אם אתם מתכוונים להשיק עסק מצליח לסופגניות, עליכם להכין את הסופגניה הטובה ביותר בשוק. בעוד שהכישורים הטכניים והניסיון שלך ממלאים תפקיד מכריע בעסקי הסופגניות שלך, כדי שהעדינות שלך תלחץ באמת בקרב קהלי היעד שלך ותביא עסק חוזר, אתה צריך להכין את הסופגניות שלך עם המרכיבים הטובים ביותר האפשריים.
האיכות של המרכיבים האישיים שלך, המקום ממנו אתה מוצא אותם, האופן שבו הם מתמזגים ומשלימים זה את זה, ויותר מכך קובעים את הטעם, הצורה והעקביות של הסופגניה. הדבר נכון גם לגבי פיתוח מודלים של למידת מכונה שלך.
למרות שהאנלוגיה אולי נראית מוזרה, הבינו שהמרכיב הטוב ביותר שתוכלו להחדיר למודל למידת המכונה שלכם הוא נתונים איכותיים. למרבה האירוניה, זהו גם החלק הקשה ביותר בפיתוח AI (בינה מלאכותית). עסקים נאבקים למצוא ולאסוף נתונים איכותיים עבור הליכי הכשרת ה-AI שלהם, ובסופו של דבר מעכבים את זמן הפיתוח או משיקים פתרון עם פחות יעילות מהצפוי.
מוגבלים על ידי תקציבים ומגבלות תפעוליות, הם נאלצים לנקוט בשיטות איסוף נתונים מופרכות כמו טכניקות שונות של מיקור המונים. אז, זה עובד? האם מיקור המונים נתונים באיכות גבוהה באמת דבר? איך אתה מודד את איכות הנתונים מלכתחילה?
בוא נגלה.
מהי איכות נתונים וכיצד מודדים אותה?
איכות הנתונים לא מתורגמת רק לכמה נקיים ומובנים מערכי הנתונים שלך. אלו מדדים אסתטיים. מה שחשוב באמת הוא עד כמה הנתונים שלך רלוונטיים לפתרון שלך. אם אתה מפתח מודל AI עבור א פתרון בריאות ורוב מערכי הנתונים שלך הם נתונים סטטיסטיים חיוניים בלבד ממכשירים לבישים, מה שיש לך זה נתונים גרועים.
עם זה, אין תוצאה מוחשית כלשהי. לכן, איכות הנתונים מסתכמת בנתונים שהם הקשריים לשאיפות העסקיות שלך, מלאים, מובנים ומוכנים למכונה. היגיינת נתונים היא תת-קבוצה של כל הגורמים הללו.
עכשיו כשאנחנו יודעים מה זה נתונים באיכות ירודה, יש לנו גם רשום למטה רשימה של 5 גורמים המשפיעים על איכות הנתונים.
כיצד למדוד את איכות הנתונים?
אין נוסחה שתוכל להשתמש בגיליון אלקטרוני ולעדכן את איכות הנתונים. עם זאת, ישנם מדדים שימושיים שיעזרו לך לעקוב אחר היעילות והרלוונטיות של הנתונים שלך.
יחס נתונים לשגיאות
זה עוקב אחר מספר השגיאות שיש למערך נתונים ביחס לנפח שלו.
ערכים ריקים
מדד זה מציין את מספר הערכים הלא שלמים, החסרים או הריקים במערך הנתונים.
יחסי שגיאות בשינוי נתונים
זה עוקב אחר נפח השגיאות שצצות כאשר מערך נתונים עובר טרנספורמציה או המרה לפורמט אחר.
נפח נתונים כהה
נתונים כהים הם כל מידע שאינו שמיש, מיותר או מעורפל.
זמן לערך נתונים
זה מודד את משך הזמן שהצוות שלך מקדיש לחילוץ מידע נדרש ממערכי נתונים.
אז איך להבטיח איכות נתונים בזמן מיקור המונים
יהיו מקרים שהצוות שלך יידחף לאסוף נתונים בתוך לוחות זמנים מחמירים. במקרים כאלו, טכניקות מיקור המונים לעשות עזרה בצורה משמעותית. עם זאת, האם זה אומר שמיקור המונים של נתונים באיכות גבוהה תמיד יכול להיות תוצאה סבירה?
אם אתה מוכן לנקוט באמצעים אלה, איכות הנתונים שלך במיקור המונים תגביר במידה מסוימת שתוכל להשתמש בהם למטרות אימון AI מהיר.
הנחיות חדות וחד משמעיות
מיקור המונים פירושו שתפנה לעובדים במקור המונים דרך האינטרנט כדי לתרום לדרישות שלך עם מידע רלוונטי.
ישנם מקרים שבהם אנשים אמיתיים אינם מספקים פרטים נכונים ורלוונטיים מכיוון שהדרישות שלך היו מעורפלות. כדי להימנע מכך, פרסם סדרה של קווים מנחים ברורים על מה התהליך, איך התרומות שלהם יעזרו, איך הם יכולים לתרום ועוד. כדי למזער את עקומת הלמידה, הציגו צילומי מסך של איך לשלוח פרטים או עשו סרטונים קצרים על ההליך.
גיוון נתונים והסרת הטיה
ניתן למנוע את הכנסת הטיה למאגר הנתונים שלך כאשר מטפלים בה ברמות היסוד. הטיה נובעת רק כאשר כמות גדולה של נתונים נוטה לגורם מסוים כמו גזע, מגדר, דמוגרפיה ועוד. כדי להימנע מכך, הפוך את הקהל שלך למגוון ככל האפשר.
פרסם את מסע הפרסום שלך במיקור ההמונים פלחי שוק שונים, אישיות קהל, מוצא אתני, קבוצות גיל, רקע כלכלי ועוד. זה יעזור לך להרכיב מאגר נתונים עשיר שתוכל להשתמש בו לתוצאות חסרות פניות.
תהליכי QA מרובים
באופן אידיאלי, הליך ה-QA שלך צריך לכלול שני תהליכים עיקריים:
- תהליך שמובל על ידי מודלים של למידת מכונה
- ותהליך בהובלת צוות של שותפי אבטחת איכות מקצועיים
QA למידת מכונה
זה יכול להיות תהליך האימות המקדים שלך, שבו מודלים של למידת מכונה מעריכים אם כל השדות הנדרשים ממולאים, מסמכים או פרטים נחוצים מועלים, אם הערכים רלוונטיים לשדות שפורסמו, מגוון מערכי הנתונים ועוד. עבור סוגי נתונים מורכבים כגון אודיו, תמונות או סרטונים, ניתן גם לאמן מודלים של למידת מכונה כדי לאמת גורמים הכרחיים כגון משך זמן, איכות שמע, פורמט ועוד.
QA ידני
זה יהיה תהליך אידיאלי של בדיקת איכות בשכבה שנייה, שבו צוות המקצוענים שלך עורך ביקורות מהירות של מערכי נתונים אקראיים כדי לבדוק אם מדדי האיכות והסטנדרטים הנדרשים עומדים.
אם יש דפוס בתוצאות, ניתן לבצע אופטימיזציה של המודל לתוצאות טובות יותר. הסיבה לכך ש-QA ידני לא יהיה תהליך מקדים אידיאלי היא בגלל נפח מערכי הנתונים שבסופו של דבר תקבל.
אז מה התוכנית שלך?
אז אלו היו השיטות המומלצות ביותר לביצוע אופטימיזציה קהל שמקורו איכות מידע. התהליך מייגע אבל אמצעים כאלה הופכים אותו לפחות מסורבל. יישם אותם ועקוב אחר התוצאות שלך כדי לראות אם הן תואמות את החזון שלך.