あなたが成功したドーナツビジネスを始めるつもりであるならば、あなたは市場で最高のドーナツを準備する必要があります。 あなたの技術的なスキルと経験はあなたのドーナツビジネスにおいて重要な役割を果たしますが、あなたの繊細さがあなたのターゲットオーディエンスの間で真にクリックして定期的なビジネスを獲得するために、あなたは可能な限り最高の材料であなたのドーナツを準備する必要があります。
個々の材料の品質、それらを調達する場所、それらがどのようにブレンドされ、互いに補完し合うか、そしてドーナツの味、形、および一貫性をより常に決定します。 機械学習モデルの開発についても同じことが言えます。
類推は奇妙に思えるかもしれませんが、機械学習モデルに注入できる最良の要素は高品質のデータであることを理解してください。 皮肉なことに、これはAI（人工知能）開発の最も難しい部分でもあります。 企業は、AIトレーニング手順の品質データを入手してコンパイルするのに苦労しており、開発時間を遅らせるか、予想よりも効率の悪いソリューションを立ち上げることになります。
予算と運用上の制約によって制限されているため、さまざまなクラウドソーシング手法などの風変わりなデータ収集方法に頼らざるを得ません。 それで、それは機能しますか？ は 高品質のデータをクラウドソーシング 本当に事？ そもそもデータ品質をどのように測定しますか？
確認してみましょう。
データ品質とは何ですか？それをどのように測定しますか？
データ品質は、データセットがどれだけクリーンで構造化されているかを意味するだけではありません。 これらは美的指標です。 本当に重要なのは、データがソリューションにどれだけ関連しているかです。 のAIモデルを開発している場合 ヘルスケアソリューション そして、データセットの大部分はウェアラブルデバイスからの単なる重要な統計であり、あなたが持っているのは悪いデータです。
これでは、具体的な結果はまったくありません。 したがって、データ品質は、ビジネスの願望に関連した、完全で、注釈が付けられ、マシンに対応したデータに要約されます。 データ衛生は、これらすべての要因のサブセットです。
質の悪いデータが何であるかがわかったので、 下にリストされています データ品質に影響を与える5つの要因のリスト。
データ品質を測定する方法は？
エラーに対するデータの比率
これは、データセットのボリュームに関して発生したエラーの数を追跡します。
空の値
このメトリックは、データセット内の不完全な値、欠落している値、または空の値の数を示します。
データ変換エラー率
これは、データセットが別の形式に変換または変換されたときに発生するエラーの量を追跡します。
ダークデータボリューム
ダークデータとは、使用できない、冗長な、またはあいまいなデータのことです。
データの価値実現までの時間
これは、スタッフがデータセットから必要な情報を抽出するために費やす時間を測定します。
クラウドソーシング中にデータ品質を確保する方法
厳しいタイムライン内にデータを収集するようにチームがプッシュされる場合があります。 そのような場合、 クラウドソーシング技術 助けて かなり。 しかし、これは、高品質のデータをクラウドソーシングすることが常にもっともらしい結果になる可能性があることを意味しますか？
これらの対策を講じる意思がある場合は、クラウドソーシングされたデータ品質がある程度増幅され、AIトレーニングの迅速な目的に使用できるようになります。
鮮明で明確なガイドライン
クラウドソーシングとは、関連情報を使用して要件に貢献するために、インターネットを介してクラウドソーシングされたワーカーにアプローチすることを意味します。
要件があいまいなために、本物の人が正確で関連性のある詳細を提供できない場合があります。 これを回避するには、プロセスの内容、貢献がどのように役立つか、貢献する方法などに関する一連の明確なガイドラインを公開します。 学習曲線を最小限に抑えるために、詳細を送信する方法のスクリーンショットを紹介するか、手順に関する短いビデオを用意してください。
データの多様性とバイアスの除去
クラウドソーシングキャンペーンを公開します さまざまな市場セグメント、オーディエンスペルソナ、民族、年齢層、経済的背景など。 これは、偏りのない結果に使用できる豊富なデータプールをコンパイルするのに役立ちます。
複数のQAプロセス
理想的には、QA手順にはXNUMXつの主要なプロセスが含まれる必要があります。
- 機械学習モデルが主導するプロセス
- そして、プロの品質保証アソシエイトのチームが主導するプロセス
機械学習QA
これは、機械学習モデルがすべての必須フィールドが入力されているかどうか、必要なドキュメントまたは詳細がアップロードされているかどうか、エントリが公開されているフィールドに関連しているかどうか、データセットの多様性などを評価する予備検証プロセスである可能性があります。 音声、画像、動画などの複雑なデータタイプの場合、機械学習モデルをトレーニングして、継続時間、音声品質、形式などの必要な要素を検証することもできます。.
手動QA
これは理想的な第XNUMX層の品質チェックプロセスであり、専門家のチームがランダムなデータセットの迅速な監査を実施して、必要な品質メトリックと基準が満たされているかどうかをチェックします。
結果にパターンがある場合は、モデルを最適化してより良い結果を得ることができます。 手動QAが理想的な予備プロセスではない理由は、最終的に取得するデータセットの量が原因です。
それで、あなたの計画は何ですか？
したがって、これらは最適化するための最も実用的なベストプラクティスでした クラウドソース データ品質。 このプロセスは面倒ですが、このような対策を講じることで煩わしさが軽減されます。 それらを実装し、結果を追跡して、それらがあなたのビジョンに沿っているかどうかを確認します。