Crowdsourced data

Crowdsourcing 101: Sådan vedligeholder du effektivt datakvaliteten af ​​dine Crowdsourcede data

Hvis du har til hensigt at lancere en succesfuld donut-forretning, skal du forberede den bedste donut på markedet. Mens dine tekniske færdigheder og erfaring spiller en afgørende rolle i din donuts-virksomhed, skal du forberede dine donuts med de bedst mulige ingredienser, for at din delikatesse virkelig kan klikke blandt dine målgrupper og hente tilbagevendende forretninger.

Kvaliteten af ​​dine individuelle ingredienser, det sted, du henter dem fra, hvordan de blander og komplementerer hinanden, og mere uvægerligt bestemmer doughnutsens smag, form og konsistens. Det samme gælder for udviklingen af ​​dine machine learning-modeller.

Selvom analogien kan virke bizar, skal du indse, at den bedste ingrediens, du kan tilføre din maskinlæringsmodel, er kvalitetsdata. Ironisk nok er dette også den sværeste del af AI (Artificial Intelligence) udvikling. Virksomheder kæmper med at hente og kompilere kvalitetsdata til deres AI-træningsprocedurer, og det ender med enten at forsinke udviklingstiden eller lancere en løsning med mindre effektivitet end forventet.

Begrænset af budgetter og operationelle begrænsninger, er de tvunget til at ty til uovertruffen dataindsamlingsmetoder såsom forskellige crowdsourcing-teknikker. Så virker det? Er crowdsourcing af højkvalitetsdata virkelig en ting? Hvordan måler du datakvalitet i første omgang?

Lad os finde ud af det.

Hvad er datakvalitet, og hvordan måler du det?

Datakvalitet oversættes ikke kun til, hvor rene og strukturerede dine datasæt er. Disse er æstetiske målinger. Det, der virkelig betyder noget, er, hvor relevante dine data er for din løsning. Hvis du udvikler en AI-model til en sundhedsløsning og et flertal af dine datasæt er blot vital statistik fra bærbare enheder, hvad du har er dårlige data.

Med dette er der intet håndgribeligt resultat overhovedet. Så datakvalitet koger ned til data, der er kontekstuelle i forhold til dine forretningsønsker, fuldstændige, kommenterede og maskinklare. Datahygiejne er en delmængde af alle disse faktorer.

Nu hvor vi ved, hvad data af dårlig kvalitet er, har vi også listet ned en liste over 5 faktorer, der påvirker datakvaliteten.

Hvordan måler man datakvalitet?

Hvordan måler man datakvalitet? Der er ingen formel, du kan bruge på et regneark og opdatere datakvaliteten. Der er dog nyttige metrics til at hjælpe dig med at holde styr på dine datas effektivitet og relevans.

Forholdet mellem data og fejl

Dette sporer antallet af fejl et datasæt har i forhold til dets volumen.

Tomme værdier

Denne metrik angiver antallet af ufuldstændige, manglende eller tomme værdier i datasæt.

Datatransformationsfejlforhold

Dette sporer mængden af ​​fejl, der dukker op, når et datasæt transformeres eller konverteres til et andet format.

Mørk datavolumen

Mørke data er alle data, der er ubrugelige, overflødige eller vage.

Data Tid til Værdi

Dette måler den tid, dit personale bruger på at udtrække nødvendige oplysninger fra datasæt.

Lad os diskutere dit krav til AI -træningsdata i dag.

Så hvordan man sikrer datakvalitet under Crowdsourcing

Der vil være tidspunkter, hvor dit team bliver presset til at indsamle data inden for stringente tidslinjer. I sådanne tilfælde, crowdsourcing teknikker hjælp væsentligt. Men betyder det, at crowdsourcing af højkvalitetsdata altid kan være et plausibelt resultat?

Hvis du er villig til at tage disse foranstaltninger, vil din crowdsourcede datakvalitet til en vis grad forstærke, at du kan bruge dem til hurtige AI-træningsformål.

Sprøde og utvetydige retningslinjer

Crowdsourcing betyder, at du vil henvende dig til crowd-sourcede arbejdere over internettet for at bidrage til dine krav med relevant information.

Der er tilfælde, hvor ægte mennesker undlader at give korrekte og relevante detaljer, fordi dine krav var tvetydige. For at undgå dette skal du udgive et sæt klare retningslinjer for, hvad processen handler om, hvordan deres bidrag ville hjælpe, hvordan de kunne bidrage og mere. For at minimere indlæringskurven skal du introducere skærmbilleder af, hvordan du indsender detaljer eller have korte videoer om proceduren.

Datadiversitet og fjernelse af bias

Datadiversitet og fjernelse af bias Bias kan forhindres i at blive introduceret i din datapulje, når den håndteres på grundlæggende niveauer. Bias opstår kun, når en større mængde data er tilbøjelig til en bestemt faktor såsom race, køn, demografi og mere. For at undgå dette, gør din skare så forskelligartet som muligt.

Publicer din crowdsourcing-kampagne på tværs forskellige markedssegmenter, publikumspersonligheder, etniciteter, aldersgrupper, økonomisk baggrund og mere. Dette vil hjælpe dig med at kompilere en rig datapulje, som du kan bruge til objektive resultater.

Flere QA-processer

Ideelt set bør din QA-procedure involvere to hovedprocesser:

  • En proces ledet af maskinlæringsmodeller
  • Og en proces ledet af et team af professionelle kvalitetssikringsmedarbejdere

Machine Learning QA

Dette kunne være din foreløbige valideringsproces, hvor maskinlæringsmodeller vurderer, om alle de påkrævede felter er udfyldt, nødvendige dokumenter eller detaljer uploades, om posterne er relevante for de udgivne felter, mangfoldighed af datasæt og mere. For komplekse datatyper såsom lyd, billeder eller videoer kan maskinlæringsmodeller også trænes til at validere nødvendige faktorer såsom varighed, lydkvalitet, format og mere.

Manuel QA

Dette ville være en ideel kvalitetskontrolproces på andet lag, hvor dit team af fagfolk udfører hurtige revisioner af tilfældige datasæt for at kontrollere, om de krævede kvalitetsmålinger og -standarder er opfyldt.

Hvis der er et mønster i resultater, kan modellen optimeres til bedre resultater. Grunden til, at manuel QA ikke ville være en ideel indledende proces, er på grund af mængden af ​​datasæt, du i sidste ende ville få.

Så hvad er din plan?

Så disse var den mest praktiske bedste praksis at optimere crowdsourced datakvalitet. Processen er kedelig, men foranstaltninger som disse gør den mindre besværlig. Implementer dem og spor dine resultater for at se, om de er i overensstemmelse med din vision.

Social Share

Du vil måske også kunne lide