夏普質量管理

Shaip 確保為您的 AI 模型提供高質量的 AI 訓練數據

任何 AI 模型的成功都取決於輸入系統的數據質量。 機器學習系統在大量數據上運行,但不能指望它們只使用任何數據。 它需要是 高質量的 AI 訓練數據. 如果 AI 模型的輸出需要真實準確,不用說,訓練系統的數據應該是高標準的。

用於訓練 AI 和 ML 模型的數據應該是企業從中汲取有意義和相關見解的優質數據。 然而,獲取大量異構數據對公司構成了挑戰。

公司應該依靠像 Shaip 這樣的供應商,他們在流程中實施嚴格的數據質量管理措施來應對這一挑戰。 此外,在 Shaip,我們還對我們的系統進行持續轉型,以應對不斷變化的挑戰。

數據質量影響人工智能解決方案的 5 種方式

Shaip 的數據質量管理簡介

在 Shaip,我們了解可靠訓練數據的重要性及其在開發 ML 模型和基於 AI 的解決方案的成果中的作用。 除了篩選員工的技能外,我們同樣專注於發展他們的知識基礎和個人發展。

我們遵循在流程的各個層面實施的嚴格指導方針和標準操作程序,以使我們的培訓數據符合質量基準。

  1. 質量管理

    我們的質量管理工作流程在提供機器學習和 AI 模型方面發揮了重要作用。 通過循環反饋,我們的質量管理模型是一種經過科學測試的方法,有助於為我們的客戶成功交付多個項目。 我們的質量審核流程按以下方式進行。

    • 審查合同
    • 創建審核清單
    • 文件來源
    • 採購 2 層審計
    • 註釋文本審核
    • 註釋 2 層審計
    • 工作交付
    • 客戶反饋
  2. 眾包員工選擇和入職

    我們嚴格的工人選拔和入職流程使我們在競爭中脫穎而出。 我們進行了精確的選擇過程,以根據質量檢查表僅引入最熟練的註釋者。 我們認為:

    • 以前作為文本版主的經驗,以確保他們的技能和經驗符合我們的要求。
    • 以往項目的表現,以確保其生產力、質量和產出與項目需求相匹配。
    • 廣泛的領域知識是為特定垂直行業選擇特定工人的必要條件。

    我們的選擇過程並沒有到此結束。 我們對工人進行樣本註釋測試,以驗證他們的資格和表現。 根據在試驗、分歧分析和問答中的表現,他們將被選中。

    一旦工人被選中,他們將根據項目需要接受使用項目 SOW、指南、抽樣方法、教程等的全面培訓課程。

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

  1. 數據收集清單

    雙層質量檢查到位,以確保只有 高質量的訓練數據 被傳遞到下一個團隊。

    級別 1:質量保證檢查

    Shaip 的 QA 團隊對數據收集進行 1 級質量檢查。 他們檢查所有文件,並根據必要的參數快速驗證。

    級別 2:關鍵質量分析檢查

    由經過認證、經驗豐富和合格的資源組成的 CQA 團隊將對剩餘的 20% 的追溯樣本進行評估。

    一些數據採購質量清單項目包括:

    • URL 來源是否真實,是否允許數據網絡抓取?
    • 入圍 URL 是否存在多樣性以避免偏見?
    • 內容是否經過相關性驗證?
    • 內容是否包括審核類別?
    • 是否涵蓋優先領域?
    • 文檔類型來源是否牢記文檔類型分佈?
    • 每個審核等級是否包含最小體積板?
    • 是否遵循反饋循環過程?
  2. 數據註釋清單

    與 Data Collection 類似,我們也有兩層用於數據註釋的質量檢查表。

    級別 1:質量保證檢查

    此流程可確保根據團隊和客戶設置的質量參數正確驗證 100% 的文檔。

    級別 2:關鍵質量分析檢查

    這個過程確保了 15% 到 20% 的追溯樣本也得到驗證,並且質量得到保證。 此步驟由合格且經驗豐富的 CQA 團隊承擔,他們在質量管理和黑帶持有者方面至少有 10 年的經驗。

    關鍵質量保證 CQA 團隊確保,

    • 用戶文本審核的一致性
    • 檢查每個文檔是否使用了正確的短語和審核類別
    • 檢查元數據

    我們還根據以下情況提供每日反饋 帕累托分析 以確保其性能符合客戶的要求。

    我們進行了另一層性能分析,專注於使用底部四分位數管理的性能最差的註釋器。 在最終交付之前,我們還確保完成樣品衛生檢查。

  3. 參數閾值

    根據項目指南和客戶要求,我們有 90% 到 95% 的參數閾值。 我們的團隊有能力且經驗豐富,可以採取以下任何一種方法,以確保更高的質量管理標準。

    • F1 Score or F Measure – 判斷兩個分類器的性能 – 2* ((Precision * Recall)/ (Precision + Recall))
    • DPO 或每個機會的缺陷數方法計算為缺陷除以機會的比率。
  4. 樣本審核清單

    Shaip 的樣本審核清單是一個完整的定製程序,可以根據項目和客戶的需求進行定制。 它可以根據從客戶收到的反饋進行修改,並在徹底討論後最終確定。

    • 語言檢查
    • URL 和域檢查
    • 多樣性檢查
    • 每個語言和節制課程的音量
    • 有針對性的關鍵字
    • 文檔類型和相關性
    • 有毒詞組檢查
    • 元數據檢查
    • 一致性檢查
    • 註釋類檢查
    • 根據客戶的喜好進行任何其他強制性檢查

我們採取嚴格的措施來維護數據質量標準,因為我們了解所有基於 AI 的模型都是數據驅動的。 並且,擁有 高質量的訓練數據 是所有人工智能和機器學習模型的必要條件。 我們了解高質量訓練數據的重要性及其對您的 AI 模型的性能和成功的重要性。

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