Nếu bạn có ý định kinh doanh bánh donut thành công, bạn cần chuẩn bị loại bánh donut tốt nhất trên thị trường. Mặc dù kỹ năng kỹ thuật và kinh nghiệm của bạn đóng một vai trò quan trọng trong việc kinh doanh bánh rán của bạn, nhưng để món ăn ngon của bạn thực sự thu hút được khán giả mục tiêu và thu hút công việc kinh doanh định kỳ, bạn cần chuẩn bị bánh rán với những nguyên liệu tốt nhất có thể.
Chất lượng của các nguyên liệu riêng lẻ của bạn, nơi bạn lấy chúng, cách chúng pha trộn và bổ sung cho nhau, và luôn xác định hương vị, hình dạng và tính nhất quán của bánh rán. Điều này cũng đúng đối với sự phát triển của các mô hình học máy của bạn.
Mặc dù sự tương tự có vẻ kỳ lạ, nhưng hãy nhận ra rằng thành phần tốt nhất mà bạn có thể đưa vào mô hình học máy của mình là dữ liệu chất lượng. Trớ trêu thay, đây cũng là phần khó nhất trong quá trình phát triển AI (Trí tuệ nhân tạo). Các doanh nghiệp phải vật lộn để tìm nguồn và biên dịch dữ liệu chất lượng cho các quy trình đào tạo AI của họ, dẫn đến việc trì hoãn thời gian phát triển hoặc tung ra một giải pháp với hiệu quả kém hơn dự kiến.
Do hạn chế về ngân sách và điều kiện hoạt động, họ buộc phải sử dụng các phương pháp thu thập dữ liệu không chính thống như các kỹ thuật huy động cộng đồng khác nhau. Vậy, liệu phương pháp này có hiệu quả? Việc thu thập dữ liệu chất lượng cao thông qua huy động cộng đồng có thực sự khả thi? Và làm thế nào để đo lường chất lượng dữ liệu ngay từ đầu?
Hãy cùng tìm hiểu.
Chất lượng dữ liệu là gì và bạn đo lường nó như thế nào?
Chất lượng dữ liệu không chỉ đơn thuần là độ sạch sẽ và cấu trúc của tập dữ liệu. Đó chỉ là những chỉ số mang tính thẩm mỹ. Điều thực sự quan trọng là dữ liệu của bạn có phù hợp với giải pháp bạn đang sử dụng hay không. Nếu bạn đang phát triển mô hình AI cho một giải pháp chăm sóc sức khỏe và phần lớn tập dữ liệu của bạn chỉ là các chỉ số sinh học từ các thiết bị đeo được, thì đó là dữ liệu kém chất lượng.
Với điều này, không có bất kỳ kết quả hữu hình nào. Vì vậy, chất lượng dữ liệu phụ thuộc vào dữ liệu phù hợp với ngữ cảnh đối với nguyện vọng kinh doanh của bạn, hoàn chỉnh, có chú thích và sẵn sàng cho máy móc. Vệ sinh dữ liệu là một tập hợp con của tất cả các yếu tố này.
Giờ đây, khi đã biết dữ liệu chất lượng kém là gì, chúng ta cũng đã liệt kê ra 5 yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu.
Làm thế nào để đo lường chất lượng dữ liệu?
Tỷ lệ dữ liệu so với lỗi
Điều này theo dõi số lỗi mà một tập dữ liệu có liên quan đến khối lượng của nó.
Giá trị trống
Số liệu này cho biết số lượng giá trị không đầy đủ, bị thiếu hoặc trống trong tập dữ liệu.
Tỷ lệ lỗi chuyển đổi dữ liệu
Điều này theo dõi số lượng lỗi xuất hiện khi tập dữ liệu được chuyển đổi hoặc chuyển đổi thành một định dạng khác.
Khối lượng dữ liệu tối
Dữ liệu tối là bất kỳ dữ liệu nào không sử dụng được, dư thừa hoặc mơ hồ.
Thời gian dữ liệu đến giá trị
Điều này đo lường lượng thời gian mà nhân viên của bạn dành để trích xuất thông tin cần thiết từ tập dữ liệu.
Vì vậy, làm thế nào để đảm bảo chất lượng dữ liệu trong khi nguồn lực cộng đồng
Sẽ có những lúc nhóm của bạn phải thu thập dữ liệu trong thời gian rất gấp. Trong những trường hợp như vậy, các kỹ thuật crowdsourcing sẽ giúp ích đáng kể. Tuy nhiên, điều này có nghĩa là việc thu thập dữ liệu chất lượng cao bằng crowdsourcing luôn là một kết quả khả thi?
Nếu bạn sẵn sàng thực hiện các biện pháp này, chất lượng dữ liệu có nguồn gốc cộng đồng của bạn sẽ khuếch đại đến một mức độ nhất định mà bạn có thể sử dụng chúng cho các mục đích đào tạo AI nhanh chóng.
Nguyên tắc rõ ràng và rõ ràng
Crowdsourcing có nghĩa là bạn sẽ tiếp cận những nhân viên có nguồn gốc từ đám đông qua internet để đóng góp cho các yêu cầu của bạn với thông tin có liên quan.
Có những trường hợp những người chân chính không cung cấp thông tin chi tiết chính xác và có liên quan vì yêu cầu của bạn không rõ ràng. Để tránh điều này, hãy xuất bản một bộ hướng dẫn rõ ràng về quy trình là gì, đóng góp của họ sẽ giúp ích như thế nào, cách họ có thể đóng góp và hơn thế nữa. Để giảm thiểu đường cong học tập, hãy giới thiệu ảnh chụp màn hình về cách gửi chi tiết hoặc có video ngắn về quy trình.
Đa dạng dữ liệu và loại bỏ thiên vị
Hãy triển khai chiến dịch huy động cộng đồng của bạn trên nhiều phân khúc thị trường, chân dung đối tượng, dân tộc, nhóm tuổi, hoàn cảnh kinh tế, v.v. Điều này sẽ giúp bạn thu thập được một nguồn dữ liệu phong phú mà bạn có thể sử dụng để đưa ra kết quả khách quan.
Nhiều quy trình QA
Tốt nhất, quy trình QA của bạn nên bao gồm hai quy trình chính:
- Một quy trình được dẫn dắt bởi các mô hình học máy
- Và một quy trình được dẫn dắt bởi một nhóm cộng sự đảm bảo chất lượng chuyên nghiệp
Máy học QA
Đây có thể là quy trình xác thực sơ bộ của bạn, trong đó các mô hình học máy đánh giá xem tất cả các trường bắt buộc đã được điền đầy đủ chưa, các tài liệu hoặc chi tiết cần thiết đã được tải lên chưa, các mục nhập có liên quan đến các trường đã được công bố không, tính đa dạng của tập dữ liệu, v.v. Đối với các loại dữ liệu phức tạp như âm thanh, hình ảnh hoặc video, các mô hình học máy cũng có thể được huấn luyện để xác thực các yếu tố cần thiết như thời lượng, chất lượng âm thanh, định dạng, v.v.
QA thủ công
Đây sẽ là một quy trình kiểm tra chất lượng lớp thứ hai lý tưởng, trong đó nhóm chuyên gia của bạn tiến hành kiểm tra nhanh các tập dữ liệu ngẫu nhiên để kiểm tra xem các chỉ số và tiêu chuẩn chất lượng được yêu cầu có được đáp ứng hay không.
Nếu có một mô hình trong kết quả, mô hình có thể được tối ưu hóa để có kết quả tốt hơn. Lý do tại sao QA thủ công không phải là một quy trình sơ bộ lý tưởng là vì khối lượng tập dữ liệu cuối cùng bạn sẽ nhận được.
Vậy kế hoạch của bạn là gì?
Tóm lại, đây là những phương pháp thực tiễn tốt nhất để tối ưu hóa chất lượng dữ liệu thu thập từ cộng đồng . Quá trình này khá tốn thời gian nhưng những biện pháp như vậy sẽ giúp giảm bớt sự phức tạp. Hãy áp dụng chúng và theo dõi kết quả để xem liệu chúng có phù hợp với tầm nhìn của bạn hay không.
