Succesul oricărui model AI depinde de calitatea datelor introduse în sistem. Sistemele ML rulează pe cantități mari de date, dar nu poate fi de așteptat să funcționeze cu orice date. Trebuie să fie date de antrenament AI de înaltă calitate. Dacă rezultatele modelului AI trebuie să fie autentice și precise, inutil să spunem, datele pentru instruirea sistemului ar trebui să fie la standarde înalte.
Datele pe care modelele AI și ML sunt antrenate ar trebui să fie de primă calitate pentru ca afacerea să tragă din ele perspective semnificative și relevante. Cu toate acestea, procurarea unor volume uriașe de date eterogene reprezintă o provocare pentru companii.
Companiile ar trebui să se bazeze pe furnizori precum Shaip, care implementează măsuri stricte de management al calității datelor în procesele lor pentru a contracara această provocare. În plus, la Shaip, întreprindem și transformarea continuă a sistemelor noastre pentru a face față provocărilor în evoluție.
Introducere în managementul calității datelor de la Shaip
La Shaip, înțelegem importanța datelor de antrenament fiabile și rolul acestora în dezvoltarea modelelor ML și rezultatul soluțiilor bazate pe inteligență artificială. Pe lângă verificarea competențelor angajaților noștri, ne concentrăm în egală măsură pe dezvoltarea bazei de cunoștințe și dezvoltarea personală a acestora.
Urmăm linii directoare stricte și proceduri standard de operare implementate la toate nivelurile procesului, astfel încât datele noastre de instruire să îndeplinească standardul de calitate.
Managementul Calitatii
Fluxul nostru de lucru de management al calității a fost esențial în furnizarea modelelor de învățare automată și AI. Cu feedback-ul în buclă, modelul nostru de management al calității este o metodă testată științific care a jucat un rol esențial în livrarea cu succes a mai multor proiecte pentru clienții noștri. Fluxul procesului nostru de audit al calității se desfășoară în felul următor.
- Revizuirea contractului
- Creați o listă de verificare a auditului
- Aprovizionarea documentelor
- Audit pe 2 straturi de aprovizionare
- Moderare text de adnotare
- Adnotare Audit în 2 straturi
- Livrarea Lucrării
- Feedback-ul clientului
Selectarea și integrarea lucrătorilor Crowdsource
Procesul nostru riguros de selecție a lucrătorilor și de integrare ne deosebesc de restul concurenței. Întreprindem un proces de selecție precis pentru a aduce la bord doar cei mai pricepuți adnotatori pe baza listei de verificare a calității. Consideram:
- Experiență anterioară ca moderator de text pentru a se asigura că abilitățile și experiența lor corespund cerințelor noastre.
- Performanța în proiectele anterioare pentru a asigura productivitatea, calitatea și producția lor au fost la egalitate cu nevoile proiectului.
- Cunoașterea extinsă a domeniului este o cerință pentru alegerea unui anumit lucrător pentru o anumită verticală.
Procesul nostru de selecție nu se termină aici. Supunem lucrătorii unui test de adnotare eșantion pentru a le verifica calificările și performanța. Pe baza performanței din proces, a analizei dezacordurilor și a întrebărilor și răspunsurilor, aceștia vor fi selectați.
Odată ce lucrătorii sunt selectați, aceștia vor urma o sesiune de instruire amănunțită, folosind proiectul SOW, ghiduri, metode de eșantionare, tutoriale și multe altele, în funcție de nevoia proiectului.
Lista de verificare a colectării datelor
Sunt puse în aplicare controale de calitate în două straturi pentru a asigura numai date de antrenament de înaltă calitate este transmis la următoarea echipă.
Nivelul 1: verificarea asigurării calității
Echipa de QA a lui Shaip efectuează verificarea calității de nivel 1 pentru colectarea datelor. Ei verifică toate documentele și sunt rapid validate în raport cu parametrii necesari.
Nivelul 2: Verificarea analizei critice a calității
Echipa CQA formată din resurse acreditate, experimentate și calificate va evalua restul de 20% din eșantioanele retrospective.
Unele dintre elementele listei de verificare pentru calitatea surselor de date includ,
- Este sursa URL autentică și permite răzuirea datelor pe web?
- Există diversitate în adresele URL selectate, astfel încât să poată fi evitată părtinirea?
- Conținutul este validat pentru relevanță?
- Conținutul include categorii de moderare?
- Sunt acoperite domeniile prioritare?
- Tipul de document provine ținând cont de distribuția tipului de document?
- Fiecare clasă de moderare conține placa de volum minim?
- Este urmat procesul Feedback-in-loop?
Lista de verificare pentru adnotarea datelor
Similar cu Colectarea datelor, avem și două straturi de listă de verificare a calității pentru adnotarea datelor.
Nivelul 1: verificarea asigurării calității
Acest proces asigură că 100% din documente sunt corect validate în raport cu parametrii de calitate stabiliți de echipă și client.
Nivelul 2: Verificarea analizei critice a calității
Acest proces asigură că 15 până la 20% din probele retrospective sunt, de asemenea, validate și calitatea asigurată. Acest pas este întreprins de echipa CQA calificată și experimentată, cu minim 10 ani de experiență în managementul calității și deținători de centură neagră.
Echipa CQA asigură,- Consecvență în moderarea textului de către utilizatori
- Verificarea dacă frazele corecte și clasele de moderare sunt folosite pentru fiecare document
- Verificarea metadatelor
De asemenea, oferim feedback zilnic bazat pe Analiza Pareto pentru a se asigura că performanța lor este la egalitate cu cerințele clientului.
Am introdus un alt nivel de analiză a performanței pentru a ne concentra pe adnotatorii cu cele mai puține performanțe folosind managementul cuartilului inferior. Înainte de livrarea finală, ne asigurăm, de asemenea, că verificările de igienă ale probelor sunt finalizate.
Pragul parametrului
În funcție de liniile directoare ale proiectului și de cerințele clientului, avem un prag de parametri de 90 până la 95%. Echipa noastră este echipată și cu experiență pentru a aplica oricare dintre următoarele metode pentru a asigura standarde de management de calitate mai înalte.
- Scor F1 sau Măsură F – pentru a evalua performanța a doi clasificatori – 2* ((Precizie * Recall)/ (Precizie + Recall))
- Metoda DPO sau Defects per Opportunity este calculată ca raport al defectelor împărțit la oportunități.
Exemplu de Lista de verificare a auditului
Lista de verificare a auditului Shaip este o procedură completă de personalizare care poate fi adaptată pentru a satisface cerințele proiectului și ale clientului. Acesta poate fi modificat pe baza feedback-ului primit de la client și finalizat după o discuție amănunțită.
- Verificarea limbii
- Verificare URL și domeniu
- Verificarea diversității
- Volumul pe limbă și clasă de moderare
- Cuvinte cheie vizate
- Tipul și relevanța documentului
- Verificarea frazelor toxice
- Verificarea metadatelor
- Verificarea coerenței
- Verificarea clasei de adnotare
- Orice alte verificări obligatorii conform preferinței clientului
Echipa CQA asigură,Luăm măsuri stricte pentru a menține standardele de calitate a datelor, deoarece înțelegem că toate modelele bazate pe inteligență artificială sunt bazate pe date. Și, având date de antrenament de înaltă calitate este o cerință pentru toate modelele de AI și de învățare automată. Înțelegem criticitatea datelor de formare de calitate și importanța acestora pentru performanța și succesul modelelor dvs. AI.