Os ydych chi'n bwriadu lansio busnes toesen llwyddiannus, mae angen i chi baratoi'r toesen orau yn y farchnad. Er bod eich sgiliau technegol a'ch profiad yn chwarae rhan hanfodol yn eich busnes toesenni, er mwyn i'ch danteithfwyd glicio go iawn ymhlith eich cynulleidfaoedd targed a nôl busnes cylchol, mae angen i chi baratoi'ch toesenni gyda'r cynhwysion gorau posibl.
Mae ansawdd eich cynhwysion unigol, o ble rydych chi'n dod o hyd iddyn nhw, sut maen nhw'n asio ac yn ategu ei gilydd, ac yn ddieithriad yn pennu blas, siâp a chysondeb y toesen. Mae'r un peth yn wir am ddatblygiad eich modelau dysgu peiriant hefyd.
Er y gallai'r gyfatebiaeth ymddangos yn rhyfedd, sylweddolwch mai'r cynhwysyn gorau y gallwch chi ei drwytho i'ch model dysgu peiriant yw data o ansawdd. Yn eironig, dyma hefyd y rhan anoddaf o ddatblygiad AI (Deallusrwydd Artiffisial). Mae busnesau'n ei chael hi'n anodd dod o hyd i ddata o ansawdd da a'i gasglu ar gyfer eu gweithdrefnau hyfforddi AI, gan olygu bod naill ai'n gohirio amser datblygu neu'n lansio datrysiad â llai o effeithlonrwydd nag a ragwelwyd.
Wedi'u cyfyngu gan gyllidebau a chyfyngiadau gweithredol, mae'n rhaid iddynt ddefnyddio dulliau casglu data di-flewyn ar dafod megis gwahanol dechnegau torfoli. Felly, a yw'n gweithio? Yw torfoli data o ansawdd uchel peth mewn gwirionedd? Sut ydych chi'n mesur ansawdd data yn y lle cyntaf?
Dewch i ni ddarganfod.
Beth Yw Ansawdd Data A Sut Ydych Chi Yn Ei Fesur?
Nid yw ansawdd data yn trosi i ba mor lân a strwythuredig yw eich setiau data yn unig. Mae'r rhain yn fetrigau esthetig. Yr hyn sy'n wirioneddol bwysig yw pa mor berthnasol yw eich data i'ch datrysiad. Os ydych chi'n datblygu model AI ar gyfer a datrysiad gofal iechyd ac mae mwyafrif eich setiau data yn ystadegau hanfodol o ddyfeisiau gwisgadwy, yr hyn sydd gennych chi yw data gwael.
Gyda hyn, nid oes canlyniad diriaethol o gwbl. Felly, mae ansawdd data yn berwi i lawr i ddata sy'n gyd-destunol i'ch dyheadau busnes, yn gyflawn, wedi'i anodi, ac yn barod ar gyfer peiriannau. Mae hylendid data yn is-set o'r holl ffactorau hyn.
Nawr ein bod ni'n gwybod beth yw data o ansawdd gwael, mae gennym ni hefyd rhestru i lawr rhestr o 5 ffactor sy'n dylanwadu ar ansawdd data.
Sut i Fesur Ansawdd Data?
Nid oes fformiwla y gallech ei defnyddio ar daenlen a diweddaru ansawdd data. Fodd bynnag, mae metrigau defnyddiol i'ch helpu i gadw golwg ar effeithlonrwydd a pherthnasedd eich data.
Cymhareb Data i Wallau
Mae hyn yn olrhain nifer y gwallau sydd gan set ddata mewn perthynas â'i chyfaint.
Gwerthoedd Gwag
Mae'r metrig hwn yn nodi nifer y gwerthoedd anghyflawn, coll neu wag mewn setiau data.
Cymarebau Gwallau Trawsnewid Data
Mae hyn yn olrhain nifer y gwallau sy'n codi wrth i set ddata gael ei thrawsnewid neu ei throsi i fformat gwahanol.
Cyfrol Data Tywyll
Data tywyll yw unrhyw ddata na ellir ei ddefnyddio, ei ddiswyddo neu'n amwys.
Amser Data I Werth
Mae hyn yn mesur faint o amser y mae eich staff yn ei dreulio ar echdynnu gwybodaeth ofynnol o setiau data.
Felly Sut I Sicrhau Ansawdd Data Wrth Torfoli
Weithiau bydd eich tîm yn cael ei wthio i gasglu data o fewn llinellau amser caeth. Mewn achosion o'r fath, technegau torfoli gwneud help yn sylweddol. Fodd bynnag, a yw hyn yn golygu y gall cyrchu data o ansawdd uchel fod yn ganlyniad credadwy bob amser?
Os ydych chi'n barod i gymryd y mesurau hyn, byddai ansawdd eich data torfol yn cynyddu i raddau y gallech eu defnyddio at ddibenion hyfforddi AI cyflym.
Canllawiau Crisp a Diamwys
Mae torfoli yn golygu y byddwch yn mynd at weithwyr o ffynonellau torf dros y rhyngrwyd i gyfrannu at eich gofynion gyda gwybodaeth berthnasol.
Mae yna achosion lle mae pobl ddilys yn methu â darparu manylion cywir a pherthnasol oherwydd bod eich gofynion yn amwys. Er mwyn osgoi hyn, cyhoeddwch set o ganllawiau clir ar beth yw pwrpas y broses, sut y byddai eu cyfraniadau yn helpu, sut y gallent gyfrannu, a mwy. Er mwyn lleihau'r gromlin ddysgu, cyflwynwch sgrinluniau o sut i gyflwyno manylion neu gael fideos byr ar y weithdrefn.
Amrywiaeth Data a Dileu Rhagfarn
Gellir atal rhagfarn rhag cael eu cyflwyno i'ch cronfa ddata wrth ddelio â nhw ar lefelau sylfaenol. Dim ond pan fydd cyfaint mawr o ddata yn tueddu tuag at ffactor penodol fel hil, rhyw, demograffeg a mwy y mae rhagfarn yn deillio. Er mwyn osgoi hyn, gwnewch eich torf mor amrywiol â phosibl.
Cyhoeddwch eich ymgyrch torfoli ar draws segmentau marchnad gwahanol, personas cynulleidfa, ethnigrwydd, grwpiau oedran, cefndiroedd economaidd, a mwy. Bydd hyn yn eich helpu i lunio cronfa ddata gyfoethog y gallech ei defnyddio ar gyfer canlyniadau diduedd.
Prosesau SA Lluosog
Yn ddelfrydol, dylai eich gweithdrefn SA gynnwys dwy brif broses:
- Proses dan arweiniad modelau dysgu peiriannau
- A phroses dan arweiniad tîm o gymdeithion sicrhau ansawdd proffesiynol
QA Dysgu Peiriant
Gallai hyn fod yn broses ddilysu gychwynnol i chi, lle mae modelau dysgu peirianyddol yn asesu a yw'r holl feysydd gofynnol wedi'u llenwi, dogfennau neu fanylion angenrheidiol yn cael eu huwchlwytho, a yw'r cofnodion yn berthnasol i'r meysydd a gyhoeddwyd, amrywiaeth y setiau data, a mwy. Ar gyfer mathau o ddata cymhleth fel sain, delweddau, neu fideos, gellid hefyd hyfforddi modelau dysgu peiriant i ddilysu ffactorau angenrheidiol megis hyd, ansawdd sain, fformat, a mwy.
QA â llaw
Byddai hon yn broses wirio ansawdd ail-haen ddelfrydol, lle bydd eich tîm o weithwyr proffesiynol yn cynnal archwiliadau cyflym o setiau data ar hap i wirio a yw'r metrigau a'r safonau ansawdd gofynnol yn cael eu bodloni.
Os oes patrwm mewn canlyniadau, gellid optimeiddio'r model ar gyfer canlyniadau gwell. Y rheswm pam na fyddai SA â llaw yn broses ragarweiniol ddelfrydol yw oherwydd nifer y setiau data y byddech chi'n eu cael yn y pen draw.
Felly, Beth yw'ch Cynllun?
Felly, y rhain oedd yr arferion gorau mwyaf ymarferol i'w optimeiddio torfoli ansawdd data. Mae'r broses yn ddiflas ond mae mesurau fel y rhain yn ei gwneud yn llai beichus. Gweithredwch nhw ac olrhain eich canlyniadau i weld a ydyn nhw'n cyd-fynd â'ch gweledigaeth.