AI শ্রেণীবিভাগ ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে Google ড্রাইভ ফাইল লেবেল করুন

ড্রাইভ এবং ডক্স-এর জন্য আপনার ক্লাসিফিকেশন অবশ্যই সক্রিয় থাকতে হবে। প্রশিক্ষণের পর, এআই মডেলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংবেদনশীল ড্রাইভ ফাইলগুলিতে আপনার ক্লাসিফিকেশন লেবেল প্রয়োগ করে। মডেলটিকে প্রতিটি লেবেলের জন্য শুধুমাত্র একটি ফিল্ডের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যা অবশ্যই একটি ব্যাজ লিস্ট অথবা একটি অপশনস লিস্ট হতে হবে।

আমরা একটি ব্যাজযুক্ত সংবেদনশীলতা লেবেল ব্যবহারের সুপারিশ করি, কারণ এটি নথিপত্রে স্পষ্টভাবে প্রদর্শিত হয়:

যখন আপনি একটি শ্রেণিবিন্যাস লেবেলের জন্য বিকল্প তালিকা বা ব্যাজ তালিকা ক্ষেত্র ব্যবহার করেন, তখন এটিকে অবশ্যই:

• কমপক্ষে ২টি এবং সর্বাধিক ৭টি বিকল্প রাখুন।
• প্রকাশিত হোক

আপনার যদি এই শর্তগুলো পূরণ করে এমন কোনো বিদ্যমান লেবেল থাকে, তবে আপনি সেটিকে একটি ক্লাসিফিকেশন লেবেল হিসেবে ব্যবহার করতে পারেন। অন্যথায়, মডেল সেট আপ করার আগে বা সেট আপ করার সময় (এই পৃষ্ঠার পরবর্তী অংশে) লেবেল ম্যানেজার ব্যবহার করে একটি লেবেল তৈরি করুন। বিস্তারিত জানতে, আপনার প্রতিষ্ঠানের জন্য ক্লাসিফিকেশন লেবেল তৈরি করুন অংশে যান।

আপনার ট্রেনিং লেবেলটি ক্লাসিফিকেশন লেবেলের প্রায় অনুরূপ এবং এটি শুধুমাত্র নির্দিষ্ট লেবেলারদের দ্বারা প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়। আপনার মডেল তৈরি করার সময় (এই পৃষ্ঠার পরবর্তী অংশে), আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রেনিং লেবেলটি তৈরি করতে পারেন, যাতে আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে এটি ক্লাসিফিকেশন লেবেলের সাথে মিলে যায়।

আপনি মডেল সেট আপ করার আগে বা সেট আপ করার সময়, লেবেল ম্যানেজার ব্যবহার করে ম্যানুয়ালি আপনার নিজস্ব ট্রেনিং লেবেল তৈরি করতে পারেন। বিস্তারিত জানতে, এই পৃষ্ঠার পরবর্তী অংশে ‘আমি কীভাবে ম্যানুয়ালি ট্রেনিং লেবেল তৈরি করব?’ দেখুন।

1. গুগল অ্যাডমিন কনসোলে, মেনুতে যান নিরাপত্তা অ্যাক্সেস এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণ ডেটা শ্রেণিবিন্যাস ।

   ডেটা শ্রেণিবিন্যাসে যান

   এর জন্য ম্যানেজ ক্লাসিফিকেশন লেবেল অ্যাডমিনিস্ট্রেটর প্রিভিলেজ থাকা আবশ্যক।

2. এআই ক্লাসিফিকেশন সেকশনে, ক্রিয়েট মডেল- এ ক্লিক করুন।
3. ক্লাসিফিকেশন লেবেল তালিকা থেকে, মডেল প্রশিক্ষণের জন্য একটি বিদ্যমান ক্লাসিফিকেশন লেবেল ও ফিল্ড নির্বাচন করুন, অথবা লেবেল ম্যানেজার ব্যবহার করে একটি তৈরি করতে 'ক্রিয়েট লেবেল'-এ ক্লিক করুন।

   আপনি যদি লেবেল ম্যানেজারে একটি লেবেল তৈরি করে থাকেন, তাহলে 'মডেল তৈরি করুন ' পৃষ্ঠায় ফিরে যান। তালিকায় আপনার নতুন লেবেলটি দেখতে পৃষ্ঠাটি রিফ্রেশ করার প্রয়োজন হতে পারে।

4. আপনার শ্রেণিবিন্যাস লেবেলের জন্য, ফিল্ডের নামের তালিকা থেকে আপনি যে উপযুক্ত ফিল্ডটি ব্যবহার করতে চান তা নির্বাচন করুন।
5. চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।
6. (ঐচ্ছিক) আপনার ক্লাসিফিকেশন লেবেলের সাথে মেলে এমন একটি ট্রেনিং লেবেল স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি ও প্রকাশ করুন:
   1. প্রশিক্ষণ লেবেল তৈরি করুন -এ ক্লিক করুন।
   2. প্রদর্শিত বার্তায় ‘Update label permissions’- এ ক্লিক করুন। লেবেলটি লেবেল ম্যানেজারের একটি আলাদা ট্যাবে সম্পাদনা মোডে (Edit mode) খুলবে।
   3. ক্লিক অনুমতি সম্পাদনা করুন , তারপর আপনার লেবেলারগুলো ধারণকারী কনফিগারেশন গ্রুপটিকে ‘লেবেল প্রয়োগ করতে এবং মান নির্ধারণ করতে পারে’ (Can apply labels and set values) অনুমতিটি প্রদান করুন।
   4. সেভ-এ ক্লিক করুন এবং লেবেল ম্যানেজার ট্যাবটি বন্ধ করুন।

      দ্রষ্টব্য: আপনি পরেও লেবেলের অনুমতি নির্ধারণ করতে পারেন। কিন্তু এটা গুরুত্বপূর্ণ যে শুধুমাত্র আপনার লেবেলাররাই যেন প্রশিক্ষণ লেবেলটিতে প্রবেশাধিকার পায়।

7. (ঐচ্ছিক) আপনি যদি আগে থেকেই একটি প্রশিক্ষণ লেবেল তৈরি করে থাকেন, তাহলে প্রশিক্ষণ লেবেল তালিকা থেকে সেটি নির্বাচন করুন।
8. (ঐচ্ছিক) 'লেবেল ম্যানেজারে যান' এ ক্লিক করে এখনই আপনার নিজস্ব প্রশিক্ষণ লেবেল তৈরি করুন।

   গুরুত্বপূর্ণ: নিশ্চিত করুন যে আপনার লেবেলটি প্রশিক্ষণ লেবেলের মানদণ্ড পূরণ করে এবং আপনি লেবেলের অনুমতি এমনভাবে সেট করেছেন যাতে শুধুমাত্র আপনার লেবেলাররাই এটি অ্যাক্সেস করতে পারে। বিস্তারিত জানতে, এই পৃষ্ঠার পরবর্তী অংশে থাকা প্রশিক্ষণ লেবেল নির্দেশিকা দেখুন ।

   মডেল তৈরি করার পৃষ্ঠায় ফিরে যান। তালিকায় আপনার নতুন প্রশিক্ষণ লেবেলটি দেখতে পৃষ্ঠাটি রিফ্রেশ করার প্রয়োজন হতে পারে।

9. মডেল তৈরি করার পৃষ্ঠায়, চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।
10. মডেলটির জন্য একটি বর্ণনামূলক নাম লিখুন।
11. মডেল তৈরি করুন -এ ক্লিক করুন।

আপনার মডেল তৈরি করার পরে, মডেলের বিবরণ পৃষ্ঠায় আপনার নির্বাচিত প্রশিক্ষণ লেবেল এবং শ্রেণিবিন্যাস লেবেল দেখানো হয়।

একটি ট্রেনিং ডেটাসেট তৈরি করার জন্য, আপনার মনোনীত লেবেলারদের প্রতিটি লেবেল অপশনের জন্য কমপক্ষে ১০০টি ফাইলে ট্রেনিং লেবেল প্রয়োগ করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার লেবেলের ৩টি অপশন থাকে—ধরা যাক "জানতে হবে", "গোপনীয়" এবং "সর্বজনীন"—তাহলে আপনার কমপক্ষে ৩০০টি ট্রেনিং ফাইলের প্রয়োজন হবে। তবে, প্রতিটি লেবেল অপশনের জন্য ১০০টির বেশি ফাইল থাকাই শ্রেয়, কারণ এমন সম্ভাবনা থাকে যে কিছু ফাইল ট্রেনিং ডেটাসেটের জন্য উপযুক্ত হবে না। ট্রেনিংয়ের জন্য উচ্চ-মানের উদাহরণ লেবেল করা সম্পর্কে জানুন ।

দ্রষ্টব্য: আপনার প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে সর্বোচ্চ ১০ লক্ষ ফাইল থাকতে পারে।

আপনি মডেলটি তৈরি করার পর, এটি প্রায় ২৪ ঘণ্টার মধ্যে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরীক্ষা করে দেখে যে প্রশিক্ষণের জন্য কতগুলি ফাইল লেবেল করা হয়েছে। এরপর, এটি সারাদিন ধরে ক্রমাগত পরীক্ষা করতে থাকে।

কতগুলি ফাইল লেবেল করা হয়েছে তা পরীক্ষা করতে:

1. গুগল অ্যাডমিন কনসোলে, মেনুতে যান নিরাপত্তা অ্যাক্সেস এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণ ডেটা শ্রেণিবিন্যাস ।

   ডেটা শ্রেণিবিন্যাসে যান

   এর জন্য ম্যানেজ ক্লাসিফিকেশন লেবেল অ্যাডমিনিস্ট্রেটর প্রিভিলেজ থাকা আবশ্যক।

2. AI ক্লাসিফিকেশন সেকশনে, 'View nn models'- এ ক্লিক করুন।
3. মডেলের জন্য অ্যাকশন-এর অধীনে, বিবরণ দেখুন নির্বাচন করুন।
4. পৃষ্ঠার উপরের প্যানেলে, 'সক্রিয় মডেলের জন্য প্রশিক্ষণ ফাইল' (Training files for active model) এর নিচে, লেবেলযুক্ত ফাইলের সংখ্যা দেখুন।

আপনার মডেলে প্রশিক্ষণের জন্য পর্যাপ্ত ফাইল থাকলে, এটি প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত।

একটি ট্রেনিং রান সাধারণত ৪ থেকে ৬ ঘন্টা সময় নেয়, তবে বড় ডেটাসেটের ক্ষেত্রে আরও বেশি সময় লাগতে পারে। আপনার ফাইলগুলিকে সঠিকভাবে লেবেল করতে শেখার জন্য মডেলটির সম্ভবত একাধিক ট্রেনিং রানের প্রয়োজন হবে।

একটি ট্রেনিং রানের সময়, মডেলটি স্কোর তৈরি করার জন্য কোনো ফাইলের জন্য তার নির্বাচিত ক্লাসিফিকেশনকে সেই ফাইলে প্রয়োগ করা ট্রেনিং লেবেলের সাথে তুলনা করে। বিস্তারিত জানতে, ‘স্কোর কীভাবে গণনা করা হয়’ অংশটি দেখুন।

প্রশিক্ষণ পর্ব শেষে আপনি মডেলটির নির্ভুলতা যাচাই করতে পারেন।

প্রশিক্ষণ দৌড় শুরু করতে:

1. গুগল অ্যাডমিন কনসোলে, মেনুতে যান নিরাপত্তা অ্যাক্সেস এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণ ডেটা শ্রেণিবিন্যাস ।

   ডেটা শ্রেণিবিন্যাসে যান

   এর জন্য ম্যানেজ ক্লাসিফিকেশন লেবেল অ্যাডমিনিস্ট্রেটর প্রিভিলেজ থাকা আবশ্যক।

2. AI ক্লাসিফিকেশন সেকশনে, 'View nn models'- এ ক্লিক করুন।
3. মডেলের বিবরণ পৃষ্ঠায়, মডেলের জন্য অ্যাকশন-এর অধীনে, বিবরণ দেখুন নির্বাচন করুন।
4. পৃষ্ঠার শীর্ষে থাকা প্রশিক্ষণ প্যানেলে, 'Start a training run'-এ ক্লিক করুন।

   দ্রষ্টব্য: এই বাটনটি কেবল তখনই পাওয়া যাবে, যখন আপনার লেবেলাররা ন্যূনতম সংখ্যক প্রশিক্ষণ ফাইল লেবেল করে থাকবেন।

একটি প্রশিক্ষণ পর্ব শেষে, আপনার মডেলটি প্রতিটি লেবেল বিকল্পের জন্য শতাংশ স্কোর সহ প্রকাশ করা হয়। প্রতিটি স্কোর, যাকে রিকল স্কোর বলা হয়, তা হলো নিজেকে পরীক্ষা করার পর মডেলটির দ্বারা সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা প্রশিক্ষণ উদাহরণের শতাংশ।

• ৫০% এর নিচে — নির্ভুলতা কম। মডেলটির জন্য আরও ভালো ডেটা প্রয়োজন এবং এটি এখনও প্রস্তুত নয়।
• ৫০-৮০% — মাঝারি নির্ভুলতা। মডেলটি সীমিত ভিত্তিতে প্রস্তুত থাকতে পারে।
• ৮০% এর উপরে — উচ্চ নির্ভুলতা। মডেলটি আপনার প্রতিষ্ঠানের জন্য ফাইল শ্রেণীবদ্ধ করতে প্রস্তুত।

প্রশিক্ষণ পর্ব শেষে আপনার মডেলের নির্ভুলতা যাচাই করতে:

মডেলের বিবরণ পৃষ্ঠায়, আপনি মডেলের স্কোরগুলো দেখতে পারেন:

• পৃষ্ঠার শীর্ষে থাকা প্রশিক্ষণ ফলাফল প্যানেলে, 'বর্তমানে ব্যবহৃত ফাইল এবং স্কোর'-এর অধীনে
• বর্তমান প্রশিক্ষণ ডেটাসেট প্যানেলে

1. গুগল অ্যাডমিন কনসোলে, মেনুতে যান নিরাপত্তা অ্যাক্সেস এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণ ডেটা শ্রেণিবিন্যাস ।

   ডেটা শ্রেণিবিন্যাসে যান

   এর জন্য ম্যানেজ ক্লাসিফিকেশন লেবেল অ্যাডমিনিস্ট্রেটর প্রিভিলেজ থাকা আবশ্যক।

2. AI ক্লাসিফিকেশন সেকশনে, 'View nn models'- এ ক্লিক করুন।
3. মডেলের বিবরণ পৃষ্ঠায়, মডেলের জন্য অ্যাকশন-এর অধীনে, বিবরণ দেখুন নির্বাচন করুন।
4. ট্রেনিং প্যানেলে, ‘সেট আপ অটো-অ্যাপ্লাই’ -এ ক্লিক করুন।

   দ্রষ্টব্য: এই বাটনটি কেবল তখনই পাওয়া যাবে, যখন অন্তত একটি লেবেল অপশন ৫০% নির্ভুলতা অর্জন করবে।

   অথবা, যদি আপনি আগে থেকে স্বয়ংক্রিয় প্রয়োগ (auto-apply) সেট আপ করে থাকেন, তাহলে AI-লেবেলযুক্ত ফাইলগুলির (AI-labeled files) অধীনে, স্বয়ংক্রিয় প্রয়োগ সম্পাদনা করুন-এ (Edit auto-apply ) ক্লিক করুন।

5. যে লেবেল বিকল্পগুলো আপনি এআই মডেলকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ করার অনুমতি দিতে চান, সেগুলোর জন্য বক্সগুলোতে টিক চিহ্ন দিন।
6. মডেলটি কোন ফাইলগুলিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল প্রয়োগ করবে, সেই ফাইলগুলির মালিক কোন সাংগঠনিক ইউনিট বা গ্রুপ তা নির্বাচন করতে 'সংরক্ষণ করুন এবং চালিয়ে যান'- এ ক্লিক করুন। ডিফল্ট সেটিং হলো আপনার শীর্ষ-স্তরের মূল সংস্থা।

   অথবা পরে ব্যবহারকারী নির্বাচন করতে সেভ-এ ক্লিক করুন।

7. যদি আপনি ব্যবহারকারী নির্বাচন করতে চান, তাহলে পাশে একটি সাংগঠনিক ইউনিট বা কনফিগারেশন গ্রুপ নির্বাচন করুন।

   গ্রুপ সেটিংস সাংগঠনিক ইউনিটকে অগ্রাহ্য করে। আরও জানুন।

8. ক্লিক করলে, নিচের বিকল্পগুলোর মধ্যে একটিসহ লেবেলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ হয়ে যাবে ।
9. সংরক্ষণ করুন- এ ক্লিক করুন।

   মডেলের বিবরণ পৃষ্ঠায়, নিয়মটির বর্তমান স্বয়ংক্রিয় প্রয়োগের অবস্থা ' চালু' রয়েছে।

দ্রষ্টব্য: আপনি ড্রাইভ ইভেন্ট লগ ব্যবহার করে এআই ক্লাসিফিকেশন নিরীক্ষণ করতে পারেন। বিস্তারিত জানতে, এই পৃষ্ঠার পরবর্তী অংশে ‘এআই ক্লাসিফিকেশন লেবেল ইভেন্ট নিরীক্ষণ করুন’ দেখুন।

ব্যবহারকারীর মালিকানাধীন ফাইল এবং শেয়ার করা ড্রাইভের জন্য অটো-অ্যাপ্লাই চালু করার পর, এআই ক্লাসিফিকেশন ১ থেকে ২ সপ্তাহের মধ্যে অন্তত একবার ফাইলগুলোকে (স্থির অবস্থায়) স্ক্যান করে। ফাইল আপলোড বা পরিবর্তন করা হলেও এআই ক্লাসিফিকেশন সেগুলোকে স্ক্যান করে এবং ফাইলের বিষয়বস্তু পরিবর্তিত হলে প্রয়োগ করা লেবেলটিও পরিবর্তন করতে পারে।

ডেটা সুরক্ষা নিয়মাবলী

ডেটা সুরক্ষা নিয়ম দ্বারা নির্ধারিত লেবেল মানগুলো এআই শ্রেণীবিন্যাসের চেয়ে অগ্রাধিকার পায়, এবং উভয়ই ডিফল্ট শ্রেণীবিন্যাসের চেয়ে অগ্রাধিকার পায়।

একাধিক নিয়ম

যখন একই ধরনের ২ বা ততোধিক নিয়ম একই ফাইলে বিভিন্ন লেবেল অপশন প্রয়োগ করার চেষ্টা করে, তখন লেবেলের অপশন তালিকায় উপরের দিকে থাকা অপশনটি প্রয়োগ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনার কাছে এমন একটি লেবেল থাকতে পারে যার একটি ফিল্ডের লেবেল ম্যানেজারে ৩টি অপশন রয়েছে:

1. গোপনীয়
2. অভ্যন্তরীণ
3. জনসাধারণের

যদি নিয়ম ১ একই ফাইলের জন্য লেবেলটিকে 'গোপনীয়' (Confidential) হিসেবে সেট করার চেষ্টা করে এবং নিয়ম ২ লেবেলটিকে 'সর্বজনীন' (Public) হিসেবে সেট করার চেষ্টা করে, তাহলে 'গোপনীয় ' (Confidential) বিকল্পটিই প্রয়োগ করা হবে। নিয়ম সেট আপ করার আগে নিশ্চিত করুন যে একটি লেবেলের ফিল্ড অপশনগুলো আপনার পছন্দের অগ্রাধিকার ক্রম অনুসারে তালিকাভুক্ত আছে।

ব্যবহারকারী-প্রয়োগকৃত লেবেল

ব্যবহারকারীরা ফাইলে যে লেবেল প্রয়োগ করেন, তা এআই-এর প্রয়োগ করা লেবেলের চেয়ে অগ্রাধিকার পায়—অর্থাৎ, এআই ক্লাসিফিকেশন ব্যবহারকারীর পূর্বে সেট করা কোনো লেবেল পরিবর্তন করে না।

স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ করা লেবেলগুলো ব্যবহার করার জন্য ব্যবহারকারীদের ফাইল এবং লেবেল পারমিশন প্রয়োজন। আপনি লেবেল ম্যানেজারে আপনার ক্লাসিফিকেশন লেবেলের জন্য পারমিশন সেট করতে পারেন। বিস্তারিত জানতে, আপনার প্রতিষ্ঠানের জন্য ক্লাসিফিকেশন লেবেল তৈরি করুন দেখুন।

• স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ করা লেবেলগুলি দেখতে , ব্যবহারকারীদের আপনার শ্রেণিবিন্যাস লেবেলের জন্য 'এই লেবেলটি দেখতে পারেন' অনুমতিটি প্রয়োজন।
• স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ করা লেবেল গ্রহণ ও পরিবর্তন করতে হলে , ব্যবহারকারীকে আপনার ক্লাসিফিকেশন লেবেলের জন্য ‘লেবেল প্রয়োগ ও মান নির্ধারণ করার অনুমতি’ (Can apply labels and set values) থাকতে হবে এবং ফাইলটির ‘সম্পাদক’ ( Editor) বা ‘ মালিক’ (Owner) হতে হবে।

1. গুগল অ্যাডমিন কনসোলে, মেনুতে যান নিরাপত্তা অ্যাক্সেস এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণ ডেটা শ্রেণিবিন্যাস ।

   ডেটা শ্রেণিবিন্যাসে যান

   এর জন্য ম্যানেজ ক্লাসিফিকেশন লেবেল অ্যাডমিনিস্ট্রেটর প্রিভিলেজ থাকা আবশ্যক।

2. AI ক্লাসিফিকেশন সেকশনে, 'View nn models'- এ ক্লিক করুন।
3. মডেলের বিবরণ পৃষ্ঠায়, AI-লেবেলযুক্ত ফাইলগুলির অধীনে, যে লেবেল বিকল্পটির ইভেন্টগুলি দেখতে চান তার জন্য 'ফাইলগুলি দেখুন ' নির্বাচন করুন।

   সিকিউরিটি ইনভেস্টিগেশন টুলটি একটি নতুন ট্যাবে খোলে, যেখানে ড্রাইভ ইভেন্টস লগ থেকে এআই ক্লাসিফিকেশন-সম্পর্কিত দুটি ইভেন্টের সার্চ রেজাল্ট দেখানো হয়: ‘লেবেল অ্যাপ্লাইড’ এবং ‘লেবেল ফিল্ড ভ্যালু চেঞ্জড ’।

4. অতিরিক্ত বিবরণ পেতে ইভেন্টের বিবরণে ক্লিক করুন, যেমন:
   • লেবেল করা নথিটির নাম এবং প্রকার
   • ডকুমেন্টে নির্ধারিত লেবেল ফিল্ডের মান (উদাহরণস্বরূপ, গোপনীয় বা সীমাবদ্ধ)

সবগুলোর জন্য অথবা শুধু নির্দিষ্ট লেবেল অপশনগুলোর জন্য স্বয়ংক্রিয় প্রয়োগ বন্ধ করতে:

1. গুগল অ্যাডমিন কনসোলে, মেনুতে যান নিরাপত্তা অ্যাক্সেস এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণ ডেটা শ্রেণিবিন্যাস ।

   ডেটা শ্রেণিবিন্যাসে যান

   এর জন্য ম্যানেজ ক্লাসিফিকেশন লেবেল অ্যাডমিনিস্ট্রেটর প্রিভিলেজ থাকা আবশ্যক।

2. AI ক্লাসিফিকেশন সেকশনে, 'View nn models'- এ ক্লিক করুন।
3. মডেলের বিবরণ পৃষ্ঠায়, মডেলের জন্য অ্যাকশন-এর অধীনে, বিবরণ দেখুন নির্বাচন করুন।
4. AI-লেবেলযুক্ত ফাইলগুলির অধীনে, 'Edit auto-apply'-তে ক্লিক করুন।
5. যে লেবেল অপশনগুলোর স্বয়ংক্রিয় প্রয়োগ বন্ধ করতে চান, সেগুলোর পাশের বক্সগুলো থেকে টিক চিহ্ন তুলে দিন।

   অথবা, স্বয়ংক্রিয় প্রয়োগ সম্পূর্ণরূপে বন্ধ করতে, সমস্ত বিকল্প থেকে টিক চিহ্ন তুলে দিন।

নির্দিষ্ট সাংগঠনিক ইউনিট বা গোষ্ঠীর জন্য স্বয়ংক্রিয় প্রয়োগ সম্পূর্ণরূপে বন্ধ করতে:

আপনি নির্দিষ্ট সাংগঠনিক ইউনিট বা গ্রুপের ব্যবহারকারীদের মালিকানাধীন কন্টেন্টের জন্য স্বয়ংক্রিয় প্রয়োগ সম্পূর্ণরূপে বন্ধ করতে পারেন।

1. গুগল অ্যাডমিন কনসোলে, মেনুতে যান নিরাপত্তা অ্যাক্সেস এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণ ডেটা শ্রেণিবিন্যাস ।

   ডেটা শ্রেণিবিন্যাসে যান

   এর জন্য ম্যানেজ ক্লাসিফিকেশন লেবেল অ্যাডমিনিস্ট্রেটর প্রিভিলেজ থাকা আবশ্যক।

2. AI ক্লাসিফিকেশন সেকশনে, 'View nn models'- এ ক্লিক করুন।
3. মডেলের বিবরণ পৃষ্ঠায়, মডেলের জন্য অ্যাকশন-এর অধীনে, বিবরণ দেখুন নির্বাচন করুন।
4. পৃষ্ঠার শীর্ষে থাকা 'More actions' মেনুতে, 'Manage auto-apply'- তে ক্লিক করুন। সক্রিয় OU/গ্রুপগুলো আপডেট করুন ।
5. কোনো সাংগঠনিক ইউনিট বা গ্রুপ নির্বাচন করতে বাম দিকে সেটিতে ক্লিক করুন।
6. বন্ধ নির্বাচন করুন - লেবেল স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ করা হয় না ।
7. সংরক্ষণ করুন- এ ক্লিক করুন।

আপনার একটি মডেল মুছে ফেলার প্রয়োজন হতে পারে—উদাহরণস্বরূপ, কারণ মডেলের নির্ভুলতা উন্নত হচ্ছে না। আপনি যদি একটি মডেল মুছে ফেলেন, তবে এর সমস্ত এআই ক্লাসিফিকেশন সেটিংস স্থায়ীভাবে মুছে যাবে। দ্রষ্টব্য:

• শুধুমাত্র এই মডেলে ব্যবহৃত লেবেলগুলো ক্লাসিফিকেশন সেটিংস থেকে সরিয়ে ফেলা হয় এবং মডেলটির সমস্ত সংস্করণ মুছে ফেলা হয়।
• ট্রেনিং লেবেলগুলো ফাইলগুলোতে থেকে যায়। মডেলটি মুছে ফেলার পর, আপনি একই ট্রেনিং লেবেল (বা ভিন্ন কোনো লেবেল) ব্যবহার করার জন্য একটি নতুন মডেল কনফিগার করতে পারেন।
• এই মডেলের জন্য আপনি চালু করা যেকোনো স্বয়ংক্রিয় লেবেলিং ব্যবস্থা অবিলম্বে বন্ধ হয়ে যাবে, কিন্তু পূর্বে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ করা লেবেলগুলো ফাইলগুলিতে থেকে যাবে।
• আপনার বিদ্যমান ট্রেনিং লেবেল এবং ট্রেনিং ফাইল ব্যবহার করে মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিলেও ফলাফল একই রকম হবে।
• আপনি যদি একটি নতুন মডেলের জন্য একই ক্লাসিফিকেশন লেবেল পুনরায় তৈরি করেন, তাহলে এআই ক্লাসিফিকেশন ফিচারটি পূর্ববর্তী মডেলগুলোর ক্লাসিফিকেশন উপেক্ষা করে এবং সেগুলোর উপর নতুন করে লিখে দেয়। এইভাবে, আপনি আপনার প্রতিষ্ঠানের ড্রাইভ ফাইলগুলোকে 'পুনরায় প্রসেস' করতে পারেন। আপনার প্রাথমিক ডেপ্লয়মেন্টের পর থেকে যদি আপনি মডেলের গুণমানে উল্লেখযোগ্য উন্নতি করে থাকেন, তবে এটি কার্যকর হতে পারে।

একটি মডেল মুছে ফেলতে:

1. গুগল অ্যাডমিন কনসোলে, মেনুতে যান নিরাপত্তা অ্যাক্সেস এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণ ডেটা শ্রেণিবিন্যাস ।

   ডেটা শ্রেণিবিন্যাসে যান

   এর জন্য ম্যানেজ ক্লাসিফিকেশন লেবেল অ্যাডমিনিস্ট্রেটর প্রিভিলেজ থাকা আবশ্যক।

2. AI ক্লাসিফিকেশন সেকশনে, 'View nn models'- এ ক্লিক করুন।
3. মডেলের বিবরণ পৃষ্ঠায়, মডেলের জন্য অ্যাকশন-এর অধীনে, বিবরণ দেখুন নির্বাচন করুন।
4. মডেলের বিবরণ পৃষ্ঠায়, ডানদিকে থাকা ‘অ্যাকশন’ অংশে, ‘ডিলিট মডেল’-এ ক্লিক করুন।

   মডেল মুছুন ডায়ালগ বক্সে মডেলটি মুছে ফেলার প্রভাবগুলো তালিকাভুক্ত করা হয়।

5. চালিয়ে যেতে, ‘মডেল মুছুন’ এ ক্লিক করুন।

শ্রেণীবিভাগ লেবেল এবং প্রশিক্ষণ লেবেল উভয়কেই নিম্নলিখিত শর্তগুলো পূরণ করতে হবে:

• সর্বনিম্ন ২টি এবং সর্বোচ্চ ৭টি বিকল্প থাকতে হবে।
• তাদের বিকল্পগুলো অবশ্যই একই ক্রমে থাকতে হবে।

  উদাহরণস্বরূপ, যদি ক্লাসিফিকেশন লেবেলে অপশনগুলো এই ক্রমে থাকে:

  1. বিকল্প ১
  2. বিকল্প ২
  3. বিকল্প ৩

  প্রশিক্ষণ লেবেল বিকল্পগুলি নিম্নলিখিতভাবে সাজানো যাবে না:

  1. বিকল্প ২
  2. বিকল্প ১
  3. বিকল্প ৩
• অবশ্যই প্রকাশ করতে হবে।
• লেবেলগুলোর জন্য ভিন্ন ভিন্ন অ্যাক্সেস পারমিশন রাখুন। ট্রেনিং লেবেলটি শুধুমাত্র সেইসব মনোনীত লেবেলারদের জন্য উপলব্ধ থাকা উচিত, যারা মডেলটিকে ট্রেইন করতে পারেন। ক্লাসিফিকেশন লেবেলের অ্যাক্সেস আরও ব্যাপক হতে পারে।

• নিশ্চিত করুন যে লেবেলটি প্রয়োজনীয় মানদণ্ড পূরণ করে।
• আপনার মনোনীত লেবেলারদের জন্য লেবেলটি চেনা এবং প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করার সময় তা প্রয়োগ করা সহজ করতে, প্রশিক্ষণ লেবেলটিকে 'train' বা 'training' শব্দ দিয়ে চিহ্নিত করুন।
• প্রশিক্ষণ লেবেলে একটি বিবরণ ক্ষেত্র যোগ করুন, যাতে মনোনীত লেবেলাররা এর উদ্দেশ্য আরও ভালোভাবে বুঝতে পারেন।
• লেবেলারদের জন্য আপনার তৈরি করা কনফিগারেশন গ্রুপ ব্যবহার করে, শুধুমাত্র আপনার মনোনীত লেবেলারদের—অর্থাৎ, যারা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ফাইল শনাক্ত করবে—লেবেলের অনুমতি সেট করতে ভুলবেন না। লেবেলারদের ‘লেবেল প্রয়োগ করতে এবং মান নির্ধারণ করতে পারে’ (Can apply labels and set values) অনুমতি প্রয়োজন। বিস্তারিত জানতে, আপনার প্রতিষ্ঠানের জন্য শ্রেণিবিন্যাস লেবেল তৈরি করুন (Create classification labels for your organization ) অংশে যান।

মডেল প্রশিক্ষণে সর্বোত্তম ফলাফলের জন্য, আপনার মনোনীত লেবেলারদের এই নির্দেশিকাগুলো অনুসরণ করতে বলুন:

• নিশ্চিত করুন যেন প্রতিটি ফাইলে ন্যূনতম ৫০০টি অক্ষর থাকে।
• আপনার প্রতিষ্ঠানে ব্যবহারকারীরা যে কন্টেন্ট তৈরি করেন, শেয়ার করেন এবং ব্যবহার করেন, সেই ফাইলগুলো নির্বাচন করুন।
• প্রতিটি লেবেল অপশনের জন্য প্রায় সমান সংখ্যক ফাইল লেবেল করুন, এবং প্রতিটি অপশনের জন্য ন্যূনতম ১০০টি ফাইল থাকতে হবে। এটি মডেলকে আপনার ডেটা সম্পর্কে একটি সামগ্রিক ধারণা পেতে এবং স্কোর উন্নত করতে সাহায্য করে।
• প্রতিটি বিকল্প প্রকারের জন্য বিভিন্ন ধরনের প্রতিনিধিত্বমূলক ফাইল অন্তর্ভুক্ত করুন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার প্রতিষ্ঠানে চুক্তিপত্রও একটি সাধারণ টপ সিক্রেট ফাইলের ধরন হয়ে থাকে, তবে ১০০টি জীবনবৃত্তান্তকে আপনার টপ সিক্রেট-এর জন্য উদাহরণ ফাইলের মোট সেট হিসাবে চিহ্নিত করবেন না।
• প্রশিক্ষণ লেবেলটি শুধুমাত্র আপনার প্রতিষ্ঠানের মালিকানাধীন ফাইলগুলিতে প্রয়োগ করুন, যা ব্যবহারকারীদের সরাসরি মালিকানাধীন অথবা শেয়ার্ড ড্রাইভে সংরক্ষিত থাকতে পারে। বাহ্যিক ব্যবহারকারীদের মালিকানাধীন বা বাহ্যিক শেয়ার্ড ড্রাইভে অবস্থিত ফাইলগুলি এআই ক্লাসিফিকেশন দ্বারা প্রক্রিয়াজাত করা হয় না।

স্বয়ংক্রিয় প্রয়োগ চালু করার পর, এআই ক্লাসিফিকেশন স্থির থাকা সমস্ত ফাইল স্ক্যান ও শ্রেণীবদ্ধ করে, যেখান থেকে এটি পর্যাপ্ত টেক্সট বের করতে পারে। এই ফাইলগুলো অন্তত একবার স্ক্যান করা হয়।

বিষয়বস্তু পরিবর্তিত হলে এআই ক্লাসিফিকেশন পর্যায়ক্রমে ফাইলগুলো পুনরায় প্রক্রিয়া করে। বিষয়বস্তুর পরিবর্তনের ফলে একটি ফাইলের জন্য পূর্বাভাস ভিন্ন হতে পারে। যখন এআই ক্লাসিফিকেশনের কাছে একটি ফাইলের জন্য পুরোনো এবং নতুন উভয় পূর্বাভাসিত বিকল্প থাকে, তখন এটি বিকল্প তালিকায় উপরের দিকে থাকা বিকল্পটিকে অগ্রাধিকার দেবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি লেবেল ম্যানেজারে একটি ফিল্ডের তিনটি বিকল্প তালিকাভুক্ত থাকে:

• গোপনীয়
• অভ্যন্তরীণ
• জনসাধারণের

ধরা যাক, এআই ক্লাসিফিকেশন একটি ফাইলকে 'ইন্টারনাল' হিসেবে শ্রেণীবদ্ধ করেছে, এবং এর বিষয়বস্তু এমনভাবে পরিবর্তিত হলো যে এআই ক্লাসিফিকেশন মডেলটি এটিকে 'কনফিডেনশিয়াল' হিসেবে পূর্বাভাস দিল। এই ক্ষেত্রে, ফাইলটির শ্রেণীবিন্যাস পরিবর্তন করে 'কনফিডেনশিয়াল' করা হবে। তবে, যদি এআই ক্লাসিফিকেশন মডেলটি 'পাবলিক' হিসেবে পূর্বাভাস দেয়, তাহলে ফাইলটির শ্রেণীবিন্যাস ' ইন্টারনাল'-ই থাকবে।

এআই ক্লাসিফিকেশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ করা লেবেল এবং ফিল্ডের মান সংশোধন করে না, যা ব্যবহারকারীদের দ্বারা পর্যালোচনা বা পরিবর্তন করা হয়েছে।

আপনার ফাইলগুলি তৈরি বা পরিবর্তন করার সময় সর্বশেষ মডেল দ্বারা প্রক্রিয়াজাত করা হয়। মডেলের নতুন সংস্করণ প্রকাশিত হলে বিদ্যমান ফাইলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পুনরায় প্রক্রিয়াজাত হয় না। তবে, নির্দিষ্ট মডেল আপডেট বা পুনঃপ্রশিক্ষণ নির্বিশেষে, মডেলটি পর্যায়ক্রমে আপনার সমস্ত ফাইল সর্বশেষ সংস্করণ দিয়ে পুনরায় প্রক্রিয়াজাত করতে পারে।

1. ব্যবহারকারী ওভাররাইট ছাড়া ডিএলপি নিয়ম
2. ম্যানুয়াল শ্রেণিবিন্যাস
3. ব্যবহারকারী ওভাররাইট সহ ডিএলপি নিয়ম
4. এআই শ্রেণিবিন্যাস
5. ডিফল্ট শ্রেণিবিন্যাস

• এআই ক্লাসিফিকেশন ড্রাইভ ডিএলপি-র মতোই ইনডেক্সেবল টেক্সট প্রসেসিং ব্যবহার করে। বিস্তারিত জানতে, ডিএলপি দ্বারা স্ক্যান করা ফাইলের প্রকারের তালিকা দেখুন। অডিও এবং ভিডিও ফাইল সমর্থিত নয়।
• এআই ক্লাসিফিকেশনের জন্য একটি ফাইলে লেবেল প্রয়োগ করতে হলে ন্যূনতম পরিমাণ টেক্সট থাকা আবশ্যক। ফলে, কিছু ফাইল, যেমন খুব ছোট ডকুমেন্ট এবং অল্প টেক্সটযুক্ত ছবি, ক্লাসিফাই নাও হতে পারে।

যে ফাইলগুলোতে এআই ক্লাসিফিকেশন পূর্বে লেবেল করেছে, অপশনটি নিষ্ক্রিয় করার পরেও সেগুলোতে প্রয়োগকৃত লেবেল এবং অপশনের মানগুলো অপরিবর্তিত থাকে।

ট্রেনিং লেবেলযুক্ত ফাইলগুলো এমন যেকোনো ব্যবহারকারীর মালিকানাধীন হতে পারে, যার লাইসেন্স ড্রাইভ ক্লাসিফিকেশন লেবেল সমর্থন করে। তবে, এআই ক্লাসিফিকেশন শুধুমাত্র সেই ফাইলগুলোকেই লেবেল করে যেগুলো শেয়ার্ড ড্রাইভে থাকে অথবা এআই ক্লাসিফিকেশন সমর্থনকারী লাইসেন্সধারী ব্যবহারকারীদের মালিকানাধীন। সমর্থিত লাইসেন্সবিহীন ব্যবহারকারীদের মালিকানাধীন ফাইলগুলো এআই ক্লাসিফিকেশন দ্বারা প্রক্রিয়াজাত করা হয় না।

যদি কোনো ব্যবহারকারীর কাছে এআই ক্লাসিফিকেশন সমর্থনকারী লাইসেন্স না থাকে, তাহলে অটো-অ্যাপ্লাই বন্ধ হয়ে যায় এবং ক্লাসিফিকেশন মডেলটি মুছে ফেলা হয়। তবে, ট্রেনিং লেবেল এবং এআই ক্লাসিফিকেশন দ্বারা প্রয়োগ করা লেবেলগুলো ফাইলগুলিতে থেকে যায়।