หากคุณตั้งใจที่จะเปิดตัวธุรกิจโดนัทที่ประสบความสำเร็จ คุณต้องเตรียมโดนัทที่ดีที่สุดในตลาด แม้ว่าทักษะทางเทคนิคและประสบการณ์ของคุณจะมีบทบาทสำคัญในธุรกิจโดนัทของคุณ แต่สำหรับความละเอียดอ่อนของคุณในการคลิกไปยังกลุ่มเป้าหมายของคุณและเรียกธุรกิจที่เกิดซ้ำ คุณต้องเตรียมโดนัทของคุณด้วยส่วนผสมที่ดีที่สุด
คุณภาพของส่วนผสมแต่ละอย่างของคุณ สถานที่ที่คุณแหล่งที่มา วิธีการผสมผสานและเสริมซึ่งกันและกัน และกำหนดรสชาติ รูปร่าง และความสม่ำเสมอของโดนัทอย่างสม่ำเสมอมากขึ้น เช่นเดียวกับการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของคุณเช่นกัน
แม้ว่าการเปรียบเทียบอาจดูแปลกประหลาด แต่ให้ตระหนักว่าส่วนผสมที่ดีที่สุดที่คุณสามารถใส่ลงในแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องคือข้อมูลที่มีคุณภาพ น่าแปลกที่นี่คือส่วนที่ยากที่สุดในการพัฒนา AI (ปัญญาประดิษฐ์) ธุรกิจต่างๆ ประสบปัญหาในการจัดหาและรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพสำหรับขั้นตอนการฝึกอบรม AI ซึ่งอาจส่งผลให้เวลาในการพัฒนาล่าช้าหรือเปิดตัวโซลูชันที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าที่คาดไว้
โดยถูกจำกัดด้วยงบประมาณและข้อจำกัดในการปฏิบัติงาน พวกเขาจึงจำเป็นต้องหันไปใช้วิธีรวบรวมข้อมูลที่ผิดธรรมดา เช่น เทคนิคการระดมมวลชนแบบต่างๆ แล้วมันใช้งานได้จริงหรือ? คือ รวบรวมข้อมูลคุณภาพสูง จริงๆสิ่งที่? คุณวัดคุณภาพข้อมูลตั้งแต่แรกอย่างไร?
มาหาคำตอบกัน
คุณภาพของข้อมูลคืออะไรและคุณวัดได้อย่างไร?
คุณภาพของข้อมูลไม่ได้แปลเพียงความสะอาดและการจัดโครงสร้างชุดข้อมูลของคุณเท่านั้น เหล่านี้เป็นตัวชี้วัดความงาม สิ่งที่สำคัญจริงๆ คือ ความเกี่ยวข้องของข้อมูลกับโซลูชันของคุณเป็นอย่างไร หากคุณกำลังพัฒนาโมเดล AI สำหรับ a โซลูชั่นเพื่อสุขภาพ และชุดข้อมูลส่วนใหญ่ของคุณเป็นเพียงสถิติที่สำคัญจากอุปกรณ์สวมใส่ สิ่งที่คุณมีคือข้อมูลที่ไม่ดี
ด้วยเหตุนี้จึงไม่เกิดผลเป็นรูปธรรมแต่อย่างใด ดังนั้น คุณภาพของข้อมูลจึงขึ้นอยู่กับข้อมูลที่เป็นบริบทสำหรับแรงบันดาลใจทางธุรกิจของคุณ สมบูรณ์ มีคำอธิบายประกอบ และพร้อมสำหรับเครื่อง สุขอนามัยของข้อมูลเป็นส่วนย่อยของปัจจัยเหล่านี้ทั้งหมด
เมื่อเรารู้ว่าข้อมูลคุณภาพต่ำคืออะไร เราก็มี ลงรายการ รายการปัจจัย 5 ประการที่ส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูล
วิธีการวัดคุณภาพข้อมูล?
ไม่มีสูตรใดที่คุณสามารถใช้ได้ในสเปรดชีตและอัปเดตคุณภาพข้อมูล อย่างไรก็ตาม มีเมตริกที่เป็นประโยชน์ที่จะช่วยให้คุณติดตามประสิทธิภาพและความเกี่ยวข้องของข้อมูลได้
อัตราส่วนของข้อมูลต่อข้อผิดพลาด
ติดตามจำนวนข้อผิดพลาดที่ชุดข้อมูลมีเกี่ยวกับปริมาณ
ค่าว่าง
ตัวชี้วัดนี้ระบุจำนวนของค่าที่ไม่สมบูรณ์ ขาดหายไป หรือว่างเปล่าในชุดข้อมูล
อัตราส่วนข้อผิดพลาดในการแปลงข้อมูล
ติดตามปริมาณข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นเมื่อมีการแปลงหรือแปลงชุดข้อมูลเป็นรูปแบบอื่น
ปริมาณข้อมูลมืด
ข้อมูลมืดคือข้อมูลใดๆ ที่ใช้ไม่ได้ ซ้ำซ้อน หรือคลุมเครือ
เวลาข้อมูลเป็นมูลค่า
สิ่งนี้จะวัดระยะเวลาที่พนักงานของคุณใช้ในการดึงข้อมูลที่จำเป็นจากชุดข้อมูล
ดังนั้นวิธีการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลในขณะที่ Crowdsourcing
จะมีบางครั้งที่ทีมของคุณจะถูกผลักดันให้รวบรวมข้อมูลภายในไทม์ไลน์ที่เข้มงวด ในกรณีดังกล่าว, เทคนิคการระดมทุน ช่วยด้วย อย่างมีความหมาย อย่างไรก็ตาม นี่หมายความว่าการรวบรวมข้อมูลคุณภาพสูงจากคราวด์ซอร์สอาจเป็นผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือเสมอไปหรือไม่
หากคุณยินดีที่จะใช้มาตรการเหล่านี้ คุณภาพของข้อมูลที่รวบรวมจากผู้คนจะเพิ่มมากขึ้นในระดับหนึ่ง ซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม AI ได้อย่างรวดเร็ว
แนวทางที่ชัดเจนและชัดเจน
Crowdsourcing หมายความว่าคุณจะติดต่อกับพนักงานที่มาจากฝูงชนผ่านทางอินเทอร์เน็ตเพื่อสนับสนุนความต้องการของคุณด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
มีหลายกรณีที่บุคลากรจริงไม่ให้รายละเอียดที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องเนื่องจากข้อกำหนดของคุณไม่ชัดเจน เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ ให้เผยแพร่ชุดแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจนเกี่ยวกับกระบวนการทั้งหมด ความช่วยเหลือที่พวกเขาให้การช่วยเหลือ พวกเขาจะมีส่วนร่วมได้อย่างไร และอื่นๆ เพื่อลดช่วงการเรียนรู้ แนะนำภาพหน้าจอของวิธีการส่งรายละเอียดหรือมีวิดีโอสั้น ๆ เกี่ยวกับขั้นตอน
ความหลากหลายของข้อมูลและการลบอคติ
อคติสามารถป้องกันไม่ให้เข้าสู่พูลข้อมูลของคุณเมื่อจัดการกับระดับพื้นฐาน อคติเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลปริมาณมากมีแนวโน้มไปสู่ปัจจัยเฉพาะ เช่น เชื้อชาติ เพศ ข้อมูลประชากร และอื่นๆ เพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งนี้ ทำให้ฝูงชนของคุณมีความหลากหลายมากที่สุด
เผยแพร่แคมเปญ Crowdsourcing ของคุณทั่ว กลุ่มตลาดที่แตกต่างกัน บุคลิกของผู้ชม ชาติพันธุ์ กลุ่มอายุ ภูมิหลังทางเศรษฐกิจ และอื่นๆ. ซึ่งจะช่วยให้คุณรวบรวมกลุ่มข้อมูลที่สมบูรณ์ซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นกลาง
กระบวนการ QA ที่หลากหลาย
ตามหลักการแล้ว ขั้นตอน QA ของคุณควรเกี่ยวข้องกับสองกระบวนการหลัก:
- กระบวนการที่นำโดยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
- และกระบวนการนำโดยทีมงานมืออาชีพด้านประกันคุณภาพ
การเรียนรู้ของเครื่อง QA
นี่อาจเป็นกระบวนการตรวจสอบเบื้องต้นของคุณ โดยที่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะประเมินว่ามีการกรอกข้อมูลในฟิลด์ที่จำเป็นทั้งหมดหรือไม่ มีการอัปโหลดเอกสารหรือรายละเอียดที่จำเป็น ถ้ารายการนั้นเกี่ยวข้องกับฟิลด์ที่เผยแพร่ ความหลากหลายของชุดข้อมูล และอื่นๆ สำหรับประเภทข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น เสียง ภาพ หรือวิดีโอ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอาจได้รับการฝึกอบรมเพื่อตรวจสอบปัจจัยที่จำเป็น เช่น ระยะเวลา คุณภาพเสียง รูปแบบ และอื่นๆ.
คู่มือ QA
นี่จะเป็นกระบวนการตรวจสอบคุณภาพชั้นสองในอุดมคติ ซึ่งทีมงานมืออาชีพของคุณดำเนินการตรวจสอบอย่างรวดเร็วของชุดข้อมูลสุ่มเพื่อตรวจสอบว่าตรงตามตัวชี้วัดคุณภาพและมาตรฐานที่กำหนดหรือไม่
หากมีรูปแบบผลลัพธ์ แบบจำลองนั้นสามารถปรับปรุงให้เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น เหตุผลที่ QA แบบแมนนวลจะไม่ใช่กระบวนการเบื้องต้นในอุดมคติเนื่องจากปริมาณของชุดข้อมูลที่คุณจะได้รับในที่สุด
แล้วแผนของคุณคืออะไร?
ดังนั้น นี่เป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่นำไปใช้ได้จริงที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพ ฝูงชน คุณภาพของข้อมูล กระบวนการนี้น่าเบื่อหน่าย แต่มาตรการเช่นนี้ทำให้ยุ่งยากน้อยลง นำไปใช้และติดตามผลลัพธ์ของคุณเพื่อดูว่าสอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของคุณหรือไม่