Il successo di qualsiasi modello di IA dipende dalla qualità dei dati immessi nel sistema. I sistemi ML funzionano su grandi quantità di dati, ma non ci si può aspettare che funzionino con qualsiasi dato. Deve essere dati di allenamento AI di alta qualità. Se l'output del modello di intelligenza artificiale deve essere autentico e accurato, inutile dirlo, i dati per l'addestramento del sistema dovrebbero essere di standard elevati.
I dati su cui vengono addestrati i modelli AI e ML dovrebbero essere di prima qualità affinché l'azienda possa trarre da essi informazioni significative e pertinenti. Tuttavia, l'acquisizione di enormi volumi di dati eterogenei rappresenta una sfida per le aziende.
Le aziende dovrebbero fare affidamento su fornitori come Shaip, che implementano rigorose misure di gestione della qualità dei dati nei loro processi per contrastare questa sfida. Inoltre, in Shaip, intraprendiamo anche la continua trasformazione dei nostri sistemi per affrontare le sfide in evoluzione.
Introduzione alla gestione della qualità dei dati di Shaip
In Shaip, comprendiamo l'importanza di dati di addestramento affidabili e il loro ruolo nello sviluppo di modelli ML e il risultato di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Oltre a selezionare le competenze dei nostri lavoratori, siamo ugualmente concentrati sullo sviluppo della loro base di conoscenze e sullo sviluppo personale.
Seguiamo linee guida rigorose e procedure operative standard implementate a tutti i livelli del processo in modo che i nostri dati di formazione soddisfino il benchmark di qualità.
Gestione della qualità
Il nostro flusso di lavoro di gestione della qualità è stato determinante nella fornitura di modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Con feedback-in-loop, il nostro modello di gestione della qualità è un metodo scientificamente testato che è stato determinante nel fornire con successo diversi progetti per i nostri clienti. Il nostro flusso del processo di controllo della qualità procede nel modo seguente.
- Revisione del contratto
- Crea una lista di controllo
- Approvvigionamento di documenti
- Revisione a 2 livelli di approvvigionamento
- Moderazione del testo dell'annotazione
- Annotazione Audit a 2 livelli
- Consegna del lavoro
- Feedback del cliente
Selezione e inserimento dei lavoratori in crowdsource
La nostra rigorosa selezione dei lavoratori e il nostro processo di inserimento ci distinguono dal resto della concorrenza. Eseguiamo un preciso processo di selezione per coinvolgere solo gli annotatori più esperti in base alla checklist di qualità. Noi consideriamo:
- Esperienza precedente come moderatore di testi per garantire che le loro capacità ed esperienza corrispondano ai nostri requisiti.
- Le prestazioni nei progetti precedenti per garantire la loro produttività, qualità e output erano alla pari con le esigenze del progetto.
- Una conoscenza approfondita del dominio è un requisito per la scelta di un determinato lavoratore per uno specifico verticale.
Il nostro processo di selezione non finisce qui. Sottoponiamo i lavoratori a un test di annotazione campione per verificarne le qualifiche e le prestazioni. Verranno selezionati in base alla performance nello studio, all'analisi del disaccordo e alle domande e risposte.
Una volta selezionati i lavoratori, saranno sottoposti a un'approfondita sessione di formazione utilizzando Project SOW, linee guida, metodi di campionamento, tutorial e altro a seconda delle esigenze del progetto.
Lista di controllo per la raccolta dei dati
Vengono messi in atto controlli di qualità a doppio strato per garantire solo il dati di allenamento di alta qualità passa alla squadra successiva.
Livello 1: controllo qualità
Il team QA di Shaip effettua il controllo di qualità di livello 1 per la raccolta dei dati. Controllano tutti i documenti e vengono rapidamente convalidati rispetto ai parametri necessari.
Livello 2: controllo dell'analisi della qualità critica
Il team CQA composto da risorse accreditate, esperte e qualificate valuterà il restante 20% dei campioni retrospettivi.
Alcuni degli elementi dell'elenco di controllo della qualità dell'approvvigionamento dei dati includono,
- L'origine dell'URL è autentica e consente il web-scraping dei dati?
- C'è diversità negli URL selezionati in modo da evitare distorsioni?
- Il contenuto è convalidato per la pertinenza?
- Il contenuto include categorie di moderazione?
- I domini prioritari sono coperti?
- Il tipo di documento viene originato tenendo presente la distribuzione del tipo di documento?
- Ogni classe di moderazione contiene la lastra di volume minimo?
- Viene seguito il processo di feedback in loop?
Lista di controllo per l'annotazione dei dati
Simile alla raccolta dati, abbiamo anche due livelli di elenco di controllo della qualità per l'annotazione dei dati.
Livello 1: controllo qualità
Questo processo garantisce che il 100% dei documenti sia correttamente convalidato rispetto ai parametri di qualità impostati dal team e dal cliente.
Livello 2: controllo dell'analisi della qualità critica
Questo processo garantisce che anche il 15-20% dei campioni retrospettivi sia convalidato e la qualità sia assicurata. Questo passaggio è intrapreso dal team CQA qualificato ed esperto con un minimo di 10 anni di esperienza nella gestione della qualità e titolari di cintura nera.
Il team CQA assicura,- Coerenza nella moderazione del testo da parte degli utenti
- Verifica se per ogni documento vengono utilizzate le frasi corrette e le classi di moderazione
- Controllo dei metadati
Forniamo anche feedback giornalieri basati su Analisi di Pareto per garantire che le loro prestazioni siano all'altezza delle esigenze del cliente.
Abbiamo inserito un altro livello di analisi delle prestazioni per concentrarci sugli annotatori con le prestazioni inferiori utilizzando la gestione del quartile inferiore. Prima della consegna finale, garantiamo anche il completamento dei controlli igienici dei campioni.
Soglia del parametro
A seconda delle linee guida del progetto e dei requisiti del cliente, abbiamo una soglia del parametro dal 90 al 95%. Il nostro team è attrezzato ed esperto per intraprendere uno dei seguenti metodi per garantire standard di gestione della qualità più elevati.
- Punteggio F1 o Misura F – per giudicare la prestazione di due classificatori – 2* ((Precisione * Recall)/ (Precision + Recall))
- Il metodo DPO o Difetti per Opportunità viene calcolato come rapporto tra i difetti diviso per le opportunità.
Esempio di checklist di audit
L'elenco di controllo di audit di esempio di Shaip è una procedura di personalizzazione completa che può essere personalizzata per soddisfare le esigenze del progetto e del cliente. Può essere modificato in base al feedback ricevuto dal cliente e finalizzato dopo un'approfondita discussione.
- Verifica della lingua
- Controllo URL e dominio
- Controllo della diversità
- Volume per lingua e classe di moderazione
- Parole chiave mirate
- Tipo e rilevanza del documento
- Controllo della frase tossica
- Controllo dei metadati
- Controllo di coerenza
- Controllo della classe di annotazione
- Eventuali altri controlli obbligatori secondo la preferenza del cliente
Il team CQA assicura,Adottiamo misure rigorose per mantenere gli standard di qualità dei dati perché comprendiamo che tutti i modelli basati sull'intelligenza artificiale sono basati sui dati. E, avendo dati di allenamento di alta qualità è un requisito per tutti i modelli di intelligenza artificiale e machine learning. Comprendiamo la criticità dei dati di addestramento di qualità e la loro importanza per le prestazioni e il successo dei tuoi modelli di intelligenza artificiale.