إذا كنت تنوي إطلاق مشروع دونات ناجح ، فأنت بحاجة إلى إعداد أفضل دونات في السوق. على الرغم من أن مهاراتك وخبراتك الفنية تلعب دورًا مهمًا في أعمال الدوناتس الخاصة بك ، فمن أجل أن تنقر بصدق بين الجماهير المستهدفة وجلب الأعمال المتكررة ، تحتاج إلى تحضير الكعك بأفضل المكونات الممكنة.
جودة المكونات الفردية الخاصة بك ، والمكان الذي مصدرها منه ، وكيف تمتزج وتكمل بعضها البعض ، وتحدد بشكل ثابت طعم الدونات وشكلها واتساقها. وينطبق الشيء نفسه على تطوير نماذج التعلم الآلي الخاصة بك أيضًا.
على الرغم من أن التشبيه قد يبدو غريبًا ، عليك أن تدرك أن أفضل مكون يمكنك إدخاله في نموذج التعلم الآلي الخاص بك هو بيانات الجودة. ومن المفارقات أن هذا هو أيضًا أصعب جزء في تطوير الذكاء الاصطناعي. تكافح الشركات للحصول على بيانات عالية الجودة وتجميعها لإجراءات التدريب على الذكاء الاصطناعي ، وينتهي الأمر إما بتأخير وقت التطوير أو إطلاق حل بكفاءة أقل مما كان متوقعًا.
مقيدين بالميزانيات والقيود التشغيلية ، يضطرون إلى اللجوء إلى طرق غير تقليدية لجمع البيانات مثل تقنيات التعهيد الجماعي المختلفة. لذا ، هل تعمل؟ يكون التعهيد الجماعي للبيانات عالية الجودة حقا شيء؟ كيف تقيس جودة البيانات في المقام الأول؟
هيا نكتشف.
ما هي جودة البيانات وكيف تقيسها؟
لا تُترجم جودة البيانات فقط إلى مدى نظافة مجموعات البيانات الخاصة بك وتنظيمها. هذه مقاييس جمالية. ما يهم حقًا هو مدى صلة بياناتك بالحل الذي تقدمه. إذا كنت تقوم بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي لملف حل الرعاية الصحية ومعظم مجموعات البيانات الخاصة بك هي مجرد إحصائيات حيوية من الأجهزة القابلة للارتداء ، ما لديك هو بيانات سيئة.
مع هذا ، لا توجد نتيجة ملموسة على الإطلاق. لذلك ، تتلخص جودة البيانات في البيانات السياقية لتطلعات عملك ، كاملة ، مشروحة ، وجاهزة للآلات. نظافة البيانات هي مجموعة فرعية من كل هذه العوامل.
الآن بعد أن عرفنا ما هي البيانات ذات الجودة الرديئة ، لدينا أيضًا المدرجة أسفل قائمة من 5 عوامل تؤثر على جودة البيانات.
كيف تقيس جودة البيانات؟
لا توجد صيغة يمكنك استخدامها في جدول بيانات وتحديث جودة البيانات. ومع ذلك ، هناك مقاييس مفيدة لمساعدتك في تتبع كفاءة بياناتك وأهميتها.
نسبة البيانات إلى الأخطاء
هذا يتتبع عدد الأخطاء التي تحتوي عليها مجموعة البيانات فيما يتعلق بحجمها.
قيم فارغة
يشير هذا المقياس إلى عدد القيم غير المكتملة أو المفقودة أو الفارغة في مجموعات البيانات.
نسب أخطاء تحويل البيانات
هذا يتتبع حجم الأخطاء التي تظهر عند تحويل مجموعة البيانات أو تحويلها إلى تنسيق مختلف.
حجم البيانات المظلمة
البيانات المظلمة هي أي بيانات غير قابلة للاستخدام أو زائدة عن الحاجة أو غامضة.
وقت البيانات للقيمة
يقيس هذا مقدار الوقت الذي يقضيه موظفوك في استخراج المعلومات المطلوبة من مجموعات البيانات.
فكيف يمكن ضمان جودة البيانات أثناء التعهيد الجماعي
ستكون هناك أوقات سيتم فيها دفع فريقك لجمع البيانات ضمن جداول زمنية صارمة. في حالات كهذه، تقنيات التعهيد الجماعي افعل المساعدة بشكل كبير. ومع ذلك ، هل يعني هذا أن التعهيد الجماعي للبيانات عالية الجودة يمكن أن يكون دائمًا نتيجة معقولة؟
إذا كنت على استعداد لاتخاذ هذه الإجراءات ، فإن جودة بيانات التعهيد الجماعي الخاصة بك سوف تتضخم إلى حد معين بحيث يمكنك استخدامها لأغراض التدريب السريع على الذكاء الاصطناعي.
إرشادات واضحة لا لبس فيها
التعهيد الجماعي يعني أنك ستقترب من عمال التعهيد الجماعي عبر الإنترنت للمساهمة في تلبية متطلباتك بالمعلومات ذات الصلة.
هناك حالات يفشل فيها الأشخاص الحقيقيون في تقديم تفاصيل صحيحة وذات صلة لأن متطلباتك كانت غامضة. لتجنب ذلك ، انشر مجموعة من الإرشادات الواضحة حول ماهية العملية ، وكيف ستساعد مساهماتهم ، وكيف يمكنهم المساهمة ، وأكثر من ذلك. لتقليل منحنى التعلم ، أدخل لقطات شاشة لكيفية إرسال التفاصيل أو الحصول على مقاطع فيديو قصيرة حول الإجراء.
تنوع البيانات وإزالة التحيز
يمكن منع التحيز من الدخول إلى مجموعة البيانات الخاصة بك عند التعامل معه على المستويات التأسيسية. ينشأ التحيز فقط عندما يميل حجم كبير من البيانات نحو عامل معين مثل العرق والجنس والتركيبة السكانية وغير ذلك. لتجنب ذلك ، اجعل جمهورك متنوعًا قدر الإمكان.
نشر حملة التعهيد الجماعي الخاصة بك عبر شرائح السوق المختلفة وشخصيات الجمهور والأعراق والفئات العمرية والخلفيات الاقتصادية والمزيد. سيساعدك هذا في تجميع مجموعة بيانات غنية يمكنك استخدامها لتحقيق نتائج غير متحيزة.
عمليات متعددة لضمان الجودة
من الناحية المثالية ، يجب أن يتضمن إجراء ضمان الجودة الخاص بك عمليتين رئيسيتين:
- عملية تقودها نماذج التعلم الآلي
- وهي عملية يقودها فريق من مساعدي ضمان الجودة المحترفين
تعلم الآلة QA
قد تكون هذه هي عملية التحقق الأولية ، حيث تقوم نماذج التعلم الآلي بتقييم ما إذا كانت جميع الحقول المطلوبة مملوءة ، ويتم تحميل المستندات أو التفاصيل الضرورية ، وما إذا كانت الإدخالات ذات صلة بالحقول المنشورة ، وتنوع مجموعات البيانات ، والمزيد. بالنسبة لأنواع البيانات المعقدة مثل الصوت أو الصور أو مقاطع الفيديو ، يمكن أيضًا تدريب نماذج التعلم الآلي للتحقق من صحة العوامل الضرورية مثل المدة وجودة الصوت والتنسيق والمزيد.
دليل ضمان الجودة
ستكون هذه عملية فحص جودة مثالية من الطبقة الثانية ، حيث يقوم فريق المحترفين لديك بإجراء عمليات تدقيق سريعة لمجموعات البيانات العشوائية للتحقق مما إذا كانت مقاييس ومعايير الجودة المطلوبة مستوفاة.
إذا كان هناك نمط في النتائج ، فيمكن تحسين النموذج لتحقيق نتائج أفضل. السبب في أن ضمان الجودة اليدوي لن يكون عملية تمهيدية مثالية هو حجم مجموعات البيانات التي ستحصل عليها في النهاية.
إذن ماهي خطتك؟
لذلك ، كانت هذه هي أفضل الممارسات العملية لتحسينها الجماعية ل جودة البيانات. هذه العملية مملة ولكن مثل هذه الإجراءات تجعلها أقل تعقيدًا. قم بتنفيذها وتتبع نتائجك لمعرفة ما إذا كانت تتماشى مع رؤيتك.