Se você pretende lançar um negócio de rosquinhas de sucesso, precisa preparar a melhor rosquinha do mercado. Embora suas habilidades técnicas e experiência desempenhem um papel crucial no seu negócio de donuts, para que sua delicadeza clique genuinamente entre seu público-alvo e atraia negócios recorrentes, você precisa preparar seus donuts com os melhores ingredientes possíveis.
A qualidade de seus ingredientes individuais, o local de origem, como eles se misturam e se complementam e, mais invariavelmente, determinam o sabor, a forma e a consistência do donut. O mesmo vale para o desenvolvimento de seus modelos de aprendizado de máquina.
Embora a analogia possa parecer bizarra, perceba que o melhor ingrediente que você pode infundir em seu modelo de aprendizado de máquina são dados de qualidade. Ironicamente, essa também é a parte mais difícil do desenvolvimento da IA (Inteligência Artificial). As empresas lutam para obter e compilar dados de qualidade para seus procedimentos de treinamento de IA, acabando atrasando o tempo de desenvolvimento ou lançando uma solução com menos eficiência do que o previsto.
Limitados por orçamentos e restrições operacionais, eles são obrigados a recorrer a métodos de coleta de dados inusitados, como diferentes técnicas de crowdsourcing. Então, funciona? É crowdsourcing de dados de alta qualidade realmente uma coisa? Como você mede a qualidade dos dados em primeiro lugar?
Vamos descobrir.
O que é qualidade de dados e como você a mede?
A qualidade dos dados não se traduz apenas em quão limpos e estruturados são seus conjuntos de dados. São métricas estéticas. O que realmente importa é a relevância dos seus dados para a sua solução. Se você estiver desenvolvendo um modelo de IA para um solução de saúde e a maioria de seus conjuntos de dados são meras estatísticas vitais de dispositivos vestíveis, o que você tem são dados ruins.
Com isso, não há nenhum resultado tangível. Portanto, a qualidade dos dados se resume a dados contextuais às suas aspirações de negócios, completos, anotados e prontos para máquina. A higiene de dados é um subconjunto de todos esses fatores.
Agora que sabemos o que são dados de baixa qualidade, também listado para baixo uma lista de 5 fatores que influenciam a qualidade dos dados.
Como medir a qualidade dos dados?
Não há fórmula que você possa usar em uma planilha e atualizar a qualidade dos dados. No entanto, existem métricas úteis para ajudá-lo a acompanhar a eficiência e a relevância de seus dados.
Proporção de dados para erros
Isso rastreia o número de erros que um conjunto de dados tem em relação ao seu volume.
Valores vazios
Essa métrica indica o número de valores incompletos, ausentes ou vazios nos conjuntos de dados.
Proporções de erros de transformação de dados
Isso rastreia o volume de erros que surgem quando um conjunto de dados é transformado ou convertido em um formato diferente.
Volume de dados escuro
Dados escuros são quaisquer dados inutilizáveis, redundantes ou vagos.
Tempo de dados para avaliar
Isso mede a quantidade de tempo que sua equipe gasta na extração das informações necessárias dos conjuntos de dados.
Então, como garantir a qualidade dos dados durante o crowdsourcing
Haverá momentos em que sua equipe será pressionada a coletar dados dentro de prazos rigorosos. Em tais casos, técnicas de crowdsourcing ajude significativamente. No entanto, isso significa que o crowdsourcing de dados de alta qualidade sempre pode ser um resultado plausível?
Se você estiver disposto a tomar essas medidas, a qualidade de seus dados de crowdsourcing aumentaria até certo ponto que você poderia usá-los para fins de treinamento rápido de IA.
Diretrizes nítidas e inequívocas
Crowdsourcing significa que você abordará trabalhadores de crowdsourcing pela Internet para contribuir com suas necessidades com informações relevantes.
Há casos em que pessoas genuínas não fornecem detalhes corretos e relevantes porque seus requisitos eram ambíguos. Para evitar isso, publique um conjunto de diretrizes claras sobre o que é o processo, como suas contribuições ajudariam, como poderiam contribuir e muito mais. Para minimizar a curva de aprendizado, introduza capturas de tela de como enviar detalhes ou vídeos curtos sobre o procedimento.
Diversidade de dados e remoção de viés
O viés pode ser impedido de ser introduzido em seu pool de dados quando tratado em níveis fundamentais. O viés ocorre apenas quando um grande volume de dados está inclinado a um fator específico, como raça, gênero, dados demográficos e muito mais. Para evitar isso, torne seu público o mais diversificado possível.
Publique sua campanha de crowdsourcing em diferentes segmentos de mercado, personas do público, etnias, faixas etárias, origens econômicas e muito mais. Isso o ajudará a compilar um rico conjunto de dados que você pode usar para obter resultados imparciais.
Vários processos de controle de qualidade
Idealmente, seu procedimento de controle de qualidade deve envolver dois processos principais:
- Um processo liderado por modelos de aprendizado de máquina
- E um processo liderado por uma equipe de associados profissionais de garantia de qualidade
Controle de qualidade de aprendizado de máquina
Este pode ser seu processo de validação preliminar, em que os modelos de aprendizado de máquina avaliam se todos os campos obrigatórios foram preenchidos, os documentos ou detalhes necessários foram carregados, se as entradas são relevantes para os campos publicados, a diversidade de conjuntos de dados e muito mais. Para tipos de dados complexos, como áudio, imagens ou vídeos, os modelos de aprendizado de máquina também podem ser treinados para validar os fatores necessários, como duração, qualidade do áudio, formato e muito mais.
Controle de qualidade manual
Esse seria um processo de verificação de qualidade de segunda camada ideal, em que sua equipe de profissionais realiza auditorias rápidas de conjuntos de dados aleatórios para verificar se as métricas e os padrões de qualidade necessários são atendidos.
Se houver um padrão nos resultados, o modelo pode ser otimizado para obter melhores resultados. A razão pela qual o controle de qualidade manual não seria um processo preliminar ideal é devido ao volume de conjuntos de dados que você eventualmente obteria.
Então, qual é o seu plano?
Então, essas foram as melhores práticas mais práticas para otimizar crowdsourced qualidade dos dados. O processo é tedioso, mas medidas como essas o tornam menos complicado. Implemente-os e acompanhe seus resultados para ver se eles estão alinhados com sua visão.