Hvis du har tenkt å starte en vellykket smultringvirksomhet, må du tilberede den beste smultringen på markedet. Mens dine tekniske ferdigheter og erfaring spiller en avgjørende rolle i smultringvirksomheten din, må du tilberede smultringene med de beste ingrediensene for å virkelig klikke blant målgruppene dine og hente tilbakevendende virksomhet.
Kvaliteten på de individuelle ingrediensene dine, stedet du henter dem fra, hvordan de blander seg og utfyller hverandre, og mer alltid bestemmer smultringens smak, form og konsistens. Det samme gjelder for utviklingen av maskinlæringsmodellene dine også.
Selv om analogien kan virke bisarr, innse at den beste ingrediensen du kan tilføre maskinlæringsmodellen din er kvalitetsdata. Ironisk nok er dette også den vanskeligste delen av AI (Artificial Intelligence) utvikling. Bedrifter sliter med å hente og kompilere kvalitetsdata for AI-opplæringsprosedyrene sine, og ender opp med enten å forsinke utviklingstiden eller lansere en løsning med mindre effektivitet enn forventet.
Begrenset av budsjetter og operasjonelle begrensninger, er de tvunget til å ty til uslåelige datainnsamlingsmetoder som forskjellige crowdsourcing-teknikker. Så, fungerer det? Er crowddsourcing av data av høy kvalitet virkelig en ting? Hvordan måler du datakvalitet i utgangspunktet?
La oss finne det ut.
Hva er datakvalitet og hvordan måler du det?
Datakvalitet betyr ikke bare hvor rene og strukturerte datasettene dine er. Dette er estetiske beregninger. Det som virkelig betyr noe er hvor relevante dataene dine for løsningen din er. Hvis du utvikler en AI-modell for en helsevesenet løsning og et flertall av datasettene dine er bare viktig statistikk fra bærbare enheter, det du har er dårlige data.
Med dette er det ikke noe konkret utfall overhodet. Så datakvalitet koker ned til data som er kontekstuelle for dine forretningsambisjoner, komplette, kommenterte og maskinklare. Datahygiene er en undergruppe av alle disse faktorene.
Nå som vi vet hva data av dårlig kvalitet er, har vi også listet ned en liste over 5 faktorer som påvirker datakvaliteten.
Hvordan måle datakvalitet?
Det er ingen formel du kan bruke på et regneark og oppdatere datakvaliteten. Det finnes imidlertid nyttige beregninger som hjelper deg med å holde oversikt over dataenes effektivitet og relevans.
Forholdet mellom data og feil
Dette sporer antall feil et datasett har i forhold til volumet.
Tomme verdier
Denne beregningen angir antall ufullstendige, manglende eller tomme verdier i datasett.
Datatransformasjonsfeilforhold
Dette sporer volumet av feil som dukker opp når et datasett transformeres eller konverteres til et annet format.
Mørkt datavolum
Mørke data er alle data som er ubrukelige, overflødige eller vage.
Data Tid til Verdi
Dette måler hvor lang tid de ansatte bruker på å trekke ut nødvendig informasjon fra datasett.
Så hvordan sikre datakvalitet under Crowdsourcing
Det vil være ganger teamet ditt vil bli presset til å samle inn data innenfor strenge tidslinjer. I slike tilfeller, crowdsourcing-teknikker gjør hjelp betraktelig. Men betyr dette at crowdsourcing av høykvalitetsdata alltid kan være et plausibelt resultat?
Hvis du er villig til å ta disse tiltakene, vil datakvaliteten din til en viss grad forsterkes til en viss grad at du kan bruke dem til raske AI-opplæringsformål.
Klare og entydige retningslinjer
Crowdsourcing betyr at du vil henvende deg til arbeidere som er hentet fra publikum over internett for å bidra til dine behov med relevant informasjon.
Det er tilfeller der ekte personer ikke klarer å gi korrekte og relevante detaljer fordi kravene dine var tvetydige. For å unngå dette, publiser et sett med klare retningslinjer om hva prosessen handler om, hvordan deres bidrag vil hjelpe, hvordan de kan bidra og mer. For å minimere læringskurven, introduser skjermbilder av hvordan du sender inn detaljer eller ha korte videoer om prosedyren.
Datamangfold og fjerning av skjevheter
Bias kan forhindres fra å bli introdusert i datapoolen din når den håndteres på grunnleggende nivåer. Bias stammer bare når et stort datavolum er tilbøyelig til en bestemt faktor som rase, kjønn, demografi og mer. For å unngå dette, gjør publikum så mangfoldig som mulig.
Publiser crowdsourcing-kampanjen din på tvers ulike markedssegmenter, publikumspersonligheter, etnisitet, aldersgrupper, økonomisk bakgrunn og mer. Dette vil hjelpe deg å kompilere en rik datapool du kan bruke for objektive resultater.
Flere QA-prosesser
Ideelt sett bør din QA-prosedyre involvere to hovedprosesser:
- En prosess ledet av maskinlæringsmodeller
- Og en prosess ledet av et team av profesjonelle kvalitetssikringsmedarbeidere
Maskinlæring QA
Dette kan være din foreløpige valideringsprosess, der maskinlæringsmodeller vurderer om alle de obligatoriske feltene er fylt ut, nødvendige dokumenter eller detaljer lastes opp, om oppføringene er relevante for feltene som er publisert, mangfold av datasett og mer. For komplekse datatyper som lyd, bilder eller videoer, kan maskinlæringsmodeller også trenes opp til å validere nødvendige faktorer som varighet, lydkvalitet, format og mer.
Manuell QA
Dette ville være en ideell prosess for kvalitetskontroll av andre lag, der teamet av fagfolk gjennomfører raske revisjoner av tilfeldige datasett for å sjekke om de nødvendige kvalitetsmålingene og -standardene oppfylles.
Hvis det er et mønster i utfall, kan modellen optimaliseres for bedre resultater. Grunnen til at manuell QA ikke ville være en ideell foreløpig prosess er på grunn av volumet av datasett du til slutt vil få.
Så, hva er planen din?
Så dette var de mest praktiske beste fremgangsmåtene for å optimalisere crowdsourcet datakvalitet. Prosessen er kjedelig, men tiltak som disse gjør den mindre tungvint. Implementer dem og spor resultatene dine for å se om de er i tråd med visjonen din.