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.
بسبب محدودية الميزانيات والقيود التشغيلية، يضطرون إلى اللجوء إلى أساليب غير تقليدية لجمع البيانات، مثل تقنيات التعهيد الجماعي المختلفة. فهل تُجدي هذه الأساليب نفعًا؟ وهل يُعدّ التعهيد الجماعي مصدرًا حقيقيًا لبيانات عالية الجودة ؟ وكيف تُقاس جودة البيانات في المقام الأول؟
هيا نكتشف.
ما هي جودة البيانات وكيف تقيسها؟
لا تقتصر جودة البيانات على مدى نظافة وهيكلة مجموعات البيانات، فهذه معايير شكلية. المهم حقًا هو مدى ملاءمة البيانات للحل الذي تسعى إليه. فإذا كنت تُطوّر نموذج ذكاء اصطناعي لحلٍّ في مجال الرعاية الصحية، وكانت غالبية مجموعات البيانات لديك مجرد إحصاءات حيوية من أجهزة قابلة للارتداء، فإن ما لديك هو بيانات رديئة.
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.
والآن بعد أن عرفنا ما هي البيانات ذات الجودة الرديئة، قمنا أيضًا بإدراج قائمة تضم 5 عوامل تؤثر على جودة البيانات.
كيف تقيس جودة البيانات؟
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
قد يضطر فريقك أحيانًا إلى جمع البيانات ضمن أطر زمنية ضيقة. في مثل هذه الحالات، تُسهم تقنيات التعهيد الجماعي بشكل كبير. ولكن، هل يعني هذا أن الحصول على بيانات عالية الجودة من التعهيد الجماعي يُمكن أن يكون دائمًا نتيجة مُمكنة؟
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
انشر حملتك لجمع البيانات من الجمهور عبر مختلف شرائح السوق، وأنواع الجمهور، والأعراق، والفئات العمرية، والخلفيات الاقتصادية، وغير ذلك . سيساعدك هذا على تجميع قاعدة بيانات غنية يمكنك استخدامها للحصول على نتائج موضوعية.
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 عملية التحقق الأولية، حيث تقيّم نماذج التعلم الآلي ما إذا كانت جميع الحقول المطلوبة مُعبأة، وما إذا كانت المستندات أو التفاصيل اللازمة قد رُفعت، وما إذا كانت البيانات المدخلة ذات صلة بالحقول المنشورة، وتنوع مجموعات البيانات، وغير ذلك. بالنسبة لأنواع البيانات المعقدة مثل الصوت أو الصور أو مقاطع الفيديو، يمكن أيضًا تدريب نماذج التعلم الآلي للتحقق من عوامل ضرورية مثل المدة وجودة الصوت والتنسيق، وغير ذلك.
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؟
إذن، هذه هي أفضل الممارسات العملية لتحسين جودة البيانات المُجمّعة من مصادر متعددة . قد تبدو العملية شاقة، لكن إجراءات كهذه تُسهّلها. طبّقها وتابع نتائجك للتأكد من توافقها مع رؤيتك.
