Εάν σκοπεύετε να ξεκινήσετε μια επιτυχημένη επιχείρηση ντόνατ, πρέπει να ετοιμάσετε το καλύτερο ντόνατ της αγοράς. Ενώ οι τεχνικές σας δεξιότητες και η εμπειρία σας παίζουν κρίσιμο ρόλο στην επιχείρησή σας με ντόνατς, για να κάνει πραγματικά κλικ η λιχουδιά σας ανάμεσα στα κοινά-στόχους σας και να φέρει επαναλαμβανόμενες επιχειρήσεις, πρέπει να προετοιμάσετε τα ντόνατς σας με τα καλύτερα δυνατά συστατικά.
Η ποιότητα των μεμονωμένων συστατικών σας, ο τόπος από τον οποίο τα προμηθεύεστε, ο τρόπος με τον οποίο αναμειγνύονται και αλληλοσυμπληρώνονται και καθορίζουν περισσότερο τη γεύση, το σχήμα και τη συνοχή του ντόνατ. Το ίδιο ισχύει και για την ανάπτυξη των μοντέλων μηχανικής εκμάθησής σας.
Αν και η αναλογία μπορεί να φαίνεται περίεργη, συνειδητοποιήστε ότι το καλύτερο συστατικό που θα μπορούσατε να εμποτίσετε στο μοντέλο μηχανικής εκμάθησής σας είναι τα ποιοτικά δεδομένα. Κατά ειρωνικό τρόπο, αυτό είναι επίσης το πιο δύσκολο κομμάτι της ανάπτυξης AI (Τεχνητής Νοημοσύνης). Οι επιχειρήσεις δυσκολεύονται να προμηθεύσουν και να συγκεντρώσουν ποιοτικά δεδομένα για τις διαδικασίες εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης, καταλήγοντας είτε να καθυστερήσουν τον χρόνο ανάπτυξης είτε να ξεκινήσουν μια λύση με λιγότερη αποτελεσματικότητα από την αναμενόμενη.
Περιοριζόμενοι από προϋπολογισμούς και λειτουργικούς περιορισμούς, είναι υποχρεωμένοι να καταφεύγουν σε ασυνήθιστες μεθόδους συλλογής δεδομένων, όπως διαφορετικές τεχνικές crowdsourcing. Λοιπόν, λειτουργεί; Είναι crowdsourcing δεδομένων υψηλής ποιότητας πραγματικά ένα πράγμα; Πώς μετράτε την ποιότητα των δεδομένων αρχικά;
Ας ανακαλύψουμε.
Τι είναι η ποιότητα των δεδομένων και πώς τη μετράτε;
Η ποιότητα των δεδομένων δεν μεταφράζεται απλώς στο πόσο καθαρά και δομημένα είναι τα σύνολα δεδομένων σας. Αυτές είναι αισθητικές μετρήσεις. Αυτό που πραγματικά έχει σημασία είναι πόσο σχετικά είναι τα δεδομένα σας με τη λύση σας. Εάν αναπτύσσετε ένα μοντέλο AI για ένα λύση υγειονομικής περίθαλψης Και η πλειονότητα των συνόλων δεδομένων σας είναι απλώς ζωτικής σημασίας στατιστικά στοιχεία από φορητές συσκευές, αυτό που έχετε είναι κακά δεδομένα.
Με αυτό, δεν υπάρχει κανένα απτό αποτέλεσμα. Έτσι, η ποιότητα των δεδομένων συνοψίζεται σε δεδομένα που σχετίζονται με τις επιχειρηματικές σας φιλοδοξίες, πλήρη, σχολιασμένα και έτοιμα για μηχανή. Η υγιεινή δεδομένων είναι ένα υποσύνολο όλων αυτών των παραγόντων.
Τώρα που γνωρίζουμε τι είναι δεδομένα κακής ποιότητας, έχουμε επίσης παρατίθεται κάτω μια λίστα με 5 παράγοντες που επηρεάζουν την ποιότητα των δεδομένων.
Πώς να μετρήσετε την ποιότητα των δεδομένων;
Δεν υπάρχει τύπος που θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε σε ένα υπολογιστικό φύλλο και να ενημερώσετε την ποιότητα των δεδομένων. Ωστόσο, υπάρχουν χρήσιμες μετρήσεις που θα σας βοηθήσουν να παρακολουθείτε την αποτελεσματικότητα και τη συνάφεια των δεδομένων σας.
Αναλογία δεδομένων προς σφάλματα
Αυτό παρακολουθεί τον αριθμό των σφαλμάτων που έχει ένα σύνολο δεδομένων σε σχέση με τον όγκο του.
Κενές Αξίες
Αυτή η μέτρηση υποδεικνύει τον αριθμό των ημιτελών, που λείπουν ή κενών τιμών σε σύνολα δεδομένων.
Αναλογίες σφαλμάτων μετασχηματισμού δεδομένων
Αυτό παρακολουθεί τον όγκο των σφαλμάτων που εμφανίζονται όταν ένα σύνολο δεδομένων μετασχηματίζεται ή μετατρέπεται σε διαφορετική μορφή.
Dark Data Volume
Τα σκοτεινά δεδομένα είναι οποιαδήποτε δεδομένα που δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν, είναι περιττά ή ασαφή.
Data Time to Value
Αυτό μετρά τον χρόνο που αφιερώνει το προσωπικό σας για την εξαγωγή απαιτούμενων πληροφοριών από σύνολα δεδομένων.
Πώς λοιπόν να διασφαλίσετε την ποιότητα των δεδομένων κατά την Crowdsourcing
Θα υπάρξουν φορές που η ομάδα σας θα πιεστεί να συλλέξει δεδομένα εντός αυστηρών χρονοδιαγραμμάτων. Σε τέτοιες περιπτώσεις, τεχνικές crowdsourcing κάνε βοήθεια σημαντικά. Ωστόσο, αυτό σημαίνει ότι η συλλογή δεδομένων υψηλής ποιότητας μπορεί πάντα να είναι ένα εύλογο αποτέλεσμα;
Εάν είστε διατεθειμένοι να λάβετε αυτά τα μέτρα, η ποιότητα των δεδομένων πληθυσμιακής προέλευσης θα ενισχυθεί σε κάποιο βαθμό που θα μπορούσατε να τα χρησιμοποιήσετε για γρήγορους σκοπούς εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης.
Σαφείς και σαφείς κατευθυντήριες γραμμές
Crowdsourcing σημαίνει ότι θα προσεγγίζετε εργαζόμενους που προέρχονται από πλήθος μέσω του Διαδικτύου για να συμβάλετε στις απαιτήσεις σας με σχετικές πληροφορίες.
Υπάρχουν περιπτώσεις όπου γνήσιοι άνθρωποι δεν παρέχουν σωστές και σχετικές λεπτομέρειες επειδή οι απαιτήσεις σας ήταν διφορούμενες. Για να το αποφύγετε αυτό, δημοσιεύστε ένα σύνολο σαφών οδηγιών σχετικά με το τι αφορά η διαδικασία, πώς θα βοηθούσαν οι συνεισφορές τους, πώς θα μπορούσαν να συνεισφέρουν και πολλά άλλα. Για να ελαχιστοποιήσετε την καμπύλη εκμάθησης, εισάγετε στιγμιότυπα οθόνης για τον τρόπο υποβολής λεπτομερειών ή έχετε σύντομα βίντεο σχετικά με τη διαδικασία.
Ποικιλομορφία δεδομένων και κατάργηση προκατάληψης
Η μεροληψία μπορεί να αποτραπεί από το να εισαχθεί στη δεξαμενή δεδομένων σας όταν αντιμετωπίζεται σε θεμελιώδη επίπεδα. Η προκατάληψη προκύπτει μόνο όταν ένας μεγάλος όγκος δεδομένων τείνει προς έναν συγκεκριμένο παράγοντα όπως η φυλή, το φύλο, τα δημογραφικά στοιχεία και πολλά άλλα. Για να αποφύγετε αυτό, κάντε το πλήθος σας όσο το δυνατόν πιο διαφορετικό.
Δημοσιεύστε την καμπάνια σας στο crowdsourcing διαφορετικά τμήματα της αγοράς, πρόσωπα κοινού, εθνότητες, ηλικιακές ομάδες, οικονομικό υπόβαθρο και πολλά άλλα. Αυτό θα σας βοηθήσει να δημιουργήσετε ένα πλούσιο σύνολο δεδομένων που θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε για αμερόληπτα αποτελέσματα.
Πολλαπλές διαδικασίες QA
Στην ιδανική περίπτωση, η διαδικασία QA θα πρέπει να περιλαμβάνει δύο κύριες διαδικασίες:
- Μια διαδικασία που καθοδηγείται από μοντέλα μηχανικής μάθησης
- Και μια διαδικασία που καθοδηγείται από μια ομάδα επαγγελματιών συνεργατών διασφάλισης ποιότητας
QA μηχανικής μάθησης
Αυτή θα μπορούσε να είναι η προκαταρκτική διαδικασία επικύρωσής σας, όπου τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης αξιολογούν εάν έχουν συμπληρωθεί όλα τα απαιτούμενα πεδία, αν ανεβαίνουν τα απαραίτητα έγγραφα ή λεπτομέρειες, εάν οι εγγραφές σχετίζονται με τα δημοσιευμένα πεδία, την ποικιλομορφία των συνόλων δεδομένων και πολλά άλλα. Για σύνθετους τύπους δεδομένων όπως ήχος, εικόνες ή βίντεο, τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης θα μπορούσαν επίσης να εκπαιδευτούν για την επικύρωση των απαραίτητων παραγόντων όπως η διάρκεια, η ποιότητα ήχου, η μορφή και άλλα.
Εγχειρίδιο QA
Αυτή θα ήταν μια ιδανική διαδικασία ποιοτικού ελέγχου δεύτερου επιπέδου, όπου η ομάδα των επαγγελματιών σας διενεργεί γρήγορους ελέγχους τυχαίων συνόλων δεδομένων για να ελέγξει εάν πληρούνται οι απαιτούμενες μετρήσεις και πρότυπα ποιότητας.
Εάν υπάρχει ένα μοτίβο στα αποτελέσματα, το μοντέλο θα μπορούσε να βελτιστοποιηθεί για καλύτερα αποτελέσματα. Ο λόγος για τον οποίο το μη αυτόματο QA δεν θα ήταν μια ιδανική προκαταρκτική διαδικασία είναι λόγω του όγκου των συνόλων δεδομένων που θα λάβατε τελικά.
Λοιπόν, ποιο είναι το σχέδιό σας;
Έτσι, αυτές ήταν οι πιο πρακτικές βέλτιστες πρακτικές για βελτιστοποίηση πλήθος πηγών ποιότητα δεδομένων. Η διαδικασία είναι κουραστική, αλλά μέτρα όπως αυτά την καθιστούν λιγότερο επαχθή. Εφαρμόστε τα και παρακολουθήστε τα αποτελέσματά σας για να δείτε εάν είναι σύμφωνα με το όραμά σας.