Se hai intenzione di avviare un'attività di successo di ciambelle, devi preparare la migliore ciambella sul mercato. Mentre le tue capacità tecniche e la tua esperienza svolgono un ruolo cruciale nella tua attività di ciambelle, affinché la tua delicatezza faccia clic sinceramente tra il tuo pubblico di destinazione e recuperi affari ricorrenti, devi preparare le tue ciambelle con i migliori ingredienti possibili.
La qualità dei tuoi singoli ingredienti, il luogo da cui li procuri, il modo in cui si fondono e si completano a vicenda e, più invariabilmente, determinano il gusto, la forma e la consistenza della ciambella. Lo stesso vale anche per lo sviluppo dei tuoi modelli di machine learning.
Sebbene l'analogia possa sembrare bizzarra, renditi conto che l'ingrediente migliore che potresti infondere nel tuo modello di apprendimento automatico sono i dati di qualità. Ironia della sorte, questa è anche la parte più difficile dello sviluppo dell'IA (Intelligenza Artificiale). Le aziende faticano a reperire e compilare dati di qualità per le loro procedure di formazione sull'IA, finendo per ritardare i tempi di sviluppo o lanciare una soluzione con meno efficienza del previsto.
Limitati da budget e vincoli operativi, sono costretti a ricorrere a metodi di raccolta dati insoliti come diverse tecniche di crowdsourcing. Allora, funziona? È crowdsourcing di dati di alta qualità davvero una cosa? Come si misura la qualità dei dati in primo luogo?
Scopriamolo.
Che cos'è la qualità dei dati e come la si misura?
La qualità dei dati non si traduce solo in quanto sono puliti e strutturati i tuoi set di dati. Queste sono metriche estetiche. Ciò che conta davvero è quanto siano rilevanti i tuoi dati per la tua soluzione. Se stai sviluppando un modello di intelligenza artificiale per a soluzione sanitaria e la maggior parte dei tuoi set di dati sono semplici statistiche vitali da dispositivi indossabili, quello che hai sono dati errati.
Con questo, non c'è alcun risultato tangibile di sorta. Pertanto, la qualità dei dati si riduce a dati contestuali alle aspirazioni aziendali, completi, annotati e pronti per la macchina. L'igiene dei dati è un sottoinsieme di tutti questi fattori.
Ora che sappiamo quali sono i dati di scarsa qualità, lo abbiamo anche noi elencato in basso un elenco di 5 fattori che influenzano la qualità dei dati.
Come misurare la qualità dei dati?
Non esiste una formula che puoi utilizzare su un foglio di calcolo e aggiornare la qualità dei dati. Tuttavia, ci sono metriche utili per aiutarti a tenere traccia dell'efficienza e della pertinenza dei tuoi dati.
Rapporto tra dati ed errori
Tiene traccia del numero di errori di un set di dati rispetto al suo volume.
Valori vuoti
Questa metrica indica il numero di valori incompleti, mancanti o vuoti nei set di dati.
Rapporti di errori di trasformazione dei dati
Tiene traccia del volume di errori che si verificano quando un set di dati viene trasformato o convertito in un formato diverso.
Volume di dati scuri
I dati scuri sono tutti i dati inutilizzabili, ridondanti o vaghi.
Tempo di valore dei dati
Questo misura la quantità di tempo che il tuo personale impiega per estrarre le informazioni richieste dai set di dati.
Quindi, come garantire la qualità dei dati durante il crowdsourcing
Ci saranno momenti in cui il tuo team verrà spinto a raccogliere dati entro scadenze rigorose. In tali casi, tecniche di crowdsourcing aiutare in modo significativo. Tuttavia, questo significa che il crowdsourcing di dati di alta qualità può sempre essere un risultato plausibile?
Se sei disposto a prendere queste misure, la qualità dei tuoi dati in crowdsourcing amplificherebbe in una certa misura che potresti usarli per scopi di formazione rapida sull'IA.
Linee guida chiare e inequivocabili
Crowdsourcing significa che ti avvicinerai ai lavoratori crowdsourcing su Internet per contribuire alle tue esigenze con informazioni pertinenti.
Ci sono casi in cui le persone autentiche non forniscono dettagli corretti e pertinenti perché i tuoi requisiti erano ambigui. Per evitare ciò, pubblica una serie di linee guida chiare su ciò che riguarda il processo, in che modo i loro contributi potrebbero aiutare, come potrebbero contribuire e altro ancora. Per ridurre al minimo la curva di apprendimento, introduci schermate su come inviare i dettagli o fai brevi video sulla procedura.
Diversità dei dati e rimozione della distorsione
È possibile impedire che la distorsione venga introdotta nel pool di dati quando viene gestita a livelli di base. Il pregiudizio deriva solo quando un volume importante di dati è incline a un fattore particolare come razza, sesso, dati demografici e altro. Per evitare ciò, rendi la tua folla il più diversificata possibile.
Pubblica la tua campagna di crowdsourcing diversi segmenti di mercato, personaggi del pubblico, etnie, gruppi di età, background economici e altro ancora. Questo ti aiuterà a compilare un ricco pool di dati che potresti utilizzare per risultati imparziali.
Più processi di controllo qualità
Idealmente, la tua procedura di controllo qualità dovrebbe coinvolgere due processi principali:
- Un processo guidato da modelli di machine learning
- E un processo guidato da un team di professionisti del controllo qualità
Controllo qualità di apprendimento automatico
Questo potrebbe essere il tuo processo di convalida preliminare, in cui i modelli di apprendimento automatico valutano se tutti i campi richiesti sono compilati, i documenti o i dettagli necessari vengono caricati, se le voci sono rilevanti per i campi pubblicati, la diversità dei set di dati e altro ancora. Per tipi di dati complessi come audio, immagini o video, i modelli di apprendimento automatico potrebbero anche essere addestrati per convalidare fattori necessari come durata, qualità audio, formato e altro.
QA manuale
Questo sarebbe un processo di controllo della qualità di secondo livello ideale, in cui il tuo team di professionisti conduce controlli rapidi di set di dati casuali per verificare se le metriche e gli standard di qualità richiesti sono soddisfatti.
Se è presente un modello nei risultati, il modello potrebbe essere ottimizzato per ottenere risultati migliori. Il motivo per cui il controllo qualità manuale non sarebbe un processo preliminare ideale è a causa del volume di set di dati che alla fine otterresti.
Allora, qual è il tuo piano?
Quindi, queste erano le migliori pratiche più pratiche da ottimizzare crowdsourcing qualità dei dati. Il processo è noioso, ma misure come queste lo rendono meno ingombrante. Implementali e monitora i tuoi risultati per vedere se sono in linea con la tua visione.