Η επιτυχία οποιουδήποτε μοντέλου AI εξαρτάται από την ποιότητα των δεδομένων που τροφοδοτούνται στο σύστημα. Τα συστήματα ML λειτουργούν με μεγάλες ποσότητες δεδομένων, αλλά δεν μπορεί να αναμένεται να λειτουργήσουν με οποιαδήποτε δεδομένα. Πρέπει να είναι δεδομένα εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης υψηλής ποιότητας. Εάν τα αποτελέσματα από το μοντέλο AI πρέπει να είναι αυθεντικά και ακριβή, περιττό να πούμε, τα δεδομένα για την εκπαίδευση του συστήματος θα πρέπει να είναι υψηλών προδιαγραφών.
Τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύονται τα μοντέλα AI και ML θα πρέπει να είναι εξαιρετικής ποιότητας ώστε η επιχείρηση να αντλεί ουσιαστικές και σχετικές γνώσεις από αυτά. Ωστόσο, η απόκτηση τεράστιων όγκων ετερογενών δεδομένων αποτελεί πρόκληση για τις εταιρείες.
Οι εταιρείες θα πρέπει να βασίζονται σε παρόχους όπως η Shaip, οι οποίοι εφαρμόζουν αυστηρά μέτρα διαχείρισης ποιότητας δεδομένων στις διαδικασίες τους για να αντιμετωπίσουν αυτήν την πρόκληση. Επιπλέον, στη Shaip, αναλαμβάνουμε επίσης τη συνεχή μεταμόρφωση των συστημάτων μας για να ανταποκριθούμε στις εξελισσόμενες προκλήσεις.
Εισαγωγή στη Διαχείριση Ποιότητας Δεδομένων της Shaip
Στη Shaip, κατανοούμε τη σημασία των αξιόπιστων δεδομένων εκπαίδευσης και τον ρόλο τους στην ανάπτυξη μοντέλων ML και το αποτέλεσμα λύσεων που βασίζονται σε AI. Εκτός από τον έλεγχο των δεξιοτήτων των εργαζομένων μας, εστιάζουμε εξίσου στην ανάπτυξη της βάσης γνώσεών τους και στην προσωπική τους ανάπτυξη.
Ακολουθούμε αυστηρές οδηγίες και τυπικές διαδικασίες λειτουργίας που εφαρμόζονται σε όλα τα επίπεδα της διαδικασίας, έτσι ώστε τα δεδομένα εκπαίδευσής μας να πληρούν το σημείο αναφοράς ποιότητας.
Διαχείρισης Ποιότητας
Η ροή εργασιών διαχείρισης ποιότητας έχει συμβάλει καθοριστικά στην παροχή μοντέλων μηχανικής εκμάθησης και τεχνητής νοημοσύνης. Με το feedback-in-loop, το μοντέλο διαχείρισης ποιότητας που διαθέτουμε είναι μια επιστημονικά δοκιμασμένη μέθοδος που έχει συμβάλει στην επιτυχή παράδοση πολλών έργων για τους πελάτες μας. Η ροή της διαδικασίας ποιοτικού ελέγχου μας προχωρά με τον ακόλουθο τρόπο.
- Αναθεώρηση της σύμβασης
- Δημιουργήστε μια λίστα ελέγχου ελέγχου
- Προμήθεια εγγράφων
- Έλεγχος 2 επιπέδων προμήθειας
- Εποπτεία κειμένου σχολιασμού
- Σχολιασμός Έλεγχος 2 επιπέδων
- Παράδοση Εργασίας
- Σχόλια πελατών
Επιλογή και ενσωμάτωση εργαζομένων στο Crowdsource
Η αυστηρή διαδικασία επιλογής και ενσωμάτωσης εργαζομένων μας ξεχωρίζει από τον υπόλοιπο ανταγωνισμό. Αναλαμβάνουμε μια ακριβή διαδικασία επιλογής για να φέρουμε στο πλοίο μόνο τους πιο εξειδικευμένους σχολιαστές με βάση τη λίστα ελέγχου ποιότητας. Εμείς θεωρούμε:
- Προηγούμενη εμπειρία ως συντονιστής κειμένου για να διασφαλίσουμε ότι οι δεξιότητες και η εμπειρία τους ταιριάζουν με τις απαιτήσεις μας.
- Οι επιδόσεις σε προηγούμενα έργα για τη διασφάλιση της παραγωγικότητας, της ποιότητας και της παραγωγής τους ήταν στο ίδιο επίπεδο με τις ανάγκες του έργου.
- Η εκτεταμένη γνώση τομέα είναι απαραίτητη για την επιλογή ενός συγκεκριμένου εργαζομένου για έναν συγκεκριμένο κλάδο.
Η διαδικασία επιλογής μας δεν τελειώνει εδώ. Υποβάλλουμε τους εργαζόμενους σε ένα δείγμα τεστ σχολιασμού για να επαληθεύσουμε τα προσόντα και τις επιδόσεις τους. Με βάση την απόδοση στη δοκιμή, την ανάλυση διαφωνιών και τις ερωτήσεις και απαντήσεις, θα επιλεγούν.
Μόλις επιλεγούν οι εργαζόμενοι, θα υποβληθούν σε μια διεξοδική εκπαίδευση χρησιμοποιώντας το Project SOW, κατευθυντήριες γραμμές, μεθόδους δειγματοληψίας, σεμινάρια και άλλα ανάλογα με τις ανάγκες του έργου.
Λίστα ελέγχου συλλογής δεδομένων
Διενεργούνται έλεγχοι ποιότητας διπλής στάθμης για να διασφαλιστεί μόνο η δεδομένα προπόνησης υψηλής ποιότητας περνάει στην επόμενη ομάδα.
Επίπεδο 1: Έλεγχος διασφάλισης ποιότητας
Η ομάδα QA της Shaip κάνει τον ποιοτικό έλεγχο επιπέδου 1 για συλλογή δεδομένων. Ελέγχουν όλα τα έγγραφα και επικυρώνονται γρήγορα με βάση τις απαραίτητες παραμέτρους.
Επίπεδο 2: Έλεγχος κρίσιμης ποιότητας ανάλυσης
Η ομάδα CQA που αποτελείται από διαπιστευμένους, έμπειρους και καταρτισμένους πόρους θα αξιολογήσει το υπόλοιπο 20% των αναδρομικών δειγμάτων.
Μερικά από τα στοιχεία της λίστας ελέγχου ποιότητας προμήθειας δεδομένων περιλαμβάνουν:
- Είναι η πηγή διεύθυνσης URL αυθεντική και επιτρέπει την απόξεση δεδομένων ιστού;
- Υπάρχει ποικιλομορφία στις διευθύνσεις URL που έχουν επιλεγεί για να αποφευχθεί η μεροληψία;
- Είναι το περιεχόμενο επικυρωμένο ως προς τη συνάφεια;
- Περιλαμβάνει το περιεχόμενο κατηγορίες εποπτείας;
- Καλύπτονται τομείς προτεραιότητας;
- Προέρχεται ο τύπος εγγράφου λαμβάνοντας υπόψη τη διανομή τύπου εγγράφου;
- Περιλαμβάνει κάθε κατηγορία μετριοπάθειας την πλάκα ελάχιστου όγκου;
- Ακολουθείται η διαδικασία Feedback-in-loop;
Λίστα ελέγχου σχολιασμού δεδομένων
Παρόμοια με τη συλλογή δεδομένων, έχουμε επίσης δύο επίπεδα λίστας ελέγχου ποιότητας για σχολιασμό δεδομένων.
Επίπεδο 1: Έλεγχος διασφάλισης ποιότητας
Αυτή η διαδικασία διασφαλίζει ότι το 100% των εγγράφων επικυρώνονται σωστά σε σχέση με τις παραμέτρους ποιότητας που ορίζονται από την ομάδα και τον πελάτη.
Επίπεδο 2: Έλεγχος κρίσιμης ποιότητας ανάλυσης
Αυτή η διαδικασία διασφαλίζει ότι το 15 έως 20% των αναδρομικών δειγμάτων είναι επίσης επικυρωμένα και διασφαλίζεται η ποιότητα. Αυτό το βήμα αναλαμβάνεται από την εξειδικευμένη και έμπειρη ομάδα CQA με τουλάχιστον 10 χρόνια εμπειρίας στη διαχείριση ποιότητας και κατόχους Μαύρης Ζώνης.
Η ομάδα CQA διασφαλίζει,- Συνέπεια στην εποπτεία κειμένου από τους χρήστες
- Έλεγχος εάν χρησιμοποιούνται οι σωστές φράσεις και κατηγορίες εποπτείας για κάθε έγγραφο
- Έλεγχος των μεταδεδομένων
Παρέχουμε επίσης καθημερινά σχόλια με βάση Ανάλυση Pareto για να εξασφαλίσουν ότι η απόδοσή τους είναι αντίστοιχη με τις απαιτήσεις του πελάτη.
Βάλαμε ένα άλλο επίπεδο ανάλυσης απόδοσης για να εστιάσουμε σε σχολιαστές με χαμηλότερη απόδοση χρησιμοποιώντας τη Διαχείριση κάτω τεταρτημορίου. Πριν από την τελική παράδοση, διασφαλίζουμε επίσης ότι έχουν ολοκληρωθεί οι δειγματοληπτικοί έλεγχοι υγιεινής.
Κατώφλι παραμέτρου
Ανάλογα με τις οδηγίες του έργου και τις απαιτήσεις του πελάτη, έχουμε ένα όριο παραμέτρου 90 έως 95%. Η ομάδα μας είναι εξοπλισμένη και έμπειρη για να αναλάβει οποιαδήποτε από τις ακόλουθες μεθόδους για να εξασφαλίσει υψηλότερα πρότυπα διαχείρισης ποιότητας.
- Βαθμολογία F1 ή Μέτρο F – για να κρίνετε την απόδοση δύο ταξινομητών – 2* ((Ακρίβεια * Ανάκληση)/ (Ακρίβεια + Ανάκληση))
- Η μέθοδος DPO ή ελαττώματα ανά ευκαιρία υπολογίζεται ως αναλογία ελαττωμάτων διαιρεμένη με τις ευκαιρίες.
Δείγμα λίστας ελέγχου ελέγχου
Η δειγματοληπτική λίστα ελέγχου ελέγχου Shaip είναι μια πλήρης διαδικασία προσαρμογής που μπορεί να προσαρμοστεί ώστε να ανταποκρίνεται στις απαιτήσεις του έργου και του πελάτη. Μπορεί να τροποποιηθεί με βάση τα σχόλια που λαμβάνονται από τον πελάτη και να οριστικοποιηθεί μετά από διεξοδική συζήτηση.
- Γλωσσικος Ελεγχος
- URL και έλεγχος τομέα
- Έλεγχος διαφορετικότητας
- Τόμος ανά τάξη Γλώσσας και μετριοπάθεια
- Στοχευμένες λέξεις-κλειδιά
- Τύπος και συνάφεια εγγράφου
- Έλεγχος τοξικών φράσεων
- Έλεγχος μεταδεδομένων
- Έλεγχος συνέπειας
- Έλεγχος τάξης σχολιασμού
- Κάθε άλλος υποχρεωτικός έλεγχος σύμφωνα με την προτίμηση του πελάτη
Η ομάδα CQA διασφαλίζει,Λαμβάνουμε αυστηρά μέτρα για τη διατήρηση των προτύπων ποιότητας δεδομένων, επειδή κατανοούμε ότι όλα τα μοντέλα που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη βασίζονται σε δεδομένα. Και έχοντας δεδομένα προπόνησης υψηλής ποιότητας αποτελεί προϋπόθεση για όλα τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης. Κατανοούμε την κρισιμότητα των ποιοτικών δεδομένων εκπαίδευσης και τη σημασία τους για την απόδοση και την επιτυχία των μοντέλων AI σας.