Jika anda berhasrat untuk melancarkan perniagaan donat yang berjaya, anda perlu menyediakan donat terbaik di pasaran. Walaupun kemahiran teknikal dan pengalaman anda memainkan peranan yang penting dalam perniagaan donat anda, untuk kelazatan anda benar-benar mengklik antara khalayak sasaran anda dan mendapatkan perniagaan berulang, anda perlu menyediakan donat anda dengan bahan-bahan terbaik yang mungkin.
Kualiti bahan-bahan individu anda, tempat anda mendapatkannya, cara ia menggabungkan dan melengkapi antara satu sama lain, dan lebih kerap menentukan rasa, bentuk dan konsistensi donat. Perkara yang sama berlaku untuk pembangunan model pembelajaran mesin anda juga.
Walaupun analogi itu mungkin kelihatan pelik, sedar bahawa bahan terbaik yang boleh anda masukkan ke dalam model pembelajaran mesin anda ialah data berkualiti. Ironinya, ini juga merupakan bahagian paling sukar dalam pembangunan AI (Kecerdasan Buatan). Perniagaan bergelut untuk mendapatkan dan menyusun data berkualiti untuk prosedur latihan AI mereka, yang akhirnya melengahkan masa pembangunan atau melancarkan penyelesaian dengan kecekapan yang kurang daripada yang dijangkakan.
Terhad oleh belanjawan dan kekangan operasi, mereka terpaksa menggunakan kaedah pengumpulan data yang luar biasa seperti teknik penyumberan ramai yang berbeza. Jadi, adakah ia berkesan? Adakah penyumberan ramai data berkualiti tinggi benar-benar sesuatu? Bagaimanakah anda mengukur kualiti data pada mulanya?
Mari kita ketahui.
Apakah Kualiti Data Dan Bagaimana Anda Mengukurnya?
Kualiti data bukan sahaja diterjemahkan kepada betapa bersih dan berstruktur set data anda. Ini adalah metrik estetik. Perkara yang benar-benar penting ialah sejauh mana data anda berkaitan dengan penyelesaian anda. Jika anda sedang membangunkan model AI untuk a penyelesaian penjagaan kesihatan dan majoriti set data anda hanyalah statistik penting daripada peranti boleh pakai, data yang anda miliki adalah data yang tidak baik.
Dengan ini, tidak ada hasil yang nyata. Jadi, kualiti data berpunca kepada data yang bersesuaian dengan aspirasi perniagaan anda, lengkap, beranotasi dan sedia mesin. Kebersihan data adalah subset daripada semua faktor ini.
Sekarang setelah kita tahu apa itu data berkualiti rendah, kita juga ada disenaraikan di bawah senarai 5 faktor yang mempengaruhi kualiti data.
Bagaimana Untuk Mengukur Kualiti Data?
Tiada formula yang boleh anda gunakan pada hamparan dan kemas kini kualiti data. Walau bagaimanapun, terdapat metrik berguna untuk membantu anda menjejaki kecekapan dan kaitan data anda.
Nisbah Data Kepada Ralat
Ini menjejaki bilangan ralat set data berkenaan dengan volumnya.
Nilai Kosong
Metrik ini menunjukkan bilangan nilai yang tidak lengkap, hilang atau kosong dalam set data.
Nisbah Ralat Transformasi Data
Ini menjejaki volum ralat yang timbul apabila set data diubah atau ditukar kepada format yang berbeza.
Kelantangan Data Gelap
Data gelap ialah sebarang data yang tidak boleh digunakan, berlebihan atau samar-samar.
Masa Data Untuk Nilai
Ini mengukur jumlah masa yang diluangkan oleh kakitangan anda untuk mengekstrak maklumat yang diperlukan daripada set data.
Jadi Bagaimana Untuk Memastikan Kualiti Data Semasa Crowdsourcing
Akan ada masanya pasukan anda akan ditolak untuk mengumpul data dalam garis masa yang ketat. Dalam kes sedemikian, teknik crowdsourcing tolong menolong dengan ketara. Walau bagaimanapun, adakah ini bermakna penyumberan ramai data berkualiti tinggi sentiasa boleh menjadi hasil yang munasabah?
Jika anda bersedia untuk mengambil langkah-langkah ini, kualiti data sumber khalayak anda akan meningkat sehingga satu tahap yang anda boleh menggunakannya untuk tujuan latihan AI yang pantas.
Garis Panduan yang Jelas dan Tidak Jelas
Crowdsourcing bermakna anda akan mendekati pekerja sumber ramai melalui internet untuk menyumbang kepada keperluan anda dengan maklumat yang berkaitan.
Terdapat keadaan apabila orang tulen gagal memberikan butiran yang betul dan berkaitan kerana keperluan anda adalah samar-samar. Untuk mengelakkan perkara ini, terbitkan satu set garis panduan yang jelas tentang maksud proses itu, cara sumbangan mereka akan membantu, cara mereka boleh menyumbang dan banyak lagi. Untuk meminimumkan keluk pembelajaran, perkenalkan tangkapan skrin tentang cara menyerahkan butiran atau mempunyai video pendek tentang prosedur.
Kepelbagaian Data Dan Menghapuskan Bias
Bias boleh dihalang daripada dimasukkan ke dalam kumpulan data anda apabila ditangani pada peringkat asas. Bias hanya berpunca apabila volum utama data cenderung kepada faktor tertentu seperti bangsa, jantina, demografi dan banyak lagi. Untuk mengelakkan ini, jadikan orang ramai anda pelbagai mungkin.
Terbitkan kempen penyumberan ramai anda di seluruh segmen pasaran yang berbeza, persona khalayak, etnik, kumpulan umur, latar belakang ekonomi dan banyak lagi. Ini akan membantu anda menyusun kumpulan data yang kaya yang boleh anda gunakan untuk hasil yang tidak berat sebelah.
Pelbagai Proses QA
Sebaik-baiknya, prosedur QA anda harus melibatkan dua proses utama:
- Satu proses yang diketuai oleh model pembelajaran mesin
- Dan satu proses yang diketuai oleh pasukan sekutu jaminan kualiti profesional
QA Pembelajaran Mesin
Ini boleh menjadi proses pengesahan awal anda, di mana model pembelajaran mesin menilai sama ada semua medan yang diperlukan telah diisi, dokumen atau butiran yang diperlukan dimuat naik, jika entri berkaitan dengan medan yang diterbitkan, kepelbagaian set data dan banyak lagi. Untuk jenis data yang kompleks seperti audio, imej atau video, model pembelajaran mesin juga boleh dilatih untuk mengesahkan faktor yang diperlukan seperti tempoh, kualiti audio, format dan banyak lagi.
QA manual
Ini akan menjadi proses semakan kualiti lapisan kedua yang ideal, di mana pasukan profesional anda menjalankan audit pantas set data rawak untuk menyemak sama ada metrik dan piawaian kualiti yang diperlukan dipenuhi.
Jika terdapat corak dalam hasil, model itu boleh dioptimumkan untuk hasil yang lebih baik. Sebab mengapa QA manual tidak akan menjadi proses awal yang ideal adalah kerana jumlah set data yang akhirnya akan anda perolehi.
Jadi, Apa Rancangan Anda?
Jadi, ini adalah amalan terbaik yang paling praktikal untuk dioptimumkan sumber ramai kualiti data. Prosesnya membosankan tetapi langkah-langkah seperti ini menjadikannya kurang rumit. Laksanakannya dan jejaki hasil anda untuk melihat sama ada ia selaras dengan visi anda.