يتوقف نجاح أي نموذج ذكاء اصطناعي على جودة البيانات التي يتم إدخالها في النظام. تعمل أنظمة ML على كميات كبيرة من البيانات ، ولكن لا يمكن توقع أداؤها بأي بيانات فقط. يحتاج ان يكون بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي عالية الجودة. إذا كان الإخراج من نموذج الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى أن يكون موثوقًا ودقيقًا ، فلا داعي للقول ، يجب أن تكون بيانات تدريب النظام ذات معايير عالية.
يجب أن تكون البيانات التي يتم التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عليها ذات جودة عالية للأعمال لاستخلاص رؤى ذات مغزى وذات صلة منها. ومع ذلك ، فإن شراء كميات ضخمة من البيانات غير المتجانسة يمثل تحديًا للشركات.
يجب أن تعتمد الشركات على مزودين مثل Shaip ، الذين يطبقون تدابير صارمة لإدارة جودة البيانات في عملياتهم لمواجهة هذا التحدي. بالإضافة إلى ذلك ، في Shaip ، نتعهد أيضًا بالتحول المستمر لأنظمتنا لمواجهة التحديات المتطورة.
مقدمة في إدارة جودة البيانات في Shaip
في Shaip ، نتفهم أهمية بيانات التدريب الموثوقة ودورها في تطوير نماذج ML ونتائج الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى فحص العاملين لدينا بحثًا عن المهارات ، فإننا نركز بشكل متساوٍ على تطوير قاعدة معارفهم وتطويرهم الشخصي.
نحن نتبع إرشادات صارمة وإجراءات تشغيل قياسية مطبقة على جميع مستويات العملية حتى تتوافق بيانات التدريب الخاصة بنا مع معايير الجودة.
إدارة الجودة
كان سير عمل إدارة الجودة لدينا مفيدًا في تقديم نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. من خلال التغذية الراجعة في الحلقة ، فإن نموذج إدارة الجودة لدينا هو طريقة تم اختبارها علميًا والتي لعبت دورًا أساسيًا في تقديم العديد من المشاريع بنجاح لعملائنا. تسير عملية تدقيق الجودة لدينا على النحو التالي.
- مراجعة العقد
- قم بإنشاء قائمة تدقيق
- تحديد مصادر المستندات
- تدقيق المصادر من طبقتين
- الإشراف على نص التعليقات التوضيحية
- تدقيق من طبقتين للتعليق التوضيحي
- تسليم العمل
- العميل ملاحظات
اختيار عمال حشد الموارد والتأهيل
تميزنا عملية اختيار العمال الدقيقة وعملية التأهيل لدينا عن باقي المنافسين. نتعهد بعملية اختيار دقيقة لجلب فقط المعلقين الأكثر مهارة بناءً على قائمة التحقق من الجودة. نحن نعتبر:
- الخبرة السابقة كمنسق نص للتأكد من أن مهاراتهم وخبراتهم تتوافق مع متطلباتنا.
- الأداء في المشاريع السابقة لضمان إنتاجيتها وجودتها ومخرجاتها كانت على قدم المساواة مع احتياجات المشروع.
- تعد المعرفة الواسعة بالمجال شرطًا أساسيًا لاختيار عامل معين لقطاع معين.
لا تنتهي عملية الاختيار لدينا هنا. نُخضع العمال إلى نموذج اختبار التعليقات التوضيحية للتحقق من مؤهلاتهم وأدائهم. بناءً على الأداء في التجربة وتحليل الخلاف والأسئلة والأجوبة ، سيتم اختيارهم.
بمجرد اختيار العمال ، سيخضعون لجلسة تدريبية شاملة باستخدام مشروع SOW ، والمبادئ التوجيهية ، وطرق أخذ العينات ، والدروس التعليمية ، والمزيد حسب حاجة المشروع.
قائمة مراجعة جمع البيانات
يتم إجراء فحوصات جودة مزدوجة الطبقات لضمان عدم وجود سوى بيانات تدريب عالية الجودة إلى الفريق التالي.
المستوى 1: فحص ضمان الجودة
يقوم فريق ضمان الجودة في Shaip بإجراء فحص جودة المستوى 1 لجمع البيانات. يقومون بفحص جميع المستندات ، ويتم التحقق من صحتها بسرعة وفقًا للمعايير الضرورية.
المستوى 2: فحص تحليل الجودة الدقيق
سيقوم فريق CQA المكون من موارد معتمدة وذات خبرة ومؤهلة بتقييم الـ 20٪ المتبقية من العينات بأثر رجعي.
تتضمن بعض عناصر قائمة التحقق من جودة مصادر البيانات ،
- هل مصدر URL موثوق به ، وهل يسمح بتجريف البيانات عبر الويب؟
- هل هناك تنوع في عناوين URL المختصرة بحيث يمكن تجنب التحيز؟
- هل تم التحقق من صحة المحتوى من حيث الصلة؟
- هل يتضمن المحتوى فئات الإشراف؟
- هل المجالات ذات الأولوية مغطاة؟
- هل تم تحديد مصدر نوع المستند مع مراعاة توزيع نوع المستند؟
- هل تحتوي كل فئة اعتدال على الحد الأدنى من لوح الحجم؟
- هل يتم اتباع عملية التعليقات في الحلقة؟
قائمة مراجعة التعليقات التوضيحية للبيانات
على غرار جمع البيانات ، لدينا أيضًا طبقتان من قائمة مراجعة الجودة لتعليقات البيانات التوضيحية.
المستوى 1: فحص ضمان الجودة
تضمن هذه العملية التحقق من صحة المستندات بنسبة 100٪ بشكل صحيح وفقًا لمعايير الجودة التي حددها الفريق والعميل.
المستوى 2: فحص تحليل الجودة الدقيق
تضمن هذه العملية التحقق من صحة 15 إلى 20٪ من العينات بأثر رجعي أيضًا ، وضمان الجودة. يتم تنفيذ هذه الخطوة من قبل فريق CQA المؤهلين وذوي الخبرة مع خبرة لا تقل عن 10 سنوات في إدارة الجودة وحاملي الحزام الأسود.
يضمن فريق CQA ،- الاتساق في الإشراف على النص من قبل المستخدمين
- التحقق من استخدام العبارات الصحيحة وفئات الإشراف لكل مستند
- التحقق من البيانات الوصفية
كما نقدم ملاحظات يومية على أساس تحليل باريتو للتأكد من أن أداءهم يتناسب مع متطلبات العميل.
وضعنا طبقة أخرى من تحليل الأداء للتركيز على المعلقين الأقل أداءً باستخدام إدارة الربع السفلي. قبل التسليم النهائي ، نتأكد أيضًا من إكمال فحوصات النظافة.
عتبة المعلمة
اعتمادًا على إرشادات المشروع ومتطلبات العميل ، لدينا عتبة معلمة من 90 إلى 95 ٪. فريقنا مجهز وذو خبرة للقيام بأي من الطرق التالية لضمان أعلى معايير إدارة الجودة.
- درجة F1 أو قياس F - للحكم على أداء اثنين من المصنفات - 2 * ((الدقة * إعادة التذكر) / (الدقة + الاستدعاء))
- يتم حساب طريقة DPO أو طريقة العيوب لكل فرصة كنسبة من العيوب مقسومة على الفرص.
نموذج قائمة مراجعة المراجعة
تعد قائمة مراجعة نموذج المراجعة الخاصة بشركة Shaip إجراء تخصيصًا كاملاً يمكن تصميمه لتلبية متطلبات المشروع والعميل. يمكن تعديلها بناءً على التعليقات الواردة من العميل وإنهائها بعد مناقشة شاملة.
- الاختيار لغة
- عنوان URL والتحقق من المجال
- التحقق من التنوع
- حجم الصوت لكل فئة اللغة والاعتدال
- الكلمات الرئيسية المستهدفة
- نوع الوثيقة وأهميتها
- فحص العبارة السامة
- فحص البيانات الوصفية
- فحص التناسق
- فحص فئة الشرح
- أي شيكات أخرى إلزامية حسب تفضيل العميل
يضمن فريق CQA ،نتخذ إجراءات صارمة للحفاظ على معايير جودة البيانات لأننا ندرك أن جميع النماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي تعتمد على البيانات. وبعد بيانات تدريب عالية الجودة هو شرط أساسي لجميع نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. نحن نتفهم أهمية بيانات التدريب عالية الجودة وأهميتها على أداء ونجاح نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.