Dữ liệu nguồn cộng đồng

Nguồn lực cộng đồng 101: Cách duy trì hiệu quả chất lượng dữ liệu của dữ liệu do nguồn lực cộng đồng của bạn

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.

Bị giới hạn bởi ngân sách và các ràng buộc hoạt động, họ buộc phải sử dụng các phương pháp thu thập dữ liệu khác thường, chẳng hạn như các kỹ thuật nguồn cung ứng cộng đồng khác nhau. Vì vậy, nó có hoạt động không? Là nguồn cung cấp dữ liệu chất lượng cao từ đám đông thực sự là một điều? Làm cách nào để bạn 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 chuyển sang mức độ sạch sẽ và có cấu trúc của bộ dữ liệu của bạn. Đây là những thước đo thẩm mỹ. Điều thực sự quan trọng là mức độ liên quan của dữ liệu với giải pháp của bạn. Nếu bạn đang phát triển một mô hình AI cho một giải pháp chăm sóc sức khỏe và phần lớn bộ dữ liệu của bạn chỉ là số liệu thống kê quan trọng từ các thiết bị đeo được, những gì bạn có là dữ liệu xấu.

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.

Bây giờ chúng tôi biết dữ liệu chất lượng kém là gì, chúng tôi cũng có liệt kê xuống danh sách 5 yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu.

Làm thế nào để đo lường chất lượng dữ liệu?

Làm thế nào để đo lường chất lượng dữ liệu? Không có công thức nào bạn có thể sử dụng trên bảng tính và cập nhật chất lượng dữ liệu. Tuy nhiên, có những số liệu hữu ích để giúp bạn theo dõi mức độ hiệu quả và mức độ liên quan của 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.

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

Vì vậy, làm thế nào để đảm bảo chất lượng dữ liệu trong khi nguồn lực cộng đồng

Sẽ có lúc nhóm của bạn được thúc đẩy để thu thập dữ liệu trong các mốc thời gian nghiêm ngặt. Trong trường hợp này, kỹ thuật nguồn cung ứng cộng đồng giúp đỡ đáng kể Tuy nhiên, điều này có nghĩa là nguồn cung cấp dữ liệu chất lượng cao từ đám đông luôn có thể là một kết quả hợp lý?

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

Đa dạng dữ liệu và loại bỏ thiên vị Sự thiên vị có thể được ngăn chặn đưa vào nhóm dữ liệu của bạn khi được xử lý ở các cấp độ cơ bản. Sự thiên vị chỉ bắt nguồn khi một lượng lớn dữ liệu nghiêng về một yếu tố cụ thể như chủng tộc, giới tính, nhân khẩu học, v.v. Để tránh điều này, hãy làm cho đám đông của bạn đa dạng nhất có thể.

Xuất bản chiến dịch tìm nguồn cung ứng cộng đồng của bạn trên các phân khúc thị trường khác nhau, tính cách đối tượng, dân tộc, nhóm tuổi, nền tảng kinh tế, v.v.. Điều này sẽ giúp bạn biên dịch một nhóm dữ liệu phong phú mà bạn có thể sử dụng cho các kết quả không thiên vị.

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, nơi các mô hình học máy đánh giá xem tất cả các trường bắt buộc đã được điền hay chưa, các tài liệu hoặc chi tiết cần thiết được tải lên, nếu các mục nhập có liên quan đến các trường đã xuất bản, tính đa dạng của bộ dữ liệu, v.v. Đối với các loại dữ liệu phức tạp như âm thanh, hình ảnh hoặc video, mô hình học máy cũng có thể được đào tạo để xác nhận 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?

Vì vậy, đây là những phương pháp hay nhất thiết thực nhất để tối ưu hóa đóng góp cộng đồng chất lượng dữ liệu. Quá trình này rất tẻ nhạt nhưng các biện pháp như thế này làm cho nó bớt cồng kềnh hơn. Thực hiện chúng và theo dõi kết quả của bạn để xem liệu chúng có phù hợp với tầm nhìn của bạn hay không.

Xã hội Chia sẻ

Chia sẻ trên facebook
Chia sẻ trên twitter
Chia sẻ trên linkin
Chia sẻ trên email
Chia sẻ trên whatsapp