অনুসন্ধান প্রাসঙ্গিকতা উন্নত করার জন্য 6 ডেটা লেবেলিং অনুশীলন
ব্র্যান্ড স্বীকৃতি এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করার জন্য অনুসন্ধানের প্রাসঙ্গিকতা একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। ডেটা লেবেলিং সঠিক ফলাফল প্রদানের জন্য মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের মাধ্যমে ব্যবসাগুলিকে আরও ভাল অনুসন্ধান প্রাসঙ্গিকতা অর্জনে সহায়তা করতে পারে।
ব্লগ পোস্টটি অনুসন্ধানের প্রাসঙ্গিকতা উন্নত করার জন্য ছয়টি ডেটা লেবেলিং অনুশীলন নিয়ে আলোচনা করে:
- মূল্যায়নকারী প্রশিক্ষণ: ডেটা অ্যানোটেটরদের কঠোর নির্দেশিকাগুলির মধ্যে কাজ করতে এবং উচ্চ-মানের ডেটা লেবেলিং নিশ্চিত করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া উচিত৷
- প্রশ্ন নমুনা: ক্যোয়ারী স্যাম্পলিং পক্ষপাত কমাতে সাহায্য করে এবং নিশ্চিত করে যে প্রতিনিধি ডেটা বৃহত্তর ডেটাসেটের জন্য সঠিক।
- ডেটা লেবেলিং প্রকল্পের নকশা: ডেটা লেবেলিং প্রকল্পগুলির একটি সু-সংজ্ঞায়িত ডিজাইনের কার্যপ্রবাহ থাকা উচিত যাতে বিশাল টাস্ককে ছোট এবং সহজ কাজগুলিতে ভাগ করা যায়৷
- বৈচিত্র্যময় তথ্য নিষ্কাশন: জনসংখ্যা, ভাষা, ভৌগলিক অঞ্চল, বয়স গোষ্ঠী এবং অনুসন্ধান পছন্দগুলিতে বৈচিত্র্য নিশ্চিত করে বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করা উচিত।
- ডেটাসেট পরিষ্কার করা: ভুল, দূষিত, এবং ভুল ফর্ম্যাট করা ডেটা ঠিক করার জন্য ডেটাসেট পরিষ্কার করা অপরিহার্য। এটি AI মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করতে সাহায্য করবে।
- পাইলট প্রকল্প চালান: পাইলট প্রকল্পগুলি ডেটা লেবেলিং কৌশলগুলির কার্যকারিতা পরীক্ষা করার এবং সম্পূর্ণ প্রকল্পটি সম্পূর্ণ করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় নির্ধারণ করার একটি দুর্দান্ত উপায়।
ব্লগ পোস্টটি অনুসন্ধানের প্রাসঙ্গিকতার জন্য ডেটা লেবেলিংয়ের গুরুত্বও তুলে ধরে এবং কীভাবে এটি ব্যবসাগুলিকে পণ্য বিকাশ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের উন্নতি করতে সহায়তা করতে পারে।
এখানে সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
