Minkä tahansa tekoälymallin menestys riippuu järjestelmään syötetyn tiedon laadusta. ML-järjestelmät toimivat suurilla tietomäärillä, mutta niiden ei voida odottaa toimivan millä tahansa tiedolla. Sen täytyy olla korkealaatuisia tekoälyn harjoitustietoja. Jos tekoälymallin tulosten on oltava aitoja ja tarkkoja, on sanomattakin selvää, että järjestelmän koulutustietojen tulee olla korkeatasoisia.
Tietojen, joita AI- ja ML-malleja koulutetaan, tulee olla ensiluokkaista, jotta yritys voi saada niistä mielekkäitä ja olennaisia näkemyksiä. Silti valtavien määrien heterogeenisen datan hankinta on haaste yrityksille.
Yritysten tulee luottaa Shaipin kaltaisiin palveluntarjoajiin, jotka ottavat käyttöön tiukkoja tiedonlaadunhallintatoimenpiteitä prosesseissaan vastatakseen tähän haasteeseen. Lisäksi Shaipilla toteutamme myös jatkuvaa järjestelmien muutosta vastaamaan muuttuviin haasteisiin.
Johdatus Shaipin tiedonlaadunhallintaan
Ymmärrämme Shaipilla luotettavan harjoitusdatan merkityksen ja sen osuuden ML-mallien kehittämisessä ja tekoälypohjaisten ratkaisujen lopputuloksessa. Sen lisäksi, että tutkimme työntekijöidemme taitoja, keskitymme yhtä lailla heidän tietopohjansa kehittämiseen ja henkilökohtaiseen kehitykseen.
Noudatamme prosessin kaikilla tasoilla toteutettuja tiukkoja ohjeita ja vakiotoimintamenettelyjä, jotta koulutustietomme täyttävät laatukriteerin.
Laadunhallinta
Laadunhallinnan työnkulkumme on ollut avainasemassa koneoppimisen ja tekoälymallien toimittamisessa. Palautteen avulla laadunhallintamallimme on tieteellisesti testattu menetelmä, joka on auttanut onnistuneesti toimittamaan useita projekteja asiakkaillemme. Laaduntarkastusprosessimme etenee seuraavalla tavalla.
- Sopimuksen tarkistaminen
- Luo tarkastuksen tarkistuslista
- Asiakirjojen hankinta
- Sourcing 2-Layer Audit
- Huomautustekstin moderointi
- Huomautus 2-Layer Audit
- Työn toimitus
- Asiakkaan palaute
Crowdsource-työntekijöiden valinta ja perehdytys
Tiukka työntekijöiden valinta- ja perehdytysprosessimme erottavat meidät muista kilpailijoista. Suoritamme tarkan valintaprosessin ottaaksemme mukaan vain taitavimmat kommentaattorit laadun tarkistuslistan perusteella. Me harkitsemme:
- Aikaisempi kokemus tekstien moderaattorina varmistaaksemme, että heidän taitonsa ja kokemuksensa vastaavat vaatimuksiamme.
- Suoritus aiemmissa projekteissa niiden tuottavuuden, laadun ja tuottavuuden varmistamiseksi vastasi projektin tarpeita.
- Laaja alan tuntemus on edellytys tietyn työntekijän valitsemiseksi tiettyyn toimialaan.
Valintaprosessimme ei pääty tähän. Teemme työntekijöille näytemerkintätestin varmistaaksemme heidän pätevyyden ja suorituskyvyn. Heidät valitaan kokeilussa suoritetun suorituskyvyn, erimielisyyksien analyysin sekä kysymysten ja vastausten perusteella.
Kun työntekijät on valittu, he käyvät läpi perusteellisen koulutuksen, jossa käytetään Project SOW:ta, ohjeita, näytteenottomenetelmiä, opetusohjelmia ja muuta projektin tarpeesta riippuen.
Tiedonkeruun tarkistuslista
Kaksikerroksiset laatutarkastukset otetaan käyttöön sen varmistamiseksi, että vain korkealaatuisia harjoitustietoja siirretään seuraavalle joukkueelle.
Taso 1: Laadunvarmistustarkastus
Shaipin laadunvarmistustiimi suorittaa tason 1 laaduntarkistuksen tiedonkeruuta varten. He tarkistavat kaikki asiakirjat, ja ne tarkistetaan nopeasti tarvittavien parametrien perusteella.
Taso 2: Kriittinen laatuanalyysin tarkistus
CQA-tiimi, joka koostuu valtuutetuista, kokeneista ja pätevistä resursseista, arvioi loput 20 % retrospektiivisistä näytteistä.
Joitakin tiedonhankinnan laadun tarkistuslistakohteita ovat mm.
- Onko URL-lähde aito ja mahdollistaako se tietojen kaapimisen verkossa?
- Onko suositelluissa URL-osoitteissa eroja, jotta puolueellisuus voidaan välttää?
- Onko sisällön osuvuus vahvistettu?
- Sisältääkö sisältö valvontaluokkia?
- Ovatko ensisijaiset verkkotunnukset katettu?
- Onko asiakirjatyyppi hankittu ottaen huomioon asiakirjatyyppijakauma?
- Sisältääkö jokainen moderointiluokka vähimmäistilavuuslevyn?
- Noudatetaanko Feedback in-loop -prosessia?
Tietojen huomautusten tarkistuslista
Kuten tiedonkeruussa, meillä on myös kaksitasoinen laaduntarkistuslista tietojen merkintöjä varten.
Taso 1: Laadunvarmistustarkastus
Tämä prosessi varmistaa, että 100 % asiakirjoista validoidaan oikein tiimin ja asiakkaan asettamien laatuparametrien mukaan.
Taso 2: Kriittinen laatuanalyysin tarkistus
Tällä prosessilla varmistetaan, että 15–20 % retrospektiivisistä näytteistä on myös validoitu ja niiden laatu varmistettu. Tämän vaiheen suorittaa pätevä ja kokenut CQA-tiimi, jolla on vähintään 10 vuoden kokemus laadunhallinnasta ja mustan vyön haltijoista.
CQA-tiimi varmistaa,- Johdonmukaisuus käyttäjien suorittamassa tekstin käsittelyssä
- Tarkistaa, käytetäänkö jokaisessa asiakirjassa oikeita lauseita ja moderointiluokkia
- Tarkistetaan metatietoja
Annamme myös päivittäistä palautetta Pareto-analyysi varmistaakseen, että niiden suorituskyky on asiakkaan vaatimusten mukainen.
Otimme käyttöön toisen suorituskyvyn analyysin keskittyäksemme vähiten suoriutuviin merkintöihin käyttämällä Bottom Quartile Managementia. Ennen lopullista toimitusta varmistamme myös, että näytehygieniatarkastukset on suoritettu.
Parametrin kynnysarvo
Projektin ohjeista ja asiakkaan vaatimuksista riippuen meillä on 90-95 %:n parametrikynnys. Tiimimme on varustettu ja kokenut suorittamaan minkä tahansa seuraavista menetelmistä korkeamman laadunhallintastandardien varmistamiseksi.
- F1-pisteet tai F-mittaus – arvioidaksesi kahden luokituksen suorituskykyä – 2* ((tarkkuus * takaisinveto)/ (tarkkuus + takaisinkutsu))
- Tietosuojavastaava tai vikoja kohti -menetelmä lasketaan vikojen suhteella jaettuna mahdollisuuksilla.
Esimerkki tarkastuksen tarkistuslistasta
Shaipin näytetarkastuksen tarkistuslista on täydellinen räätälöintimenettely, joka voidaan räätälöidä vastaamaan projektin ja asiakkaan vaatimuksia. Sitä voidaan muokata asiakkaalta saadun palautteen perusteella ja viimeistellä perusteellisen keskustelun jälkeen.
- Kielen tarkistus
- URL-osoitteen ja verkkotunnuksen tarkistus
- Monimuotoisuuden tarkistus
- Määrä kieli- ja moderointiluokkaa kohti
- Kohdistetut avainsanat
- Asiakirjan tyyppi ja relevanssi
- Myrkyllisen lauseen tarkistus
- Metatietojen tarkistus
- Johdonmukaisuuden tarkistus
- Annotaatioluokan tarkistus
- Muut pakolliset tarkastukset asiakkaan toiveiden mukaan
CQA-tiimi varmistaa,Suoritamme tiukkoja toimenpiteitä tietojen laatustandardien ylläpitämiseksi, koska ymmärrämme, että kaikki tekoälyyn perustuvat mallit ovat tietopohjaisia. Ja ottaa korkealaatuisia harjoitustietoja on vaatimus kaikille tekoäly- ja koneoppimismalleille. Ymmärrämme laadukkaan harjoitusdatan kriittisen merkityksen tekoälymalliesi suorituskyvylle ja menestykselle.