Jeśli zamierzasz rozpocząć odnoszący sukcesy biznes związany z pączkami, musisz przygotować najlepsze pączki na rynku. Podczas gdy Twoje umiejętności techniczne i doświadczenie odgrywają kluczową rolę w Twojej branży związanej z pączkami, aby Twoja delikatność naprawdę trafiła do docelowych odbiorców i przyciągnęła powtarzającą się firmę, musisz przygotować swoje pączki z najlepszych możliwych składników.
Jakość poszczególnych składników, miejsce, z którego je pozyskujesz, sposób ich mieszania i wzajemnego uzupełniania się, a także niezmiennie określają smak, kształt i konsystencję pączka. To samo dotyczy również tworzenia modeli uczenia maszynowego.
Chociaż analogia może wydawać się dziwna, zdaj sobie sprawę, że najlepszym składnikiem, jaki możesz wprowadzić do swojego modelu uczenia maszynowego, są dane wysokiej jakości. Jak na ironię, jest to również najtrudniejsza część rozwoju AI (sztucznej inteligencji). Firmy mają trudności z pozyskiwaniem i kompilacją wysokiej jakości danych do swoich procedur szkoleniowych w zakresie sztucznej inteligencji, co kończy się opóźnieniem czasu opracowywania lub wprowadzeniem rozwiązania o mniejszej wydajności niż oczekiwano.
Ograniczeni budżetami i ograniczeniami operacyjnymi są zmuszeni uciekać się do niecodziennych metod gromadzenia danych, takich jak różne techniki crowdsourcingowe. Czy to działa? Jest crowdsourcing wysokiej jakości danych naprawdę coś? Jak w pierwszej kolejności mierzyć jakość danych?
Dowiedzmy Się.
Co to jest jakość danych i jak ją mierzyć?
Jakość danych przekłada się nie tylko na czystość i strukturę Twoich zbiorów danych. To są metryki estetyczne. Liczy się to, jak istotne są Twoje dane dla Twojego rozwiązania. Jeśli opracowujesz model AI dla rozwiązanie opieki zdrowotnej a większość twoich zbiorów danych to tylko istotne statystyki z urządzeń do noszenia, masz złe dane.
Dzięki temu nie ma żadnego namacalnego rezultatu. Tak więc jakość danych sprowadza się do danych, które są kontekstowe dla Twoich aspiracji biznesowych, kompletne, opatrzone adnotacjami i gotowe do pracy maszynowej. Higiena danych to podzbiór wszystkich tych czynników.
Teraz, gdy wiemy, czym są dane złej jakości, mamy też wymienione w dół listę 5 czynników wpływających na jakość danych.
Jak zmierzyć jakość danych?
Nie ma formuły, której można by użyć w arkuszu kalkulacyjnym i zaktualizować jakość danych. Istnieją jednak przydatne wskaźniki, które pomogą Ci śledzić wydajność i trafność danych.
Stosunek danych do błędów
Śledzi liczbę błędów zestawu danych w odniesieniu do jego objętości.
Puste wartości
Ta metryka wskazuje liczbę niekompletnych, brakujących lub pustych wartości w zbiorach danych.
Współczynniki błędów transformacji danych
Śledzi ilość błędów, które pojawiają się, gdy zestaw danych jest przekształcany lub konwertowany na inny format.
Ciemna objętość danych
Ciemne dane to wszelkie dane, które są bezużyteczne, nadmiarowe lub niejasne.
Czas danych do wartości
Mierzy to, ile czasu Twoi pracownicy poświęcają na wydobywanie wymaganych informacji z zestawów danych.
Jak więc zapewnić jakość danych podczas crowdsourcingu?
Zdarza się, że Twój zespół będzie zmuszony do zbierania danych w rygorystycznych ramach czasowych. W takich sprawach, techniki crowdsourcingowe pomóż znacząco. Czy to jednak oznacza, że crowdsourcing wysokiej jakości danych zawsze może być wiarygodnym wynikiem?
Jeśli zechcesz podjąć te środki, jakość Twoich danych pochodzących z crowdsourcingu wzrośnie do pewnego stopnia, dzięki czemu możesz je wykorzystać do szybkiego szkolenia AI.
Wyraźne i jednoznaczne wytyczne
Crowdsourcing oznacza, że będziesz kontaktować się z pracownikami crowdsourcingowymi przez Internet, aby wesprzeć Twoje wymagania odpowiednimi informacjami.
Istnieją przypadki, w których prawdziwi ludzie nie podają poprawnych i istotnych informacji, ponieważ Twoje wymagania były niejednoznaczne. Aby tego uniknąć, opublikuj zestaw jasnych wytycznych dotyczących tego, na czym polega ten proces, w jaki sposób ich wkład mógłby pomóc, w jaki sposób mogliby wnieść swój wkład i nie tylko. Aby zminimalizować krzywą uczenia się, przedstaw zrzuty ekranu przedstawiające przesyłanie szczegółów lub krótkie filmy na temat procedury.
Różnorodność danych i usuwanie uprzedzeń
Można zapobiec wprowadzeniu stronniczości do puli danych, gdy zajmiemy się nimi na podstawowych poziomach. Stronniczość pojawia się tylko wtedy, gdy duża ilość danych jest nastawiona na konkretny czynnik, taki jak rasa, płeć, dane demograficzne i inne. Aby tego uniknąć, postaraj się, aby Twój tłum był jak najbardziej zróżnicowany.
Opublikuj swoją kampanię crowdsourcingową na całym świecie różne segmenty rynku, persony odbiorców, pochodzenie etniczne, grupy wiekowe, pochodzenie ekonomiczne i inne. Pomoże Ci to skompilować bogatą pulę danych, której możesz użyć do uzyskania obiektywnych wyników.
Wiele procesów kontroli jakości
Idealnie, twoja procedura QA powinna obejmować dwa główne procesy:
- Proces prowadzony przez modele uczenia maszynowego
- Oraz proces prowadzony przez zespół profesjonalnych współpracowników ds. zapewnienia jakości
Kontrola jakości uczenia maszynowego
Może to być Twój wstępny proces walidacji, w którym modele uczenia maszynowego oceniają, czy wszystkie wymagane pola są wypełnione, niezbędne dokumenty lub szczegóły zostały przesłane, czy wpisy są odpowiednie do opublikowanych pól, czy są różne zestawy danych i nie tylko. W przypadku złożonych typów danych, takich jak dźwięk, obrazy lub filmy, modele uczenia maszynowego można również przeszkolić w celu sprawdzenia niezbędnych czynników, takich jak czas trwania, jakość dźwięku, format i inne.
Ręczna kontrola jakości
Byłby to idealny proces kontroli jakości drugiej warstwy, w którym zespół profesjonalistów przeprowadza szybkie audyty losowych zestawów danych, aby sprawdzić, czy spełnione są wymagane metryki i standardy jakości.
Jeśli istnieje wzorzec w wynikach, model można zoptymalizować w celu uzyskania lepszych wyników. Powodem, dla którego ręczna kontrola jakości nie byłaby idealnym procesem wstępnym, jest ilość zestawów danych, które ostatecznie uzyskasz.
Więc jaki masz plan?
Były to więc najbardziej praktyczne najlepsze praktyki do optymalizacji crowdsourced jakość danych. Proces jest żmudny, ale takie środki sprawiają, że jest mniej uciążliwy. Wdrażaj je i śledź swoje wyniki, aby sprawdzić, czy są zgodne z Twoją wizją.