অনবোর্ডিং এর সুবিধা
সুবিধাগুলি তালিকাভুক্ত করার আগে, এখানে এমন দিকগুলি রয়েছে যা সামগ্রিক ডেটা গুণমান নির্ধারণ করে:
- প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করা হয়েছে
- জনসাধারণ জড়িত
- প্রক্রিয়া অনুসরণ করা হয়
এবং খেলার মধ্যে একজন অভিজ্ঞ এন্ড-টু-এন্ড পরিষেবা প্রদানকারীর সাথে, আপনি সর্বোত্তম প্ল্যাটফর্মে অ্যাক্সেস পান, সবচেয়ে অভিজ্ঞ ব্যক্তিরা এবং পরীক্ষিত প্রক্রিয়াগুলি যা আসলে আপনাকে মডেলটিকে পরিপূর্ণতায় প্রশিক্ষিত করতে সহায়তা করে।
সুনির্দিষ্ট জন্য, এখানে আরও কিছু কিউরেটেড সুবিধা রয়েছে যা একটি অতিরিক্ত চেহারার যোগ্য:
- সংশ্লিষ্টতা: এন্ড-টু-এন্ড পরিষেবা প্রদানকারীরা শুধুমাত্র মডেল এবং অ্যালগরিদম-নির্দিষ্ট ডেটাসেট প্রদান করতে যথেষ্ট অভিজ্ঞ। এছাড়াও, তারা সিস্টেমের জটিলতা, জনসংখ্যা এবং বাজারের বিভাজন বিবেচনা করে।
- বৈচিত্র্য: সঠিকভাবে সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হওয়ার জন্য কিছু মডেলের প্রাসঙ্গিক ডেটাসেটের ট্রাকলোড প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, স্ব-চালিত গাড়ি। এন্ড-টু-এন্ড, অভিজ্ঞ পরিষেবা প্রদানকারীরা এমনকি বিক্রেতা-কেন্দ্রিক ডেটাসেটগুলি সোর্সিংয়ের মাধ্যমে বৈচিত্র্যের প্রয়োজনীয়তা বিবেচনা করে। স্পষ্টভাবে বলতে গেলে, মডেল এবং অ্যালগরিদমগুলির জন্য উপলব্ধি করতে পারে এমন সমস্ত কিছু উপলব্ধ করা হয়েছে৷
- কিউরেটেড ডেটা: অভিজ্ঞ পরিষেবা প্রদানকারীদের সম্পর্কে সবচেয়ে ভাল জিনিস হল যে তারা ডেটাসেট তৈরির জন্য একটি ধাপ-প্রসারিত পদ্ধতি অনুসরণ করে। তারা ভাষ্যকারদের বোঝার জন্য গুণাবলী সহ প্রাসঙ্গিক অংশগুলিকে ট্যাগ করে।
- হাই-এন্ড টীকা: অভিজ্ঞ পরিষেবা প্রদানকারীরা প্রাসঙ্গিক বিষয় বিষয় বিশেষজ্ঞদের মোতায়েন করে পরিপূর্ণতার জন্য বিপুল পরিমাণ ডেটা টীকা করার জন্য।
- নির্দেশিকা অনুযায়ী ডি-আইডেন্টিফিকেশন: ডেটা সুরক্ষা প্রবিধানগুলি আপনার AI প্রশিক্ষণ প্রচারাভিযান তৈরি বা ভাঙতে পারে। এন্ড-টু-এন্ড পরিষেবা প্রদানকারীরা, তবে, GDPR, HIPAA এবং অন্যান্য কর্তৃপক্ষের সাথে প্রাসঙ্গিক প্রতিটি কমপ্লায়েন্স সমস্যার যত্ন নেয় এবং আপনাকে সম্পূর্ণভাবে প্রকল্পের উন্নয়নে ফোকাস করতে দেয়।
- শূন্য পক্ষপাত: ইন-হাউস ডেটা সংগ্রাহক, ক্লিনার এবং টীকাকারদের বিপরীতে, বিশ্বাসযোগ্য পরিষেবা প্রদানকারীরা আরও উদ্দেশ্যমূলক ফলাফল এবং সঠিক অনুমান ফেরাতে মডেলগুলি থেকে AI পক্ষপাত দূর করার উপর জোর দেয়।
সঠিক ডেটা সংগ্রহ বিক্রেতা নির্বাচন করা
প্রতিটি AI প্রশিক্ষণ প্রচারাভিযান ডেটা সংগ্রহের মাধ্যমে শুরু হয়। অথবা, এটা বলা যেতে পারে যে আপনার AI প্রকল্পটি প্রায়শই টেবিলে আনা ডেটার গুণমানের মতোই প্রভাবশালী।
অতএব, কাজের জন্য সঠিক ডেটা সংগ্রহ বিক্রেতাকে অনবোর্ড করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে, যিনি নিম্নলিখিত নির্দেশিকাগুলি মেনে চলেন:
- অভিনবত্ব বা অনন্যতা
- সময়মত ডেলিভারি
- সঠিকতা
- সম্পূর্ণতা
- ঐক্য
এবং সঠিক পছন্দে শূন্য করার জন্য একটি সংস্থা হিসাবে আপনাকে যে বিষয়গুলি পরীক্ষা করতে হবে তা এখানে রয়েছে:
- একটি নমুনা ডেটাসেটের জন্য জিজ্ঞাসা করুন
- সম্মতি-প্রাসঙ্গিক প্রশ্ন ক্রস-চেক করুন
- তাদের ডেটা সংগ্রহ এবং সোর্সিং প্রক্রিয়া সম্পর্কে আরও জানুন
- পক্ষপাত দূর করার জন্য তাদের অবস্থান এবং পদ্ধতি পরীক্ষা করুন
- নিশ্চিত করুন যে তাদের কর্মশক্তি এবং প্ল্যাটফর্ম-নির্দিষ্ট ক্ষমতা মাপযোগ্য, যদি আপনি সময়ের সাথে প্রকল্পে প্রগতিশীল উন্নয়ন করতে চান
