Quản lý chất lượng Shaip

Shaip đảm bảo dữ liệu đào tạo AI chất lượng cao cho các mô hình AI của bạn

Sự thành công của bất kỳ mô hình AI nào đều phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu được đưa vào hệ thống. Hệ thống ML chạy trên số lượng lớn dữ liệu, nhưng chúng không thể hoạt động với bất kỳ dữ liệu nào. Nó cần phải dữ liệu đào tạo AI chất lượng cao. Nếu đầu ra từ mô hình AI cần phải xác thực và chính xác, thì không cần phải nói, dữ liệu để đào tạo hệ thống phải đạt tiêu chuẩn cao.

Dữ liệu mà các mô hình AI và ML được đào tạo phải có chất lượng hàng đầu để doanh nghiệp rút ra những hiểu biết sâu sắc và có ý nghĩa từ đó. Tuy nhiên, việc mua sắm khối lượng lớn dữ liệu không đồng nhất đang đặt ra một thách thức cho các công ty.

Các công ty nên dựa vào các nhà cung cấp như Shaip, những người thực hiện các biện pháp quản lý chất lượng dữ liệu nghiêm ngặt trong quy trình của họ để chống lại thách thức này. Ngoài ra, tại Shaip, chúng tôi cũng tiến hành chuyển đổi liên tục hệ thống của mình để đáp ứng những thách thức đang phát triển.

5 cách chất lượng dữ liệu có thể ảnh hưởng đến giải pháp Ai của bạn

Giới thiệu về Quản lý chất lượng dữ liệu của Shaip

Tại Shaip, chúng tôi hiểu tầm quan trọng của dữ liệu đào tạo đáng tin cậy và phần của nó trong việc phát triển các mô hình ML và kết quả của các giải pháp dựa trên AI. Ngoài việc sàng lọc kỹ năng cho công nhân, chúng tôi cũng chú trọng không kém vào việc phát triển nền tảng kiến ​​thức và phát triển cá nhân của họ.

Chúng tôi tuân theo các nguyên tắc nghiêm ngặt và quy trình vận hành tiêu chuẩn được thực hiện ở tất cả các cấp của quy trình để dữ liệu đào tạo của chúng tôi đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng.

  1. Quản lý chất lượng

    Quy trình quản lý chất lượng của chúng tôi là công cụ để cung cấp các mô hình học máy và AI. Với phản hồi trong vòng lặp, mô hình quản lý chất lượng của chúng tôi là một phương pháp đã được kiểm nghiệm một cách khoa học, là công cụ để thực hiện thành công một số dự án cho khách hàng của chúng tôi. Quy trình đánh giá chất lượng của chúng tôi tiến hành theo cách sau.

    • Xem xét hợp đồng
    • Tạo danh sách kiểm tra đánh giá
    • Tìm nguồn cung ứng tài liệu
    • Tìm nguồn cung ứng Kiểm tra 2 lớp
    • Kiểm duyệt văn bản chú thích
    • Kiểm tra 2 lớp chú thích
    • Giao việc
    • Phản hồi của Khách hàng
  2. Tuyển chọn và giới thiệu công nhân Crowdsource

    Quá trình tuyển chọn và giới thiệu công nhân nghiêm ngặt của chúng tôi khiến chúng tôi trở nên khác biệt so với phần còn lại của cuộc thi. Chúng tôi thực hiện một quy trình lựa chọn chính xác để chỉ mang đến những chú giải có tay nghề cao nhất dựa trên danh sách kiểm tra chất lượng. Chúng tôi xem xét:

    • Kinh nghiệm trước đây với tư cách là người kiểm duyệt Văn bản để đảm bảo kỹ năng và kinh nghiệm của họ phù hợp với yêu cầu của chúng tôi.
    • Thực hiện trong các dự án trước để đảm bảo năng suất, chất lượng và sản lượng của chúng ngang bằng với nhu cầu của dự án.
    • Kiến thức sâu rộng về miền là điều kiện tiên quyết để chọn một nhân viên cụ thể cho một ngành dọc cụ thể.

    Quá trình lựa chọn của chúng tôi không kết thúc ở đây. Chúng tôi yêu cầu người lao động phải kiểm tra chú thích mẫu để xác minh trình độ và hiệu suất của họ. Dựa trên kết quả hoạt động trong thử nghiệm, phân tích bất đồng và Q & A, chúng sẽ được chọn.

    Sau khi công nhân được chọn, họ sẽ trải qua một khóa đào tạo kỹ lưỡng về cách sử dụng SOW của Dự án, các hướng dẫn, phương pháp Lấy mẫu, hướng dẫn, v.v. tùy thuộc vào nhu cầu của dự án.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

  1. Danh sách kiểm tra thu thập dữ liệu

    Kiểm tra chất lượng hai lớp được thực hiện để đảm bảo chỉ dữ liệu đào tạo chất lượng cao được chuyển cho nhóm tiếp theo.

    Cấp độ 1: Kiểm tra đảm bảo chất lượng

    Nhóm QA của Shaip thực hiện kiểm tra chất lượng Cấp độ 1 để thu thập dữ liệu. Họ kiểm tra tất cả các tài liệu và chúng nhanh chóng được xác nhận dựa trên các thông số cần thiết.

    Cấp độ 2: Kiểm tra phân tích chất lượng quan trọng

    Nhóm CQA bao gồm các nguồn lực được chứng nhận, có kinh nghiệm và đủ điều kiện sẽ đánh giá 20% mẫu hồi cứu còn lại.

    Một số mục trong danh sách kiểm tra chất lượng của nguồn cung ứng dữ liệu bao gồm,

    • Nguồn URL có xác thực không và nó có cho phép tìm kiếm dữ liệu trên web không?
    • Có sự đa dạng trong các URL trong danh sách rút gọn để có thể tránh được sự sai lệch không?
    • Nội dung có được xác nhận về mức độ liên quan không?
    • Nội dung có bao gồm các danh mục kiểm duyệt không?
    • Các miền ưu tiên có được bảo hiểm không?
    • Loại tài liệu có nguồn gốc để lưu ý phân phối loại tài liệu?
    • Mỗi lớp kiểm duyệt có chứa khối lượng tối thiểu không?
    • Quy trình phản hồi trong vòng lặp có được tuân theo không?
  2. Danh sách kiểm tra chú thích dữ liệu

    Tương tự như Bộ sưu tập dữ liệu, chúng tôi cũng có hai lớp danh sách kiểm tra chất lượng cho chú thích dữ liệu.

    Cấp độ 1: Kiểm tra đảm bảo chất lượng

    Quy trình này đảm bảo rằng 100% tài liệu được xác thực chính xác theo các thông số chất lượng do nhóm và khách hàng đặt ra.

    Cấp độ 2: Kiểm tra phân tích chất lượng quan trọng

    Quá trình này đảm bảo rằng 15 đến 20% các mẫu hồi cứu cũng được xác nhận và đảm bảo chất lượng. Bước này được thực hiện bởi đội ngũ CQA có trình độ và kinh nghiệm với tối thiểu 10 năm kinh nghiệm trong quản lý chất lượng và có đai đen.

    Đảm bảo chất lượng quan trọng Nhóm CQA đảm bảo,

    • Người dùng nhất quán trong việc kiểm duyệt văn bản
    • Kiểm tra xem các cụm từ chính xác và các lớp kiểm duyệt có được sử dụng cho mỗi tài liệu hay không
    • Kiểm tra siêu dữ liệu

    Chúng tôi cũng cung cấp phản hồi hàng ngày dựa trên Phân tích Pareto để đảm bảo hiệu suất của họ ngang bằng với yêu cầu của khách hàng.

    Chúng tôi đưa vào một lớp phân tích hiệu suất khác để tập trung vào các chú thích hoạt động kém nhất bằng cách sử dụng Quản lý phần tư dưới cùng. Trước khi giao hàng cuối cùng, chúng tôi cũng đảm bảo hoàn tất việc kiểm tra vệ sinh mẫu.

  3. Ngưỡng tham số

    Tùy thuộc vào nguyên tắc dự án và yêu cầu của khách hàng, chúng tôi có ngưỡng tham số 90 đến 95%. Đội ngũ của chúng tôi được trang bị và kinh nghiệm để thực hiện bất kỳ phương pháp nào sau đây nhằm đảm bảo các tiêu chuẩn quản lý chất lượng cao hơn.

    • Điểm F1 hoặc F Đo - để đánh giá hiệu suất của hai bộ phân loại - 2 * ((Độ chính xác * Nhớ lại) / (Độ chính xác + Nhớ lại))
    • Phương pháp DPO hoặc Defects per Opportunity được tính bằng tỷ lệ giữa các khiếm khuyết chia cho các cơ hội.
  4. Danh sách kiểm tra đánh giá mẫu

    Danh sách kiểm tra đánh giá mẫu của Shaip là một quy trình tùy chỉnh hoàn chỉnh có thể được điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu của dự án và khách hàng. Nó có thể được sửa đổi dựa trên phản hồi nhận được từ khách hàng và được hoàn thiện sau khi thảo luận kỹ lưỡng.

    • Kiểm tra ngôn ngữ
    • Kiểm tra URL và tên miền
    • Kiểm tra đa dạng
    • Khối lượng trên mỗi ngôn ngữ và lớp kiểm duyệt
    • Các từ khóa được nhắm mục tiêu
    • Loại tài liệu và mức độ liên quan
    • Kiểm tra cụm từ độc hại
    • Kiểm tra siêu dữ liệu
    • Kiểm tra nhất quán
    • Kiểm tra lớp chú thích
    • Bất kỳ séc bắt buộc nào khác theo sở thích của khách hàng

Chúng tôi thực hiện các biện pháp nghiêm ngặt để duy trì các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu vì chúng tôi hiểu rằng tất cả các mô hình dựa trên AI đều theo hướng dữ liệu. Và, có dữ liệu đào tạo chất lượng cao là điều kiện cần cho tất cả các mô hình AI và máy học. Chúng tôi hiểu tầm quan trọng của dữ liệu đào tạo chất lượng và tầm quan trọng của nó đối với hiệu suất và sự thành công của các mô hình AI của bạn.

Xã hội Chia sẻ

Bạn cũng có thể thích