যাচাইকৃত বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে ডেটা অ্যানোটেশন সার্ভিসেস কিনুন

ডেটা অ্যানোটেশন কেনার একটি ব্যবহারিক নির্দেশিকা

অ্যানোটেশন হল একটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পের একমাত্র অংশ যেখানে অর্থ নির্ভরযোগ্যভাবে মডেলের কর্মক্ষমতায় রূপান্তরিত হয় এবং এটি প্রায়শই খারাপভাবে কেনা হয়। ব্যর্থতা কদাচিৎ অ্যানোটেটরের হয়। এটি সাধারণত ঘটে যখন ক্রেতা কাঁচা ডেটা এবং একটি ক্লাস তালিকা পাঠায়, তারা যা চেয়েছিল ঠিক তাই পায় এবং পরে আবিষ্কার করে যে ক্লাস তালিকায় তিনটি অস্পষ্টতা ছিল যা কেউ সমাধান করেনি।

নির্দেশিকাটিই পণ্য

লেবেল কেনার আগে, সেই ডকুমেন্টটি কিনুন বা লিখুন যা কাউকে বলে যে কীভাবে সেগুলি তৈরি করতে হয়। একটি ব্যবহারযোগ্য টীকা নির্দেশিকা প্রতিটি শ্রেণীর নাম দেয়, এটিকে এক বাক্যে সংজ্ঞায়িত করে, একটি ইতিবাচক এবং একটি নেতিবাচক উদাহরণ দেখায় এবং তারপরে এর বেশিরভাগ দৈর্ঘ্য সীমানা ক্ষেত্রে ব্যয় করে: বস্তুটি আংশিকভাবে ফ্রেমের বাইরে, বাক্যটি যা অভিযোগ এবং প্রশ্ন উভয়ই, যে বক্তা অন্যের উপর কথা বলেন। এটি আরও বলে যে যখন কিছুই মানানসই না হয় তখন কী করতে হবে — একটি ফ্ল্যাগ, একটি স্কিপ, বা একটি ক্যাচ-অল ক্লাস। যে দলগুলি প্রথমে এটি লেখে তারা সামগ্রিকভাবে কম ব্যয় করে, কারণ পুনরায় লেবেল করা ব্যয়বহুল কার্যকলাপ, লেবেল করা নয়।

সঠিক কাজের ধরন নির্বাচন করা

মডেলকে যে সিদ্ধান্ত নিতে হবে তার সাথে টীকাটি মেলান, পুঙ্খানুপুঙ্খ দেখায় এমন কিছুর সাথে নয়। যদি আপনার পণ্যের শুধুমাত্র একটি আইটেম উপস্থিত আছে কিনা তা জানতে হয়, তাহলে একটি সম্পূর্ণ-চিত্র শ্রেণিবিন্যাস যথেষ্ট এবং একটি সেগমেন্টেশন মাস্ক বাজেটের অপচয়। যদি এটি গণনা করতে হয়, তাহলে বাক্সই যথেষ্ট। যখন সীমানাগুলি সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ হয় — ক্ষেত্রফল পরিমাপ করা, স্পর্শ করা বস্তুগুলিকে আলাদা করা, বা অনিয়মিত আকারের সাথে কাজ করা — তখন মাস্কগুলি তাদের মূল্য অর্জন করে। একই যুক্তি পাঠ্যের ক্ষেত্রেও প্রযোজই: ডকুমেন্ট-স্তরের শ্রেণিবিন্যাস স্প্যান-স্তরের সত্তা ট্যাগিংয়ের চেয়ে অনেক সস্তা, এবং প্রায়শই যথেষ্ট।

অনুমান না করে গুণমান পরিমাপ করা

তিনটি পরিমাপ বেশিরভাগ প্রয়োজন পূরণ করে। একটি গোল্ড-স্ট্যান্ডার্ড সেট যা আপনি নিজে লেবেল করেছেন এবং কখনও শেয়ার করেননি তা আপনাকে প্রতিটি ব্যাচের জন্য একটি পরম স্কোর দেয়। ইচ্ছাকৃতভাবে ওভারল্যাপ করা উপসেটে ইন্টার-অ্যানোটেটর চুক্তি আপনাকে বলে যে কাজটি নিজেই সুসংজ্ঞায়িত কিনা, যা একজন ব্যক্তি এটি ভালভাবে করছেন কিনা তার থেকে আলাদা। এবং একটি পর্যালোচনা নমুনা, যেখানে একজন দ্বিতীয় ব্যক্তি একটি নির্দিষ্ট শতাংশ পরীক্ষা করে, আপনাকে একটি ত্রুটির হার দেয় যা আপনি সময়ের সাথে সাথে প্রবণতা করতে পারেন। প্রথম অর্ডারের আগে এই তিনটি সংখ্যাই সিদ্ধান্ত নিন এবং সেগুলিকে ব্রিফে লিখুন যাতে মানটি পূর্ববর্তী না হয়।

শ্রেণী ভারসাম্যহীনতা এবং পরবর্তীতে কী লেবেল করতে হবে

এলোমেলোভাবে নমুনা করা ডেটা সাধারণত সহজ, সাধারণ ক্ষেত্রে প্রভাবিত হয় এবং মডেলটি দ্রুত তা শিখে এবং তারপরে উন্নতি করা বন্ধ করে দেয়। একবার প্রথম ব্যাচ লেবেল করা হয় এবং একটি মডেল প্রশিক্ষিত হয়, তখন দরকারী প্রশ্নটি আর কত বেশি ডেটা নয় বরং কোন ডেটা হয়ে ওঠে। যে আইটেমগুলি সম্পর্কে মডেলটি সবচেয়ে কম আত্মবিশ্বাসী, যে আইটেমগুলিতে দুজন টীকা প্রদানকারী একমত নন, এবং যে আইটেমগুলি কম-প্রতিনিধিত্বকারী শ্রেণী থেকে আসে সেগুলি অন্য হাজার এলোমেলো সারির চেয়ে প্রতি লেবেলে বেশি মূল্যবান। এই কারণেই ব্যাচে কেনা একটি বড় অর্ডারের চেয়ে ভাল: শুধুমাত্র প্রথম ব্যাচটি অন্ধভাবে নির্বাচন করা যেতে পারে।

গোপনীয়তা, সংশোধন এবং নিয়ন্ত্রিত ডেটা

টীকা ধাপটিকে একটি ডেটা স্থানান্তর হিসাবে বিবেচনা করুন, কারণ এটি তাই। ডেটা আপনার সিস্টেম ছেড়ে যাওয়ার আগে সংশোধন বা ডি-আইডেন্টিফাই করুন যেখানে কাজটি এটি অনুমতি দেয় — মুখ, নম্বর প্লেট, নাম, অ্যাকাউন্ট নম্বর, ঠিকানা। সবকিছুর পরিবর্তে একটি নমুনা পাঠান। স্থায়ী ডাউনলোডের পরিবর্তে আপনার নিয়ন্ত্রিত একটি ওয়ার্কস্পেসে মেয়াদোত্তীর্ণ অ্যাক্সেস ব্যবহার করুন এবং ব্যাচগুলির মধ্যে এটি প্রত্যাহার করুন। গোপনীয়তা এবং একটি মুছে ফেলার বাধ্যবাধকতা অর্ডারের ব্রিফে রাখুন যাতে সেগুলি চুক্তির অংশ হয় এবং Zinn Hub-এর মধ্যে বিনিময় রাখুন যেখানে কী শেয়ার করা হয়েছিল এবং কখন তার একটি রেকর্ড থাকে। স্বাস্থ্য, আর্থিক বা বায়োমেট্রিক ডেটার জন্য, কী শেয়ার করা যেতে পারে সে সম্পর্কে আপনার নিজস্ব আইনি পরামর্শ নিন — Zinn Hub কোনও ডেটাসেট বা স্থানান্তরকে অনুগত হিসাবে প্রত্যয়িত করে না।

ফরম্যাট, কনভার্টার এবং হস্তান্তর

লিখিতভাবে সঠিক আউটপুট ফরম্যাটে সম্মত হন এবং ব্যাচ শুরু হওয়ার আগে এর একটি পাঁচ-আইটেমের নমুনা চান। COCO, YOLO এবং Pascal VOC স্থানাঙ্ক প্রকাশের ক্ষেত্রে, মানগুলি স্বাভাবিক করা হয়েছে কিনা এবং উৎস কোথায় অবস্থিত, সে বিষয়ে ভিন্নতা রয়েছে, তাই একটি সঠিক দেখতে ফাইলও ভুলভাবে লোড হতে পারে। পাঠ্যের জন্য, অফসেটগুলি অক্ষর-ভিত্তিক নাকি টোকেন-ভিত্তিক এবং কোন টোকেনাইজার ব্যবহার করা হয়েছে তা উল্লেখ করুন। প্রতিটি ডেলিভারির সাথে একটি চেকসাম বা সারি সংখ্যা চান এবং প্রতিটি ব্যাচ আসার দিনই আপনার আসল পাইপলাইনে লোড করুন, শেষে নয় — প্রথম ব্যাচে পাওয়া একটি ফরম্যাট সমস্যা তুচ্ছ, এবং বিশতম ব্যাচে একই সমস্যা পাওয়া গেলে তা পনেরো দিনের ব্যাপার।

বিস্তৃত পাইপলাইনে অ্যানোটেশন কোথায় বসে

লেবেলিং একটি শৃঙ্খলের মাঝখানে বসে। এর আগে থাকে সংগ্রহ, যার অর্থ হতে পারে ওয়েব স্ক্র্যাপিং এবং ডেটা নিষ্কাশন, ক্রয়, অথবা আপনার নিজস্ব পণ্যকে ইনস্ট্রুমেন্ট করা; এবং পরিষ্কার করা, যা ডেটা পরিষ্কার করার বিভাগ। এর পিছনে থাকে প্রশিক্ষণ, মূল্যায়ন এবং পুনঃপ্রশিক্ষণ লুপ, যেখানে MLOps বিশেষজ্ঞরা তাদের ফি অর্জন করেন, এবং রিপোর্টিং, যা ডেটা অ্যানালিটিক্স মার্কেটপ্লেস। পুরো চেইনটি একজন ব্যক্তির কাছ থেকে কেনা সুবিধাজনক এবং একটি দরকারী চেক সরিয়ে দেয়; প্রতিটি পর্যায় আলাদাভাবে কিনলে প্রতিটি ধাপ পরিদর্শনযোগ্য থাকে।

Zinn Hub-এ শুরু করা

নির্দেশিকাটি লিখুন, ফরম্যাটের নাম দিন, তারপর দুই বা তিনজন Zinner-কে স্থির-মূল্যের Micro Zinns হিসাবে একশোটি আইটেম পাঠান এবং যা ফিরে আসে তা তুলনা করুন। আপনার কাছে রাখা একটি গোল্ড-স্ট্যান্ডার্ড সেটের বিরুদ্ধে প্রতিটি ব্যাচ স্কোর করুন এবং প্রতিবার একটি অস্পষ্টতা দেখা দিলে নির্দেশিকাটি আপডেট করুন। যদি আপনার ডেটাসেট বড় হয় বা ডোমেনটি বিশেষজ্ঞ হয়, তাহলে ভলিউম, কাজের ধরন এবং গুণমানের বার বর্ণনা করে একটি বিনামূল্যে অ্যানোটেশন প্রকল্প পোস্ট করুন, এবং উদ্ধৃতি চাওয়ার পরিবর্তে যাচাইকৃত Zinner-দের প্রস্তাবনাগুলি তুলনা করুন। আপনি সরাসরি ডেটা অ্যানোটেশন ফ্রিল্যান্সার ডিরেক্টরি থেকেও নিয়োগ করতে পারেন। এই কাজটি কিনছেন না বিক্রি করছেন? মেশিন লার্নিং পরিষেবা বিক্রি করার জন্য আমাদের নির্দেশিকা দিয়ে শুরু করুন।