Ако възнамерявате да стартирате успешен бизнес с понички, трябва да подготвите най-добрата поничка на пазара. Въпреки че техническите ви умения и опит играят решаваща роля във вашия бизнес с понички, за да може вашата деликатност наистина да щракне сред целевите ви аудитории и да извлечете повтарящ се бизнес, трябва да подготвите поничките си с възможно най-добрите съставки.
Качеството на вашите индивидуални съставки, мястото, от което ги набавяте, как се смесват и допълват взаимно и по-неизменно определят вкуса, формата и консистенцията на поничката. Същото важи и за разработването на вашите модели за машинно обучение.
Въпреки че аналогията може да изглежда странна, осъзнайте, че най-добрата съставка, която бихте могли да влеете във вашия модел за машинно обучение, са качествените данни. По ирония на съдбата това е и най-трудната част от развитието на AI (изкуствен интелект). Бизнесът се бори да извлече и компилира качествени данни за своите процедури за обучение на AI, което в крайна сметка или забавя времето за разработка, или стартира решение с по-малко ефективност от очакваното.
Ограничени от бюджети и оперативни ограничения, те са принудени да прибягват до нестандартни методи за събиране на данни, като различни техники за краудсорсинг. И така, работи ли? Е краудсорсинг на висококачествени данни наистина нещо? Как измервате качеството на данните на първо място?
Нека разберем.
Какво е качество на данните и как го измервате?
Качеството на данните не се изразява само в това колко чисти и структурирани са вашите набори от данни. Това са естетически показатели. Това, което наистина има значение, е колко подходящи са вашите данни за вашето решение. Ако разработвате AI модел за a решение за здравеопазване и по-голямата част от вашите набори от данни са просто жизненоважни статистики от устройства за носене, това, което имате, са лоши данни.
При това няма никакъв осезаем резултат. И така, качеството на данните се свежда до данни, които са контекстуални на вашите бизнес стремежи, пълни, анотирани и готови за машина. Хигиената на данните е част от всички тези фактори.
Сега, когато знаем какво представляват данните с лошо качество, имаме и това изброени надолу списък от 5 фактора, които влияят върху качеството на данните.
Как да измерим качеството на данните?
Съотношение данни към грешки
Това проследява броя на грешките, които даден набор от данни има по отношение на неговия обем.
Празни стойности
Този показател показва броя на непълните, липсващите или празните стойности в наборите от данни.
Коефициенти на грешки при трансформиране на данни
Това проследява обема на грешките, които възникват, когато набор от данни се трансформира или конвертира в различен формат.
Тъмен обем данни
Тъмни данни са всички данни, които са неизползваеми, излишни или неясни.
Време за стойност на данните
Това измерва времето, което вашият персонал отделя за извличане на необходимата информация от набори от данни.
И така, как да гарантираме качество на данните, докато краудсорсинг
Ще има моменти, когато вашият екип ще бъде принуден да събира данни в строги срокове. В такива случаи, краудсорсинг техники направете помощ значително. Означава ли обаче това, че краудсорсингът на висококачествени данни винаги може да бъде правдоподобен резултат?
Ако желаете да предприемете тези мерки, качеството на данните ви от краудсорсинг ще се повиши до известна степен, за да можете да ги използвате за целите на бързото обучение на AI.
Ясни и недвусмислени насоки
Краудсорсингът означава, че ще се свържете с краудсорсинг работници по интернет, за да допринесете за вашите изисквания с подходяща информация.
Има случаи, в които истинските хора не успяват да предоставят правилни и уместни подробности, защото вашите изисквания са двусмислени. За да избегнете това, публикувайте набор от ясни насоки за това какво представлява процесът, как техният принос би помогнал, как биха могли да допринесат и др. За да сведете до минимум кривата на обучение, въведете екранни снимки за това как да изпратите подробности или имайте кратки видеоклипове за процедурата.
Разнообразие на данните и премахване на пристрастия
Публикувайте своята краудсорсинг кампания навсякъде различни пазарни сегменти, аудитории, етноси, възрастови групи, икономически произход и др. Това ще ви помогне да съставите богат набор от данни, който можете да използвате за безпристрастни резултати.
Множество QA процеси
В идеалния случай вашата QA процедура трябва да включва два основни процеса:
- Процес, ръководен от модели на машинно обучение
- И процес, ръководен от екип от професионални сътрудници за осигуряване на качеството
Машинно обучение QA
Това може да бъде вашият предварителен процес на валидиране, при който моделите за машинно обучение оценяват дали всички задължителни полета са попълнени, необходимите документи или подробности са качени, дали записите са подходящи за публикуваните полета, разнообразие от набори от данни и др. За сложни типове данни, като аудио, изображения или видеоклипове, моделите за машинно обучение могат също да бъдат обучени да валидират необходимите фактори като продължителност, качество на звука, формат и други.
Ръчен QA
Това би бил идеален процес за проверка на качеството на второ ниво, при който вашият екип от професионалисти извършва бързи одити на произволни набори от данни, за да провери дали са изпълнени необходимите показатели и стандарти за качество.
Ако има модел в резултатите, моделът може да бъде оптимизиран за по-добри резултати. Причината, поради която ръчната проверка на качеството не би била идеален предварителен процес, е поради обема набори от данни, които в крайна сметка ще получите.
И така, какъв е вашият план?
И така, това бяха най-практичните най-добри практики за оптимизиране събирани качество на данните. Процесът е досаден, но мерки като тези го правят по-малко тромав. Приложете ги и проследете резултатите си, за да видите дали са в съответствие с вашата визия.