Если вы собираетесь начать успешный бизнес по производству пончиков, вам необходимо приготовить лучший пончик на рынке. Хотя ваши технические навыки и опыт действительно играют решающую роль в вашем бизнесе пончиков, для того, чтобы ваши деликатесы действительно находили отклик у вашей целевой аудитории и приносили постоянный доход, вам необходимо готовить пончики из лучших возможных ингредиентов.
Качество ваших отдельных ингредиентов, место, откуда вы их получаете, то, как они смешиваются и дополняют друг друга, и, что еще более неизменно, определяет вкус, форму и консистенцию пончика. То же самое верно и для разработки ваших моделей машинного обучения.
Хотя аналогия может показаться странной, поймите, что лучший ингредиент, который вы можете внедрить в свою модель машинного обучения, — это качественные данные. По иронии судьбы, это также самая сложная часть разработки ИИ (искусственного интеллекта). Компании изо всех сил пытаются найти и собрать качественные данные для своих процедур обучения ИИ, что в конечном итоге либо откладывает время разработки, либо запускает решение с меньшей эффективностью, чем ожидалось.
Ограниченные бюджетом и операционными ограничениями, они вынуждены прибегать к необычным методам сбора данных, таким как различные методы краудсорсинга. Итак, это работает? Является краудсорсинг качественных данных действительно вещь? Как вы в первую очередь оцениваете качество данных?
Давайте выясним.
Что такое качество данных и как его измерять?
Качество данных зависит не только от того, насколько чистыми и структурированными являются ваши наборы данных. Это эстетические показатели. Что действительно важно, так это то, насколько релевантны ваши данные вашему решению. Если вы разрабатываете модель ИИ для решение для здравоохранения и большинство ваших наборов данных — это просто важные статистические данные с носимых устройств, а то, что у вас есть, — это неверные данные.
При этом никакого ощутимого результата нет. Итак, качество данных сводится к данным, которые соответствуют вашим бизнес-устремлениям, полны, аннотированы и готовы к работе. Гигиена данных - это подмножество всех этих факторов.
Теперь, когда мы знаем, что такое данные низкого качества, у нас также есть перечисленные вниз список из 5 факторов, влияющих на качество данных.
Как измерить качество данных?
Не существует формулы, которую можно было бы использовать в электронной таблице для обновления качества данных. Однако есть полезные показатели, которые помогут вам отслеживать эффективность и актуальность ваших данных.
Отношение данных к ошибкам
Это отслеживает количество ошибок в наборе данных по отношению к его объему.
Пустые значения
Этот показатель указывает количество неполных, отсутствующих или пустых значений в наборах данных.
Коэффициенты ошибок преобразования данных
Это отслеживает объем ошибок, которые возникают при преобразовании набора данных в другой формат.
Объем темных данных
Темные данные - это любые данные, которые непригодны для использования, избыточны или расплывчаты.
Срок действия данных
Это измеряет количество времени, которое ваши сотрудники тратят на извлечение необходимой информации из наборов данных.
Итак, как обеспечить качество данных при краудсорсинге
Иногда ваша команда будет вынуждена собирать данные в строгие сроки. В таких случаях, методы краудсорсинга действительно помогите значительно. Однако означает ли это, что краудсорсинг высококачественных данных всегда может быть правдоподобным результатом?
Если вы готовы принять эти меры, качество ваших краудсорсинговых данных повысится до определенной степени, и вы сможете использовать их для быстрого обучения ИИ.
Четкие и недвусмысленные рекомендации
Краудсорсинг означает, что вы будете обращаться к краудсорсинговым сотрудникам через Интернет, чтобы они помогли удовлетворить ваши требования, предоставив соответствующую информацию.
Бывают случаи, когда настоящие люди не могут предоставить правильные и актуальные данные из-за неоднозначности ваших требований. Чтобы этого избежать, опубликуйте набор четких руководств о том, что это за процесс, как их вклад может помочь, как они могут внести свой вклад и многое другое. Чтобы свести к минимуму кривую обучения, представьте скриншоты того, как отправлять детали или короткие видеоролики о процедуре.
Разнообразие данных и устранение предвзятости
Предвзятость может быть предотвращена от внесения в ваш пул данных, если работать с ней на фундаментальных уровнях. Предвзятость возникает только тогда, когда большой объем данных склоняется к определенному фактору, например, расе, полу, демографии и т. Д. Чтобы этого не произошло, сделайте свою толпу максимально разнообразной.
Опубликуйте свою краудсорсинговую кампанию на различные сегменты рынка, характеры аудитории, этническая принадлежность, возрастные группы, экономический статус и многое другое.. Это поможет вам собрать обширный пул данных, который вы могли бы использовать для объективных результатов.
Множественные процессы контроля качества
В идеале ваша процедура контроля качества должна включать два основных процесса:
- Процесс, управляемый моделями машинного обучения
- И процесс, возглавляемый командой профессиональных сотрудников по обеспечению качества.
Машинное обучение QA
Это может быть ваш предварительный процесс проверки, когда модели машинного обучения оценивают, заполнены ли все обязательные поля, загружены ли необходимые документы или сведения, соответствуют ли записи опубликованным полям, разнообразию наборов данных и т. д. Для сложных типов данных, таких как аудио, изображения или видео, модели машинного обучения также могут быть обучены для проверки необходимых факторов, таких как продолжительность, качество звука, формат и т. д..
Руководство QA
Это был бы идеальный процесс проверки качества второго уровня, когда ваша команда профессионалов проводит быстрые аудиты случайных наборов данных, чтобы проверить, соблюдаются ли требуемые показатели качества и стандарты.
Если есть закономерность в результатах, модель можно оптимизировать для получения лучших результатов. Причина, по которой ручной контроль качества не может быть идеальным предварительным процессом, заключается в том, что вы в конечном итоге получите объем наборов данных.
Итак, каков ваш план?
Итак, это были самые практические рекомендации по оптимизации Crowdsourced Качество данных. Процесс утомительный, но подобные меры делают его менее громоздким. Реализуйте их и отслеживайте свои результаты, чтобы увидеть, соответствуют ли они вашему видению.