Dacă intenționați să lansați o afacere de succes cu gogoși, trebuie să pregătiți cea mai bună gogoși de pe piață. În timp ce abilitățile și experiența dumneavoastră tehnice joacă un rol crucial în afacerea dvs. cu gogoși, pentru ca delicatețea dvs. de a face clic cu adevărat printre publicul țintă și de a obține afaceri recurente, trebuie să vă pregătiți gogoșile cu cele mai bune ingrediente posibile.
Calitatea ingredientelor tale individuale, locul din care le aprovizionezi, modul în care se amestecă și se completează reciproc și, mai invariabil, determină gustul, forma și consistența gogoșii. Același lucru este valabil și pentru dezvoltarea modelelor dvs. de învățare automată.
În timp ce analogia ar putea părea bizară, realizați că cel mai bun ingredient pe care l-ați putea infuza în modelul dvs. de învățare automată sunt datele de calitate. În mod ironic, aceasta este și cea mai dificilă parte a dezvoltării AI (Inteligenta Artificială). Companiile se luptă să obțină și să compileze date de calitate pentru procedurile lor de instruire AI, ajungând fie să întârzie timpul de dezvoltare, fie să lanseze o soluție cu mai puțină eficiență decât se anticipase.
Limitați de bugete și constrângeri operaționale, aceștia sunt obligați să recurgă la metode de colectare a datelor inedite, cum ar fi diferite tehnici de crowdsourcing. Deci, funcționează? Este crowdsourcing de date de înaltă calitate chiar un lucru? Cum măsurați calitatea datelor în primul rând?
Să aflăm.
Ce este calitatea datelor și cum o măsurați?
Calitatea datelor nu se traduce doar în cât de curate și structurate sunt seturile dvs. de date. Acestea sunt metrici estetice. Ceea ce contează cu adevărat este cât de relevante sunt datele tale pentru soluția ta. Dacă dezvoltați un model AI pentru a soluție de îngrijire a sănătății iar majoritatea seturilor dvs. de date sunt simple statistici vitale de la dispozitive portabile, ceea ce aveți sunt date proaste.
Cu aceasta, nu există niciun rezultat tangibil. Deci, calitatea datelor se rezumă la date care sunt contextuale aspirațiilor dvs. de afaceri, complete, adnotate și pregătite pentru mașină. Igiena datelor este un subset al tuturor acestor factori.
Acum că știm ce sunt datele de proastă calitate, avem și enumerate mai jos o listă de 5 factori care influențează calitatea datelor.
Cum se măsoară calitatea datelor?
Nu există nicio formulă pe care ați putea să o utilizați pe o foaie de calcul și să actualizați calitatea datelor. Cu toate acestea, există valori utile care vă ajută să urmăriți eficiența și relevanța datelor dvs.
Raportul dintre date și erori
Acesta urmărește numărul de erori pe care le are un set de date în ceea ce privește volumul său.
Valori goale
Această valoare indică numărul de valori incomplete, lipsă sau goale din seturile de date.
Raportul erorilor de transformare a datelor
Acesta urmărește volumul de erori care apar atunci când un set de date este transformat sau convertit într-un format diferit.
Volumul de date întunecat
Datele întunecate sunt orice date inutilizabile, redundante sau vagi.
Data Time To Value
Aceasta măsoară timpul petrecut de personalul dumneavoastră pentru extragerea informațiilor necesare din seturile de date.
Deci, cum să asigurați calitatea datelor în timpul crowdsourcing
Vor exista momente în care echipa ta va fi împinsă să colecteze date în termene stricte. În astfel de cazuri, tehnici de crowdsourcing ajuta semnificativ. Cu toate acestea, înseamnă că acest lucru poate fi întotdeauna un rezultat plauzibil?
Dacă sunteți dispus să luați aceste măsuri, calitatea datelor dvs. de tip crowdsource s-ar amplifica într-o anumită măsură, astfel încât le-ați putea folosi în scopuri de instruire rapidă AI.
Orientări clare și fără ambiguitate
Crowdsourcing înseamnă că veți aborda lucrătorii crowd-source prin internet pentru a contribui la cerințele dumneavoastră cu informații relevante.
Există cazuri în care oamenii autentici nu reușesc să ofere detalii corecte și relevante, deoarece cerințele dvs. erau ambigue. Pentru a evita acest lucru, publicați un set de linii directoare clare despre ce este procesul, cum ar ajuta contribuțiile lor, cum ar putea contribui și multe altele. Pentru a minimiza curba de învățare, introduceți capturi de ecran despre cum să trimiteți detalii sau aveți videoclipuri scurte despre procedură.
Diversitatea datelor și eliminarea părtinirii
Prejudecățile pot fi împiedicate să fie introduse în pool-ul dvs. de date atunci când sunt tratate la niveluri fundamentale. Prejudecățile apar doar atunci când un volum major de date este înclinat către un anumit factor, cum ar fi rasa, sexul, demografia și altele. Pentru a evita acest lucru, faceți-vă mulțimea cât mai diversificată posibil.
Publicați-vă campania de crowdsourcing în toată lumea diferite segmente de piață, persoane de public, etnii, grupuri de vârstă, medii economice și multe altele. Acest lucru vă va ajuta să compilați un grup bogat de date pe care l-ați putea folosi pentru rezultate imparțiale.
Procese multiple de QA
În mod ideal, procedura dvs. de asigurare a calității ar trebui să implice două procese majore:
- Un proces condus de modele de învățare automată
- Și un proces condus de o echipă de asociați profesioniști în asigurarea calității
QA învățare automată
Acesta ar putea fi procesul dumneavoastră de validare preliminară, în care modelele de învățare automată evaluează dacă toate câmpurile necesare sunt completate, sunt încărcate documentele sau detaliile necesare, dacă intrările sunt relevante pentru câmpurile publicate, diversitatea seturilor de date și multe altele. Pentru tipurile de date complexe, cum ar fi audio, imagini sau videoclipuri, modelele de învățare automată ar putea fi, de asemenea, antrenate pentru a valida factorii necesari, cum ar fi durata, calitatea audio, formatul și altele..
QA manual
Acesta ar fi un proces ideal de verificare a calității de nivel al doilea, în care echipa dvs. de profesioniști efectuează audituri rapide ale seturi de date aleatorii pentru a verifica dacă sunt îndeplinite parametrii și standardele de calitate necesare.
Dacă există un model în ceea ce privește rezultatele, modelul ar putea fi optimizat pentru rezultate mai bune. Motivul pentru care QA manuală nu ar fi un proces preliminar ideal este din cauza volumului de seturi de date pe care le-ați obține în cele din urmă.
Deci, care este planul tău?
Deci, acestea au fost cele mai bune practici practice de optimizat crowdsourced calitatea datelor. Procesul este plictisitor, dar măsuri ca acestea îl fac mai puțin greoi. Implementați-le și urmăriți-vă rezultatele pentru a vedea dacă sunt în conformitate cu viziunea dvs.