Başarılı bir donut işi başlatmayı düşünüyorsanız, piyasadaki en iyi donutları hazırlamanız gerekir. Teknik becerileriniz ve deneyiminiz donut işinizde çok önemli bir rol oynasa da, hassaslığınızın hedef kitleleriniz arasında gerçekten tıklaması ve tekrar eden işler getirmesi için, donutlarınızı mümkün olan en iyi malzemelerle hazırlamanız gerekir.
Bireysel malzemelerinizin kalitesi, onları nereden temin ettiğiniz, nasıl harmanlanıp birbirlerini tamamladıkları ve her zaman çöreklerin tadını, şeklini ve tutarlılığını belirler. Aynısı, makine öğrenimi modellerinizin geliştirilmesi için de geçerlidir.
Analoji tuhaf görünse de, makine öğrenimi modelinize ekleyebileceğiniz en iyi bileşenin kaliteli veri olduğunu anlayın. İronik olarak, bu aynı zamanda AI (Yapay Zeka) geliştirmenin en zor kısmıdır. İşletmeler, yapay zeka eğitim prosedürleri için kaliteli verileri kaynaklamak ve derlemek için mücadele ediyor, bu da ya geliştirme süresini geciktiriyor ya da beklenenden daha az verimli bir çözüm sunuyor.
Bütçeler ve operasyonel kısıtlamalarla sınırlı olarak, farklı kitle kaynak teknikleri gibi sıra dışı veri toplama yöntemlerine başvurmak zorunda kalıyorlar. Çalışıyor mu? Dır-dir yüksek kaliteli verileri kitle kaynak kullanımı gerçekten bir şey mi? İlk etapta veri kalitesini nasıl ölçersiniz?
Hadi bulalım.
Veri Kalitesi Nedir ve Nasıl Ölçersiniz?
Veri kalitesi, yalnızca veri kümelerinizin ne kadar temiz ve yapılandırılmış olduğu anlamına gelmez. Bunlar estetik ölçülerdir. Gerçekten önemli olan, verilerinizin çözümünüzle ne kadar alakalı olduğudur. için bir AI modeli geliştiriyorsanız, sağlık çözümü ve veri kümelerinizin çoğu yalnızca giyilebilir cihazlardan alınan hayati istatistiklerdir, sahip olduğunuz şey kötü verilerdir.
Bununla, herhangi bir somut sonuç yoktur. Bu nedenle, veri kalitesi, iş hedeflerinize uygun, eksiksiz, açıklamalı ve makineye hazır verilere indirgenir. Veri hijyeni, tüm bu faktörlerin bir alt kümesidir.
Artık düşük kaliteli verilerin ne olduğunu bildiğimize göre, aşağı listelenmiş veri kalitesini etkileyen 5 faktör listesi.
Veri Kalitesi Nasıl Ölçülür?
Bir elektronik tabloda kullanabileceğiniz ve veri kalitesini güncelleyebileceğiniz bir formül yoktur. Ancak, verilerinizin verimliliğini ve alaka düzeyini takip etmenize yardımcı olacak faydalı ölçümler vardır.
Verilerin Hatalara Oranı
Bu, bir veri kümesinin hacmine göre sahip olduğu hataların sayısını izler.
Boş Değerler
Bu metrik, veri kümelerindeki eksik, eksik veya boş değerlerin sayısını gösterir.
Veri Dönüştürme Hata Oranları
Bu, bir veri kümesi dönüştürüldüğünde veya farklı bir biçime dönüştürüldüğünde ortaya çıkan hataların hacmini izler.
Karanlık Veri Hacmi
Karanlık veriler, kullanılamaz, fazlalık veya belirsiz verilerdir.
Değere Kadar Veri Süresi
Bu, personelinizin veri kümelerinden gerekli bilgileri çıkarmak için harcadığı süreyi ölçer.
Kitle Kaynak Kullanımı Sırasında Veri Kalitesi Nasıl Sağlanır?
Ekibinizin katı zaman çizelgeleri içinde veri toplamaya zorlanacağı zamanlar olacaktır. Bu gibi durumlarda, kitle kaynak teknikleri yardım et önemli ölçüde. Ancak bu, yüksek kaliteli verileri kitle kaynaklı olarak kullanmanın her zaman makul bir sonuç olabileceği anlamına mı geliyor?
Bu önlemleri almaya istekliyseniz, kitle kaynaklı veri kaliteniz, bunları hızlı AI eğitimi amacıyla kullanabilmeniz için belirli bir dereceye kadar artacaktır.
Net ve Açık Yönergeler
Kitle kaynak kullanımı, ilgili bilgilerle gereksinimlerinize katkıda bulunmak için internet üzerinden kitle kaynaklı çalışanlara yaklaşacağınız anlamına gelir.
Gereksinimleriniz belirsiz olduğu için gerçek kişilerin doğru ve ilgili ayrıntıları sağlayamadığı durumlar vardır. Bundan kaçınmak için, sürecin neyle ilgili olduğu, katkılarının nasıl yardımcı olacağı, nasıl katkıda bulunabilecekleri ve daha fazlası hakkında bir dizi açık yönerge yayınlayın. Öğrenme eğrisini en aza indirmek için, ayrıntıların nasıl gönderileceğine ilişkin ekran görüntüleri tanıtın veya prosedürle ilgili kısa videolar oluşturun.
Veri Çeşitliliği ve Önyargıların Kaldırılması
Temel düzeylerde ele alındığında, önyargının veri havuzunuza girmesi önlenebilir. Önyargı, yalnızca büyük miktarda veri ırk, cinsiyet, demografi ve daha fazlası gibi belirli bir faktöre meyilli olduğunda ortaya çıkar. Bundan kaçınmak için, kalabalığınızı mümkün olduğunca çeşitli hale getirin.
Kitle kaynaklı kampanyanızı yayınlayın farklı pazar segmentleri, izleyici kişilikleri, etnik kökenler, yaş grupları, ekonomik geçmişler ve daha fazlası. Bu, tarafsız sonuçlar için kullanabileceğiniz zengin bir veri havuzu derlemenize yardımcı olacaktır.
Çoklu KG İşlemleri
İdeal olarak, kalite güvence prosedürünüz iki ana süreci içermelidir:
- Makine öğrenimi modelleri tarafından yönetilen bir süreç
- Ve profesyonel kalite güvence ortaklarından oluşan bir ekip tarafından yönetilen bir süreç
Makine Öğrenimi Kalite Güvencesi
Bu, makine öğrenimi modellerinin tüm gerekli alanların doldurulup doldurulmadığını, gerekli belgelerin veya ayrıntıların yüklenip yüklenmediğini, girişlerin yayınlanan alanlarla, veri kümelerinin çeşitliliğiyle ve daha fazlasıyla ilgili olup olmadığını değerlendirdiği ön doğrulama süreciniz olabilir. Ses, görüntü veya video gibi karmaşık veri türleri için süre, ses kalitesi, biçim ve daha fazlası gibi gerekli faktörleri doğrulamak için makine öğrenimi modelleri de eğitilebilir..
manuel KG
Bu, profesyonellerden oluşan ekibinizin gerekli kalite ölçütleri ve standartlarının karşılanıp karşılanmadığını kontrol etmek için rastgele veri kümelerinin hızlı denetimlerini gerçekleştirdiği ideal bir ikinci katman kalite kontrol süreci olacaktır.
Sonuçlarda bir model varsa, model daha iyi sonuçlar için optimize edilebilir. Manuel KG'nin ideal bir ön süreç olmamasının nedeni, sonunda elde edeceğiniz veri kümelerinin hacmidir.
Peki planın ne?
Bu nedenle, optimize etmek için en pratik en iyi uygulamalar bunlardı. kitlesel kaynak veri kalitesi. Süreç sıkıcı ama bunun gibi önlemler onu daha az hantal hale getiriyor. Bunları uygulayın ve vizyonunuza uygun olup olmadıklarını görmek için sonuçlarınızı takip edin.