Crowdsourced data

Crowdsourcing 101: Hur man effektivt bibehåller datakvaliteten på din Crowdsourcing-data

Om du tänker lansera en framgångsrik munkaffär måste du förbereda den bästa munken på marknaden. Även om din tekniska kompetens och erfarenhet spelar en avgörande roll i din munkarverksamhet, måste du förbereda dina munkar med de bästa möjliga ingredienserna för att din delikatess verkligen ska kunna klicka bland dina målgrupper och hämta återkommande affärer.

Kvaliteten på dina individuella ingredienser, platsen du hämtar dem från, hur de blandar och kompletterar varandra, och mer undantagslöst bestämmer munkens smak, form och konsistens. Detsamma gäller för utvecklingen av dina maskininlärningsmodeller också.

Även om analogin kan verka bisarr, inse att den bästa ingrediensen du kan ingjuta i din maskininlärningsmodell är kvalitetsdata. Ironiskt nog är detta också den svåraste delen av AI (Artificiell Intelligens) utveckling. Företag kämpar för att hämta och sammanställa kvalitetsdata för sina AI-utbildningsprocedurer, vilket slutar med att antingen försena utvecklingstiden eller lansera en lösning med mindre effektivitet än förväntat.

Begränsade av budgetar och operativa begränsningar är de tvungna att ta till offbeat datainsamlingsmetoder som olika crowdsourcing-tekniker. Så, fungerar det? Är crowdsourcing av högkvalitativ data verkligen en grej? Hur mäter man datakvalitet i första hand?

Låt oss ta reda på.

Vad är datakvalitet och hur mäter du den?

Datakvalitet översätts inte bara till hur rena och strukturerade dina datauppsättningar är. Dessa är estetiska mått. Det som verkligen betyder något är hur relevant din data för din lösning är. Om du utvecklar en AI-modell för en vårdlösning och en majoritet av dina datauppsättningar är bara viktig statistik från bärbara enheter, vad du har är dålig data.

Med detta blir det inget påtagligt resultat alls. Så datakvalitet kokar ner till data som är kontextuella för dina affärsambitioner, kompletta, kommenterade och maskinklara. Datahygien är en delmängd av alla dessa faktorer.

Nu när vi vet vad data av dålig kvalitet är har vi också listas ner en lista med 5 faktorer som påverkar datakvaliteten.

Hur mäter man datakvalitet?

Hur mäter man datakvalitet? Det finns ingen formel du kan använda på ett kalkylblad och uppdatera datakvaliteten. Det finns dock användbara mätvärden som hjälper dig att hålla reda på din datas effektivitet och relevans.

Förhållandet mellan data och fel

Detta spårar antalet fel en datauppsättning har med avseende på dess volym.

Tomma värden

Detta mått indikerar antalet ofullständiga, saknade eller tomma värden i datamängder.

Datatransformationsfelkvoter

Detta spårar mängden fel som dyker upp när en datauppsättning omvandlas eller konverteras till ett annat format.

Mörk datavolym

Mörk data är all data som är oanvändbar, överflödig eller vag.

Data Tid Till Värde

Detta mäter hur lång tid din personal lägger ner på att extrahera nödvändig information från datamängder.

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

Så hur man säkerställer datakvalitet vid Crowdsourcing

Det kommer att finnas tillfällen som ditt team kommer att pressas att samla in data inom stränga tidslinjer. I sådana fall, crowdsourcing-tekniker hjälp signifikant. Men betyder detta att crowdsourcing av högkvalitativ data alltid kan vara ett rimligt resultat?

Om du är villig att vidta dessa åtgärder, skulle din crowdsourced datakvalitet förstärkas i viss utsträckning så att du kan använda dem för snabba AI-träningsändamål.

Klara och entydiga riktlinjer

Crowdsourcing innebär att du kommer att vända dig till arbetare från crowdsourcing över internet för att bidra till dina krav med relevant information.

Det finns tillfällen där äkta personer inte tillhandahåller korrekta och relevanta detaljer eftersom dina krav var tvetydiga. För att undvika detta, publicera en uppsättning tydliga riktlinjer om vad processen handlar om, hur deras bidrag skulle hjälpa, hur de skulle kunna bidra med mera. För att minimera inlärningskurvan, introducera skärmdumpar av hur du skickar in detaljer eller ha korta videor om proceduren.

Datamångfald och ta bort partiskhet

Datamångfald och ta bort partiskhet Bias kan förhindras från att införas i din datapool när den hanteras på grundläggande nivåer. Bias uppstår bara när en stor mängd data är benägen mot en viss faktor som ras, kön, demografi och mer. För att undvika detta, gör din publik så olika som möjligt.

Publicera din crowdsourcingkampanj överallt olika marknadssegment, publikpersonlighet, etnicitet, åldersgrupper, ekonomisk bakgrund med mera. Detta hjälper dig att sammanställa en rik datapool som du kan använda för opartiska resultat.

Flera QA-processer

Helst bör din QA-procedur involvera två huvudprocesser:

  • En process ledd av maskininlärningsmodeller
  • Och en process ledd av ett team av professionella kvalitetssäkringspartners

QA för maskininlärning

Detta kan vara din preliminära valideringsprocess, där maskininlärningsmodeller bedömer om alla obligatoriska fält är ifyllda, nödvändiga dokument eller detaljer laddas upp, om inläggen är relevanta för de publicerade fälten, mångfalden av datamängder och mer. För komplexa datatyper som ljud, bilder eller videor kan maskininlärningsmodeller också tränas för att validera nödvändiga faktorer som varaktighet, ljudkvalitet, format med mera.

Manuell QA

Detta skulle vara en idealisk process för kvalitetskontroll av andra skiktet, där ditt team av professionella utför snabba granskningar av slumpmässiga datauppsättningar för att kontrollera om de kvalitetsmått och standarder som krävs uppfylls.

Om det finns ett mönster i utfall kan modellen optimeras för bättre resultat. Anledningen till att manuell QA inte skulle vara en idealisk preliminär process är på grund av mängden datauppsättningar du så småningom skulle få.

Så, vad är din plan?

Så dessa var de mest praktiska bästa metoderna att optimera folkmassan Datakvalitet. Processen är omständlig men åtgärder som dessa gör den mindre krånglig. Implementera dem och spåra dina resultat för att se om de är i linje med din vision.

Social Dela

Du kanske också gillar