ডেটা-নির্দিষ্ট নির্ভরতা সহ সংস্থাগুলিকে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি ধাপ-প্রসারিত পদ্ধতি অনুসরণ করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, একটি বুদ্ধিমান মেশিন-লার্নিং মডেল বিকাশের পরিকল্পনাকারী একটি কোম্পানির ট্যাগ করা, লেবেলযুক্ত বা বাজারের ডেটা সহ তার অ্যালগরিদমগুলি খাওয়ানোর জন্য অ্যাক্সেসের প্রয়োজন হবে। অন্ধ হওয়া খুব কমই সাহায্য করে! এই আলোচনায়, আমরা ডেটা টীকাটির খুব দিকটি স্পর্শ করব এবং কীভাবে সংস্থাগুলি ডেটা লেবেল পেতে চাইছে তাদের এগিয়ে যাওয়া উচিত।
এখানে তিনটি মূল টেকওয়ে রয়েছে:
- ডেটা টীকা—ডেটা লেবেল বা ট্যাগ করার একটি প্রক্রিয়া—এআই এবং এমএল অ্যালগরিদমের জন্য অডিও, পাঠ্য, ছবি এবং এমনকি ভিডিও প্রক্রিয়া করা সহজ করে তোলে৷ বেশিরভাগ লোক মিস করে যে টীকাটির অগ্রাধিকার প্রয়োজন, কারণ মেশিনগুলি কেবলমাত্র লেবেলযুক্ত ডেটাতে কাজ করতে পারে।
- কোম্পানিগুলো ইন-হাউস ডেটা টীকা পরিচালনা করতে পারে বা এমনকি আউটসোর্সিং বিবেচনা করতে পারে। পরবর্তীটি প্রায়শই ভাল লেবেলিং গুণমান, অভ্যন্তরীণ পক্ষপাত কমিয়ে, প্রচুর পরিমাণে ডেটাসেটের সাথে কাজ করার ক্ষমতা এবং অভ্যন্তরীণ দলগুলিকে আরও চাপযুক্ত এবং সময়-নিবিড় কাজের জন্য উত্সর্গ করার নমনীয়তার ফলাফল দেয়।
- ইন-হাউস ডেটা টীকা এর জায়গা আছে। যখন কোম্পানির কম ডেটা সেটের সাথে কাজ করতে হয় বা বাজেটে থাকে তখন এটা বোঝা যায়। এছাড়াও, যদি গোপনীয়তা একটি উদ্বেগের বিষয় হয়, তাহলে সম্পূর্ণভাবে অভ্যন্তরীণভাবে যাওয়া বা আউটসোর্স করা সংস্থাগুলিকে গোপনীয়তা চুক্তিতে স্বাক্ষর করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
এই নিবন্ধটি পড়তে এখানে ক্লিক করুন:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
