Wann Dir wëlles en erfollegräichen Donutgeschäft ze starten, musst Dir dee beschten Donut um Maart virbereeden. Wärend Är technesch Fäegkeeten an Erfarung eng entscheedend Roll an Ärem Donutsgeschäft spillen, fir Är Delikatesse wierklech ënnert Ären Zilpublikum ze klicken a widderhuelend Geschäfter z'erreechen, musst Dir Är Donuts mat de beschten Zutaten virbereeden.
D'Qualitéit vun Ären individuellen Zutaten, d'Plaz wou Dir se kritt, wéi se sech vermëschen an ergänzen, a méi onbestänneg bestëmmen de Goût, Form a Konsistenz vum Donut. Datselwecht gëllt fir d'Entwécklung vun Äre Maschinnléiermodeller och.
Och wann d'Analogie bizar schéngen kann, realiséiere mir datt dee beschten Zutat deen Dir an Ärem Maschinnléieremodell kéint infuséieren Qualitéitsdaten ass. Ironescherweis ass dëst och dee schwéiersten Deel vun der AI (kënschtlecher Intelligenz) Entwécklung. D'Geschäfter kämpfen fir Qualitéitsdaten fir hir AI Trainingsprozeduren ze Quellen an ze kompiléieren, ophalen entweder d'Entwécklungszäit ze verzögeren oder eng Léisung mat manner Effizienz ze lancéieren wéi virausgesot.
Limitéiert duerch Budgeten an operationell Aschränkungen, si si gezwongen op offbeat Datesammlungsmethoden wéi verschidde Crowdsourcing Techniken ze gräifen. Also, funktionnéiert et? Ass Crowdsourcing héichqualitativ Daten wierklech eng Saach? Wéi moosst Dir Datenqualitéit iwwerhaapt?
Loosst eis erausfannen.
Wat ass Datequalitéit a wéi moosst Dir et?
Datequalitéit iwwersetzt net nëmmen wéi propper a strukturéiert Är Datesätz sinn. Dëst sinn ästhetesch Metriken. Wat wierklech wichteg ass, ass wéi relevant Är Donnéeën fir Är Léisung sinn. Wann Dir en AI Modell entwéckelt fir e Gesondheetsversuergung Léisung an eng Majoritéit vun Ären Datesätz si just vital Statistike vu wearable Geräter, wat Dir hutt ass schlecht Daten.
Mat dësem gëtt et iwwerhaapt kee konkret Resultat. Also, Datenqualitéit kacht op Daten déi kontextuell sinn fir Är Geschäftsstrieften, komplett, annotéiert a Maschinn-prett. Datehygiene ass en Ënnerdeel vun all dëse Faktoren.
Elo wou mir wësse wat schlecht Qualitéitsdaten sinn, hu mir och opgezielt eng Lëscht vun 5 Faktoren déi Daten Qualitéit Afloss.
Wéi moosst d'Datequalitéit?
Verhältnis vun Daten zu Feeler
Dëst verfollegt d'Zuel vun de Feeler déi en Dataset mat Respekt fir säi Volumen huet.
Eidel Wäerter
Dës Metrik weist d'Zuel vun onkompletten, fehlend oder eidel Wäerter an Datesets un.
Daten Transformatioun Feeler Verhältnisser
Dëst verfollegt de Volume vu Feeler déi optrieden wann en Dataset transforméiert oder an en anert Format ëmgewandelt gëtt.
Däischter Daten Volumen
Däischter Daten sinn all Daten déi net benotzbar, redundant oder vague sinn.
Donnéeën Zäit Ze Wäert
Dëst moosst d'Quantitéit vun der Zäit déi Äert Personal verbréngt fir erfuerderlech Informatioun aus Datensätz ze extrahieren.
Also Wéi Assuréiert Datenqualitéit Wärend Crowdsourcing
Et ginn Zäiten datt Äert Team gedréckt gëtt fir Daten bannent strikten Zäitlinnen ze sammelen. An esou Fäll, Crowdsourcing Techniken hëllefen bedeitend. Wéi och ëmmer, heescht dat datt Crowdsourcing vun héichqualitativen Donnéeën ëmmer e plausibelt Resultat kann sinn?
Wann Dir gewëllt sidd dës Moossnamen ze huelen, wäert Är crowdsourced Datequalitéit zu engem gewësse Mooss verstäerken datt Dir se fir séier AI Trainingszwecker benotze kënnt.
Crisp an eendeiteg Richtlinnen
Crowdsourcing bedeit datt Dir Crowd-sourced Aarbechter iwwer den Internet zougitt fir un Är Ufuerderunge mat relevant Informatioun bäizedroen.
Et ginn Fäll wou éierleche Leit net korrekt a relevant Detailer ubidden well Är Ufuerderunge zweedeiteg waren. Fir dëst ze vermeiden, publizéieren eng Rei vu kloere Richtlinnen iwwer wat de Prozess alles ass, wéi hir Bäiträg hëllefe, wéi se bäidroe kënnen, a méi. Fir d'Léierkurve ze minimiséieren, gitt Screenshots vir wéi Dir Detailer ofgitt oder kuerz Videoen iwwer d'Prozedur hunn.
Donnéeën Diversitéit a Bias ewechhuelen
Verëffentlecht Är Crowdsourcing Kampagne iwwerall verschidde Maartsegmenter, Publikumspersounen, Ethnie, Altersgruppen, wirtschaftlechen Hannergrënn, a méi. Dëst hëlleft Iech e räiche Datepool ze kompiléieren deen Dir fir onparteiesch Resultater benotze kënnt.
Multiple QA Prozesser
Idealerweis sollt Är QA Prozedur zwee grouss Prozesser enthalen:
- E Prozess gefouert vu Maschinn Léieren Modeller
- An e Prozess gefouert vun engem Team vu professionnelle Qualitéitssécherungsassociatiounen
Maschinn Léieren QA
Dëst kéint Äre virleefeg Validatiounsprozess sinn, wou Maschinnléiere Modeller beurteelen ob all déi erfuerderlech Felder ausgefëllt sinn, néideg Dokumenter oder Detailer eropgeluede ginn, wann d'Entréeën relevant sinn fir d'Felder publizéiert, Diversitéit vun Datesätz, a méi. Fir komplex Datentypen wéi Audio, Biller oder Videoe kënnen Maschinnléiermodeller och trainéiert ginn fir néideg Faktoren wéi Dauer, Audioqualitéit, Format a méi ze validéieren.
Manuell QA
Dëst wier en idealen zweete Schicht Qualitéitskontrollprozess, wou Äert Team vu Professionnelen séier Auditen vun zoufälleger Datesätz duerchféiert fir ze kontrolléieren ob déi erfuerderlech Qualitéitsmetriken a Standards erfëllt sinn.
Wann et e Muster an de Resultater ass, kéint de Modell fir besser Resultater optimiséiert ginn. De Grond firwat manuell QA net en ideale virleefege Prozess wier ass wéinst dem Volume vun den Datesätz déi Dir schlussendlech kritt.
Also, wat ass Äre Plang?
Also, dëst waren déi prakteschst Bescht Praktiken fir ze optimiséieren Crowdsourced daten Qualitéit. De Prozess ass langweileg awer Moossname wéi dës maachen et manner ëmständlech. Ëmsetzen se a verfollegt Är Resultater fir ze kucken ob se mat Ärer Visioun am Aklang sinn.