यदि आप एक सफल डोनट व्यवसाय शुरू करने का इरादा रखते हैं, तो आपको बाज़ार में सबसे अच्छा डोनट तैयार करना होगा। जबकि आपके तकनीकी कौशल और अनुभव आपके डोनट्स व्यवसाय में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, आपके लक्षित दर्शकों के बीच वास्तव में क्लिक करने और आवर्ती व्यवसाय लाने के लिए आपकी स्वादिष्टता के लिए, आपको अपने डोनट्स को सर्वोत्तम संभव सामग्री के साथ तैयार करने की आवश्यकता है।
आपकी व्यक्तिगत सामग्री की गुणवत्ता, आप उन्हें कहाँ से प्राप्त करते हैं, वे कैसे मिश्रण करते हैं और एक दूसरे के पूरक हैं, और अधिक हमेशा डोनट के स्वाद, आकार और स्थिरता को निर्धारित करते हैं। आपके मशीन लर्निंग मॉडल के विकास के लिए भी यही सच है।
हालांकि सादृश्य विचित्र लग सकता है, यह महसूस करें कि आप अपने मशीन लर्निंग मॉडल में सबसे अच्छा घटक गुणवत्ता डेटा डाल सकते हैं। विडंबना यह है कि यह एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के विकास का सबसे कठिन हिस्सा भी है। व्यवसाय अपने एआई प्रशिक्षण प्रक्रियाओं के लिए गुणवत्ता डेटा स्रोत और संकलित करने के लिए संघर्ष करते हैं, या तो विकास के समय में देरी हो रही है या अनुमान से कम दक्षता के साथ एक समाधान लॉन्च कर रहे हैं।
बजट और परिचालन बाधाओं से सीमित, वे अलग-अलग क्राउडसोर्सिंग तकनीकों जैसे लीक से हटकर डेटा संग्रह विधियों का सहारा लेने के लिए मजबूर हैं। तो, क्या यह काम करता है? है उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की क्राउडसोर्सिंग सचमुच कोई चीज़? आप सबसे पहले डेटा गुणवत्ता कैसे मापते हैं?
चलो पता करते हैं।
डेटा गुणवत्ता क्या है और आप इसे कैसे मापते हैं?
डेटा गुणवत्ता का मतलब केवल यह नहीं है कि आपके डेटासेट कितने साफ और संरचित हैं। ये सौंदर्य संबंधी मेट्रिक्स हैं। वास्तव में क्या मायने रखता है कि आपका डेटा आपके समाधान के लिए कितना प्रासंगिक है। यदि आप के लिए एक एआई मॉडल विकसित कर रहे हैं स्वास्थ्य देखभाल समाधान और आपके अधिकांश डेटासेट पहनने योग्य उपकरणों से केवल महत्वपूर्ण आँकड़े हैं, आपके पास जो डेटा है वह खराब है।
इससे कोई ठोस नतीजा नहीं निकल पा रहा है. इसलिए, डेटा गुणवत्ता उस डेटा पर निर्भर करती है जो आपकी व्यावसायिक आकांक्षाओं के लिए प्रासंगिक, पूर्ण, एनोटेटेड और मशीन-तैयार है। डेटा स्वच्छता इन सभी कारकों का एक उपसमूह है।
अब जब हम जानते हैं कि खराब गुणवत्ता वाला डेटा क्या होता है, तो हमारे पास भी है नीचे सूचीबद्ध डेटा गुणवत्ता को प्रभावित करने वाले 5 कारकों की सूची।
डेटा गुणवत्ता कैसे मापें?
ऐसा कोई फॉर्मूला नहीं है जिसका उपयोग आप स्प्रेडशीट पर कर सकें और डेटा गुणवत्ता अपडेट कर सकें। हालाँकि, आपके डेटा की दक्षता और प्रासंगिकता पर नज़र रखने में मदद करने के लिए उपयोगी मीट्रिक हैं।
त्रुटियों के लिए डेटा का अनुपात
यह किसी डेटासेट में उसके वॉल्यूम के संबंध में त्रुटियों की संख्या को ट्रैक करता है।
खाली मान
यह मीट्रिक डेटासेट में अपूर्ण, लुप्त या रिक्त मानों की संख्या को इंगित करता है।
डेटा परिवर्तन त्रुटियाँ अनुपात
यह उन त्रुटियों की मात्रा को ट्रैक करता है जो किसी डेटासेट के परिवर्तित होने या किसी भिन्न प्रारूप में परिवर्तित होने पर उत्पन्न होती हैं।
डार्क डेटा वॉल्यूम
डार्क डेटा वह डेटा है जो अनुपयोगी, अनावश्यक या अस्पष्ट है।
मूल्य निर्धारण के लिए डेटा समय
यह मापता है कि आपका स्टाफ डेटासेट से आवश्यक जानकारी निकालने में कितना समय खर्च करता है।
तो क्राउडसोर्सिंग के दौरान डेटा गुणवत्ता कैसे सुनिश्चित करें
कई बार आपकी टीम को कड़ी समयसीमा के भीतर डेटा एकत्र करने के लिए प्रेरित किया जाएगा। इस तरह के मामलों में, क्राउडसोर्सिंग तकनीक मदद करो काफी। हालांकि, क्या इसका मतलब यह है कि क्राउडसोर्सिंग उच्च गुणवत्ता वाले डेटा हमेशा एक प्रशंसनीय परिणाम हो सकता है?
यदि आप इन उपायों को करने के लिए तैयार हैं, तो आपके क्राउडसोर्स डेटा की गुणवत्ता एक निश्चित सीमा तक बढ़ जाएगी कि आप उन्हें त्वरित एआई प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए उपयोग कर सकते हैं।
स्पष्ट और स्पष्ट दिशानिर्देश
क्राउडसोर्सिंग का मतलब है कि आप प्रासंगिक जानकारी के साथ अपनी आवश्यकताओं में योगदान करने के लिए इंटरनेट पर क्राउड-सोर्स्ड कार्यकर्ताओं से संपर्क करेंगे।
ऐसे उदाहरण हैं जहां वास्तविक लोग सही और प्रासंगिक विवरण प्रदान करने में विफल रहे क्योंकि आपकी आवश्यकताएं अस्पष्ट थीं। इससे बचने के लिए, प्रक्रिया क्या है, उनके योगदान से कैसे मदद मिलेगी, वे कैसे योगदान कर सकते हैं, इत्यादि पर स्पष्ट दिशानिर्देशों का एक सेट प्रकाशित करें। सीखने की अवस्था को कम करने के लिए, विवरण प्रस्तुत करने के तरीके के स्क्रीनशॉट पेश करें या प्रक्रिया पर लघु वीडियो रखें।
डेटा विविधता और पूर्वाग्रह को दूर करना
बुनियादी स्तर पर निपटाए जाने पर पूर्वाग्रह को आपके डेटा पूल में शामिल होने से रोका जा सकता है। पूर्वाग्रह तभी उत्पन्न होता है जब डेटा का एक बड़ा हिस्सा किसी विशेष कारक जैसे कि नस्ल, लिंग, जनसांख्यिकी और बहुत कुछ की ओर झुका होता है। इससे बचने के लिए अपनी भीड़ को यथासंभव विविध बनाएं।
अपने क्राउडसोर्सिंग अभियान को पूरे में प्रकाशित करें विभिन्न बाजार खंड, दर्शक व्यक्तित्व, जातीयता, आयु समूह, आर्थिक पृष्ठभूमि, और बहुत कुछ. यह आपको एक समृद्ध डेटा पूल संकलित करने में मदद करेगा जिसका उपयोग आप निष्पक्ष परिणामों के लिए कर सकते हैं।
एकाधिक QA प्रक्रियाएँ
आदर्श रूप से, आपकी QA प्रक्रिया में दो प्रमुख प्रक्रियाएँ शामिल होनी चाहिए:
- मशीन लर्निंग मॉडल के नेतृत्व में एक प्रक्रिया
- और पेशेवर गुणवत्ता आश्वासन सहयोगियों की एक टीम के नेतृत्व में एक प्रक्रिया
मशीन लर्निंग क्यूए
यह आपकी प्रारंभिक सत्यापन प्रक्रिया हो सकती है, जहां मशीन लर्निंग मॉडल यह आकलन करते हैं कि क्या सभी आवश्यक फ़ील्ड भरे गए हैं, आवश्यक दस्तावेज़ या विवरण अपलोड किए गए हैं, यदि प्रविष्टियाँ प्रकाशित फ़ील्ड के लिए प्रासंगिक हैं, डेटासेट की विविधता, और बहुत कुछ। ऑडियो, चित्र या वीडियो जैसे जटिल डेटा प्रकारों के लिए, मशीन लर्निंग मॉडल को अवधि, ऑडियो गुणवत्ता, प्रारूप आदि जैसे आवश्यक कारकों को मान्य करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।.
मैनुअल क्यूए
यह एक आदर्श दूसरी-स्तरीय गुणवत्ता जांच प्रक्रिया होगी, जहां आपके पेशेवरों की टीम यह जांचने के लिए यादृच्छिक डेटासेट का तेजी से ऑडिट करती है कि आवश्यक गुणवत्ता मेट्रिक्स और मानकों को पूरा किया गया है या नहीं।
यदि परिणामों में कोई पैटर्न है, तो मॉडल को बेहतर परिणामों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। मैन्युअल QA एक आदर्श प्रारंभिक प्रक्रिया नहीं होने का कारण अंततः आपको प्राप्त होने वाले डेटासेट की मात्रा है।
तो, आपकी योजना क्या है?
तो, ये अनुकूलन के लिए सबसे व्यावहारिक सर्वोत्तम अभ्यास थे भीड़ से एकत्रित आँकड़े की गुणवत्ता। प्रक्रिया थकाऊ है लेकिन इस तरह के उपाय इसे कम बोझिल बनाते हैं। उन्हें लागू करें और अपने परिणामों को ट्रैक करके देखें कि क्या वे आपकी दृष्टि के अनुरूप हैं।