বুদ্ধিমান এআই মডেলগুলিকে নিদর্শন, বস্তু সনাক্ত করতে এবং অবশেষে নির্ভরযোগ্য সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হওয়ার জন্য ব্যাপকভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া দরকার। যাইহোক, প্রশিক্ষিত ডেটা এলোমেলোভাবে খাওয়ানো যায় না এবং মডেলগুলিকে কিউরেট করা ইনপুট প্যাটার্নগুলি থেকে ব্যাপকভাবে বুঝতে, প্রক্রিয়া করতে এবং শিখতে সহায়তা করার জন্য লেবেল করা আবশ্যক।
এখানেই ডেটা লেবেলিং আসে, একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেট অনুসারে লেবেল করা তথ্য বা মেটাডেটার একটি কাজ হিসাবে, মেশিনগুলির বোঝার প্রসারিত করার উপর ফোকাস করার জন্য। আরও সহজভাবে, ডেটা লেবেলিং AI বাস্তবায়ন উন্নত করতে ডেটা, ছবি, পাঠ্য, অডিও, ভিডিও এবং প্যাটার্নগুলিকে বেছে বেছে শ্রেণীবদ্ধ করে।
যেমনটি NASSCOM ডেটা লেবেলিং প্রতিবেদনে, গ্লোবাল ডেটা লেবেলিং বাজার 700 সালের শেষ নাগাদ মূল্যের 2023% বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা হচ্ছে, 2018 সালের তুলনায়। সম্পদ, এবং এমনকি তৃতীয় পক্ষের সমাধান।
এই ফলাফলগুলি ছাড়াও, এটিও অনুমান করা যেতে পারে যে গ্লোবাল ডেটা লেবেলিং বাজার 1.2 সালে $2018 বিলিয়ন মূল্যের আয় করেছে৷ তবে, আমরা আশা করছি যে এটি স্কেল হবে কারণ ডেটা লেবেলিং বাজারের আকার $4.4 বিলিয়নের বিশাল মূল্যায়নে পৌঁছবে বলে ধারণা করা হচ্ছে৷ 2023 সালের মধ্যে।
ডেটা লেবেলিং সময়ের প্রয়োজন কিন্তু বেশ কিছু বাস্তবায়ন এবং মূল্য-নির্দিষ্ট চ্যালেঞ্জ নিয়ে আসে।
আরও কিছু চাপের মধ্যে রয়েছে:
- অলস ডেটা প্রস্তুতি, অপ্রয়োজনীয় পরিষ্কারের সরঞ্জামগুলির সৌজন্যে
- একটি বিশাল জনবল এবং অত্যধিক পরিমাণে স্ক্র্যাপ করা ডেটা পরিচালনা করার জন্য প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যারের অভাব
- অ্যাভান্ট-গার্ডে লেবেলিং সরঞ্জাম এবং সহায়ক প্রযুক্তিগুলিতে সীমাবদ্ধ অ্যাক্সেস
- ডেটা লেবেলিংয়ের উচ্চ খরচ
- মানসম্পন্ন ডেটা ট্যাগিংয়ের ক্ষেত্রে ধারাবাহিকতার অভাব
- স্কেলেবিলিটির অভাব, যদি এবং কখন AI-মডেলে অংশগ্রহণকারীদের একটি অতিরিক্ত সেট কভার করতে হয়
- ডেটা সংগ্রহ এবং ব্যবহার করার সময় একটি স্থির ডেটা সুরক্ষা ভঙ্গি বজায় রাখার ক্ষেত্রে সম্মতির অভাব
যদিও আপনি ধারণাগতভাবে ডেটা লেবেলিংকে আলাদা করতে পারেন, তবে প্রাসঙ্গিক সরঞ্জামগুলির জন্য আপনাকে ডেটাসেটের প্রকৃতি অনুসারে ধারণাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে হবে। এর মধ্যে রয়েছে:
- অডিও শ্রেণীবিভাগ অডিও সংগ্রহ, বিভাজন, এবং প্রতিলিপি অন্তর্ভুক্ত
- ছবি লেবেলিং: সংগ্রহ, শ্রেণীবিভাগ, বিভাজন এবং মূল পয়েন্ট ডেটা লেবেলিং নিয়ে গঠিত
- টেক্সট লেবেলিং: পাঠ্য নিষ্কাশন এবং শ্রেণীবিভাগ জড়িত
- ভিডিও লেবেলিং: ভিডিও সংগ্রহ, শ্রেণীবিভাগ এবং বিভাজনের মতো উপাদানগুলি অন্তর্ভুক্ত করে৷
- 3D লেবেলিং: বৈশিষ্ট্য অবজেক্ট ট্র্যাকিং এবং বিভাজন
উপরোক্ত বিচ্ছিন্নকরণ ছাড়াও বিশেষ করে একটি বৃহত্তর দৃষ্টিকোণ থেকে, ডেটা লেবেলিংকে চার প্রকারে বিভক্ত করা হয়েছে, যার মধ্যে বর্ণনামূলক, মূল্যায়নমূলক, তথ্যমূলক এবং সংমিশ্রণ রয়েছে যদিও, প্রশিক্ষণের একমাত্র উদ্দেশ্যে, ডেটা লেবেলিংকে আলাদা করা হয়েছে: সংগ্রহ, বিভাজন, ট্রান্সক্রিপশন, শ্রেণীবিভাগ, নিষ্কাশন, অবজেক্ট ট্র্যাকিং, যা আমরা ইতিমধ্যে পৃথক ডেটাসেটের জন্য আলোচনা করেছি।
ডেটা লেবেলিং একটি বিশদ প্রক্রিয়া এবং এআই মডেলগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি জড়িত:
- কৌশলের মাধ্যমে যেমন, ইন-হাউস, ওপেন সোর্স, বিক্রেতাদের মাধ্যমে ডেটা সেট সংগ্রহ করা
- কম্পিউটার ভিশন, ডিপ লার্নিং এবং এনএলপি-নির্দিষ্ট ক্ষমতা অনুযায়ী লেবেলিং ডেটা সেট
- স্থাপনার অংশ হিসাবে বুদ্ধিমত্তা নির্ধারণের জন্য উত্পাদিত মডেলগুলি পরীক্ষা এবং মূল্যায়ন করা
- গ্রহণযোগ্য মডেলের গুণমানকে সন্তুষ্ট করা এবং অবশেষে ব্যাপক ব্যবহারের জন্য এটি মুক্তি দেওয়া
একটি বিশ্বাসযোগ্য ডেটা লেবেলিং প্ল্যাটফর্মের সমার্থক ডেটা লেবেলিং সরঞ্জামগুলির সঠিক সেট নিম্নলিখিত বিষয়গুলি মাথায় রেখে নির্বাচন করা প্রয়োজন:
- বুদ্ধিমত্তার ধরন আপনি মডেলটিকে সংজ্ঞায়িত ব্যবহারের ক্ষেত্রে পেতে চান
- ডেটা টীকাকারদের গুণমান এবং অভিজ্ঞতা, যাতে তারা সঠিকভাবে সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারে
- মানের মান আপনার মনে আছে
- সম্মতি-নির্দিষ্ট প্রয়োজন
- বাণিজ্যিক, ওপেন সোর্স এবং ফ্রিওয়্যার টুল
- বাজেট আপনি অতিরিক্ত করতে পারেন
উল্লিখিত কারণগুলি ছাড়াও, আপনি নিম্নলিখিত বিবেচনাগুলি নোট করে রাখা ভাল:
- টুলের লেবেল নির্ভুলতা
- মানের নিশ্চয়তা সরঞ্জাম দ্বারা নিশ্চিত করা হয়
- ইন্টিগ্রেশন ক্ষমতা
- নিরাপত্তা এবং ফাঁস বিরুদ্ধে টিকা
- ক্লাউড-ভিত্তিক সেটআপ বা না
- মান নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাপনার দক্ষতা
- ফেইল-সেফস, স্টপ-গ্যাপস, এবং টুলের মাপযোগ্য দক্ষতা
- কোম্পানি টুল অফার
ডাটা লেবেলিং টুলস এবং রিসোর্স দ্বারা সর্বোত্তমভাবে পরিবেশিত উল্লম্বগুলির মধ্যে রয়েছে:
- মেডিকেল এআই: ফোকাস এলাকায় উন্নত চিকিৎসা ইমেজিং, ন্যূনতম অপেক্ষার সময় এবং ন্যূনতম ব্যাকলগের জন্য কম্পিউটার ভিশন সহ প্রশিক্ষণ ডায়াগনস্টিক মডেল অন্তর্ভুক্ত
- ফাইন্যান্স: ফোকাস এলাকায় টেক্সট লেবেলিংয়ের মাধ্যমে ক্রেডিট ঝুঁকি, ঋণের যোগ্যতা এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির মূল্যায়ন অন্তর্ভুক্ত
- স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন বা পরিবহন: ব্যক্তি, সংকেত, অবরোধ ইত্যাদি শনাক্ত করার জন্য প্রশিক্ষণ ডেটার একটি উন্মাদ ভলিউম সহ মডেলগুলিকে স্ট্যাক করার জন্য NLP এবং কম্পিউটার ভিশন বাস্তবায়ন ফোকাস ক্ষেত্রগুলি অন্তর্ভুক্ত করে।
- খুচরা ও ইকমার্স: ফোকাস ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে মূল্য-নির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত, উন্নত ই-কমার্স, ক্রেতার ব্যক্তিত্ব পর্যবেক্ষণ, কেনার অভ্যাস বোঝা এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বৃদ্ধি করা
- প্রযুক্তি: ফোকাস ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে পণ্য উত্পাদন, বিন বাছাই, আগে থেকেই সমালোচনামূলক উত্পাদন ত্রুটি সনাক্ত করা এবং আরও অনেক কিছু
- ভূ-স্থানিক: ফোকাস এলাকায় নির্বাচিত লেবেলিং কৌশল দ্বারা GPS এবং রিমোট সেন্সিং অন্তর্ভুক্ত
- কৃষি: ফোকাস ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে GPS সেন্সর, ড্রোন এবং কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার করে নির্ভুল কৃষির ধারণা, মাটি ও ফসলের অবস্থা অপ্টিমাইজ করা, ফলন নির্ধারণ এবং আরও অনেক কিছু।
ট্র্যাকে ডেটা লেবেলিং পাওয়ার জন্য কোনটি ভাল কৌশল, যেমন, একটি স্ব-পরিচালিত সেটআপ তৈরি করা বা তৃতীয়-পক্ষ পরিষেবা প্রদানকারীর কাছ থেকে একটি কেনার জন্য এখনও বিভ্রান্ত। আপনাকে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করার জন্য এখানে প্রতিটির সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে:
'বিল্ড' অ্যাপোরাচ
| নির্মাণ করা | কেনা |
|---|---|
হিট:
| হিট:
|
শটটি:
| শটটি:
|
উপকারিতা:
| উপকারিতা:
|
রায়
আপনি যদি সময়ের সাথে একটি সীমাবদ্ধতা না হয়ে একটি এক্সক্লুসিভ এআই সিস্টেম তৈরি করার পরিকল্পনা করেন, তাহলে স্ক্র্যাচ থেকে একটি লেবেলিং টুল তৈরি করা অর্থপূর্ণ। অন্য সব কিছুর জন্য, একটি টুল কেনা সেরা পদ্ধতি
