Ha sikeres fánk üzletet kíván indítani, akkor a piacon elérhető legjobb fánkot kell elkészítenie. Míg az Ön műszaki készségei és tapasztalatai döntő szerepet játszanak a fánkkal foglalkozó üzletében, ahhoz, hogy finomsága valóban a célközönség körében kattanjon, és visszatérjen az ismétlődő üzletekhez, a lehető legjobb alapanyagokból kell elkészítenie a fánkokat.
Az egyes összetevők minősége, a beszerzés helye, hogyan keverednek és kiegészítik egymást, és változatlanul meghatározzák a fánk ízét, formáját és állagát. Ugyanez igaz a gépi tanulási modellek fejlesztésére is.
Bár az analógia furcsának tűnhet, vegye észre, hogy a legjobb összetevő, amelyet a gépi tanulási modelljébe beilleszthet, a minőségi adatok. Ironikus módon ez a legnehezebb része az AI (Artificial Intelligence) fejlesztésének. A vállalkozások küzdenek az AI képzési eljárásaikhoz szükséges minőségi adatok beszerzésével és összeállításával, ami vagy késlelteti a fejlesztési időt, vagy a vártnál kevésbé hatékony megoldást indít el.
Költségvetések és működési korlátok miatt kénytelenek szokatlan adatgyűjtési módszerekhez folyamodni, például különböző közösségi beszerzési technikákhoz. Szóval, működik? Is kiváló minőségű adatok tömeges beszerzése tényleg egy dolog? Hogyan méri először az adatminőséget?
Találjuk ki.
Mi az adatminőség és hogyan mérhető?
Az adatminőség nem csak az adatkészletek tisztaságában és strukturáltságában nyilvánul meg. Ezek esztétikai mutatók. Az igazán számít, hogy az adatok mennyire relevánsak a megoldás szempontjából. Ha AI modellt fejleszt a egészségügyi megoldás és az adatkészletek többsége puszta létfontosságú statisztika hordható eszközökről, amivel rendelkezik, az rossz adatok.
Ezzel semmilyen kézzelfogható eredmény nincs. Az adatok minősége tehát olyan adatokon múlik, amelyek megfelelnek az üzleti törekvéseinek, teljesek, megjegyzésekkel ellátottak és gépkészek. Az adathigiénia mindezen tényezők részhalmaza.
Most, hogy tudjuk, mi a rossz minőségű adat, mi is megvan felsorolva az adatminőséget befolyásoló 5 tényező listája.
Hogyan mérjük az adatminőséget?
Nincs olyan képlet, amelyet felhasználhatna egy táblázatban és frissíthetné az adatminőséget. Vannak azonban hasznos mutatók, amelyek segítenek nyomon követni az adatok hatékonyságát és relevanciáját.
Az adatok és a hibák aránya
Ez nyomon követi, hogy egy adatkészlet hány hibája van a mennyiségével kapcsolatban.
Üres értékek
Ez a mérőszám az adatkészletekben lévő hiányos, hiányzó vagy üres értékek számát jelzi.
Adatátalakítási hibák arányai
Ez nyomon követi azoknak a hibáknak a mennyiségét, amelyek egy adatkészlet átalakításakor vagy más formátumba konvertálásakor jelentkeznek.
Sötét adatkötet
A sötét adat minden olyan adat, amely használhatatlan, redundáns vagy homályos.
Data Time to Value
Ez azt méri, hogy az alkalmazottak mennyi időt töltenek a szükséges információk adatkészletekből való kinyerésével.
Tehát hogyan biztosítható az adatok minősége a csoportos beszerzés során
Előfordulhat, hogy csapatát arra kényszerítik, hogy szigorú határidőn belül gyűjtsön adatokat. Ilyen esetekben, crowdsourcing technikák segítsen szignifikánsan. Ez azonban azt jelenti, hogy a kiváló minőségű adatok közösségi beszerzése mindig elfogadható eredmény lehet?
Ha hajlandó megtenni ezeket az intézkedéseket, akkor a közösségi forrásból származó adatok minősége bizonyos mértékig felerősödik, és gyorsan felhasználhatja őket mesterséges intelligencia képzési célokra.
Éles és egyértelmű irányelvek
Crowdsourcing azt jelenti, hogy Ön az interneten keresztül felkeresi a tömegből származó munkavállalókat, hogy megfelelő információkkal járuljon hozzá az Ön igényeihez.
Vannak esetek, amikor a valódi emberek nem adnak pontos és releváns adatokat, mert az Ön igényei nem egyértelműek. Ennek elkerülése érdekében tegyen közzé egy egyértelmű iránymutatást arról, hogy miről is szól a folyamat, hogyan segítene hozzájárulásuk, hogyan járulhatnak hozzá stb. A tanulási görbe minimalizálása érdekében vezessen be képernyőképeket a részletek beküldésének módjáról, vagy készítsen rövid videókat az eljárásról.
Az adatok sokfélesége és a torzítás eltávolítása
Megakadályozható, hogy a torzítás bekerüljön az adattárba, ha alapszinten kezeljük. Az elfogultság csak akkor következik be, ha az adatok nagy része egy adott tényező, például faj, nem, demográfiai és egyéb tényezők felé hajlik. Ennek elkerülése érdekében tegye minél változatosabbá a tömeget.
Tegye közzé a crowdsourcing kampányát különböző piaci szegmensek, közönségszemélyek, etnikumok, korcsoportok, gazdasági háttér stb. Ez segít egy gazdag adatkészlet összeállításában, amelyet elfogulatlan eredményekhez használhat.
Több minőségbiztosítási folyamat
Ideális esetben a minőségbiztosítási eljárásnak két fő folyamatot kell magában foglalnia:
- Gépi tanulási modellek által vezetett folyamat
- És egy folyamat, amelyet egy professzionális minőségbiztosítási munkatársak vezetnek
Gépi tanulási minőségbiztosítás
Ez lehet az Ön előzetes érvényesítési folyamata, ahol a gépi tanulási modellek felmérik, hogy az összes kötelező mező ki van-e töltve, a szükséges dokumentumok vagy részletek feltöltésre kerülnek, a bejegyzések relevánsak-e a közzétett mezők szempontjából, az adatkészletek sokfélesége stb. Az összetett adattípusok, például a hang, a képek vagy a videók esetében a gépi tanulási modelleket a szükséges tényezők – például időtartam, hangminőség, formátum stb..
Kézi minőségbiztosítás
Ez egy ideális második szintű minőség-ellenőrzési folyamat, ahol a szakembercsapat véletlenszerű adatkészletek gyors auditjait végzi annak ellenőrzésére, hogy a szükséges minőségi mutatók és szabványok teljesülnek-e.
Ha van minta az eredményekben, a modell optimalizálható a jobb eredmények érdekében. Az ok, amiért a kézi minőségbiztosítás nem lenne ideális előzetes folyamat, az az adatkészletek mennyisége, amelyeket végül megkap.
Szóval, mi a terved?
Tehát ezek voltak a legpraktikusabb bevált módszerek az optimalizáláshoz tömeges adat minőség. A folyamat fárasztó, de az ehhez hasonló intézkedések kevésbé nehézkessé teszik. Végezze el őket, és kövesse nyomon az eredményeket, hogy megtudja, összhangban vannak-e elképzeléseivel.