किसी भी AI मॉडल की सफलता सिस्टम में फीड किए गए डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। एमएल सिस्टम बड़ी मात्रा में डेटा पर चलते हैं, लेकिन उनसे किसी भी डेटा के साथ प्रदर्शन की उम्मीद नहीं की जा सकती। यह होना चाहिए उच्च गुणवत्ता वाला एआई प्रशिक्षण डेटा. यदि एआई मॉडल से आउटपुट को प्रामाणिक और सटीक होने की आवश्यकता है, तो यह कहने की आवश्यकता नहीं है कि सिस्टम के प्रशिक्षण के लिए डेटा उच्च मानकों का होना चाहिए।
एआई और एमएल मॉडल को जिस डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, वह व्यवसाय के लिए सार्थक और प्रासंगिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए प्रमुख गुणवत्ता का होना चाहिए। फिर भी, भारी मात्रा में विषम डेटा की खरीद कंपनियों के लिए एक चुनौती बन रही है।
कंपनियों को शैप जैसे प्रदाताओं पर भरोसा करना चाहिए, जो इस चुनौती का मुकाबला करने के लिए अपनी प्रक्रियाओं में कड़े डेटा गुणवत्ता प्रबंधन उपायों को लागू करते हैं। इसके अतिरिक्त, शैप में, हम उभरती चुनौतियों का सामना करने के लिए अपने सिस्टम के निरंतर परिवर्तन का कार्य भी करते हैं।
शेप के डेटा गुणवत्ता प्रबंधन का परिचय
शैप में, हम विश्वसनीय प्रशिक्षण डेटा के महत्व और एमएल मॉडल के विकास और एआई-आधारित समाधानों के परिणाम को समझते हैं। कौशल के लिए हमारे कर्मचारियों की जांच के अलावा, हम उनके ज्ञान के आधार और व्यक्तिगत विकास को विकसित करने पर समान रूप से ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।
हम प्रक्रिया के सभी स्तरों पर लागू सख्त दिशानिर्देशों और मानक संचालन प्रक्रियाओं का पालन करते हैं ताकि हमारे प्रशिक्षण डेटा गुणवत्ता बेंचमार्क को पूरा कर सकें।
गुणवत्ता प्रबंधन
मशीन लर्निंग और एआई मॉडल देने में हमारे गुणवत्ता प्रबंधन वर्कफ़्लो की महत्वपूर्ण भूमिका रही है। फीडबैक-इन-लूप के साथ, हमारा गुणवत्ता प्रबंधन मॉडल एक वैज्ञानिक रूप से परीक्षण किया गया तरीका है जो हमारे ग्राहकों के लिए कई परियोजनाओं को सफलतापूर्वक वितरित करने में सहायक रहा है। हमारी गुणवत्ता लेखापरीक्षा प्रक्रिया प्रवाह निम्नलिखित तरीके से आगे बढ़ती है।
- अनुबंध की समीक्षा करना
- ऑडिट चेकलिस्ट बनाएं
- दस्तावेज़ सोर्सिंग
- सोर्सिंग 2-लेयर ऑडिट
- एनोटेशन टेक्स्ट मॉडरेशन
- एनोटेशन 2-लेयर ऑडिट
- कार्य की सुपुर्दगी
- ग्राहक प्रतिक्रिया
क्राउडसोर्स वर्कर का चयन और ऑनबोर्डिंग
हमारे कठोर कार्यकर्ता चयन और ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया ने हमें बाकी प्रतियोगिता से अलग कर दिया। हम गुणवत्ता जांच सूची के आधार पर केवल सबसे कुशल एनोटेटर्स को बोर्ड पर लाने के लिए एक सटीक चयन प्रक्रिया करते हैं। हम विचार करते हैं:
- उनके कौशल और अनुभव को सुनिश्चित करने के लिए टेक्स्ट मॉडरेटर के रूप में पिछला अनुभव हमारी आवश्यकताओं से मेल खाता है।
- पिछली परियोजनाओं में प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए उनकी उत्पादकता, गुणवत्ता और उत्पादन परियोजना की जरूरतों के बराबर थे।
- किसी विशिष्ट वर्टिकल के लिए किसी विशेष कार्यकर्ता को चुनने के लिए व्यापक डोमेन ज्ञान आवश्यक है।
हमारी चयन प्रक्रिया यहीं समाप्त नहीं होती है। हम श्रमिकों की योग्यता और प्रदर्शन को सत्यापित करने के लिए नमूना एनोटेशन परीक्षण के अधीन हैं। ट्रायल में प्रदर्शन, असहमति विश्लेषण और प्रश्नोत्तर के आधार पर उनका चयन किया जाएगा।
एक बार श्रमिकों का चयन हो जाने के बाद, वे प्रोजेक्ट एसओडब्ल्यू, दिशानिर्देशों, नमूनाकरण विधियों, ट्यूटोरियल, और परियोजना की आवश्यकता के आधार पर और अधिक का उपयोग करके एक संपूर्ण प्रशिक्षण सत्र से गुजरेंगे।
डेटा संग्रह चेकलिस्ट
केवल गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए दो-स्तरीय गुणवत्ता जांच की जाती है उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा अगली टीम को भेज दिया जाता है।
स्तर 1: गुणवत्ता आश्वासन जांच
शैप की क्यूए टीम डेटा संग्रह के लिए स्तर 1 की गुणवत्ता जांच करती है। वे सभी दस्तावेजों की जांच करते हैं, और आवश्यक मापदंडों के खिलाफ उन्हें जल्दी से मान्य किया जाता है।
स्तर 2: महत्वपूर्ण गुणवत्ता विश्लेषण जाँच
विश्वसनीय, अनुभवी और योग्य संसाधनों वाली CQA टीम शेष 20% पूर्वव्यापी नमूनों का मूल्यांकन करेगी।
कुछ डेटा सोर्सिंग गुणवत्ता चेकलिस्ट आइटम में शामिल हैं,
- क्या URL स्रोत प्रामाणिक है, और क्या यह डेटा वेब-स्क्रैपिंग की अनुमति देता है?
- क्या शॉर्टलिस्ट किए गए URL में विविधता है ताकि पक्षपात से बचा जा सके?
- क्या सामग्री प्रासंगिकता के लिए मान्य है?
- क्या सामग्री में मॉडरेशन श्रेणियां शामिल हैं?
- क्या प्राथमिकता वाले डोमेन शामिल हैं?
- क्या दस्तावेज़ प्रकार वितरण को ध्यान में रखते हुए दस्तावेज़ प्रकार प्राप्त किया गया है?
- क्या प्रत्येक मॉडरेशन क्लास में न्यूनतम वॉल्यूम स्लैब होता है?
- क्या फीडबैक-इन-लूप प्रक्रिया का पालन किया गया है?
डेटा एनोटेशन चेकलिस्ट
डेटा संग्रह के समान, हमारे पास डेटा एनोटेशन के लिए गुणवत्ता चेकलिस्ट की दो परतें भी हैं।
स्तर 1: गुणवत्ता आश्वासन जांच
यह प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि टीम और ग्राहक द्वारा निर्धारित गुणवत्ता मापदंडों के खिलाफ 100% दस्तावेज़ सही ढंग से मान्य हैं।
स्तर 2: महत्वपूर्ण गुणवत्ता विश्लेषण जाँच
यह प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि 15 से 20% पूर्वव्यापी नमूने भी मान्य हैं, और गुणवत्ता सुनिश्चित है। यह कदम योग्य और अनुभवी सीक्यूए टीम द्वारा गुणवत्ता प्रबंधन और ब्लैक बेल्ट धारकों में कम से कम 10 वर्षों के अनुभव के साथ किया जाता है।
CQA टीम सुनिश्चित करती है,- उपयोगकर्ताओं द्वारा टेक्स्ट मॉडरेशन में संगति
- यह जांचना कि प्रत्येक दस्तावेज़ के लिए सही वाक्यांशों और मॉडरेशन कक्षाओं का उपयोग किया जाता है या नहीं
- मेटाडेटा की जाँच करना
हम इसके आधार पर दैनिक प्रतिक्रिया भी प्रदान करते हैं पारेतो विश्लेषण यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनका प्रदर्शन क्लाइंट की आवश्यकताओं के अनुरूप है।
हमने बॉटम क्वार्टाइल मैनेजमेंट का उपयोग करके सबसे कम प्रदर्शन करने वाले एनोटेटर पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रदर्शन विश्लेषण की एक और परत डाली है। अंतिम डिलीवरी से पहले, हम यह भी सुनिश्चित करते हैं कि नमूना स्वच्छता जांच पूरी हो गई है।
पैरामीटर दहलीज
परियोजना के दिशानिर्देशों और ग्राहकों की आवश्यकताओं के आधार पर, हमारे पास 90 से 95% पैरामीटर सीमा है। हमारी टीम उच्च गुणवत्ता प्रबंधन मानकों को सुनिश्चित करने के लिए निम्नलिखित में से कोई भी तरीका अपनाने के लिए सुसज्जित और अनुभवी है।
- F1 स्कोर या F माप - दो क्लासिफायर के प्रदर्शन का न्याय करने के लिए - 2* ((प्रेसिजन * रिकॉल)/ (प्रेसिजन + रिकॉल))
- डीपीओ या दोष प्रति अवसर पद्धति की गणना अवसरों द्वारा विभाजित दोषों के अनुपात के रूप में की जाती है।
नमूना लेखापरीक्षा चेकलिस्ट
Shaip का नमूना ऑडिट चेकलिस्ट एक पूर्ण अनुकूलन प्रक्रिया है जिसे प्रोजेक्ट और क्लाइंट की मांगों को पूरा करने के लिए तैयार किया जा सकता है। इसे क्लाइंट से प्राप्त फीडबैक के आधार पर संशोधित किया जा सकता है और गहन चर्चा के बाद इसे अंतिम रूप दिया जा सकता है।
- भाषा जांच
- यूआरएल और डोमेन चेक
- विविधता जांच
- वॉल्यूम प्रति भाषा और मॉडरेशन वर्ग
- लक्षित कीवर्ड
- दस्तावेज़ प्रकार और प्रासंगिकता
- विषाक्त वाक्यांश जाँच
- मेटाडेटा जाँच
- बराबरजॉचना
- एनोटेशन क्लास चेक
- ग्राहक की पसंद के अनुसार कोई अन्य अनिवार्य जांच
CQA टीम सुनिश्चित करती है,हम डेटा गुणवत्ता मानकों को बनाए रखने के लिए कड़े कदम उठाते हैं क्योंकि हम समझते हैं कि सभी एआई-आधारित मॉडल डेटा-संचालित हैं। और, होना उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा सभी एआई और मशीन लर्निंग मॉडल के लिए जरूरी है। हम गुणवत्ता प्रशिक्षण डेटा की गंभीरता और आपके एआई मॉडल के प्रदर्शन और सफलता पर इसके महत्व को समझते हैं।