Minden mesterséges intelligencia modell sikere a rendszerbe betáplált adatok minőségén múlik. Az ML rendszerek nagy mennyiségű adaton futnak, de nem várható el tőlük, hogy bármilyen adattal teljesítsenek. Kell, hogy legyen kiváló minőségű AI képzési adatok. Ha az AI-modell kimenetének hitelesnek és pontosnak kell lennie, mondanom sem kell, a rendszer betanítására szolgáló adatoknak magas színvonalúaknak kell lenniük.
Az AI- és ML-modelleket képező adatoknak kiváló minőségűeknek kell lenniük ahhoz, hogy a vállalkozás értelmes és releváns betekintést nyerjen belőlük. A hatalmas mennyiségű heterogén adat beszerzése azonban kihívás elé állítja a vállalatokat.
A vállalatoknak olyan szolgáltatókra kell támaszkodniuk, mint a Shaip, akik szigorú adatminőség-kezelési intézkedéseket vezetnek be folyamataikban, hogy szembeszálljanak ezzel a kihívással. Emellett a Shaipnél vállaljuk rendszereink folyamatos átalakítását is, hogy megfeleljünk a változó kihívásoknak.
Bevezetés a Shaip adatminőség-kezelésébe
A Shaipnél megértjük a megbízható képzési adatok jelentőségét, és ezek szerepét az ML modellek fejlesztésében és az AI-alapú megoldások eredményeiben. Munkatársaink készségeinek szűrése mellett egyformán nagy hangsúlyt fektetünk tudásbázisuk fejlesztésére és személyes fejlődésükre is.
Szigorú irányelveket és szabványos működési eljárásokat követünk a folyamat minden szintjén annak érdekében, hogy képzési adataink megfeleljenek a minőségi referenciaértéknek.
Quality Management
Minőségirányítási munkafolyamatunk fontos szerepet játszott a gépi tanulás és az AI-modellek megvalósításában. A visszacsatoláson alapuló minőségirányítási modellünk egy tudományosan tesztelt módszer, amely számos projekt sikeres megvalósításában segített ügyfeleink számára. Minőségellenőrzési folyamatunk a következő módon halad.
- A szerződés felülvizsgálata
- Hozzon létre egy ellenőrzési ellenőrző listát
- Dokumentum beszerzés
- Kétrétegű audit beszerzése
- Annotáció szövegének moderálása
- Annotáció 2-rétegű audit
- Munka szállítása
- Ügyfél visszajelzés
A Crowdsource-munkások kiválasztása és bevezetése
Szigorú munkavállalói kiválasztási és beiskolázási folyamatunk megkülönböztet minket a többi versenytárstól. Vállaljuk a pontos kiválasztási folyamatot, hogy a minőségi ellenőrző lista alapján csak a legképzettebb jegyzőket vonjuk be. Úgy véljük:
- Szövegmoderátorként szerzett korábbi tapasztalat, hogy képességeik és tapasztalataik megfeleljenek követelményeinknek.
- A korábbi projektek teljesítménye a termelékenység, a minőség és a teljesítmény biztosítása érdekében megegyezett a projekt igényeivel.
- A kiterjedt területi ismeretek feltétele egy adott munkás kiválasztásának egy adott ágazathoz.
Kiválasztásunk itt nem ér véget. A dolgozókat egy minta annotációs tesztnek vetjük alá, hogy ellenőrizzük képesítésüket és teljesítményüket. A próba során elért teljesítmény, a nézeteltérések elemzése és a kérdések és válaszok alapján választják ki őket.
Miután kiválasztották a dolgozókat, alapos képzésen vesznek részt a Project SOW, útmutatók, mintavételi módszerek, oktatóanyagok és a projektigénytől függően.
Adatgyűjtési ellenőrzőlista
Kétrétegű minőségellenőrzéseket vezetnek be annak biztosítására, hogy csak a kiváló minőségű edzési adatok átkerül a következő csapatba.
1. szint: Minőségbiztosítási ellenőrzés
A Shaip minőségbiztosítási csapata elvégzi az 1. szintű minőségellenőrzést az adatgyűjtéshez. Ellenőrzik az összes dokumentumot, és gyorsan érvényesítik a szükséges paramétereket.
2. szint: Kritikus minőségelemzési ellenőrzés
A hiteles, tapasztalt és képzett erőforrásokból álló CQA csapat értékeli a retrospektív minták fennmaradó 20%-át.
Néhány adatforrás minőségi ellenőrzőlista eleme a következőket tartalmazza:
- Hiteles-e az URL-forrás, és lehetővé teszi-e az adatok webes lekaparását?
- Változatosak a kiválasztott URL-ek, így elkerülhető az elfogultság?
- Ellenőrizték a tartalom relevanciáját?
- A tartalom tartalmaz moderálási kategóriákat?
- Lefedik a kiemelt domaineket?
- A dokumentumtípus forrása a dokumentumtípus-eloszlást szem előtt tartva?
- Minden moderálási osztály tartalmazza a minimális térfogatot?
- Követik a visszacsatolási folyamatot?
Adatok megjegyzéseinek ellenőrző listája
Az adatgyűjtéshez hasonlóan két szintű minőségellenőrző listánk is van az adatfeljegyzésekhez.
1. szint: Minőségbiztosítási ellenőrzés
Ez a folyamat biztosítja, hogy a dokumentumok 100%-a megfelelően érvényesüljön a csapat és az ügyfél által beállított minőségi paraméterekkel szemben.
2. szint: Kritikus minőségelemzési ellenőrzés
Ez a folyamat biztosítja, hogy a retrospektív minták 15-20%-a validálásra és minőségbiztosításra is sor kerüljön. Ezt a lépést a képzett és tapasztalt CQA csapat hajtja végre, akik legalább 10 éves tapasztalattal rendelkeznek a minőségirányítás és a fekete öv tulajdonosok területén.
A CQA csapata biztosítja,- Következetesség a felhasználók általi szövegmoderálásban
- Annak ellenőrzése, hogy a megfelelő kifejezéseket és moderálási osztályokat használják-e az egyes dokumentumokhoz
- A metaadatok ellenőrzése
alapján is adunk napi visszajelzést Pareto-elemzés annak biztosítása érdekében, hogy teljesítményük megfeleljen az ügyfél követelményeinek.
A teljesítményelemzés egy másik rétegét helyeztük el, hogy a legkevésbé teljesítő annotátorokra összpontosítsunk a Bottom Quartile Management használatával. A végső kiszállítás előtt a mintahigiéniai ellenőrzéseket is biztosítjuk.
Paraméter küszöb
A projekt irányelveitől és az ügyféligényektől függően 90-95%-os paraméterküszöbünk van. Csapatunk felkészült és tapasztalt az alábbi módszerek bármelyikének elvégzésére a magasabb minőségirányítási szabványok biztosítása érdekében.
- F1 pontszám vagy F mérték – két osztályozó teljesítményének megítéléséhez – 2* ((pontosság * visszahívás)/ (pontosság + visszahívás))
- Az adatvédelmi tisztviselő vagy a hibák lehetőségenkénti módszere a hibák és a lehetőségek hányadosaként kerül kiszámításra.
Ellenőrzőlista minta
A Shaip minta ellenőrzési ellenőrző listája egy teljes testreszabási eljárás, amely testreszabható a projekt és az ügyfél igényeihez. Az ügyféltől kapott visszajelzések alapján módosítható és alapos megbeszélés után véglegesíthető.
- Nyelvellenőrzés
- URL és tartomány ellenőrzése
- Sokszínűség ellenőrzése
- Kötet nyelvi és moderációs osztályonként
- Célzott kulcsszavak
- A dokumentum típusa és relevanciája
- Mérgező kifejezések ellenőrzése
- Metaadatok ellenőrzése
- Konzisztencia ellenőrzése
- Annotációs osztály ellenőrzése
- Bármilyen egyéb kötelező ellenőrzés az ügyfél kívánsága szerint
A CQA csapata biztosítja,Szigorú intézkedéseket teszünk az adatminőségi szabványok fenntartása érdekében, mert tisztában vagyunk azzal, hogy minden AI-alapú modell adatvezérelt. És miután kiváló minőségű edzési adatok minden AI és gépi tanulási modell feltétele. Tisztában vagyunk a minőségi képzési adatok kritikus fontosságával, valamint annak fontosságával az AI-modellek teljesítményében és sikerében.