এমএল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য নির্ভরযোগ্য এআই ডেটা সংগ্রহ পরিষেবা

এআই প্রশিক্ষণ ডেটা মেশিন লার্নিং ডেটাসেট বা এনএলপি ডেটাসেট নামেও পরিচিত। এটি AI/ML মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত তথ্য। মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্রদত্ত ডেটার প্যাটার্নগুলি বুঝতে এবং শিখতে, সঠিকভাবে ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে, যখন বাস্তব-জীবনের পরিস্থিতিতে ডেটার একটি নতুন সেট উপস্থাপন করা হয় তখন প্রশিক্ষণের ডেটার বড় সেট (অডিও, ভিডিও, ছবি বা পাঠ্য) ব্যবহার করে।

যেহেতু AI মডেলগুলিকে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে উপলব্ধি করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া দরকার, তাই আপনাকে তাদের প্রাসঙ্গিক, পরিষ্কার এবং লেবেলযুক্ত ডেটা দিয়ে খাওয়াতে হবে। এআই সেটআপগুলিকে প্রকৃতিতে আরও স্বজ্ঞাত করে তোলার জন্য এবং নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক সমস্যাগুলি পরিচালনা করার জন্য আরও উপযুক্ত করার জন্য আলাদা আলাদা ডোমেন জুড়ে উপযুক্ত ডেটাসেটগুলি সনাক্ত করা, সংগ্রহ করা এবং পরিমাপ করা জড়িত হওয়ায় এখানে ডেটা সংগ্রহ কার্যকর হয়৷

আপনি যে প্রযুক্তির জন্য মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে চান তার উপর নির্ভর করে ডেটা সংগ্রহ পরিবর্তিত হয়। মোটামুটিভাবে বলতে গেলে, মোটা ধরনের টেক্সট ডেটাসেট সংগ্রহ এবং এনএলপির জন্য গতি ডেটাসেট সংগ্রহ এবং কম্পিউটার ভিশনের জন্য ইমেজ ডেটাসেট এবং ভিডিও ডেটাসেট সংগ্রহ অন্তর্ভুক্ত করে।

• ক্রাউডসোর্সিং: অ্যামাজন মেকানিক্যাল টার্কের মতো কোম্পানিগুলি পাবলিক ক্রাউডসোর্সিং ব্যবহার করে যা এই প্রক্রিয়ায় অংশগ্রহণ করতে ইচ্ছুক পাবলিক ডেটা অ্যানোটেটরদের মধ্যে সংগৃহীত ডেটার জন্য প্রয়োজনীয় কাজ বিতরণ করে।
• ব্যক্তিগত জনসমাগম: তথ্য সংগ্রহকারীদের একটি নিয়ন্ত্রিত দল উৎস থেকে পাওয়া ডেটার গুণমানের উপর নজর রাখতে।
• ডেটা সংগ্রহকারী সংস্থাগুলি: Shaip হল বাজারের খুব কম বিক্রেতাদের মধ্যে একটি যা আপনাকে আপনার প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে পাঠ্য, অডিও, ভিডিও বা চিত্র হতে পারে এমন কোনও ডেটা উত্স করতে সহায়তা করতে পারে।

• সমস্যা কি সমাধান করতে হবে?
• এমএল অ্যালগরিদমগুলিকে অনুসরণ করার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা পয়েন্টগুলি কী কী?
• কোন ডেটা ক্যাপচার করা হয়, এটি কোথায় সংরক্ষণ করা হয় এবং যদি ডেটা উৎসর্গ করা হয় তা সত্যিকারের বাস্তব বিশ্বের সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে?

• পর্যাপ্ত/বড় পরিমাণ অভ্যন্তরীণ ডেটা কোম্পানিগুলির কাছে এআই মডেলগুলি বিকাশের জন্য উপলব্ধ নাও হতে পারে
• ডেটা উপলব্ধ থাকলেও, নির্দিষ্ট গ্রাহকদের মধ্যে ব্যবহারের ধরণগুলির কারণে ডেটা পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে (বৈচিত্র্যের অভাব)
• বিদ্যমান ডেটাতে পরিস্থিতিগত প্রেক্ষাপট অনুপস্থিত থাকতে পারে যেমন অবস্থান, পরিবেশগত অবস্থা এবং ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অন্যান্য প্রাসঙ্গিক ভেরিয়েবল এবং এর ফলে গ্রাহকের প্রয়োজনীয়তা পূরণ না করা।

একটি AI ডেটা সংগ্রহকারী সংস্থা আপনাকে ডেটার ধরন সনাক্ত করতে সাহায্য করে যা আদর্শ AI মডেলগুলির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত। এছাড়াও, একটি বিশ্বাসযোগ্য ফার্ম ডেটা উপলব্ধ করে, প্রয়োজন অনুসারে প্রোফাইলগুলি একই রকম করে, সুপাঠ্য উত্সগুলির মাধ্যমে এটি উত্স করে, প্রয়োজনীয়তার সাথে একই সংহত করে, একই পরিষ্কার করে এবং টীকা, NLP মান এবং অন্যান্য প্রযুক্তির মাধ্যমে প্রস্তুত করে।

AI ডেটা সংগ্রহ হল একটি অত্যন্ত বিশেষায়িত ক্ষেত্র যেখানে আপনাকে প্রথমে সম্ভাব্য উত্সগুলি সনাক্ত করতে হবে। বিশ্বাসযোগ্য সংস্থাগুলির কাছে একই আউটসোর্সিং অর্থপূর্ণ কারণ তারা গুণমান, নির্ভুলতা, গতি, নির্দিষ্টতা এবং স্পষ্টতই সুরক্ষার দিকে নজর রেখে কাস্টমাইজড ডেটাসেট তৈরি করতে অনেক বেশি সক্ষম।