হাতেকলমে পাইথন ডীপ লার্নিং
  • হাতেকলমে পাইথন ডিপ লার্নিং
  • শুরুর ঘটনা
    • শুরুর কথা
    • প্রথম ফ্ল্যাপ
    • এই বইটা থেকে কি আশা করছি?
    • ‘ডিপ লার্নিং’ কি হাইপ? কেন এতো দেরি হলো?
    • কৃতজ্ঞতা
    • কেন শিখবেন মেশিন/ডিপ লার্নিং?
    • বইটা কিভাবে ব্যবহার করবেন?
    • কেন এই বইটা অন্য প্রোগ্রামিং বই থেকে একটু আলাদা?
    • গুগল কোলাব/জুপিটার টেন্সর-ফ্লো ২.x ডকার
    • কিছুই জানিনা, শুরু করবো কোথা থেকে?
    • কেন ডীপ লার্নিং?
      • স্পীচ রিকগনিশন
      • কৃষক আত্মহত্যার যোগসূত্র
      • ডীপফেইক
      • যদি নায়ক না থাকে?
      • 'সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস' আর শিক্ষার হারের যোগসূত্র
      • কনটেন্ট মডারেশন - অসুস্থতার যোগসূত্র
      • জাহাজ না আইসবার্গ?
      • গুগল ডুপ্লেক্স
      • টার্গেটের গল্প
    • ঝিঁঝিঁপোকার থার্মোমিটার
    • নিউরাল নেটওয়ার্কে ডাটা কিভাবে থাকে?
    • এক নজরে 'টেন্সর-ফ্লো' ইকো-সিস্টেম
    • ফ্যাশন MNIST ডেটাসেটের ক্লাসিফিকেশন
    • রিগ্রেশন এবং ক্লাসিফিকেশন
    • ডিপ লার্নিং কেন? নন-লিনিয়ার সমস্যা, ফিচার ক্রস
    • ডিপ লার্নিং দিয়ে ডিসিশন বাউন্ডারি, চাঁদ আকারের ডাটাসেট
    • নিউরাল নেটওয়ার্কের কনসেপ্ট এবং রিপ্রেজেন্টেশন লার্নিং
    • নিউরাল নেটওয়ার্কের নিউরাল, ওয়েট, বায়াস, অ্যাক্টিভেশন ফাংশন
    • ডিপ লার্নিং নেটওয়ার্ক: ফরওয়ার্ড এবং নেটওয়ার্ক অপটিমাইজেশনের জন্য ব্যাক প্রোপাগেশন
    • ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কের লেয়ারিং কনসেপ্ট
    • টেন্সর-ফ্লো ডেটাসেট এপিআই দিয়ে কনভল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক
    • কার্নাল কনভল্যুশন এবং ম্যাক্স পুলিং (সিএনএন)
    • সিএনএন, সিফার ডেটাসেট, টেন্সরবোর্ড/কেরাস কলব্যাক দিয়ে মডেল ট্র্যাকিং
    • কেরাস ‘প্রি-ট্রেইনড’ মডেল এবং তার ব্যবহার
    • ‘কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক’ এবং গ্লোবাল অ্যাভারেজ পুলিং
    • ট্রান্সফার লার্নিং, ‘প্রি-ট্রেইনড’ অক্সফোর্ড ইউনিভার্সিটি ভিজ্যুয়াল জিওমেট্রি গ্রূপের vgg16 ডেটাসেট
    • টেন্সর-ফ্লো মডেল থেকে প্রোডাকশন, টেন্সর-ফ্লো সার্ভিং এবং এপিআই
    • ‘টেন্সর-ফ্লো লাইট’, মোবাইল এবং এমবেডিং ডিভাইসে ডিপ লার্নিং ইনফারেন্স নিয়ে অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ (১)
    • মোবাইল অ্যাপের জন্য সাধারণ "এমনিস্ট" মডেল ট্রেনিং, টেন্সরফ্লো লাইট দিয়ে (২)
    • অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপের জন্য "এমনিস্ট" হাতে লেখা ডিজিট চিনতে মডেল ট্রেনিং (৩)
    • অ্যান্ড্রয়েডে ফ্যাশন 'এমনিস্ট' অ্যাপ (৪)
    • বাংলা নাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং, টোকেনাইজেশন এবং ভেক্টরাইজেশন
    • এমবেডিং, ওয়ার্ড এমবেডিং, শব্দ এবং সংখ্যার কাছাকাছি এনকোডিং
    • সার্চে এমবেডিং: পরের শব্দটা কি হবে?
    • শব্দের সিমিলারিটি, কাছাকাছি অর্থ, লাইকলিহুড - সঙ্গে 'ফাস্টটেক্সট' এবং 'ওয়ার্ড২ভেক'
    • বাংলায় ছোট্ট সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস
    • বাংলায় এন্ড টু এন্ড অ্যাপ্লিকেশন, টেন্সর-ফ্লো হাব
    • একদম স্ক্র্যাচ থেকে টেন্সরফ্লো ২.x মডেল
    • কি করবো সামনে?
    • আরো সাহায্য এবং কৃতজ্ঞতা
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

  1. শুরুর ঘটনা
  2. কেন ডীপ লার্নিং?

কনটেন্ট মডারেশন - অসুস্থতার যোগসূত্র

Some doors should never be opened.

-- 8mm(film)

প্রশিক্ষণের দ্বিতীয় দিনের ঘটনা। সবার সাথে আলাপ করিয়ে দেবার জন্য ট্রেনিং হোস্ট আমাদের সবাইকে দাওয়াত দিয়েছেন ডিনারের। আমার পাশে বসেছে রিচার্ড। নাম পাল্টে দিলাম কাজের সুবিধার্থে। ওর কাজের জায়গা ফিলাডেলফিয়াতে। কোম্পানিই পাঠিয়েছে এই ট্রেনিংয়ে। এর মধ্যেই আমাকে অনেকগুলো ‘ইনসাইট’ দিয়েছে এই ‘মেশিন লার্নিং’ নিয়ে। বিশেষ করে ‘ফীচার এক্সট্রাকশনে’। মেশিন লার্নিং এর মানবিক দিক থেকে।

একথা সেকথা বলতে বলতে চলে এলো গুগল টিমে কাজ করার কথা। ইউটিউবের ‘কনটেন্ট মডারেশন’। উৎসুক হলাম কিছুটা। ব্যাপারটা একবারে অজানা নয়। তবে তার ‘এক্সটেন্ট’ নিয়ে জানার আগ্রহ ছিলো আগে থেকে। নিকোলাস কেজের ‘এইট মিলিমিটার’ আমাকে ঘুমাতে দেয়নি অনেকদিন। একটা মহিলাকে জ্যান্ত কেটে মেরে ফেলার ভিডিও করার মুভি হচ্ছে এই ‘এইট মিলিমিটার’। একটা ডার্ক ধরণের সিনেমা। মানুষের ওপর বিশ্বাস হারানো আবার ফিরে পাবার একটা ছবি।

আমরা আজকে যেই ফেইসবুক আর ইউটিউব দেখি সেটা অনেকটাই ‘মডারেটেড’। বিটিআরসি’তে থাকার সময় এই ফ্ল্যাগিং এর কিছু কাজ করতে হতো আমাকে। দেশগুলোর নীতিমালা অনুযায়ী এই ব্যাপারগুলো চলে আসছে অনেকদিন ধরে। হয়তোবা আপনি একটা ছবি পোস্ট দিচ্ছেন অথবা ভিডিও আপলোড করছেন সেটা ওই সোশ্যাল মিডিয়ার একটা মডারেশন সিস্টেমের মধ্যে দিয়ে যায়। আপলোড হয় ঠিকই - তবে কেউ না কেউ সেটাকে দেখে দেয় অল্প সময়ের মধ্যে। এতো বিলিয়ন বিলিয়ন ছবি আর ভিডিও? হ্যাঁ, কিছুটা তাই। তবে, যারা সাধারণত: সবসময় ‘সেফ’ কনটেন্ট আপলোড করেন, তাদেরটা কম মনিটর করা হয়। এখানে কিছু অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয় - যাতে সমস্যা তৈরিকারী ব্যবহারকারীদেরটাই মনিটরিংএ যায় আগেভাগে।

‘কনটেন্ট মনিটরিং’ কয়েকটা ‘টায়ারে’ হলেও এই মানুষগুলো (কনটেন্ট মডারেটর) বেশিদিন টিকতে পারে না এই ডিপার্টমেন্টে। খুব বেশি হলে ৩ থেকে ৪ মাস। তারপর, নিজে থেকেই চাকরি ছেড়ে দেন উনারা। প্রতিনিয়তঃ সাইকোলজিক্যাল গাইডেন্সে থাকলেও ওই ভয়ংকর কনটেন্ট নিতে পারেন না বেশিরভাগ মানুষ। একটা লম্বা সময় ধরে একজন অল্পবয়স্ক বাচ্চাকে খুঁচিয়ে মারার ভিডিওর মতো আরো অনেক অনেক অসুস্থ কনটেন্ট দেখতে দেখতে আসল অসুস্থ হয়ে পড়েন কনটেন্ট মডারেটররা। ভিডিওর উৎস খুঁজে বের করার জন্য সাহায্য করতেও দেখতে হচ্ছে এই জিনিস প্রতিদিন। তবে, এই ব্যাপারগুলো অনেক সময় ‘আউটসোর্স’ করে দেয়া হয় ফিলিপাইন বা আমাদের মতো দেশগুলোতে।

এটা ঠিক যে, প্রতিটা কনটেন্ট সরানোর পক্ষপাতি নয় এই কোম্পানিগুলো। যেখানে মানুষের ‘বেসিক’ অধিকার ভুলন্ঠিত হচ্ছে বার বার, সেখানে একটা ‘ওয়ার্নিং সাইন’ অথবা ‘হালকা’ একটা কাভার দিয়ে দেয় কনটেন্ট মডারেটর। তবে যে যাই বলুক, এটা একটা কষ্টের জিনিস। সেখানে সাহায্য করতে আসছে মেশিন লার্নিং। প্রতি সেকেন্ডের ভিডিও ফুটেজ দেখে আগে থেকেই ফিল্টার মানে ফ্ল্যাগিং করে রাখতে পারে অনেকগুলো লেয়ারের ডীপ লার্নিং। মানুষের পক্ষে এই কোটি কোটি কনটেন্ট দেখাও সম্ভব নয়। বিশেষ করে প্রতিদিন নতুন নতুন ব্যবহারকারী যুক্ত হচ্ছেন ইন্টারনেটে।

Previous'সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস' আর শিক্ষার হারের যোগসূত্রNextজাহাজ না আইসবার্গ?

Last updated 5 years ago

Was this helpful?