এআই ডেটা সংগ্রহ: আপনার যা জানা দরকার
ইন্টেলিজেন্ট AI এবং ML মডেলগুলি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক স্বাস্থ্যসেবা থেকে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন এবং বুদ্ধিমান চ্যাটবটগুলিতে শিল্পগুলিকে রূপান্তরিত করছে৷ কিন্তু কি এই শক্তিশালী মডেল জ্বালানী? ডেটা। উচ্চ-মানের ডেটা, এবং প্রচুর পরিমাণে। এই নির্দেশিকাটি AI-এর জন্য ডেটা সংগ্রহের একটি বিস্তৃত ওভারভিউ প্রদান করে, যা একজন শিক্ষানবিসকে জানার প্রয়োজন সবকিছু কভার করে।
AI এর জন্য ডেটা সংগ্রহ কি?
AI-এর জন্য ডেটা সংগ্রহের মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় কাঁচা ডেটা সংগ্রহ করা এবং প্রস্তুত করা। এই ডেটা পাঠ্য, ছবি, অডিও এবং ভিডিও সহ বিভিন্ন ফর্ম নিতে পারে। কার্যকর AI প্রশিক্ষণের জন্য, সংগৃহীত ডেটা অবশ্যই হতে হবে:
- বিশাল: শক্তিশালী এআই মডেল প্রশিক্ষণের জন্য সাধারণত বড় ডেটাসেটের প্রয়োজন হয়।
- বিবিধ: ডেটা বাস্তব-বিশ্বের পরিবর্তনশীলতার প্রতিনিধিত্ব করবে যে মডেলটি সম্মুখীন হবে।
- লেবেলযুক্ত: তত্ত্বাবধানে শেখার জন্য, মডেলের শেখার জন্য গাইড করার জন্য সঠিক উত্তরগুলির সাথে ডেটা ট্যাগ করা দরকার।
সমাধান: ডেটা সংগ্রহ (এমএল মডেলদের প্রশিক্ষণের জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ।)
এমএল মডেলের জন্য এআই ট্রেনিং ডেটা অর্জন করা
কার্যকরী তথ্য সংগ্রহে সতর্ক পরিকল্পনা এবং বাস্তবায়ন জড়িত। মূল বিবেচনার মধ্যে রয়েছে:
- উদ্দেশ্য সংজ্ঞায়িত করা: ডেটা সংগ্রহ শুরু করার আগে আপনার এআই প্রকল্পের লক্ষ্যগুলি পরিষ্কারভাবে চিহ্নিত করুন।
- ডেটাসেট প্রস্তুতি: একাধিক ডেটাসেটের জন্য পরিকল্পনা করুন (প্রশিক্ষণ, বৈধতা, পরীক্ষা)।
বাজেট ব্যবস্থাপনা: তথ্য সংগ্রহ এবং টীকা করার জন্য একটি বাস্তবসম্মত বাজেট স্থাপন করুন। - তথ্য প্রাসঙ্গিকতা: নিশ্চিত করুন যে সংগৃহীত ডেটা নির্দিষ্ট AI মডেল এবং এর উদ্দেশ্যে ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রাসঙ্গিক।
- অ্যালগরিদম সামঞ্জস্যতা: আপনি যে অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করবেন এবং তাদের ডেটা প্রয়োজনীয়তাগুলি বিবেচনা করুন৷
- শেখার পদ্ধতি: আপনি তত্ত্বাবধানে, তত্ত্বাবধানহীন, বা শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা ব্যবহার করবেন কিনা তা নির্ধারণ করুন।
ডেটা সংগ্রহের পদ্ধতি
প্রশিক্ষণের ডেটা অর্জনের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে:
- মুক্ত সূত্র: সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ ডেটাসেট (যেমন, কাগল, গুগল ডেটাসেট, ওপেনএমএল), খোলা ফোরাম (যেমন, রেডডিট, কোরা)। বিঃদ্রঃ: বিনামূল্যে ডেটাসেটগুলির গুণমান এবং প্রাসঙ্গিকতা যত্ন সহকারে মূল্যায়ন করুন৷
- অভ্যন্তরীণ উত্স: আপনার প্রতিষ্ঠানের মধ্যে থেকে ডেটা (যেমন, CRM, ERP সিস্টেম)।
- প্রদত্ত উত্স: তৃতীয় পক্ষের ডেটা প্রদানকারী, ডেটা স্ক্র্যাপিং টুল।
ডেটা সংগ্রহের জন্য বাজেট
ডেটা সংগ্রহের জন্য বাজেটের জন্য বিভিন্ন বিষয় বিবেচনা করা প্রয়োজন:
- প্রকল্পের সুযোগ: আকার, জটিলতা, এআই প্রযুক্তির ধরন (যেমন, গভীর শিক্ষা, এনএলপি, কম্পিউটার দৃষ্টি)।
- ডেটা ভলিউম: প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণ প্রকল্পের জটিলতা এবং মডেলের প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে।
- মূল্য কৌশল: বিক্রেতার মূল্য ডেটা গুণমান, জটিলতা এবং প্রদানকারীর দক্ষতার উপর ভিত্তি করে পরিবর্তিত হয়।
- সোর্সিং পদ্ধতি: ডেটা অভ্যন্তরীণভাবে, বিনামূল্যের সংস্থান থেকে বা অর্থপ্রদানকারী বিক্রেতাদের কাছ থেকে পাওয়া যায় কিনা তার উপর নির্ভর করে খরচগুলি আলাদা হবে৷
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 জন্য 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।
- সঠিকতা: তথ্য ত্রুটি এবং অসঙ্গতি মুক্ত হতে হবে.
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:
- উপাত্ত গুণমান: গুণমান মূল্যায়নের জন্য নমুনা ডেটাসেটের অনুরোধ করুন।
- সম্মতি: প্রাসঙ্গিক ডেটা গোপনীয়তা প্রবিধানের আনুগত্য যাচাই করুন।
- প্রক্রিয়া স্বচ্ছতা: তাদের তথ্য সংগ্রহ এবং টীকা প্রক্রিয়া বুঝতে.
- পক্ষপাত প্রশমন: Iপক্ষপাতিত্ব মোকাবেলায় তাদের পন্থা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন।
- স্কেলেবিলিটি: নিশ্চিত করুন যে তাদের ক্ষমতা আপনার প্রকল্পের বৃদ্ধির সাথে স্কেল করতে পারে।
শুরু করার জন্য প্রস্তুত?
তথ্য সংগ্রহ যে কোনো সফল এআই প্রকল্পের ভিত্তি। এই নির্দেশিকায় বর্ণিত মূল বিবেচনা এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি বোঝার মাধ্যমে, আপনি শক্তিশালী এবং প্রভাবশালী AI মডেলগুলি তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা কার্যকরভাবে অর্জন করতে এবং প্রস্তুত করতে পারেন। আমাদের ডেটা সংগ্রহ পরিষেবা সম্পর্কে আরও জানতে আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।
মূল তথ্য সংগ্রহের ধারণাগুলির একটি ভিজ্যুয়াল সারাংশের জন্য আমাদের ইনফোগ্রাফিক ডাউনলোড করুন।
