Der Erfolg eines jeden KI-Modells hängt von der Qualität der in das System eingespeisten Daten ab. ML-Systeme laufen auf großen Datenmengen, aber es kann nicht erwartet werden, dass sie mit beliebigen Daten funktionieren. Es muss sein hochwertige KI-Trainingsdaten. Wenn die Ausgabe des KI-Modells authentisch und genau sein muss, sollten die Daten zum Trainieren des Systems natürlich hohen Standards entsprechen.
Die Daten, mit denen die KI- und ML-Modelle trainiert werden, sollten von höchster Qualität sein, damit das Unternehmen aussagekräftige und relevante Erkenntnisse daraus ziehen kann. Doch die Beschaffung großer Mengen heterogener Daten stellt Unternehmen vor Herausforderungen.
Unternehmen sollten sich auf Anbieter wie Shaip verlassen, die strenge Datenqualitätsmanagement-Maßnahmen in ihre Prozesse implementieren, um dieser Herausforderung zu begegnen. Darüber hinaus unternehmen wir bei Shaip auch die kontinuierliche Transformation unserer Systeme, um den sich entwickelnden Herausforderungen gerecht zu werden.
Einführung in das Datenqualitätsmanagement von Shaip
Bei Shaip verstehen wir die Bedeutung zuverlässiger Trainingsdaten und ihre Rolle bei der Entwicklung von ML-Modellen und dem Ergebnis von KI-basierten Lösungen. Neben der Überprüfung unserer Mitarbeiter auf Fähigkeiten konzentrieren wir uns gleichermaßen auf die Entwicklung ihrer Wissensbasis und persönlichen Entwicklung.
Wir befolgen strenge Richtlinien und Standardarbeitsanweisungen, die auf allen Ebenen des Prozesses implementiert sind, damit unsere Trainingsdaten den Qualitätsmaßstab erfüllen.
Quality Management
Unser Qualitätsmanagement-Workflow war maßgeblich an der Bereitstellung von maschinellem Lernen und KI-Modellen beteiligt. Mit Feedback-in-Loop ist unser Qualitätsmanagementmodell eine wissenschaftlich erprobte Methode, die maßgeblich zur erfolgreichen Durchführung mehrerer Projekte für unsere Kunden beigetragen hat. Unser Qualitätsaudit-Prozessablauf läuft wie folgt ab.
- Prüfung des Vertrages
- Erstellen Sie eine Audit-Checkliste
- Dokumentenbeschaffung
- Sourcing 2-Layer-Audit
- Anmerkungstextmoderation
- Anmerkung 2-Schicht-Audit
- Lieferung der Arbeit
- Kunden-Bewertungen
Auswahl und Onboarding von Arbeitskräften per Crowdsourcing
Unsere strenge Mitarbeiterauswahl und unser Onboarding-Prozess heben uns vom Rest der Konkurrenz ab. Wir führen ein genaues Auswahlverfahren durch, um nur die erfahrensten Kommentatoren auf der Grundlage der Qualitätscheckliste an Bord zu holen. Wir erwägen:
- Vorherige Erfahrung als Textmoderator, um sicherzustellen, dass ihre Fähigkeiten und Erfahrungen unseren Anforderungen entsprechen.
- Die Leistung in früheren Projekten, um sicherzustellen, dass ihre Produktivität, Qualität und Leistung den Projektanforderungen entspricht.
- Umfassende Domänenkenntnisse sind eine Voraussetzung für die Auswahl eines bestimmten Mitarbeiters für eine bestimmte Branche.
Unser Auswahlverfahren endet hier nicht. Wir unterziehen die Mitarbeiter einem stichprobenartigen Annotationstest, um ihre Qualifikation und Leistung zu überprüfen. Basierend auf der Leistung in der Studie, der Meinungsverschiedenheitsanalyse und den Fragen und Antworten werden sie ausgewählt.
Sobald die Mitarbeiter ausgewählt sind, durchlaufen sie je nach Projektbedarf eine gründliche Schulung mit Projekt-SOW, Richtlinien, Stichprobenmethoden, Tutorials und mehr.
Checkliste zur Datenerfassung
Es werden zweistufige Qualitätskontrollen durchgeführt, um sicherzustellen, dass nur die hochwertige Trainingsdaten wird an das nächste Team weitergegeben.
Stufe 1: Qualitätssicherungsprüfung
Das QA-Team von Shaip führt die Qualitätsprüfung der Stufe 1 für die Datenerfassung durch. Sie prüfen alle Dokumente und werden schnell anhand der erforderlichen Parameter validiert.
Stufe 2: Prüfung der kritischen Qualitätsanalyse
Das CQA-Team, das aus anerkannten, erfahrenen und qualifizierten Ressourcen besteht, wird die verbleibenden 20 % der retrospektiven Proben bewerten.
Einige der Punkte auf der Checkliste für die Qualität der Datenbeschaffung sind:
- Ist die URL-Quelle authentisch und ermöglicht sie das Daten-Web-Scraping?
- Gibt es Vielfalt bei den in die engere Wahl gezogenen URLs, sodass Voreingenommenheit vermieden werden kann?
- Wird der Inhalt auf Relevanz validiert?
- Enthält der Inhalt Moderationskategorien?
- Sind vorrangige Domains abgedeckt?
- Wird der Dokumenttyp unter Berücksichtigung der Verteilung des Dokumenttyps bezogen?
- Enthält jede Moderationsklasse die Mindestlautstärke?
- Wird der Feedback-in-Loop-Prozess eingehalten?
Checkliste für die Datenanmerkung
Ähnlich wie bei der Datenerfassung haben wir auch zwei Qualitätschecklisten für die Datenanmerkung.
Stufe 1: Qualitätssicherungsprüfung
Dieser Prozess stellt sicher, dass 100 % der Dokumente korrekt anhand der vom Team und dem Kunden festgelegten Qualitätsparameter validiert werden.
Stufe 2: Prüfung der kritischen Qualitätsanalyse
Dieser Prozess stellt sicher, dass 15 bis 20 % der retrospektiven Proben ebenfalls validiert und qualitätsgesichert sind. Dieser Schritt wird vom qualifizierten und erfahrenen CQA-Team mit mindestens 10 Jahren Erfahrung im Qualitätsmanagement und Inhabern eines schwarzen Gürtels durchgeführt.
Das CQA-Team stellt sicher,- Konsistenz in der Textmoderation durch Benutzer
- Überprüfen, ob für jedes Dokument die richtigen Phrasen und Moderationsklassen verwendet werden
- Überprüfung der Metadaten
Wir geben auch tägliches Feedback basierend auf Pareto-Analyse um sicherzustellen, dass ihre Leistung den Anforderungen des Kunden entspricht.
Wir haben eine weitere Ebene der Leistungsanalyse eingefügt, um uns auf die leistungsschwächsten Annotatoren zu konzentrieren, die das Bottom-Quartile-Management verwenden. Vor der endgültigen Lieferung stellen wir außerdem sicher, dass Musterhygienekontrollen durchgeführt werden.
Parameterschwellenwert
Abhängig von den Projektrichtlinien und Kundenanforderungen haben wir eine Parameterschwelle von 90 bis 95 %. Unser Team ist ausgestattet und erfahren, um eine der folgenden Methoden anzuwenden, um höhere Qualitätsmanagementstandards zu gewährleisten.
- F1 Score oder F Measure – um die Leistung von zwei Klassifikatoren zu beurteilen – 2* ((Precision * Recall)/ (Precision + Recall))
- Die DPO- oder Defects per Opportunity-Methode wird als Verhältnis von Fehlern dividiert durch die Möglichkeiten berechnet.
Beispiel-Audit-Checkliste
Die Muster-Audit-Checkliste von Shaip ist ein vollständiges Anpassungsverfahren, das an die Anforderungen des Projekts und des Kunden angepasst werden kann. Es kann basierend auf dem Feedback des Kunden modifiziert und nach einer gründlichen Diskussion fertiggestellt werden.
- Sprachüberprüfung
- URL- und Domain-Check
- Diversity-Check
- Lautstärke pro Sprache und Moderationsklasse
- Gezielte Schlüsselwörter
- Art und Relevanz des Dokuments
- Giftige Phrasenprüfung
- Überprüfung der Metadaten
- Konsistenzprüfung
- Überprüfung der Anmerkungsklasse
- Alle anderen obligatorischen Prüfungen nach Kundenwunsch
Das CQA-Team stellt sicher,Wir ergreifen strenge Maßnahmen zur Aufrechterhaltung der Datenqualitätsstandards, da wir verstehen, dass alle KI-basierten Modelle datengesteuert sind. Und mit hochwertige Trainingsdaten ist eine Voraussetzung für alle KI- und maschinellen Lernmodelle. Wir verstehen die Kritikalität qualitativ hochwertiger Trainingsdaten und ihre Bedeutung für die Leistung und den Erfolg Ihrer KI-Modelle.