Shaip การจัดการคุณภาพ

Shaip รับรองข้อมูลการฝึกอบรม AI คุณภาพสูงสำหรับโมเดล AI ของคุณ

ความสำเร็จของโมเดล AI ใดๆ ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบ ระบบ ML ทำงานบนข้อมูลปริมาณมาก แต่ไม่สามารถคาดหวังให้ดำเนินการกับข้อมูลใดๆ ได้ มันต้อง ข้อมูลการฝึกอบรม AI คุณภาพสูง. หากผลลัพธ์จากโมเดล AI ต้องมีความถูกต้องและแม่นยำ ข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมระบบควรมีมาตรฐานสูง

ข้อมูลที่โมเดล AI และ ML ได้รับการฝึกอบรมควรมีคุณภาพที่ดีเยี่ยมสำหรับธุรกิจในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและเกี่ยวข้องจากข้อมูลดังกล่าว ทว่า การจัดหาข้อมูลที่แตกต่างกันจำนวนมากกำลังสร้างความท้าทายให้กับบริษัทต่างๆ

บริษัทต่างๆ ควรพึ่งพาผู้ให้บริการอย่าง Shaip ซึ่งใช้มาตรการการจัดการคุณภาพข้อมูลที่เข้มงวดในกระบวนการของตนเพื่อรับมือกับความท้าทายนี้ นอกจากนี้ ที่ Shaip เรายังดำเนินการเปลี่ยนแปลงระบบของเราอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความท้าทายที่กำลังพัฒนา

5 วิธีที่คุณภาพของข้อมูลส่งผลต่อโซลูชัน Ai ของคุณ

บทนำสู่การจัดการคุณภาพข้อมูลของ Shaip

ที่ Shaip เราเข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมที่เชื่อถือได้และมีส่วนในการพัฒนาแบบจำลอง ML และผลลัพธ์ของโซลูชันที่ใช้ AI นอกจากการคัดกรองทักษะของพนักงานแล้ว เราให้ความสำคัญกับการพัฒนาฐานความรู้และการพัฒนาตนเองอย่างเท่าเทียมกัน

เราปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ที่เข้มงวดและขั้นตอนการปฏิบัติงานมาตรฐานที่นำไปใช้ในทุกระดับของกระบวนการ เพื่อให้ข้อมูลการฝึกอบรมของเราเป็นไปตามเกณฑ์มาตรฐานคุณภาพ

  1. การบริหารงานคุณภาพ

    เวิร์กโฟลว์การจัดการคุณภาพของเราเป็นเครื่องมือในการนำเสนอโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและ AI แบบจำลองการจัดการคุณภาพของเราเป็นวิธีที่ผ่านการทดสอบทางวิทยาศาสตร์และมีส่วนสำคัญในการส่งมอบโครงการต่างๆ ให้กับลูกค้าของเราด้วยผลป้อนกลับแบบวนซ้ำ โฟลว์กระบวนการตรวจสอบคุณภาพของเราดำเนินการในลักษณะดังต่อไปนี้

    • ทบทวนสัญญา
    • สร้างรายการตรวจสอบการตรวจสอบ
    • การจัดหาเอกสาร
    • การจัดหาการตรวจสอบ 2 ชั้น
    • การดูแลข้อความคำอธิบายประกอบ
    • การตรวจสอบคำอธิบายประกอบ 2 ชั้น
    • การส่งมอบงาน
    • ความคิดเห็นของลูกค้า
  2. Crowdsource Worker Selection และการเริ่มต้นใช้งาน

    การคัดเลือกพนักงานอย่างเข้มงวดและกระบวนการปฐมนิเทศทำให้เราแตกต่างจากคู่แข่งรายอื่นๆ เราดำเนินการตามขั้นตอนการคัดเลือกที่แม่นยำเพื่อนำผู้ใส่คำอธิบายประกอบที่มีทักษะมากที่สุดเท่านั้นโดยพิจารณาจากรายการตรวจสอบคุณภาพ เรามองว่า:

    • ประสบการณ์ที่ผ่านมาในฐานะผู้ดูแลข้อความเพื่อให้แน่ใจว่าทักษะและประสบการณ์ตรงกับความต้องการของเรา
    • ผลงานในโครงการก่อนหน้านี้เพื่อให้แน่ใจว่าผลิตภาพ คุณภาพ และผลผลิตเทียบเท่ากับความต้องการของโครงการ
    • ความรู้เกี่ยวกับโดเมนที่กว้างขวางเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเลือกพนักงานเฉพาะสำหรับประเภทธุรกิจเฉพาะ

    ขั้นตอนการคัดเลือกของเราไม่ได้สิ้นสุดที่นี่ เราให้คนงานทำการทดสอบคำอธิบายประกอบตัวอย่างเพื่อตรวจสอบคุณสมบัติและประสิทธิภาพของพวกเขา โดยพิจารณาจากผลการปฏิบัติงานในการพิจารณาคดี การวิเคราะห์ความขัดแย้ง และคำถาม & คำตอบ พวกเขาจะถูกเลือก

    เมื่อเลือกคนงานแล้ว พวกเขาจะได้รับการฝึกอบรมอย่างละเอียดโดยใช้ Project SOW, แนวทาง, วิธีการสุ่มตัวอย่าง, บทช่วยสอน และอื่นๆ ขึ้นอยู่กับความต้องการของโครงการ

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้

  1. รายการตรวจสอบการเก็บรวบรวมข้อมูล

    มีการตรวจสอบคุณภาพแบบสองชั้นเพื่อให้แน่ใจว่า ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง จะผ่านเข้าสู่ทีมต่อไป

    ระดับ 1: การตรวจสอบการประกันคุณภาพ

    ทีม QA ของ Shaip ทำการตรวจสอบคุณภาพระดับ 1 สำหรับการรวบรวมข้อมูล พวกเขาตรวจสอบเอกสารทั้งหมด และได้รับการตรวจสอบอย่างรวดเร็วโดยเทียบกับพารามิเตอร์ที่จำเป็น

    ระดับ 2: การตรวจสอบการวิเคราะห์คุณภาพที่สำคัญ

    ทีมงาน CQA ซึ่งประกอบด้วยทรัพยากรที่ผ่านการรับรอง มีประสบการณ์ และมีคุณสมบัติจะประเมิน 20% ที่เหลือของกลุ่มตัวอย่างย้อนหลัง

    รายการตรวจสอบคุณภาพการจัดหาข้อมูลบางส่วน ได้แก่

    • แหล่งที่มาของ URL นั้นเป็นของแท้หรือไม่ และอนุญาตให้ทำการขูดข้อมูลเว็บหรือไม่
    • URL ที่คัดเลือกมานั้นมีความหลากหลายเพื่อหลีกเลี่ยงความลำเอียงหรือไม่
    • เนื้อหาได้รับการตรวจสอบความเกี่ยวข้องหรือไม่
    • เนื้อหามีหมวดหมู่การดูแลหรือไม่
    • โดเมนที่มีลำดับความสำคัญครอบคลุมหรือไม่
    • ประเภทของเอกสารมาจากการคำนึงถึงการกระจายประเภทเอกสารหรือไม่?
    • แต่ละชั้นการควบคุมมีแผ่นพื้นปริมาณขั้นต่ำหรือไม่?
    • มีการปฏิบัติตามกระบวนการ Feedback-in-loop หรือไม่
  2. รายการตรวจสอบคำอธิบายประกอบข้อมูล

    เช่นเดียวกับการรวบรวมข้อมูล เรายังมีรายการตรวจสอบคุณภาพสองชั้นสำหรับการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูล

    ระดับ 1: การตรวจสอบการประกันคุณภาพ

    กระบวนการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าเอกสาร 100% ได้รับการตรวจสอบอย่างถูกต้องตามพารามิเตอร์คุณภาพที่กำหนดโดยทีมและลูกค้า

    ระดับ 2: การตรวจสอบการวิเคราะห์คุณภาพที่สำคัญ

    กระบวนการนี้ช่วยให้แน่ใจว่า 15 ถึง 20% ของตัวอย่างย้อนหลังได้รับการตรวจสอบและรับประกันคุณภาพ ขั้นตอนนี้ดำเนินการโดยทีมงาน CQA ที่ผ่านการรับรองและมีประสบการณ์ โดยมีประสบการณ์อย่างน้อย 10 ปีในการจัดการคุณภาพและผู้ถือสายดำ

    การประกันคุณภาพที่สำคัญ ทีมงาน CQA รับรองว่า

    • ความสอดคล้องในการกลั่นกรองข้อความโดยผู้ใช้
    • ตรวจสอบว่ามีการใช้วลีและคลาสการกลั่นกรองที่ถูกต้องสำหรับแต่ละเอกสารหรือไม่
    • กำลังตรวจสอบข้อมูลเมตา

    นอกจากนี้เรายังให้ข้อเสนอแนะรายวันตาม การวิเคราะห์พาเรโต เพื่อให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพการทำงานนั้นเทียบเท่ากับความต้องการของลูกค้า

    เราใส่การวิเคราะห์ประสิทธิภาพอีกชั้นหนึ่งเพื่อเน้นที่คำอธิบายประกอบที่มีประสิทธิภาพน้อยที่สุดโดยใช้การจัดการควอไทล์ด้านล่าง ก่อนส่งมอบขั้นสุดท้าย เรายังตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ตรวจสอบตัวอย่างสุขอนามัยเรียบร้อยแล้ว

  3. เกณฑ์พารามิเตอร์

    ขึ้นอยู่กับแนวทางโครงการและความต้องการของลูกค้า เรามีเกณฑ์พารามิเตอร์ 90 ถึง 95% ทีมงานของเราเพียบพร้อมและมีประสบการณ์ในการดำเนินการตามวิธีใดวิธีหนึ่งต่อไปนี้เพื่อรับรองมาตรฐานการจัดการคุณภาพที่สูงขึ้น

    • F1 Score หรือ F Measure – เพื่อตัดสินประสิทธิภาพของตัวแยกประเภทสองตัว – 2* ((ความแม่นยำ * การเรียกคืน)/ (ความแม่นยำ + การเรียกคืน))
    • อ.ส.ค. หรือ ข้อบกพร่องตามวิธีโอกาสทางการขาย คำนวณเป็นอัตราส่วนของข้อบกพร่องหารด้วยโอกาสทางการขาย
  4. ตัวอย่างรายการตรวจสอบการตรวจสอบ

    รายการตรวจสอบการตรวจสอบตัวอย่างของ Shaip เป็นขั้นตอนการปรับแต่งที่สมบูรณ์ซึ่งสามารถปรับแต่งให้ตรงกับความต้องการของโครงการและลูกค้า สามารถแก้ไขได้ตามความคิดเห็นที่ได้รับจากลูกค้าและสรุปผลหลังจากการอภิปรายอย่างละเอียด

    • ตรวจสอบภาษา
    • การตรวจสอบ URL และโดเมน
    • ตรวจสอบความหลากหลาย
    • ปริมาณต่อชั้นเรียนภาษาและการกลั่นกรอง
    • คีย์เวิร์ดที่กำหนดเป้าหมาย
    • ประเภทเอกสารและความเกี่ยวข้อง
    • การตรวจสอบวลีที่เป็นพิษ
    • การตรวจสอบข้อมูลเมตา
    • ตรวจสอบความสม่ำเสมอ
    • การตรวจสอบคลาสคำอธิบายประกอบ
    • เช็คบังคับอื่นๆ ตามความต้องการของลูกค้า

เราใช้มาตรการที่เข้มงวดเพื่อรักษามาตรฐานคุณภาพข้อมูล เนื่องจากเราเข้าใจดีว่าแบบจำลองที่ใช้ AI ทั้งหมดนั้นขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และมี ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ AI และโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมด เราเข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมด้านคุณภาพและความสำคัญที่มีต่อประสิทธิภาพและความสำเร็จของแบบจำลอง AI ของคุณ

แบ่งปันสังคม

คุณอาจจะชอบ