Успех любой модели ИИ зависит от качества данных, поступающих в систему. Системы машинного обучения работают с большими объемами данных, но нельзя ожидать, что они будут работать с любыми данными. Это должно быть высококачественные обучающие данные ИИ. Разумеется, если выходные данные модели ИИ должны быть достоверными и точными, данные для обучения системы должны соответствовать высоким стандартам.
Данные, на которых обучаются модели AI и ML, должны быть самого высокого качества, чтобы бизнес мог извлечь из них содержательную и актуальную информацию. Тем не менее получение огромных объемов разнородных данных представляет собой проблему для компаний.
Компании должны полагаться на таких поставщиков, как Shaip, которые применяют строгие меры по управлению качеством данных в своих процессах, чтобы противостоять этой проблеме. Кроме того, в Shaip мы также осуществляем непрерывную трансформацию наших систем для решения постоянно меняющихся задач.
Введение в систему управления качеством данных Shaip
В Shaip мы понимаем важность надежных обучающих данных и их роль в разработке моделей машинного обучения и результатах решений на основе ИИ. Помимо проверки навыков наших сотрудников, мы в равной степени сосредоточены на развитии их базы знаний и личностном развитии.
Мы следуем строгим правилам и стандартным операционным процедурам, применяемым на всех уровнях процесса, чтобы наши обучающие данные соответствовали эталону качества.
Управление качеством
Наш рабочий процесс управления качеством сыграл важную роль в создании моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Наша модель управления качеством с обратной связью представляет собой научно проверенный метод, который сыграл важную роль в успешной реализации нескольких проектов для наших клиентов. Наш процесс аудита качества протекает следующим образом.
- Рассмотрение контракта
- Создайте контрольный список аудита
- Поиск документов
- Источники двухуровневого аудита
- Модерация текста аннотации
- Аннотация 2-уровневый аудит
- Сдача работы
- Отзывы клиентов
Подбор и адаптация работников краудсорсинга
Наш строгий отбор работников и процесс адаптации отличают нас от остальных конкурентов. Мы проводим точный процесс отбора, чтобы привлечь к работе только самых опытных аннотаторов на основе контрольного списка качества. Мы считаем:
- Предыдущий опыт в качестве модератора текстов, чтобы убедиться, что их навыки и опыт соответствуют нашим требованиям.
- Производительность в предыдущих проектах для обеспечения того, чтобы их производительность, качество и производительность соответствовали потребностям проекта.
- Обширные знания предметной области необходимы для выбора конкретного работника для конкретной вертикали.
На этом наш процесс выбора не заканчивается. Мы подвергаем работников выборочному тестированию аннотаций, чтобы проверить их квалификацию и производительность. Они будут выбраны на основе результатов судебного разбирательства, анализа разногласий и вопросов и ответов.
После того, как работники будут выбраны, они пройдут тщательный тренинг с использованием Project SOW, руководств, методов выборки, учебных пособий и многого другого в зависимости от потребностей проекта.
Контрольный список сбора данных
Внедряются двухуровневые проверки качества, чтобы гарантировать, что только качественные обучающие данные передается следующей команде.
Уровень 1: Проверка обеспечения качества
Группа QA Shaip проводит проверку качества сбора данных уровня 1. Они проверяют все документы, и они быстро сверяются с необходимыми параметрами.
Уровень 2: Проверка критического анализа качества
Группа CQA, состоящая из сертифицированных, опытных и квалифицированных специалистов, оценит оставшиеся 20% ретроспективных образцов.
Некоторые пункты контрольного списка качества поиска данных включают:
- Является ли источник URL-адреса подлинным и позволяет ли он анализировать данные из Интернета?
- Есть ли разнообразие в URL-адресах, включенных в короткий список, чтобы можно было избежать предвзятости?
- Содержимое проверено на релевантность?
- Включает ли контент категории модерации?
- Покрываются ли приоритетные домены?
- Является ли тип документа источником с учетом распределения типов документов?
- Содержит ли каждый класс модерации плиту минимального объема?
- Соблюдается ли процесс обратной связи?
Контрольный список аннотаций данных
Как и в случае со сбором данных, у нас также есть два уровня контрольного списка качества для аннотации данных.
Уровень 1: Проверка обеспечения качества
Этот процесс гарантирует, что 100% документов правильно проверены на соответствие параметрам качества, установленным командой и клиентом.
Уровень 2: Проверка критического анализа качества
Этот процесс гарантирует, что от 15 до 20% ретроспективных образцов также проходят валидацию и гарантируют качество. Этот шаг выполняется квалифицированной и опытной командой CQA с минимум 10-летним опытом управления качеством и обладателями черного пояса.
Команда CQA гарантирует,- Последовательность в модерации текста пользователями
- Проверка того, используются ли правильные фразы и классы модерации для каждого документа
- Проверка метаданных
Мы также предоставляем ежедневную обратную связь на основе Анализ Парето чтобы их производительность соответствовала требованиям заказчика.
Мы добавили еще один уровень анализа производительности, чтобы сосредоточиться на наименее эффективных аннотаторах с помощью управления нижними квартилями. Перед окончательной доставкой мы также обеспечиваем выполнение гигиенических проверок образцов.
Пороговое значение параметра
В зависимости от руководства проекта и требований клиента у нас есть пороговое значение параметра от 90 до 95%. Наша команда оснащена и имеет опыт для использования любого из следующих методов для обеспечения более высоких стандартов управления качеством.
- Оценка F1 или показатель F – для оценки эффективности двух классификаторов – 2* ((Точность * Отзыв)/ (Точность + Отзыв))
- Метод DPO или дефектов на возможность рассчитывается как отношение дефектов к возможностям.
Образец контрольного списка аудита
Образец контрольного списка аудита Shaip представляет собой полную процедуру настройки, которую можно адаптировать в соответствии с требованиями проекта и клиента. Он может быть изменен на основе отзывов, полученных от клиента, и доработан после тщательного обсуждения.
- Проверка языка
- Проверка URL и домена
- Проверка разнообразия
- Объем на каждый язык и класс модерации
- Целевые ключевые слова
- Тип документа и релевантность
- Проверка токсичных фраз
- Проверка метаданных
- Проверка согласованности
- Проверка класса аннотации
- Любые другие обязательные проверки по желанию клиента
Команда CQA гарантирует,Мы принимаем строгие меры для поддержания стандартов качества данных, поскольку понимаем, что все модели на основе ИИ основаны на данных. И, имея качественные обучающие данные является необходимым условием для всех моделей искусственного интеллекта и машинного обучения. Мы понимаем важность качественных обучающих данных и их важность для производительности и успеха ваших моделей ИИ.