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
บทนำสู่การจัดการคุณภาพข้อมูลของ Shaip
ที่ Shaip เราเข้าใจถึงความสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมที่เชื่อถือได้และมีส่วนในการพัฒนาแบบจำลอง ML และผลลัพธ์ของโซลูชันที่ใช้ AI นอกจากการคัดกรองทักษะของพนักงานแล้ว เราให้ความสำคัญกับการพัฒนาฐานความรู้และการพัฒนาตนเองอย่างเท่าเทียมกัน
เราปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ที่เข้มงวดและขั้นตอนการปฏิบัติงานมาตรฐานที่นำไปใช้ในทุกระดับของกระบวนการ เพื่อให้ข้อมูลการฝึกอบรมของเราเป็นไปตามเกณฑ์มาตรฐานคุณภาพ
การบริหารงานคุณภาพ
เวิร์กโฟลว์การจัดการคุณภาพของเราเป็นเครื่องมือในการนำเสนอโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและ AI แบบจำลองการจัดการคุณภาพของเราเป็นวิธีที่ผ่านการทดสอบทางวิทยาศาสตร์และมีส่วนสำคัญในการส่งมอบโครงการต่างๆ ให้กับลูกค้าของเราด้วยผลป้อนกลับแบบวนซ้ำ โฟลว์กระบวนการตรวจสอบคุณภาพของเราดำเนินการในลักษณะดังต่อไปนี้
- ทบทวนสัญญา
- สร้างรายการตรวจสอบการตรวจสอบ
- การจัดหาเอกสาร
- การจัดหาการตรวจสอบ 2 ชั้น
- การดูแลข้อความคำอธิบายประกอบ
- การตรวจสอบคำอธิบายประกอบ 2 ชั้น
- การส่งมอบงาน
- ความคิดเห็นของลูกค้า
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
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
รายการตรวจสอบคำอธิบายประกอบข้อมูล
เช่นเดียวกับการรวบรวมข้อมูล เรายังมีรายการตรวจสอบคุณภาพสองชั้นสำหรับการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูล
ระดับ 1: การตรวจสอบการประกันคุณภาพ
กระบวนการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าเอกสาร 100% ได้รับการตรวจสอบอย่างถูกต้องตามพารามิเตอร์คุณภาพที่กำหนดโดยทีมและลูกค้า
ระดับ 2: การตรวจสอบการวิเคราะห์คุณภาพที่สำคัญ
กระบวนการนี้ช่วยให้แน่ใจว่า 15 ถึง 20% ของตัวอย่างย้อนหลังได้รับการตรวจสอบและรับประกันคุณภาพ ขั้นตอนนี้ดำเนินการโดยทีมงาน CQA ที่ผ่านการรับรองและมีประสบการณ์ โดยมีประสบการณ์อย่างน้อย 10 ปีในการจัดการคุณภาพและผู้ถือสายดำ
ทีมงาน CQA รับรองว่า
- ความสอดคล้องในการกลั่นกรองข้อความโดยผู้ใช้
- ตรวจสอบว่ามีการใช้วลีและคลาสการกลั่นกรองที่ถูกต้องสำหรับแต่ละเอกสารหรือไม่
- กำลังตรวจสอบข้อมูลเมตา
นอกจากนี้เรายังให้ข้อเสนอแนะรายวันตาม การวิเคราะห์พาเรโต เพื่อให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพการทำงานนั้นเทียบเท่ากับความต้องการของลูกค้า
เราใส่การวิเคราะห์ประสิทธิภาพอีกชั้นหนึ่งเพื่อเน้นที่คำอธิบายประกอบที่มีประสิทธิภาพน้อยที่สุดโดยใช้การจัดการควอไทล์ด้านล่าง ก่อนส่งมอบขั้นสุดท้าย เรายังตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ตรวจสอบตัวอย่างสุขอนามัยเรียบร้อยแล้ว
เกณฑ์พารามิเตอร์
ขึ้นอยู่กับแนวทางโครงการและความต้องการของลูกค้า เรามีเกณฑ์พารามิเตอร์ 90 ถึง 95% ทีมงานของเราเพียบพร้อมและมีประสบการณ์ในการดำเนินการตามวิธีใดวิธีหนึ่งต่อไปนี้เพื่อรับรองมาตรฐานการจัดการคุณภาพที่สูงขึ้น
- F1 Score หรือ F Measure – เพื่อตัดสินประสิทธิภาพของตัวแยกประเภทสองตัว – 2* ((ความแม่นยำ * การเรียกคืน)/ (ความแม่นยำ + การเรียกคืน))
- อ.ส.ค. หรือ ข้อบกพร่องตามวิธีโอกาสทางการขาย คำนวณเป็นอัตราส่วนของข้อบกพร่องหารด้วยโอกาสทางการขาย
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