Joukkolähdetiedot

Crowdsourcing 101: Kuinka ylläpitää tehokkaasti joukkolähdetietojesi laatua

Jos aiot käynnistää menestyvän donitsiyrityksen, sinun on valmistettava markkinoiden paras donitsi. Vaikka tekniset taitosi ja kokemuksesi ovat ratkaisevassa roolissa munkkiliiketoiminnassasi, sinun on valmistettava munkkisi parhaista mahdollisista aineksista, jotta herkkusi aidosti napsauttaisi kohdeyleisöidesi joukossa ja noutaa toistuvia asioita.

Yksittäisten ainesosien laatu, paikka, josta ne hankit, miten ne sulautuvat ja täydentävät toisiaan, ja poikkeuksetta määrittävät donitsin maun, muodon ja koostumuksen. Sama pätee myös koneoppimismalliesi kehittämiseen.

Vaikka analogia saattaa tuntua oudolta, ymmärrä, että paras ainesosa, jonka voit lisätä koneoppimismalliisi, on laadukas data. Ironista kyllä, tämä on myös AI (Artificial Intelligence) -kehityksen vaikein osa. Yritykset kamppailevat hankkiakseen ja kokoaakseen laadukasta dataa tekoälykoulutusprosesseihinsa, mikä päätyy joko viivästyttämään kehitysaikaa tai lanseeraamaan ratkaisun, joka on odotettua heikompi.

Budjettien ja toiminnallisten rajoitusten vuoksi heidän on turvauduttava omituisiin tiedonkeruumenetelmiin, kuten erilaisiin joukkolähdetekniikoihin. Joten, toimiiko se? On korkealaatuisen datan joukkoistaminen todella asia? Miten mittaat tiedon laatua alun perin?

Otetaan selvää.

Mitä tiedon laatu on ja miten sitä mitataan?

Tietojen laatu ei tarkoita vain sitä, kuinka siistejä ja jäsenneltyjä tietojoukkosi ovat. Nämä ovat esteettisiä mittareita. Todella tärkeää on, kuinka osuvia tietosi ovat ratkaisusi kannalta. Jos olet kehittämässä tekoälymallia a terveydenhuollon ratkaisu ja suurin osa tietojoukoistasi on vain tärkeitä tilastoja puetettavista laitteista, mutta sinulla on huonoja tietoja.

Tällä ei ole mitään konkreettista tulosta. Tietojen laatu siis tiivistyy tietoihin, jotka vastaavat yrityksesi toiveita, ovat täydellisiä, merkinnöin varustettuja ja konevalmiita. Tietohygienia on osa kaikkia näitä tekijöitä.

Nyt kun tiedämme, mitä huonolaatuinen data on, meillä on myös lueteltu alas luettelo viidestä tekijästä, jotka vaikuttavat tietojen laatuun.

Kuinka mitata tietojen laatua?

Kuinka mitata tietojen laatua? Ei ole kaavaa, jota voisit käyttää laskentataulukossa ja päivittää tietojen laatua. On kuitenkin hyödyllisiä mittareita, joiden avulla voit seurata tietojesi tehokkuutta ja osuvuutta.

Tietojen ja virheiden suhde

Tämä seuraa tietojoukon volyymiin liittyvien virheiden määrää.

Tyhjät arvot

Tämä mittari ilmaisee tietojoukoissa olevien epätäydellisten, puuttuvien tai tyhjien arvojen määrän.

Datan muunnosvirhesuhteet

Tämä seuraa niiden virheiden määrää, joita ilmenee, kun tietojoukko muunnetaan tai muunnetaan toiseen muotoon.

Dark Data Volume

Tumma data on mitä tahansa dataa, joka on käyttökelvotonta, tarpeetonta tai epämääräistä.

Data aika arvoon

Tämä mittaa aikaa, jonka henkilöstösi käyttää vaadittujen tietojen poimimiseen tietojoukoista.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Joten kuinka varmistaa tietojen laatu joukkoistamisen aikana

Joskus tiimiäsi pakotetaan keräämään tietoja tiukkojen aikataulujen puitteissa. Sellaisissa tapauksissa, joukkohankintatekniikat auta merkittävästi. Tarkoittaako tämä kuitenkin, että korkealaatuisten tietojen joukkoistaminen voi aina olla uskottava tulos?

Jos olet valmis ryhtymään näihin toimenpiteisiin, joukkolähdettämäsi datasi laatu vahvistuisi jossain määrin, jotta voit käyttää niitä nopeisiin tekoälyharjoittelutarkoituksiin.

Selkeät ja yksiselitteiset ohjeet

Crowdsourcing tarkoittaa, että otat yhteyttä joukkolähteisiin Internetin kautta osallistumaan tarpeisiisi asiaankuuluvilla tiedoilla.

On tapauksia, joissa aidot ihmiset eivät pysty antamaan oikeita ja olennaisia ​​tietoja, koska vaatimukset olivat epäselviä. Tämän välttämiseksi julkaise selkeät ohjeet siitä, mistä prosessissa on kyse, kuinka heidän panoksensa auttaisi, miten he voisivat osallistua ja paljon muuta. Oppimiskäyrän minimoimiseksi esittele kuvakaappauksia siitä, kuinka voit lähettää tietoja, tai katso lyhyitä videoita menettelystä.

Tietojen monimuotoisuus ja harhan poistaminen

Tietojen monimuotoisuus ja harhan poistaminen Harhaa voidaan estää joutumasta tietopankkiisi, kun sitä käsitellään perustasolla. Harha johtuu vain silloin, kun suuri määrä dataa on taipuvainen johonkin tiettyyn tekijään, kuten rotuun, sukupuoleen, väestötietoihin ja muihin. Tämän välttämiseksi tee yleisöstäsi mahdollisimman monipuolinen.

Julkaise joukkohankintakampanjasi eri markkinasegmentit, yleisöpersoonat, etniset ryhmät, ikäryhmät, taloudelliset taustat ja paljon muuta. Tämä auttaa sinua kokoamaan runsaan tietopankin, jota voit käyttää puolueettomia tuloksia varten.

Useita laadunvarmistusprosesseja

Ihannetapauksessa laadunvarmistusmenettelysi tulisi sisältää kaksi pääprosessia:

  • Koneoppimismallien johtama prosessi
  • Ja prosessi, jota johtaa ammattimaisten laadunvarmistustyöntekijöiden tiimi

Koneoppimisen laadunvarmistus

Tämä voi olla alustava validointiprosessi, jossa koneoppimismallit arvioivat, onko kaikki vaaditut kentät täytetty, tarvittavat asiakirjat tai tiedot ladataan, ovatko merkinnät relevantteja julkaistujen kenttien kannalta, tietojoukkojen monimuotoisuutta ja paljon muuta. Monimutkaisia ​​tietotyyppejä, kuten ääntä, kuvia tai videoita, varten koneoppimismalleja voitaisiin myös kouluttaa vahvistamaan tarvittavat tekijät, kuten kesto, äänenlaatu, muoto ja paljon muuta..

Manuaalinen laadunvarmistus

Tämä olisi ihanteellinen toisen tason laaduntarkistusprosessi, jossa ammattilaistiimi suorittaa nopeita tarkastuksia satunnaisista tietojoukoista tarkistaakseen, täyttyvätkö vaaditut laatumittarit ja -standardit.

Jos tuloksissa on kaava, mallia voidaan optimoida parempia tuloksia varten. Syy siihen, miksi manuaalinen laadunvarmistus ei olisi ihanteellinen alustava prosessi, johtuu lopulta saamiesi tietojoukkojen määrästä.

Joten mikä on suunnitelmasi?

Nämä olivat siis käytännöllisimmät parhaat käytännöt optimointiin crowdsourced tiedon laatu. Prosessi on työläs, mutta tällaiset toimenpiteet tekevät siitä vähemmän vaivalloista. Ota ne käyttöön ja seuraa tuloksiasi nähdäksesi, ovatko ne visiosi mukaisia.

Sosiaalinen osuus

Saatat pitää myös