Wenn Sie beabsichtigen, ein erfolgreiches Donut-Geschäft zu starten, müssen Sie den besten Donut auf dem Markt vorbereiten. Während Ihre technischen Fähigkeiten und Erfahrungen eine entscheidende Rolle in Ihrem Donuts-Geschäft spielen, müssen Sie Ihre Donuts mit den bestmöglichen Zutaten zubereiten, damit Ihre Delikatesse bei Ihren Zielgruppen wirklich ankommt und wiederkehrende Geschäfte abwirft.
Die Qualität Ihrer einzelnen Zutaten, der Ort, von dem Sie sie beziehen, wie sie sich mischen und ergänzen und mehr ausnahmslos den Geschmack, die Form und die Konsistenz des Donuts bestimmen. Gleiches gilt auch für die Entwicklung Ihrer Machine-Learning-Modelle.
Auch wenn die Analogie bizarr erscheinen mag, sollten Sie sich bewusst sein, dass die beste Zutat, die Sie in Ihr Modell für maschinelles Lernen einfließen lassen können, hochwertige Daten sind. Ironischerweise ist dies auch der schwierigste Teil der Entwicklung von KI (Künstliche Intelligenz). Unternehmen haben Schwierigkeiten, qualitativ hochwertige Daten für ihre KI-Trainingsverfahren zu beschaffen und zusammenzustellen, was entweder die Entwicklungszeit verzögert oder eine Lösung mit weniger Effizienz als erwartet auf den Markt bringt.
Begrenzt durch Budgets und betriebliche Beschränkungen sind sie gezwungen, auf ungewöhnliche Methoden zur Datenerhebung zurückzugreifen, wie beispielsweise verschiedene Crowdsourcing-Techniken. Also, funktioniert es? Ist Crowdsourcing von qualitativ hochwertigen Daten wirklich ein Ding? Wie misst man die Datenqualität überhaupt?
Lass es uns herausfinden.
Was ist Datenqualität und wie misst man sie?
Datenqualität bedeutet nicht nur, wie sauber und strukturiert Ihre Datensätze sind. Dies sind ästhetische Metriken. Entscheidend ist, wie relevant Ihre Daten für Ihre Lösung sind. Wenn Sie ein KI-Modell für a . entwickeln Gesundheitslösung und ein Großteil Ihrer Datensätze sind nur wichtige Statistiken von tragbaren Geräten, was Sie haben, sind schlechte Daten.
Damit gibt es überhaupt kein greifbares Ergebnis. Die Datenqualität läuft also auf Daten hinaus, die im Kontext zu Ihren Geschäftszielen stehen, vollständig, mit Anmerkungen versehen und maschinenbereit sind. Datenhygiene ist eine Teilmenge all dieser Faktoren.
Jetzt, da wir wissen, was Daten von schlechter Qualität sind, haben wir es auch unten aufgeführt eine Liste von 5 Faktoren, die die Datenqualität beeinflussen.
Wie misst man die Datenqualität?
Es gibt keine Formel, die Sie in einer Tabelle verwenden und die Datenqualität aktualisieren könnten. Es gibt jedoch nützliche Metriken, mit denen Sie die Effizienz und Relevanz Ihrer Daten im Auge behalten können.
Verhältnis von Daten zu Fehlern
Dies verfolgt die Anzahl der Fehler, die ein Datensatz in Bezug auf sein Volumen aufweist.
Leere Werte
Diese Metrik gibt die Anzahl der unvollständigen, fehlenden oder leeren Werte in Datensätzen an.
Fehlerquoten bei der Datentransformation
Dadurch wird die Menge der Fehler verfolgt, die auftreten, wenn ein Datensatz transformiert oder in ein anderes Format konvertiert wird.
Dunkles Datenvolumen
Dark Data sind alle Daten, die unbrauchbar, redundant oder vage sind.
Zeit bis zum Wert der Daten
Dies misst die Zeit, die Ihre Mitarbeiter für das Extrahieren der erforderlichen Informationen aus Datensätzen aufwenden.
So stellen Sie die Datenqualität beim Crowdsourcing sicher
Es wird Zeiten geben, in denen Ihr Team dazu gedrängt wird, Daten innerhalb strenger Fristen zu sammeln. In solchen Fällen, Crowdsourcing-Techniken helfen bedeutend. Bedeutet dies jedoch, dass Crowdsourcing qualitativ hochwertiger Daten immer ein plausibles Ergebnis sein kann?
Wenn Sie bereit sind, diese Maßnahmen zu ergreifen, würde sich Ihre Crowdsourcing-Datenqualität bis zu einem gewissen Grad verstärken, sodass Sie sie für schnelle KI-Trainingszwecke verwenden könnten.
Klare und eindeutige Richtlinien
Crowdsourcing bedeutet, dass Sie sich über das Internet an Crowdsourcing-Mitarbeiter wenden, um mit relevanten Informationen zu Ihren Anforderungen beizutragen.
Es gibt Fälle, in denen echte Leute keine korrekten und relevanten Details angeben, weil Ihre Anforderungen mehrdeutig waren. Um dies zu vermeiden, veröffentlichen Sie eine Reihe klarer Richtlinien darüber, worum es bei dem Prozess geht, wie ihre Beiträge helfen würden, wie sie einen Beitrag leisten könnten und vieles mehr. Um die Lernkurve zu minimieren, führen Sie Screenshots zur Übermittlung von Details ein oder zeigen Sie kurze Videos zum Verfahren.
Datenvielfalt und Beseitigung von Verzerrungen
Es kann verhindert werden, dass Verzerrungen in Ihren Datenpool eingeführt werden, wenn sie auf grundlegender Ebene behandelt werden. Voreingenommenheit entsteht nur, wenn ein großes Datenvolumen auf einen bestimmten Faktor wie Rasse, Geschlecht, Demografie und mehr ausgerichtet ist. Um dies zu vermeiden, machen Sie Ihr Publikum so vielfältig wie möglich.
Veröffentlichen Sie Ihre Crowdsourcing-Kampagne überall verschiedene Marktsegmente, Publikumspersönlichkeiten, Ethnien, Altersgruppen, wirtschaftliche Hintergründe und mehr. Dies wird Ihnen helfen, einen umfangreichen Datenpool zusammenzustellen, den Sie für unvoreingenommene Ergebnisse verwenden können.
Mehrere QS-Prozesse
Idealerweise sollte Ihr QS-Verfahren zwei Hauptprozesse umfassen:
- Ein Prozess, der von Modellen des maschinellen Lernens geleitet wird
- Und ein Prozess, der von einem Team professioneller Qualitätssicherungsmitarbeiter geleitet wird
QA für maschinelles Lernen
Dies könnte Ihr vorläufiger Validierungsprozess sein, bei dem Modelle des maschinellen Lernens bewerten, ob alle erforderlichen Felder ausgefüllt, erforderliche Dokumente oder Details hochgeladen werden, ob die Einträge für die veröffentlichten Felder relevant sind, die Vielfalt der Datensätze und mehr. Für komplexe Datentypen wie Audio, Bilder oder Videos könnten auch Modelle für maschinelles Lernen trainiert werden, um notwendige Faktoren wie Dauer, Audioqualität, Format und mehr zu validieren.
Manuelle QS
Dies wäre ein idealer Qualitätsprüfungsprozess der zweiten Ebene, bei dem Ihr Team von Fachleuten schnelle Audits von Zufallsdatensätzen durchführt, um zu überprüfen, ob die erforderlichen Qualitätsmetriken und -standards erfüllt werden.
Wenn die Ergebnisse ein Muster aufweisen, könnte das Modell für bessere Ergebnisse optimiert werden. Der Grund, warum manuelle QA kein idealer vorbereitender Prozess wäre, liegt in der Menge an Datensätzen, die Sie schließlich erhalten würden.
So, was ist dein Plan?
Dies waren also die praktischsten Best Practices zur Optimierung Crowdsourcing Datenqualität. Der Prozess ist mühsam, aber Maßnahmen wie diese machen ihn weniger umständlich. Implementieren Sie sie und verfolgen Sie Ihre Ergebnisse, um zu sehen, ob sie mit Ihrer Vision übereinstimmen.