성공적인 도넛 사업을 시작하려면 시장에서 최고의 도넛을 준비해야 합니다. 당신의 기술과 경험이 도넛 사업에서 중요한 역할을 하지만, 당신의 섬세함이 타겟 청중 사이를 진정으로 클릭하고 반복되는 비즈니스를 가져오려면 가능한 최고의 재료로 도넛을 준비해야 합니다.
개별 재료의 품질, 재료의 출처, 재료가 어떻게 혼합되고 보완되는지, 그리고 도넛의 맛, 모양 및 일관성을 더욱 변함없이 결정합니다. 기계 학습 모델의 개발도 마찬가지입니다.
비유가 이상해 보일 수 있지만 기계 학습 모델에 주입할 수 있는 가장 좋은 요소는 양질의 데이터라는 사실을 깨달으십시오. 아이러니하게도 AI(인공지능) 개발에서 가장 어려운 부분이기도 하다. 기업은 AI 교육 절차를 위한 양질의 데이터를 소싱하고 컴파일하는 데 어려움을 겪으며 결국 개발 시간이 지연되거나 예상보다 효율성이 떨어지는 솔루션을 출시하게 됩니다.
예산과 운영상의 제약으로 인해 그들은 다양한 크라우드소싱 기술과 같은 색다른 데이터 수집 방법에 의존할 수밖에 없습니다. 그래서, 효과가 있습니까? ~이다 고품질 데이터 크라우드소싱 정말 일? 처음에 데이터 품질을 어떻게 측정합니까?
의 알아 보자.
데이터 품질이란 무엇이며 어떻게 측정합니까?
데이터 품질은 데이터 세트가 얼마나 깨끗하고 구조화되어 있는지로 해석되지 않습니다. 이것은 미학적 메트릭입니다. 정말 중요한 것은 데이터가 솔루션과 얼마나 관련이 있는지입니다. AI 모델을 개발하는 경우 헬스케어 솔루션 그리고 대부분의 데이터 세트는 웨어러블 기기의 중요한 통계일 뿐이며 보유하고 있는 것은 잘못된 데이터입니다.
이것으로 어떤 가시적인 결과도 없습니다. 따라서 데이터 품질은 비즈니스 열망에 부합하고 완전하고 주석이 달려 있으며 기계에 바로 사용할 수 있는 데이터로 귀결됩니다. 데이터 위생은 이러한 모든 요소의 하위 집합입니다.
이제 품질이 좋지 않은 데이터가 무엇인지 알았으므로 아래로 나열 데이터 품질에 영향을 미치는 5가지 요소 목록입니다.
데이터 품질을 측정하는 방법?
스프레드시트에서 사용할 수 있고 데이터 품질을 업데이트할 수 있는 공식이 없습니다. 그러나 데이터의 효율성과 관련성을 추적하는 데 도움이 되는 유용한 측정항목이 있습니다.
오류에 대한 데이터 비율
이것은 볼륨과 관련하여 데이터 세트에 있는 오류 수를 추적합니다.
빈 값
이 측정항목은 데이터세트에서 불완전하거나 누락되거나 비어 있는 값의 수를 나타냅니다.
데이터 변환 오류 비율
이는 데이터세트가 다른 형식으로 변환되거나 변환될 때 발생하는 오류의 양을 추적합니다.
다크 데이터 볼륨
다크 데이터는 사용할 수 없거나 중복되거나 모호한 모든 데이터입니다.
데이터 가치 실현 시간
이것은 직원이 데이터 세트에서 필요한 정보를 추출하는 데 소비하는 시간을 측정합니다.
크라우드소싱 동안 데이터 품질을 보장하는 방법
팀이 엄격한 일정 내에 데이터를 수집해야 하는 경우가 있습니다. 그런 경우는, 크라우드소싱 기법 도와주세요 상당히. 그러나 이것이 고품질 데이터를 크라우드소싱하는 것이 항상 그럴듯한 결과가 될 수 있음을 의미합니까?
이러한 조치를 취하려는 경우 크라우드 소싱 데이터 품질이 빠른 AI 교육 목적으로 사용할 수 있을 정도로 어느 정도 증폭됩니다.
명확하고 명확한 지침
크라우드소싱이란 인터넷을 통해 크라우드 소싱 작업자에게 접근하여 관련 정보로 귀하의 요구 사항에 기여할 것임을 의미합니다.
귀하의 요구 사항이 모호하기 때문에 실제 사람들이 정확하고 관련성 있는 세부 정보를 제공하지 못하는 경우가 있습니다. 이를 방지하려면 프로세스가 무엇인지, 기여가 어떻게 도움이 되는지, 어떻게 기여할 수 있는지 등에 대한 명확한 지침을 게시하십시오. 학습 곡선을 최소화하기 위해 세부 정보를 제출하는 방법에 대한 스크린샷을 소개하거나 절차에 대한 짧은 비디오가 있습니다.
데이터 다양성 및 편견 제거
기본 수준에서 처리할 때 편견이 데이터 풀에 도입되는 것을 방지할 수 있습니다. 편견은 많은 양의 데이터가 인종, 성별, 인구 통계 등과 같은 특정 요인에 치우쳐 있을 때만 발생합니다. 이를 피하려면 군중을 최대한 다양하게 만드십시오.
크라우드소싱 캠페인 게시 다양한 시장 부문, 청중 페르소나, 민족, 연령 그룹, 경제적 배경 등. 이는 편견 없는 결과를 위해 사용할 수 있는 풍부한 데이터 풀을 컴파일하는 데 도움이 됩니다.
여러 QA 프로세스
이상적으로 QA 절차에는 두 가지 주요 프로세스가 포함되어야 합니다.
- 머신 러닝 모델이 주도하는 프로세스
- 전문 품질 보증 담당자 팀이 이끄는 프로세스
머신러닝 품질보증
이것은 기계 학습 모델이 모든 필수 필드가 채워졌는지, 필요한 문서 또는 세부 정보가 업로드되었는지, 항목이 게시된 필드와 관련이 있는지, 데이터 세트의 다양성 등을 평가하는 예비 검증 프로세스일 수 있습니다. 오디오, 이미지 또는 비디오와 같은 복잡한 데이터 유형의 경우 기계 학습 모델을 학습하여 지속 시간, 오디오 품질, 형식 등과 같은 필수 요소를 검증할 수도 있습니다..
수동 QA
이것은 전문가 팀이 임의의 데이터 세트에 대한 신속한 감사를 수행하여 필요한 품질 메트릭 및 표준이 충족되는지 확인하는 이상적인 XNUMX차 품질 확인 프로세스가 될 것입니다.
결과에 패턴이 있는 경우 더 나은 결과를 위해 모델을 최적화할 수 있습니다. 수동 QA가 이상적인 예비 프로세스가 아닌 이유는 결국 얻게 될 데이터 세트의 양 때문입니다.
그래서, 당신의 계획은 무엇입니까?
따라서 다음은 최적화를 위한 가장 실용적인 모범 사례였습니다. 크라우드 소스 데이터 품질. 과정은 지루하지만 이와 같은 조치를 통해 번거로움을 줄일 수 있습니다. 이를 구현하고 결과를 추적하여 비전과 일치하는지 확인하십시오.