Shaip Qualitéitsmanagement

Shaip suergt fir héichqualitativ AI Trainingsdaten fir Är AI Modeller

Den Erfolleg vun all AI Modell hänkt vun der Qualitéit vun den Daten an de System gefüttert. ML Systemer lafen op grouss Quantitéiten un Daten, awer si kënnen net erwaart ginn mat just all Daten ze Leeschtunge. Et muss sinn héichqualitativ AI Trainingsdaten. Wann d'Ausgab vum AI Modell authentesch a präzis muss sinn, musse selbstverständlech gesot ginn, d'Daten fir d'Ausbildung vum System solle vun héije Standarden sinn.

D'Donnéeën, op déi d'AI an d'ML Modeller trainéiert ginn, solle vun der héchster Qualitéit sinn fir d'Geschäft fir sënnvoll a relevant Abléck dovun ze zéien. Wéi och ëmmer, enorm Volumen vun heterogenen Donnéeën ze kréien ass eng Erausfuerderung fir Firmen.

Firme solle sech op Ubidder wéi Shaip vertrauen, déi strikt Datequalitéitsmanagementmoossnamen an hire Prozesser ëmsetzen fir dës Erausfuerderung ze entgéintwierken. Zousätzlech, bei Shaip, ënnerhuelen mir och déi kontinuéierlech Transformatioun vun eise Systemer fir déi evoluéierend Erausfuerderunge gerecht ze ginn.

5 Weeër Datenqualitéit kann Är AI Léisung beaflossen

Aféierung an Shaip's Data Quality Management

Bei Shaip verstinn mir d'Bedeitung vun zouverléissege Trainingsdaten an hiren Deel bei der Entwécklung vun ML Modeller an d'Resultat vun AI-baséiert Léisungen. Nieft dem Duerchmusterung vun eisen Aarbechter fir Fäegkeeten, si mir gläich fokusséiert fir hir Wëssensbasis a perséinlech Entwécklung z'entwéckelen.

Mir verfollegen strikt Richtlinnen a Standardbetribsprozeduren, déi op all Niveau vum Prozess ëmgesat ginn, sou datt eis Trainingsdaten dem Qualitéitsbenchmark entspriechen.

  1. Qualitéit Management

    Eis Qualitéitsmanagement Workflow war instrumental fir Maschinnléieren an AI Modeller ze liwweren. Mat Feedback-in-Loop ass eise Qualitéitsmanagementmodell eng wëssenschaftlech getest Method déi instrumental war fir e puer Projete fir eis Clienten erfollegräich ze liwweren. Eis Qualitéit Audit Prozess Flux geet op déi folgend Manéier.

    • Iwwerpréiwung vum Kontrakt
    • Erstellt eng Kontrollchecklëscht
    • Dokument Sourcen
    • Sourcing 2-Layer Audit
    • Annotatioun Text Moderatioun
    • Annotatioun 2-Layer Audit
    • Liwwerung vun Aarbecht
    • Client Feedback
  2. Crowdsource Worker Selektioun an Onboarding

    Eis rigoréis Aarbechter Selektioun an Onboarding Prozess ënnerscheede eis vum Rescht vun der Konkurrenz. Mir ënnerhuelen e präzise Selektiounsprozess fir nëmmen déi qualifizéiert Annotateuren op Basis vun der Qualitéitschecklëscht matzebréngen. Mir betruechten:

    • Virdrun Erfahrung als Textmoderator fir sécherzestellen datt hir Fäegkeeten an d'Erfahrung eis Ufuerderunge passen.
    • D'Performance a fréiere Projete fir hir Produktivitéit, Qualitéit an Ausgang ze garantéieren waren op Par mat de Bedierfnesser vum Projet.
    • Extensiv Domain Wëssen ass e Viraussetzung fir e bestëmmten Aarbechter fir e spezifesche Vertikal ze wielen.

    Eise Selektiounsprozess endet net hei. Mir ënnerwerfen d'Aarbechter un engem Probe Annotatiounstest fir hir Qualifikatiounen a Leeschtung ze bestätegen. Baséierend op der Leeschtung am Prozess, Meenungsverschiddenheet Analyse, a Q & A, wäerte se ausgewielt ginn.

    Wann d'Aarbechter ausgewielt sinn, ginn se eng grëndlech Trainingssitzung mat Project SOW, Richtlinnen, Samplingmethoden, Tutorials a méi ofhängeg vum Projetsbedierfnes.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

  1. Datesammlung Checkliste

    Duebelschichte Qualitéitskontrollen ginn op der Plaz gesat fir nëmmen de héichwäerteg Trainingsdaten gëtt un déi nächst Ekipp weiderginn.

    Niveau 1: Qualitéit Assurance Check

    Dem Shaip säi QA Team mécht den Niveau 1 Qualitéitscheck fir Datensammlung. Si kontrolléieren all d'Dokumenter, a si séier géint déi néideg Parameteren validéiert.

    Niveau 2: Kritescher Qualitéit Analyse Check

    D'CQA-Team, besteet aus akkreditéierten, erfuerene a qualifizéierte Ressourcen, bewäerten déi reschtlech 20% vun de retrospektive Proben.

    E puer vun den Datensourcing Qualitéitschecklëscht Elementer enthalen,

    • Ass d'URL Quell authentesch, an erlaabt et Daten Web-Schrauwen?
    • Gëtt et Diversitéit an de Shortlisted URLen sou datt Bias vermeit ka ginn?
    • Ass den Inhalt fir Relevanz validéiert?
    • Enthält den Inhalt Moderatiounskategorien?
    • Sinn prioritär Domainen ofgedeckt?
    • Ass d'Dokumenttyp Quelle mat der Verdeelung vun der Dokumenttyp am Kapp?
    • Huet all Moderatiounsklass de Minimum Volumenplack?
    • Gëtt de Feedback-in-Loop Prozess gefollegt?
  2. Donnéeën Annotatioun Checkliste

    Ähnlech wéi d'Datensammlung hu mir och zwou Schichten Qualitéitschecklëscht fir Datenannotatioun.

    Niveau 1: Qualitéit Assurance Check

    Dëse Prozess garantéiert datt 100% vun den Dokumenter korrekt validéiert sinn géint d'Qualitéitsparameter, déi vum Team an dem Client festgeluecht goufen.

    Niveau 2: Kritescher Qualitéit Analyse Check

    Dëse Prozess garantéiert datt 15 bis 20% vun de retrospektive Proben och validéiert a Qualitéitssécherung sinn. Dëse Schrëtt gëtt vum qualifizéierten an erfuerene CQA Team mat engem Minimum vun 10 Joer Erfahrung am Qualitéitsmanagement a Black Belt Halter gemaach.

    Kritesch Qualitéitssécherung D'CQA Team garantéiert,

    • Konsistenz an Textmoderatioun vu Benotzer
    • Iwwerpréift ob déi richteg Ausdréck a Moderatiounsklassen fir all Dokument benotzt ginn
    • Iwwerpréift d'Metadaten

    Mir bidden och deeglech Feedback baséiert op Pareto Analyse fir sécherzestellen datt hir Leeschtung par rapport zu den Ufuerderunge vum Client ass.

    Mir setzen eng aner Schicht vun der Leeschtungsanalyse fir op d'mannst performant Annotatoren ze fokusséieren déi Bottom Quartile Management benotzen. Virun der leschter Liwwerung suerge mir och fir datt Probe Hygiène Kontrollen ofgeschloss sinn.

  3. Parameter Schwell

    Ofhängeg vun de Projet Richtlinnen a Client Ufuerderunge, hu mir eng 90 bis 95% Parameter Schwelle. Eist Team ass equipéiert an erlieft fir eng vun de folgende Methoden ze ënnerhuelen fir méi héich Qualitéitsmanagementnormen ze garantéieren.

    • F1 Score oder F Mooss - fir d'Leeschtung vun zwee Klassifizéierer ze beurteelen - 2* ((Präzisioun * Réckruff)/ (Präzisioun + Réckruff))
    • DPO oder Defekter pro Opportunity Method gëtt als Verhältnis vu Mängel berechent duerch d'Méiglechkeeten gedeelt.
  4. Sample Audit Checkliste

    Dem Shaip seng Probe Audit Checklëscht ass eng komplett Personnalisatiounsprozedur déi ka personaliséiert ginn fir d'Ufuerderunge vum Projet a Client z'erreechen. Et kann geännert ginn op Basis vum Feedback vum Client kritt an no enger grëndlecher Diskussioun finaliséiert.

    • Sprooch Check
    • URL an Domain Check
    • Diversitéit Check
    • Volume pro Sprooch a Moderatioun Klass
    • Geziilt Schlësselwieder
    • Dokument Typ an Relevanz
    • Gëfteg Ausdréck kontrolléieren
    • Metadaten kontrolléieren
    • Konsistenzcheck
    • Annotatioun Klass kontrolléieren
    • All aner obligatoresch Kontrollen no dem Client seng Preferenz

Mir huelen streng Moossname fir d'Datequalitéitsnormen z'erhalen, well mir verstinn datt all AI-baséiert Modeller date-driven sinn. An, hunn héichwäerteg Trainingsdaten ass e Viraussetzung fir all AI a Maschinn Léieren Modeller. Mir verstinn d'Kritikitéit vu Qualitéitstrainingsdaten a seng Wichtegkeet op d'Performance an den Erfolleg vun Ären AI Modeller.

Sozial Share

Dir Mee och