সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
অনেকে সায়েন্স ফিকশন ফিল্মের মতো রোবটগুলি কল্পনা করে যেগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, গভীর শিক্ষা এবং মেশিন লার্নিং শব্দগুলি শুনলে মানুষের বুদ্ধিকে অনুকরণ করে বা ছাড়িয়ে যায়।
অন্যরা মনে করে যে এই ডিভাইসগুলি কেবল তথ্য গ্রহণ করে এবং নিজেরাই তা থেকে শিখে। আচ্ছা… এটা একটু প্রতারণামূলক। ডেটা লেবেলিং হল একটি পদ্ধতি যা কম্পিউটারকে "স্মার্ট" হতে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয় কারণ মানুষের নির্দেশ ছাড়াই তাদের সীমিত ক্ষমতা রয়েছে।
কম্পিউটারকে "চৌকসভাবে" কাজ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য, আমরা বিভিন্ন আকারে ডেটা ইনপুট করি এবং ডেটা লেবেলিংয়ের সাহায্যে বিভিন্ন কৌশল শেখাই।
ডেটাসেটগুলিকে অবশ্যই বিজ্ঞানের অন্তর্নিহিত ডেটা লেবেলিংয়ের অংশ হিসাবে একই তথ্যের অসংখ্য পারমুটেশন সহ টীকা বা লেবেল করা উচিত।
চূড়ান্ত পণ্যে রাখা প্রচেষ্টা এবং উত্সর্গ প্রশংসনীয়, এমনকি যখন এটি আমাদের দৈনন্দিন জীবনকে অবাক করে এবং সহজ করে তোলে।
এটি কী, এটি কীভাবে কাজ করে, বিভিন্ন ধরণের ডেটা লেবেলিং, বাধা এবং আরও অনেক কিছু জানতে এই নিবন্ধে ডেটা লেবেলিং সম্পর্কে জানুন।
সুতরাং, ডেটা লেবেলিং কি?
In মেশিন লার্নিং, ইনপুট ডেটার ক্যালিবার এবং প্রকৃতি আউটপুটের ক্যালিবার এবং প্রকৃতি নির্দেশ করে। আপনার AI মডেলের নির্ভুলতা এটিকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটার ক্যালিবার দ্বারা উন্নত করা হয়েছে।
অন্য পদে, ডেটা লেবেলিং হল বিভিন্ন অসংগঠিত বা কাঠামোবদ্ধ ডেটা সেটের লেবেল বা টীকা দেওয়ার কাজ যাতে একটি কম্পিউটারকে তাদের মধ্যে পার্থক্য এবং নিদর্শন সনাক্ত করতে শেখানো যায়।
একটি দৃষ্টান্ত আপনাকে এটি বুঝতে সাহায্য করবে। কম্পিউটারের জন্য প্রতিটি লাল আলোকে বিভিন্ন ছবিতে ট্যাগ করা প্রয়োজন যাতে লাল আলো থামার সংকেত।
এর ভিত্তিতে, AI একটি অ্যালগরিদম তৈরি করে যা, প্রতিটি পরিস্থিতিতে, একটি স্টপ ইঙ্গিত হিসাবে একটি লাল আলোকে ব্যাখ্যা করবে। আরেকটি দৃষ্টান্ত হ'ল জ্যাজ, পপ, রক, ক্লাসিক্যাল এবং আরও অনেক কিছুর শিরোনামের অধীনে বিভিন্ন ডেটাসেটকে শ্রেণীবদ্ধ করার ক্ষমতা বিভিন্ন মিউজিক্যাল জেনারকে আলাদা করার জন্য।
সহজ কথায় বলতে গেলে, মেশিন লার্নিং-এ ডেটা লেবেলিং বলতে লেবেলবিহীন ডেটা (যেমন ফটো, টেক্সট ফাইল, ভিডিও ইত্যাদি) সনাক্ত করার প্রক্রিয়া বোঝায় এবং প্রসঙ্গ অফার করার জন্য এক বা একাধিক প্রাসঙ্গিক লেবেল যোগ করে যাতে একটি মেশিন লার্নিং মডেল থেকে শিখতে পারে। এটা
লেবেল বলতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি এক্স-রে একটি টিউমার দেখায় বা না, কোন শব্দগুলি একটি অডিও ক্লিপে বলা হয়েছে, বা যদি একটি পাখি বা একটি গাড়ির ছবি।
স্পিচ রিকগনিশন সহ বেশ কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটা লেবেলিং অপরিহার্য, কম্পিউটার ভিশন, এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ।
ডেটা লেবেলিং: কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ?
প্রথমত, চতুর্থ শিল্প বিপ্লব প্রশিক্ষণ মেশিনের দক্ষতাকে কেন্দ্র করে। ফলস্বরূপ, এটি বর্তমানের সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সফ্টওয়্যার অগ্রগতির মধ্যে স্থান করে নিয়েছে।
আপনার মেশিন লার্নিং সিস্টেম তৈরি করতে হবে, যার মধ্যে ডেটা লেবেলিং জড়িত। এটি সিস্টেমের ক্ষমতা স্থাপন করে। ডেটা লেবেল না থাকলে কোনও সিস্টেম নেই।
ডেটা লেবেলিংয়ের সম্ভাবনাগুলি শুধুমাত্র আপনার সৃজনশীলতার দ্বারা সীমাবদ্ধ। আপনি সিস্টেমে ম্যাপ করতে পারেন এমন যেকোনো ক্রিয়া নতুন তথ্যের সাথে পুনরাবৃত্তি হবে।
এর অর্থ হল যে ধরনের, পরিমাণ, এবং ডেটার বৈচিত্র্য আপনি সিস্টেমটিকে শেখাতে পারেন তার বুদ্ধিমত্তা এবং ক্ষমতা নির্ধারণ করবে।
দ্বিতীয়টি হ'ল ডেটা লেবেলিংয়ের কাজ ডেটা বিজ্ঞানের কাজের আগে আসে। তদনুসারে, ডেটা বিজ্ঞানের জন্য ডেটা লেবেলিং প্রয়োজনীয়। ডেটা লেবেলিংয়ের ব্যর্থতা এবং ভুলগুলি ডেটা বিজ্ঞানকে প্রভাবিত করে। বিকল্পভাবে, একটি ক্রুডার ক্লিচ নিয়োগ করতে, "ট্র্যাশ ইন, আবর্জনা আউট"।
তৃতীয়ত, দ্য আর্ট অফ ডেটা লেবেল জনগণ কীভাবে এআই সিস্টেমের বিকাশের সাথে যোগাযোগ করে তার পরিবর্তনকে নির্দেশ করে। শুধুমাত্র গাণিতিক কৌশলগুলিকে উন্নত করার চেষ্টা করার পরিবর্তে আমরা আমাদের লক্ষ্যগুলিকে আরও ভালভাবে পূরণ করতে ডেটা লেবেলিংয়ের কাঠামোকে একই সাথে পরিমার্জন করি।
আধুনিক অটোমেশন এর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, এবং এটি বর্তমানে চলমান এআই ট্রান্সফরমেশনের কেন্দ্র। এখন আগের চেয়ে অনেক বেশি, জ্ঞানের কাজ যান্ত্রিকীকরণ করা হচ্ছে।
কিভাবে ডেটা লেবেলিং কাজ করে?
ডেটা লেবেলিং পদ্ধতির সময় নিম্নলিখিত কালানুক্রমিক ক্রম অনুসরণ করা হয়।
তথ্য সংগ্রহ
ডেটা হল যেকোনো মেশিন লার্নিং প্রচেষ্টার ভিত্তি। ডেটা লেবেলিংয়ের প্রাথমিক পর্যায়ে বিভিন্ন আকারে যথাযথ পরিমাণে কাঁচা ডেটা সংগ্রহ করা হয়।
ডেটা সংগ্রহ দুটি ফর্মের একটি হতে পারে: হয় এটি অভ্যন্তরীণ উত্স থেকে আসে যা ব্যবসাটি ব্যবহার করে আসছে, অথবা এটি সর্বজনীনভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য বাহ্যিক উত্স থেকে আসে৷
যেহেতু এটি কাঁচা আকারে রয়েছে, তাই ডেটাসেট লেবেলগুলি তৈরি করার আগে এই ডেটাটি পরিষ্কার এবং প্রক্রিয়া করা দরকার৷ মডেলটিকে তারপর এই পরিষ্কার এবং প্রিপ্রসেসড ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। ডেটা সেট যত বড় এবং বৈচিত্র্যময় হবে ফলাফলগুলি তত বেশি নির্ভুল হবে৷
তথ্য টীকা
ডেটা পরিষ্কার করার পরে, ডোমেন বিশেষজ্ঞরা ডেটা পরীক্ষা করে এবং বিভিন্ন ডেটা লেবেল কৌশল ব্যবহার করে লেবেল প্রয়োগ করে। মডেলটির একটি অর্থপূর্ণ প্রসঙ্গ রয়েছে যা স্থল সত্য হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।
এই ভেরিয়েবল যে আপনি মডেল ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান, যেমন ফটো.
গুণমানের নিশ্চয়তা
ডেটার গুণমান, যা বিশ্বাসযোগ্য, নির্ভুল এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়া উচিত, এমএল মডেল প্রশিক্ষণের সাফল্যের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই সঠিক এবং সঠিক ডেটা লেবেলিংয়ের গ্যারান্টি দেওয়ার জন্য নিয়মিত QA পরীক্ষাগুলি অবশ্যই প্রয়োগ করতে হবে।
কনসেনসাস এবং ক্রনবাচের আলফা পরীক্ষার মতো QA কৌশল ব্যবহার করে এই টীকাগুলির যথার্থতা মূল্যায়ন করা সম্ভব। নিয়মিত QA পরিদর্শন দ্বারা ফলাফলের সঠিকতা যথেষ্ট উন্নত হয়।
প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষার মডেল
উপরোক্ত পদ্ধতিগুলি কেবল তখনই বোঝা যায় যদি ডেটা সঠিকতার জন্য পরীক্ষা করা হয়। এটি পছন্দসই ফলাফল দেয় কিনা তা পরীক্ষা করতে অসংগঠিত ডেটাসেট অন্তর্ভুক্ত করে কৌশলটি পরীক্ষা করা হবে।
ডেটা লেবেলিং কৌশল
ডেটা লেবেলিং একটি শ্রমসাধ্য প্রক্রিয়া যা বিশদে মনোযোগের দাবি রাখে। ইস্যু বিবৃতি, কত ডেটা ট্যাগ করতে হবে, ডেটা কতটা জটিল এবং শৈলীর উপর নির্ভর করে ডেটা টীকা করতে ব্যবহৃত পদ্ধতি পরিবর্তিত হবে।
আসুন আপনার ব্যবসার কাছে থাকা কিছু বিকল্পের মধ্য দিয়ে যাওয়া যাক, এটির কাছে থাকা সম্পদ এবং এটির উপলব্ধ সময়ের উপর নির্ভর করে।
ইন-হাউস ডেটা লেবেলিং
নাম থেকে বোঝা যায়, ইন-হাউস ডেটা লেবেলিং একটি কোম্পানির মধ্যে বিশেষজ্ঞদের দ্বারা করা হয়। যখন আপনার কাছে পর্যাপ্ত সময়, কর্মী এবং আর্থিক সংস্থান থাকে, তখন এটি সর্বোত্তম বিকল্প কারণ এটি সবচেয়ে সঠিক লেবেলিং নিশ্চিত করে। যাইহোক, এটি ধীরে ধীরে চলে।
আউটসোর্সিং
কাজগুলি সম্পন্ন করার আরেকটি বিকল্প হ'ল ডেটা লেবেলিংয়ের কাজগুলির জন্য ফ্রিল্যান্সারদের নিয়োগ করা যাকে আপওয়ার্কের মতো বিভিন্ন চাকরির সন্ধান এবং ফ্রিল্যান্স মার্কেটপ্লেসে আবিষ্কার করা যেতে পারে।
আউটসোর্সিং ডেটা লেবেলিং পরিষেবা পাওয়ার জন্য একটি দ্রুত বিকল্প, তবে, আগের পদ্ধতির মতো গুণমান ক্ষতিগ্রস্ত হতে পারে।
ভিড় উৎপাদক
আপনি একজন অনুরোধকারী হিসাবে লগ ইন করতে পারেন এবং বিশেষায়িত ক্রাউডসোর্সিং প্ল্যাটফর্মে উপলব্ধ ঠিকাদারদের বিভিন্ন লেবেলিং কাজ বিতরণ করতে পারেন অ্যামাজন যান্ত্রিক তুর্ক (MTurk)।
পদ্ধতি, যদিও কিছুটা দ্রুত এবং সস্তা, ভাল মানের টীকাযুক্ত ডেটা প্রদান করতে পারে না।
স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা লেবেলিং।
পদ্ধতিটি ম্যানুয়ালি চালানোর পাশাপাশি সফ্টওয়্যার দ্বারা সাহায্য করা যেতে পারে। সক্রিয় শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে, ট্যাগগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে খুঁজে পাওয়া যায় এবং প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে যোগ করা যায়।
সংক্ষেপে, মানব বিশেষজ্ঞরা লেবেলবিহীন, কাঁচা ডেটা চিহ্নিত করার জন্য একটি AI অটো-লেবেল মডেল তৈরি করেন। তারপরে তারা সিদ্ধান্ত নেয় যে মডেলটি যথাযথভাবে লেবেলিং প্রয়োগ করেছে কিনা। মানুষ ব্যর্থতার পরে ভুলগুলি ঠিক করে এবং অ্যালগরিদমকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেয়।
সিন্থেটিক ডেটার বিকাশ।
বাস্তব বিশ্বের তথ্যের জায়গায়, সিনথেটিক ডেটা একটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেট যা কৃত্রিমভাবে তৈরি করা হয়েছিল। এটি অ্যালগরিদম বা কম্পিউটার সিমুলেশন দ্বারা উত্পাদিত হয় এবং প্রায়শই ব্যবহৃত হয় ট্রেন মেশিন লার্নিং মডেল.
লেবেলিং পদ্ধতির প্রেক্ষাপটে ডেটা ঘাটতি এবং বৈচিত্র্যের সমস্যাগুলির জন্য সিন্থেটিক ডেটা একটি চমৎকার উত্তর। এর সৃষ্টি সিনথেটিক ডেটা স্ক্র্যাচ থেকে একটি সমাধান প্রস্তাব.
আইটেমগুলির সাথে 3D সেটিংস তৈরি করা এবং মডেলটির চারপাশে ডেটাসেট ডেভেলপারদের দ্বারা চিনতে সক্ষম হওয়া আবশ্যক৷ প্রজেক্টের জন্য যতটা সিন্থেটিক ডেটা প্রয়োজন তা রেন্ডার করা যেতে পারে।
ডেটা লেবেলিংয়ের চ্যালেঞ্জ
আরো সময় এবং প্রচেষ্টা প্রয়োজন
প্রচুর পরিমাণে ডেটা (বিশেষ করে স্বাস্থ্যসেবার মতো উচ্চ বিশেষায়িত শিল্পের জন্য) পেতে চ্যালেঞ্জিং হওয়ার পাশাপাশি, প্রতিটি ডেটার টুকরো হাতে লেবেল করা শ্রম-নিবিড় এবং শ্রমসাধ্য উভয়ই, মানব লেবেলারদের সহায়তার প্রয়োজন।
এমএল বিকাশের পুরো চক্রে একটি প্রকল্পে ব্যয় করা সময়ের প্রায় 80% ডেটা প্রস্তুতিতে ব্যয় করা হয়, যার মধ্যে লেবেলিং অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
অসঙ্গতি জন্য সম্ভাবনা
বেশিরভাগ সময়, ক্রস-লেবেলিং, যা ঘটে যখন অনেক লোক একই ডেটার সেটগুলি লেবেল করে, এর ফলে আরও নির্ভুলতা পাওয়া যায়।
যাইহোক, যেহেতু ব্যক্তিদের মাঝে মাঝে বিভিন্ন মাত্রার যোগ্যতা থাকে, লেবেল করার মান এবং লেবেলগুলি নিজেরাই অসামঞ্জস্যপূর্ণ হতে পারে, যা অন্য একটি সমস্যা, দুই বা ততোধিক টীকাকারের পক্ষে কিছু ট্যাগের সাথে একমত হওয়া সম্ভব।
উদাহরণস্বরূপ, একজন বিশেষজ্ঞ হোটেল পর্যালোচনাকে অনুকূল হিসাবে রেট দিতে পারে যখন অন্য একজন এটিকে ব্যঙ্গাত্মক বলে বিবেচনা করবে এবং এটিকে একটি নিম্ন রেটিং প্রদান করবে।
ডোমেইন সংক্রান্ত জ্ঞান
আপনি কিছু সেক্টরের জন্য বিশেষ শিল্প জ্ঞান সহ লেবেলার নিয়োগের প্রয়োজনীয়তা অনুভব করবেন।
প্রয়োজনীয় ডোমেন জ্ঞান ছাড়া টীকাকারদের, উদাহরণস্বরূপ, স্বাস্থ্যসেবা সেক্টরের জন্য একটি ML অ্যাপ তৈরি করার সময় আইটেমগুলিকে যথাযথভাবে ট্যাগ করা খুব কঠিন সময় হবে।
ত্রুটির প্রবণতা
ম্যানুয়াল লেবেলিং মানুষের ভুলের সাপেক্ষে, আপনার লেবেলার যতই জ্ঞানী এবং সতর্ক হোক না কেন। এই কারণে যে টীকাকাররা প্রায়শই প্রচুর কাঁচা ডেটা সেটের সাথে কাজ করে, এটি অনিবার্য।
কল্পনা করুন যে একজন ব্যক্তি 100,000টি ভিন্ন ভিন্ন জিনিসের সাথে 10টি ছবি টীকা করছে।
ডেটা লেবেলিংয়ের সাধারণ প্রকার
কম্পিউটার ভিশন
আপনার প্রশিক্ষণ ডেটাসেট বিকাশ করতে, আপনাকে প্রথমে ছবি, পিক্সেল, বা মূল দাগগুলিকে লেবেল করতে হবে, অথবা একটি সীমানা স্থাপন করতে হবে যা একটি ডিজিটাল চিত্রকে সম্পূর্ণরূপে আবদ্ধ করে, যা একটি বাউন্ডিং বক্স নামে পরিচিত, একটি কম্পিউটার ভিশন সিস্টেম তৈরি করার সময়।
ফটোগ্রাফগুলি বিভিন্ন উপায়ে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে, যার মধ্যে বিষয়বস্তু (আসলে ছবিতে কী রয়েছে) এবং গুণমান (যেমন পণ্য বনাম জীবনধারার শট) অন্তর্ভুক্ত।
ছবিগুলোকে পিক্সেল লেভেলেও সেগমেন্টে ভাগ করা যায়। এই প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে তৈরি করা কম্পিউটার ভিশন মডেলটি পরবর্তীতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে চিত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে, বস্তুর অবস্থান নির্ধারণ করতে, একটি চিত্রের মূল ক্ষেত্রগুলিকে হাইলাইট করতে এবং চিত্রগুলিকে সেগমেন্ট করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
আপনার প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করার আগে, আপনাকে ম্যানুয়ালি প্রাসঙ্গিক পাঠ্য খণ্ড বাছাই করতে হবে বা নির্দিষ্ট লেবেল দিয়ে উপাদানকে শ্রেণীবদ্ধ করতে হবে।
উদাহরণস্বরূপ, আপনি বক্তৃতা প্যাটার্ন চিনতে, স্থান এবং মানুষের মতো সঠিক বিশেষ্য শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং চিত্র, পিডিএফ বা অন্যান্য মিডিয়াতে পাঠ্য সনাক্ত করতে চাইতে পারেন। আপনি একটি পাঠ্য ব্লার্ব এর অনুভূতি বা অভিপ্রায় নির্ধারণ করতে চাইতে পারেন।
এটি সম্পন্ন করার জন্য আপনার প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে পাঠ্যের চারপাশে বাউন্ডিং বাক্স তৈরি করুন এবং তারপর ম্যানুয়ালি এটি প্রতিলিপি করুন।
অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রেকগনিশন, সত্তার নাম সনাক্তকরণ, এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ সবই প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ মডেল ব্যবহার করে সঞ্চালিত হয়।
অডিও প্রসেসিং
অডিও প্রসেসিং সব ধরনের শব্দকে একটি কাঠামোগত বিন্যাসে রূপান্তরিত করে যাতে সেগুলিকে মেশিন লার্নিং-এ ব্যবহার করা যেতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে বক্তৃতা, পশুর আওয়াজ (ছাল, বাঁশি বা কিচিরমিচির) এবং বিল্ডিং নয়েজ (ভাঙা কাঁচ, স্ক্যানিং বা সাইরেন)।
প্রায়শই, আপনি অডিও পরিচালনা করার আগে, আপনাকে অবশ্যই এটিকে টেক্সটে রূপান্তর করতে হবে। তারপরে, অডিওতে শ্রেণীবদ্ধকরণ এবং ট্যাগ যোগ করার মাধ্যমে, আপনি এটি সম্পর্কে আরও গভীরভাবে তথ্য জানতে পারবেন। তোমার প্রশিক্ষণ ডেটাসেট এই শ্রেণীবদ্ধ অডিও.
উপসংহার
উপসংহারে, আপনার ডেটা সনাক্ত করা যে কোনও এআই মডেলকে প্রশিক্ষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। একটি দ্রুত-গতির সংস্থা, তবে, এটি ম্যানুয়ালি করতে সময় ব্যয় করতে পারে না কারণ এটি সময় সাপেক্ষ এবং শক্তি-নিবিড়।
উপরন্তু, এটি এমন একটি পদ্ধতি যা ভুল হওয়ার প্রবণ এবং দুর্দান্ত নির্ভুলতার প্রতিশ্রুতি দেয় না। এটা এত কঠিন হতে হবে না, যা চমৎকার খবর.
আজকের ডেটা লেবেলিং প্রযুক্তিগুলি বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সুনির্দিষ্ট এবং দরকারী ডেটা সরবরাহ করতে মানুষ এবং মেশিনের মধ্যে সহযোগিতা সক্ষম করে৷
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন