Kejayaan mana-mana model AI bergantung pada kualiti data yang dimasukkan ke dalam sistem. Sistem ML berjalan pada kuantiti data yang besar, tetapi mereka tidak boleh dijangka berfungsi dengan hanya sebarang data. Ia perlu data latihan AI berkualiti tinggi. Jika output daripada model AI perlu sahih dan tepat, tidak perlu dikatakan, data untuk melatih sistem haruslah mempunyai standard yang tinggi.
Data yang dilatih oleh model AI dan ML mestilah berkualiti tinggi untuk perniagaan memperoleh cerapan yang bermakna dan relevan daripadanya. Namun, mendapatkan sejumlah besar data heterogen menimbulkan cabaran kepada syarikat.
Syarikat harus bergantung pada penyedia seperti Shaip, yang melaksanakan langkah pengurusan kualiti data yang ketat dalam proses mereka untuk mengatasi cabaran ini. Selain itu, di Shaip, kami juga menjalankan transformasi berterusan sistem kami untuk menghadapi cabaran yang berkembang.
Pengenalan kepada Pengurusan Kualiti Data Shaip
Di Shaip, kami memahami kepentingan data latihan yang boleh dipercayai dan bahagiannya dalam membangunkan model ML dan hasil penyelesaian berasaskan AI. Di samping menyaring pekerja kami untuk kemahiran, kami sama-sama menumpukan pada membangunkan pangkalan pengetahuan dan pembangunan peribadi mereka.
Kami mengikuti garis panduan yang ketat dan prosedur operasi standard yang dilaksanakan pada semua peringkat proses supaya data latihan kami memenuhi penanda aras kualiti.
Pengurusan Kualiti
Aliran kerja pengurusan kualiti kami telah memainkan peranan penting dalam menyampaikan pembelajaran mesin dan model AI. Dengan maklum balas dalam gelung, model pengurusan kualiti kami ialah kaedah yang diuji secara saintifik yang memainkan peranan penting dalam berjaya menyampaikan beberapa projek untuk pelanggan kami. Aliran proses audit kualiti kami berjalan dengan cara berikut.
- Menyemak kontrak
- Buat senarai semak audit
- Sumber dokumen
- Menyumber Audit 2 Lapisan
- Penyederhanaan Teks Anotasi
- Audit 2 Lapisan Anotasi
- Penghantaran Kerja
- Maklumbalas Pelanggan
Pemilihan dan Penyertaan Pekerja Crowdsource
Pemilihan pekerja yang ketat dan proses penerimaan kami membezakan kami daripada persaingan yang lain. Kami menjalankan proses pemilihan yang tepat untuk membawa ke atas kapal hanya pencatat yang paling mahir berdasarkan senarai semak kualiti. Kami mengambil kira:
- Pengalaman sebelumnya sebagai moderator Teks untuk memastikan kemahiran dan pengalaman mereka sepadan dengan keperluan kami.
- Prestasi dalam projek-projek terdahulu untuk memastikan produktiviti, kualiti dan output mereka setanding dengan keperluan projek.
- Pengetahuan domain yang luas adalah keperluan untuk memilih pekerja tertentu untuk menegak tertentu.
Proses pemilihan kami tidak berakhir di sini. Kami tertakluk kepada ujian anotasi sampel kepada pekerja untuk mengesahkan kelayakan dan prestasi mereka. Berdasarkan prestasi dalam percubaan, analisis ketidaksetujuan, dan Soal Jawab, mereka akan dipilih.
Setelah pekerja dipilih, mereka akan menjalani sesi latihan menyeluruh menggunakan Projek SOW, garis panduan, kaedah Persampelan, tutorial dan banyak lagi bergantung pada keperluan projek.
Senarai Semak Pengumpulan Data
Pemeriksaan kualiti berlapis dua disediakan untuk memastikan hanya data latihan berkualiti tinggi diteruskan ke pasukan seterusnya.
Tahap 1: Semakan Jaminan Kualiti
Pasukan QA Shaip membuat semakan kualiti Tahap 1 untuk pengumpulan data. Mereka menyemak semua dokumen, dan mereka cepat disahkan terhadap parameter yang diperlukan.
Tahap 2: Semakan Analisis Kualiti Kritikal
Pasukan CQA yang terdiri daripada sumber yang bertauliah, berpengalaman dan berkelayakan akan menilai baki 20% sampel retrospektif.
Beberapa item senarai semak kualiti sumber data termasuk,
- Adakah sumber URL itu sahih dan adakah ia membenarkan pengikisan web data?
- Adakah terdapat kepelbagaian dalam URL yang disenarai pendek supaya bias dapat dielakkan?
- Adakah kandungan itu disahkan untuk relevan?
- Adakah kandungan termasuk kategori penyederhanaan?
- Adakah domain keutamaan dilindungi?
- Adakah jenis dokumen bersumberkan mengingati pengedaran jenis dokumen?
- Adakah setiap kelas penyederhanaan mengandungi papak volum minimum?
- Adakah proses Maklum Balas dalam gelung diikuti?
Senarai Semak Anotasi Data
Sama seperti Pengumpulan Data, kami juga mempunyai dua lapisan senarai semak kualiti untuk anotasi data.
Tahap 1: Semakan Jaminan Kualiti
Proses ini memastikan bahawa 100% dokumen disahkan dengan betul terhadap parameter kualiti yang ditetapkan oleh pasukan dan pelanggan.
Tahap 2: Semakan Analisis Kualiti Kritikal
Proses ini memastikan bahawa 15 hingga 20% daripada sampel retrospektif juga disahkan, dan kualiti terjamin. Langkah ini diambil oleh pasukan CQA yang berkelayakan dan berpengalaman dengan pengalaman sekurang-kurangnya 10 tahun dalam pengurusan kualiti dan pemegang Tali Pinggang Hitam.
Pasukan CQA memastikan,- Konsisten dalam penyederhanaan teks oleh pengguna
- Menyemak sama ada frasa yang betul dan kelas penyederhanaan digunakan untuk setiap dokumen
- Menyemak metadata
Kami juga menyediakan maklum balas harian berdasarkan Analisis Pareto untuk memastikan prestasi mereka setanding dengan keperluan pelanggan.
Kami meletakkan satu lagi lapisan analisis prestasi untuk memfokuskan pada anotor berprestasi paling rendah menggunakan Pengurusan Kuartil Bawah. Sebelum penghantaran akhir, kami juga memastikan pemeriksaan kebersihan sampel selesai.
Ambang Parameter
Bergantung pada garis panduan projek dan keperluan pelanggan, kami mempunyai ambang parameter 90 hingga 95%. Pasukan kami dilengkapi dan berpengalaman untuk menjalankan mana-mana kaedah berikut untuk memastikan standard pengurusan kualiti yang lebih tinggi.
- Skor F1 atau F Measure – untuk menilai prestasi dua pengelas – 2* ((Precision * Recall)/ (Precision + Recall))
- Kaedah DPO atau Defects per Opportunity dikira sebagai nisbah kecacatan dibahagikan dengan peluang.
Contoh Senarai Semak Audit
Contoh senarai semak audit Shaip ialah prosedur penyesuaian lengkap yang boleh disesuaikan untuk memenuhi permintaan projek dan pelanggan. Ia boleh diubah suai berdasarkan maklum balas yang diterima daripada pelanggan dan dimuktamadkan selepas perbincangan menyeluruh.
- Pemeriksaan Bahasa
- Semakan URL dan Domain
- Semakan Kepelbagaian
- Kelantangan setiap kelas Bahasa dan kesederhanaan
- Kata kunci yang disasarkan
- Jenis dan kaitan dokumen
- Pemeriksaan frasa toksik
- Semakan metadata
- Semakan konsistensi
- Semakan kelas anotasi
- Sebarang semakan mandatori lain mengikut keutamaan pelanggan
Pasukan CQA memastikan,Kami mengambil langkah yang ketat untuk mengekalkan standard kualiti data kerana kami memahami bahawa semua model berasaskan AI adalah dipacu data. Dan, mempunyai data latihan berkualiti tinggi adalah keperluan untuk semua AI dan model pembelajaran mesin. Kami memahami kritikal data latihan berkualiti dan kepentingannya terhadap prestasi dan kejayaan model AI anda.