Sonraí plódaithe

Crowdsourcing 101: Conas Cáilíocht Sonraí Do Shonraí Foinsithe a Chothabháil go hÉifeachtach

Má tá sé ar intinn agat gnó rathúil donut a sheoladh, ní mór duit an donut is fearr a ullmhú sa mhargadh. Cé go bhfuil ról ríthábhachtach ag do scileanna agus taithí theicniúil i do ghnó donuts, chun go bhféadann do mhíchaoithiúlacht cliceáil i ndáiríre i measc do spriocghrúpaí agus do ghnó athfhillteach a fháil, ní mór duit do donuts a ullmhú leis na comhábhair is fearr is féidir.

The quality of your individual ingredients, the place you source them from, how they blend and complement each other, and more invariably determine the donut’s taste, shape, and consistency. The same is true for the development of your machine learning models as well.

While the analogy might seem bizarre, realize that the best ingredient you could infuse into your machine learning model is quality data. Ironically, this is also the most difficult part of AI (Artificial Intelligence) development. Businesses struggle to source and compile quality data for their AI training procedures, ending up either delaying development time or launching a solution with less efficiency than anticipated.

Limited by budgets and operational constraints, they are compelled to resort to offbeat data collection methods such as different crowdsourcing techniques. So, does it work? Is slua-earraí sonraí ardchaighdeáin i ndáiríre rud? Conas a thomhaiseann tú cáilíocht sonraí ar an gcéad dul síos?

A ligean ar a fháil amach.

Cad é Cáilíocht Sonraí agus Conas a Thomhaiseann tú é?

Data quality doesn’t just translate to how clean and structured your datasets are. These are aesthetic metrics. What really matters is how relevant your data to your solution is. If you’re developing an AI model for a réiteach cúram sláinte and a majority of your datasets are mere vital stats from wearable devices, what you have is bad data.

Leis seo, níl aon toradh inláimhsithe ar bith ann. Mar sin, tá cáilíocht sonraí bunaithe ar shonraí atá comhthéacsúil le do mhianta gnó, iomlán, anótáilte agus réidh le meaisín. Is fo-thacar de na fachtóirí seo go léir sláinteachas sonraí.

Anois go bhfuil a fhios againn cad iad sonraí droch-chaighdeán, ní mór dúinn freisin liostaithe síos liosta de 5 fhachtóir a mbíonn tionchar acu ar cháilíocht sonraí.

Conas Cáilíocht Sonraí a Thomhas?

Conas Cáilíocht Sonraí a Thomhas? Níl aon fhoirmle ann a d’fhéadfá a úsáid ar scarbhileog agus cáilíocht sonraí a nuashonrú. Mar sin féin, tá méadrachtaí úsáideacha ann chun cabhrú leat súil a choinneáil ar éifeachtúlacht agus ábharthacht do chuid sonraí.

Cóimheas Sonraí le Earráidí

Rianaíonn sé seo líon na n-earráidí atá ag tacar sonraí maidir lena mhéid.

Luachanna Folamh

Léiríonn an méadracht seo líon na luachanna neamhiomlána, in easnamh nó folamh i tacar sonraí.

Cóimheasa Earráidí Claochlaithe Sonraí

Rianaíonn sé seo líon na n-earráidí a thagann aníos nuair a dhéantar tacar sonraí a chlaochlú nó a thiontú go formáid dhifriúil.

Imleabhar Sonraí Dorcha

Is éard atá i sonraí dorcha aon sonraí nach féidir a úsáid, a bheith iomarcach nó doiléir.

Am Sonraí le Luacháil

Tomhaiseann sé seo an méid ama a chaitheann d’fhoireann ar fhaisnéis riachtanach a bhaint as tacar sonraí.

Déanaimis plé ar do riachtanas Sonraí Oiliúna AI inniu.

Mar sin, Conas Cáilíocht Sonraí a Chinntiú agus sluafhoinsiú á dhéanamh

Uaireanta beidh brú ar d’fhoireann sonraí a bhailiú laistigh d’amlínte déine. I gcásanna den sórt sin, teicnící sluafhoinsithe cabhrú go suntasach. However, does this mean crowdsourcing high-quality data can always be a plausible outcome?

If you’re willing to take these measures, your crowdsourced data quality would amplify to a certain extent that you could use them for quick AI training purposes.

Treoirlínte Crisp agus gan athbhrí

Ciallaíonn sluafhoinsiú go mbeidh tú ag dul chuig oibrithe sluafhoinsithe ar an idirlíon chun cur le do riachtanais le faisnéis ábhartha.

Tá cásanna ann nuair a theipeann ar dhaoine dáiríre sonraí cearta agus ábhartha a sholáthar toisc go raibh do riachtanais débhríoch. Chun é seo a sheachaint, foilsigh tacar treoirlínte soiléire maidir le gach a bhfuil i gceist leis an bpróiseas, conas a chuideodh a gcuid ranníocaíochtaí, conas a d’fhéadfaidís cur leis, agus go leor eile. Chun an cuar foghlama a íoslaghdú, tabhair scáileáin scáileáin isteach maidir le conas sonraí a chur isteach nó físeáin ghearra a bheith agat ar an nós imeachta.

Éagsúlacht Sonraí agus Deireadh a chur le Claonadh

Éagsúlacht Sonraí agus Deireadh a chur le Claonadh Is féidir cosc ​​a chur ar chlaonadh dul isteach i do chomhthiomsú sonraí nuair a dhéileáiltear leis ag leibhéil bhunaidh. Ní thagann claontacht ach nuair a bhíonn méid mór sonraí claonta i dtreo fachtóir ar leith cosúil le cine, inscne, déimeagrafaic agus go leor eile. Chun é seo a sheachaint, déan do slua chomh héagsúil agus is féidir.

Publish your crowdsourcing campaign across different market segments, audience personas, ethnicities, age groups, economical backgrounds, and more. This will help you compile a rich data pool you could use for unbiased outcomes.

Ilphróisis QA

Go hidéalach, ba cheart go mbeadh dhá mhórphróiseas i gceist le do nós imeachta QA:

  • Próiseas faoi stiúir samhlacha foghlama meaisín
  • Agus próiseas faoi stiúir foireann de chomhpháirtithe dearbhaithe cáilíochta gairmiúla

QA um Fhoghlaim Meaisín

This could be your preliminary validation process, where machine learning models assess if all the required fields are filled, necessary documents or details are uploaded, if the entries are relevant to the fields published, diversity of datasets, and more. For complex data types such as audio, images, or videos, machine learning models could also be trained to validate necessary factors such as duration, audio quality, format, and more.

Lámhleabhar QA

Próiseas seiceála cáilíochta dara sraith den scoth a bheadh ​​anseo, ina ndéanann d’fhoireann gairmithe iniúchtaí tapa ar thacair sonraí randamacha le seiceáil an gcomhlíontar na méadrachtaí agus na caighdeáin cháilíochta riachtanacha.

Má tá patrún i dtorthaí, d’fhéadfaí an tsamhail a bharrfheabhsú le haghaidh torthaí níos fearr. Is é an fáth nach mbeadh QA láimhe ina réamhphróiseas idéalach ná mar gheall ar an méid tacar sonraí a gheofá sa deireadh.

Mar sin, Cad é do Phlean?

Mar sin, ba iad seo na cleachtais is fearr is praiticiúla le barrfheabhsú sluafhoinsithe data quality. The process is tedious but measures like these make it less cumbersome. Implement them and track your outcomes to see if they are in line with your vision.

Comhroinn Shóisialta

Comhroinn ar facebook
Comhroinn ar twitter
Comhroinn ar Nasctha
Comhroinn ar ríomhphost
Comhroinn ar whatsapp