הצלחתו של כל מודל AI תלויה באיכות הנתונים המוזנים למערכת. מערכות ML פועלות על כמויות גדולות של נתונים, אך לא ניתן לצפות שהן יפעלו רק עם כל נתונים. זה צריך להיות נתוני אימון בינה מלאכותית באיכות גבוהה. אם הפלט ממודל ה-AI צריך להיות אותנטי ומדויק, מיותר לציין שהנתונים לאימון המערכת צריכים להיות בסטנדרטים גבוהים.
הנתונים שעליהם מאומנים מודלים של AI ו-ML צריכים להיות באיכות מעולה כדי שהעסק יוכל להפיק מהם תובנות משמעותיות ורלוונטיות. עם זאת, רכישת כמויות עצומות של נתונים הטרוגניים מהווה אתגר לחברות.
חברות צריכות להסתמך על ספקים כמו Shaip, אשר מיישמים אמצעים קפדניים לניהול איכות נתונים בתהליכים שלהם כדי להתמודד עם האתגר הזה. בנוסף, ב-Shaip, אנו גם מבצעים את השינוי המתמשך של המערכות שלנו כדי לעמוד באתגרים המתפתחים.
היכרות עם ניהול איכות הנתונים של שייפ
ב-Shaip, אנו מבינים את המשמעות של נתוני אימון אמינים ואת חלקם בפיתוח מודלים של ML ואת התוצאות של פתרונות מבוססי בינה מלאכותית. בנוסף לבדיקת מיומנויות העובדים שלנו, אנו מתמקדים באותה מידה בפיתוח בסיס הידע שלהם ובפיתוח אישי.
אנו פועלים לפי הנחיות קפדניות ונהלי הפעלה סטנדרטיים המיושמים בכל רמות התהליך, כך שנתוני ההדרכה שלנו עומדים ברף האיכות.
ניהול איכות
זרימת העבודה של ניהול האיכות שלנו הייתה מכרעת באספקת מודלים של למידת מכונה ו-AI. עם משוב-בלולאה, מודל ניהול האיכות שלנו הוא שיטה שנבדקה מדעית שהייתה מכרעת בביצוע מוצלח של מספר פרויקטים עבור לקוחותינו. תזרים תהליך ביקורת האיכות שלנו ממשיך באופן הבא.
- עיון בחוזה
- צור רשימת ביקורת
- מקורות מסמכים
- ביקורת דו-שכבת מקורות
- ניהול טקסט הערות
- הערה ביקורת דו-שכבתית
- מסירת עבודה
- משוב לקוח
בחירת עובדים והטמעה במיקור המונים
תהליך בחירת העובדים ותהליך ההשתלבות הקפדניים שלנו מבדילים אותנו משאר המתחרים. אנו לוקחים על עצמנו תהליך בחירה מדויק כדי להכניס רק את הכותבים המיומנים ביותר בהתבסס על רשימת האיכות. אנחנו שוקלים:
- ניסיון קודם כמנחה טקסט כדי להבטיח שהכישורים והניסיון שלהם תואמים את הדרישות שלנו.
- ביצועים בפרויקטים קודמים כדי להבטיח שהפרודוקטיביות, האיכות והתפוקה שלהם היו בקנה אחד עם צורכי הפרויקט.
- ידע נרחב בתחום הוא תנאי הכרחי לבחירת עובד מסוים עבור אנכי ספציפי.
תהליך הבחירה שלנו לא מסתיים כאן. אנו מעבירים את העובדים למבחן הערות לדוגמה כדי לאמת את כישוריהם וביצועיהם. על סמך הביצועים בניסוי, ניתוח אי הסכמה ושאלות ותשובות, הם ייבחרו.
לאחר בחירת העובדים, הם יעברו הדרכה יסודית באמצעות Project SOW, הנחיות, שיטות דגימה, הדרכות ועוד בהתאם לצורך הפרויקט.
רשימת רשימת איסוף נתונים
בדיקות איכות דו-שכבתיות מבוצעות כדי להבטיח רק את נתוני הדרכה באיכות גבוהה מועבר לצוות הבא.
רמה 1: בדיקת אבטחת איכות
צוות ה-QA של שייפ עורך את בדיקת האיכות ברמה 1 לאיסוף נתונים. הם בודקים את כל המסמכים, והם מאומתים במהירות מול הפרמטרים הדרושים.
רמה 2: בדיקת ניתוח איכות קריטית
צוות CQA המורכב ממשאבים מוסמכים, מנוסים ומוסמכים יעריך את 20% הנותרים מהדגימות הרטרוספקטיביות.
חלק מפריטי רשימת התיוג לאיכות מיקור הנתונים כוללים,
- האם מקור ה-URL הוא אותנטי, והאם הוא מאפשר גירוד אינטרנט?
- האם יש גיוון בכתובות ה-URL ברשימה הקצרה כך שניתן למנוע הטיה?
- האם התוכן מאומת לרלוונטיות?
- האם התוכן כולל קטגוריות ניהול?
- האם דומיינים עדיפות מכוסים?
- האם מקור המסמך מתחשב בהפצת סוגי המסמכים?
- האם כל מחלקה מתונה מכילה את לוח הנפח המינימלי?
- האם מתבצע תהליך משוב בלולאה?
רשימת הערות נתונים
בדומה לאיסוף הנתונים, יש לנו גם שתי שכבות של רשימת בדיקה איכותית לביאור נתונים.
רמה 1: בדיקת אבטחת איכות
תהליך זה מבטיח כי 100% מהמסמכים מאומתים כהלכה מול פרמטרי האיכות שנקבעו על ידי הצוות והלקוח.
רמה 2: בדיקת ניתוח איכות קריטית
תהליך זה מבטיח שגם 15 עד 20% מהדגימות הרטרוספקטיביות מאומתות ומובטחות איכות. צעד זה מתבצע על ידי צוות CQA המוסמך והמנוסה עם ניסיון של לפחות 10 שנים בניהול איכות ומחזיקי חגורה שחורה.
צוות CQA מבטיח,- עקביות בניהול טקסט על ידי משתמשים
- בדיקה אם נעשה שימוש בביטויים הנכונים ובשיעורי המנחה עבור כל מסמך
- בדיקת המטא נתונים
אנחנו גם מספקים משוב יומי על סמך ניתוח פארטו כדי להבטיח שהביצועים שלהם תואמים לדרישות הלקוח.
הכנסנו שכבה נוספת של ניתוח ביצועים כדי להתמקד במביארים בעלי ביצועים פחות טובים באמצעות ניהול רבעון תחתון. לפני המסירה הסופית, אנו גם מבטיחים שבדיקות היגיינה מדגימות יושלמו.
סף פרמטר
בהתאם להנחיות הפרויקט ולדרישות הלקוח, יש לנו סף פרמטר של 90 עד 95%. הצוות שלנו מצויד ומנוסה לבצע כל אחת מהשיטות הבאות כדי להבטיח תקני ניהול איכותיים יותר.
- F1 Score או F Measure – לשפוט את הביצועים של שני מסווגים – 2* ((דיוק * זיכרון)/ (דיוק + זיכרון))
- שיטת DPO או Defects Per Opportunity מחושבת כיחס של פגמים חלקי ההזדמנויות.
רשימת ביקורת לדוגמא
רשימת הביקורת לדוגמה של שייפ היא הליך התאמה אישית מלא שניתן להתאים לדרישות הפרויקט והלקוח. ניתן לשנות אותו על סמך המשוב שהתקבל מהלקוח ולסיים אותו לאחר דיון מעמיק.
- בדיקת שפה
- בדיקת כתובת אתר ותחום
- בדיקת גיוון
- נפח לכל שיעור שפה ומתינות
- מילות מפתח ממוקדות
- סוג המסמך והרלוונטיות
- בדיקת ביטויים רעילים
- בדיקת מטא נתונים
- בדיקת עקביות
- בדיקת כיתת הערות
- כל בדיקת חובה אחרת לפי העדפת הלקוח
צוות CQA מבטיח,אנו נוקטים באמצעים מחמירים כדי לשמור על תקני איכות נתונים מכיוון שאנו מבינים שכל המודלים מבוססי בינה מלאכותית הם מונעי נתונים. וכן, לאחר נתוני הדרכה באיכות גבוהה הוא תנאי הכרחי עבור כל מודלים של AI ולמידת מכונה. אנו מבינים את הקריטיות של נתוני אימון איכותיים ואת חשיבותם על הביצועים וההצלחה של דגמי הבינה המלאכותית שלך.