Shaip Kalite Yönetimi

Shaip, Yapay Zeka Modelleriniz İçin Yüksek Kaliteli Yapay Zeka Eğitim Verileri Sağlıyor

Herhangi bir AI modelinin başarısı, sisteme beslenen verilerin kalitesine bağlıdır. ML sistemleri büyük miktarda veri üzerinde çalışır, ancak herhangi bir veri ile performans göstermeleri beklenemez. Olması gerekiyor yüksek kaliteli yapay zeka eğitim verileri. AI modelinin çıktısının otantik ve doğru olması gerekiyorsa, söylemeye gerek yok, sistemi eğitmek için veri yüksek standartlarda olmalıdır.

Yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin eğitildiği veriler, işletmenin anlamlı ve alakalı içgörüler elde etmesi için birinci sınıf kalitede olmalıdır. Yine de, büyük hacimli heterojen veri tedarik etmek şirketler için bir zorluk teşkil ediyor.

Şirketler, bu zorluğa karşı koymak için süreçlerinde katı veri kalitesi yönetimi önlemleri uygulayan Shaip gibi sağlayıcılara güvenmelidir. Ek olarak, Shaip'te, gelişen zorlukları karşılamak için sistemlerimizin sürekli dönüşümünü de üstleniyoruz.

Veri kalitesinin yapay zeka çözümünüzü etkilemesinin 5 yolu

Shaip'in Veri Kalitesi Yönetimine Giriş

Shaip'te, güvenilir eğitim verilerinin önemini ve bunun makine öğrenimi modelleri geliştirmedeki rolünü ve yapay zeka tabanlı çözümlerin sonuçlarını anlıyoruz. Çalışanlarımızı beceriler için taramaya ek olarak, aynı şekilde bilgi tabanlarını ve kişisel gelişimlerini geliştirmeye de odaklanıyoruz.

Eğitim verilerimizin kalite kriterlerini karşılaması için sürecin tüm seviyelerinde uygulanan katı yönergeleri ve standart işletim prosedürlerini takip ediyoruz.

  1. Kalite Yönetimi

    Kalite yönetimi iş akışımız, makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri sunmada etkili olmuştur. Döngü içinde geri bildirim ile kalite yönetim modelimiz, müşterilerimiz için birkaç projenin başarılı bir şekilde teslim edilmesinde etkili olan bilimsel olarak test edilmiş bir yöntemdir. Kalite denetim süreç akışımız aşağıdaki şekilde ilerlemektedir.

    • Sözleşmenin gözden geçirilmesi
    • Bir denetim kontrol listesi oluşturun
    • Belge kaynağı
    • Kaynak Kullanımı 2 Katmanlı Denetim
    • Ek Açıklama Metni Denetleme
    • Ek Açıklama 2 Katmanlı Denetim
    • İşin Teslimi
    • Müşteri Görüşleri
  2. Crowdsource Çalışan Seçimi ve İlk Katılım

    Titiz işçi seçimimiz ve işe alıştırma sürecimiz bizi rekabetin geri kalanından ayırıyor. Kalite kontrol listesine dayalı olarak yalnızca en yetenekli yorumcuları işe almak için kesin bir seçim süreci yürütüyoruz. Düşünüyoruz ki:

    • Becerilerinin ve deneyimlerinin gereksinimlerimizi karşıladığından emin olmak için Metin moderatörü olarak önceki deneyim.
    • Verimliliklerini, kalitelerini ve çıktılarını sağlamak için önceki projelerdeki performans, proje ihtiyaçları ile aynı seviyedeydi.
    • Belirli bir sektör için belirli bir çalışanı seçmek için kapsamlı alan bilgisi şarttır.

    Seçim sürecimiz burada bitmiyor. Niteliklerini ve performanslarını doğrulamak için çalışanları örnek bir açıklama testine tabi tutuyoruz. Denemedeki performansa, anlaşmazlık analizine ve Soru-Cevap'a göre seçilecektir.

    Çalışanlar seçildikten sonra, proje ihtiyacına bağlı olarak Proje SOW'u, yönergeler, Örnekleme yöntemleri, öğreticiler ve daha fazlasını kullanarak kapsamlı bir eğitim oturumundan geçecekler.

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

  1. Veri Toplama Kontrol Listesi

    Yalnızca yüksek kaliteli eğitim verileri sonraki takıma geçer.

    Seviye 1: Kalite Güvence Kontrolü

    Shaip'in QA ekibi, veri toplama için Seviye 1 kalite kontrolünü yapar. Tüm belgeleri kontrol ederler ve gerekli parametrelere göre hızla doğrulanırlar.

    Seviye 2: Kritik Kalite Analiz Kontrolü

    Yetkili, deneyimli ve nitelikli kaynaklardan oluşan CQA ekibi, geriye dönük örneklerin kalan %20'sini değerlendirecektir.

    Veri kaynağı kalite kontrol listesi öğelerinden bazıları şunları içerir:

    • URL kaynağı gerçek mi ve veri web-kazımaya izin veriyor mu?
    • Önyargıdan kaçınılabilmesi için kısa listeye alınan URL'lerde çeşitlilik var mı?
    • İçerik alaka düzeyi açısından doğrulandı mı?
    • İçerik moderasyon kategorileri içeriyor mu?
    • Öncelikli alanlar kapsanıyor mu?
    • Belge türü, belge türü dağılımını göz önünde bulundurarak kaynaklı mı?
    • Her moderasyon sınıfı minimum hacim levhasını içeriyor mu?
    • Döngü içi geri bildirim süreci izleniyor mu?
  2. Veri Açıklama Kontrol Listesi

    Veri Toplamaya benzer şekilde, veri açıklaması için iki katman kalite kontrol listemiz de var.

    Seviye 1: Kalite Güvence Kontrolü

    Bu süreç, belgelerin %100'ünün ekip ve müşteri tarafından belirlenen kalite parametrelerine göre doğru bir şekilde doğrulanmasını sağlar.

    Seviye 2: Kritik Kalite Analiz Kontrolü

    Bu süreç, geriye dönük numunelerin %15 ila %20'sinin de valide edilmesini ve kalitenin güvence altına alınmasını sağlar. Bu adım, kalite yönetimi ve Kara Kuşak sahipleri konusunda en az 10 yıllık deneyime sahip nitelikli ve deneyimli CQA ekibi tarafından üstlenilir.

    Kritik kalite güvencesi CQA ekibi şunları sağlar:

    • Kullanıcılar tarafından metin denetiminde tutarlılık
    • Her belge için doğru ifadelerin ve denetleme sınıflarının kullanılıp kullanılmadığını kontrol etme
    • Meta verileri kontrol etme

    Ayrıca günlük olarak geri bildirim sağlıyoruz Pareto Analizi performanslarının müşterinin gereksinimleriyle aynı düzeyde olmasını sağlamak.

    Alt Çeyrek Yönetimini kullanarak en düşük performans gösteren açıklayıcılara odaklanmak için başka bir performans analizi katmanı ekledik. Nihai teslimattan önce numune hijyen kontrollerinin de tamamlanmasını sağlıyoruz.

  3. Parametre Eşiği

    Proje yönergelerine ve müşteri gereksinimlerine bağlı olarak, %90 ila 95 arasında bir parametre eşiğine sahibiz. Ekibimiz, daha yüksek kalite yönetim standartlarını sağlamak için aşağıdaki yöntemlerden herhangi birini üstlenecek donanıma ve deneyime sahiptir.

    • F1 Puanı veya F Ölçüsü – iki sınıflandırıcının performansını değerlendirmek için – 2* ((Hassas * Geri Çağırma)/ (Hassas + Geri Çağırma))
    • DPO veya Fırsat Başına Kusur yöntemi, kusurların fırsatlara bölünmesiyle hesaplanır.
  4. Örnek Denetim Kontrol Listesi

    Shaip'in örnek denetim kontrol listesi, projenin ve müşterinin taleplerini karşılamak üzere uyarlanabilen eksiksiz bir özelleştirme prosedürüdür. Müşteriden alınan geri bildirime göre değiştirilebilir ve kapsamlı bir tartışmadan sonra sonlandırılabilir.

    • Dil kontrolü
    • URL ve Etki Alanı Kontrolü
    • Çeşitlilik Kontrolü
    • Dil ve moderasyon sınıfı başına hacim
    • Hedeflenen anahtar kelimeler
    • Belge türü ve alaka düzeyi
    • Zehirli ifade kontrolü
    • Meta veri kontrolü
    • Tutarlılık denetimi
    • Ek açıklama sınıfı kontrolü
    • Müşterinin tercihine göre diğer zorunlu kontroller

Tüm yapay zeka tabanlı modellerin veri odaklı olduğunu anladığımızdan, veri kalitesi standartlarını korumak için katı önlemler alıyoruz. ve sahip olmak yüksek kaliteli eğitim verileri tüm yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri için bir zorunluluktur. Kaliteli eğitim verilerinin önemini ve yapay zeka modellerinizin performansı ve başarısı üzerindeki önemini anlıyoruz.

sosyal paylaşım

Hoşunuza gidebilir