如果您打算成功開展甜甜圈業務，您需要準備市場上最好的甜甜圈。 雖然您的技術技能和經驗確實在您的甜甜圈業務中發揮著至關重要的作用，但為了您的美味真正在目標受眾中點擊並獲得經常性業務，您需要盡可能用最好的原料來準備甜甜圈。
各種原料的質量、原料來源、它們如何混合和互補，更重要的是決定了甜甜圈的味道、形狀和稠度。 機器學習模型的開發也是如此。
雖然這個類比可能看起來很奇怪，但要意識到可以注入機器學習模型的最佳成分是質量數據。 具有諷刺意味的是，這也是 AI（人工智能）開發中最困難的部分。 企業努力為其 AI 培訓程序獲取和編譯高質量數據，最終要么延遲開發時間，要么以低於預期的效率推出解決方案。
受限於預算和運營限制，他們不得不求助於另類的數據收集方法，例如不同的眾包技術。 那麼，它有效嗎？ 是 眾包高質量數據 真的是一回事嗎？ 您首先如何衡量數據質量？
我們來看看。
什麼是數據質量以及如何衡量它？
數據質量不僅僅意味著數據集的整潔和結構化程度。 這些是美學指標。 真正重要的是您的數據與您的解決方案的相關性。 如果你正在開發一個 AI 模型 醫療保健解決方案 你的大部分數據集只是來自可穿戴設備的重要統計數據，你擁有的是壞數據。
有了這個，就沒有任何切實的結果。 因此，數據質量歸結為與您的業務願望相關的、完整的、帶註釋的和機器就緒的數據。 數據衛生是所有這些因素的一個子集。
既然我們知道什麼是低質量數據，我們也有 列出來 影響數據質量的 5 個因素的列表。
如何衡量數據質量？
沒有您可以在電子表格上使用並更新數據質量的公式。 但是，有一些有用的指標可以幫助您跟踪數據的效率和相關性。
數據與錯誤的比率
這會跟踪數據集與其體積相關的錯誤數量。
空值
該指標表示數據集中不完整、缺失或空值的數量。
數據轉換錯誤率
這會跟踪數據集轉換或轉換為不同格式時出現的錯誤量。
暗數據量
暗數據是任何不可用、冗餘或模糊的數據。
數據價值實現時間
這衡量您的員工從數據集中提取所需信息所花費的時間。
那麼如何在眾包的同時保證數據質量
有時您的團隊會被迫在嚴格的時間表內收集數據。 在這種情況下， 眾包技術 幫忙 顯著。 然而，這是否意味著眾包高質量數據總是一個合理的結果？
如果你願意採取這些措施，你的眾包數據質量會在一定程度上放大，你可以將它們用於快速 AI 培訓目的。
清晰明確的指導方針
眾包意味著您將通過互聯網接觸眾包員工，以通過相關信息滿足您的需求。
在某些情況下，由於您的要求不明確，真誠的人無法提供正確且相關的詳細信息。 為避免這種情況，請發布一套明確的指導方針，說明流程的全部內容、他們的貢獻將如何提供幫助、他們如何做出貢獻等等。 為了盡量減少學習曲線，請介紹如何提交詳細信息的屏幕截圖或有關該過程的簡短視頻。
數據多樣性和消除偏見
在基礎級別處理時，可以防止偏差被引入您的數據池。 只有當大量數據傾向於種族、性別、人口統計等特定因素時，偏見才會出現。 為避免這種情況，請讓您的人群盡可能多樣化。
發布您的眾包活動 不同的細分市場、受眾角色、種族、年齡組、經濟背景等. 這將幫助您編譯可用於無偏見結果的豐富數據池。
多個 QA 流程
理想情況下，您的 QA 程序應包括兩個主要過程：
- 由機器學習模型主導的過程
- 以及由專業質量保證人員團隊領導的流程
機器學習質量保證
這可能是您的初步驗證過程，其中機器學習模型評估是否填寫了所有必填字段、上傳了必要的文檔或詳細信息、條目是否與已發布的字段、數據集的多樣性等相關。 對於音頻、圖像或視頻等複雜數據類型，還可以訓練機器學習模型來驗證持續時間、音頻質量、格式等必要因素.
手動質量檢查
這將是一個理想的第二層質量檢查流程，您的專業團隊對隨機數據集進行快速審核，以檢查是否滿足所需的質量指標和標準。
如果結果存在某種模式，則可以優化模型以獲得更好的結果。 手動 QA 不是理想的初步過程的原因是因為您最終會獲得大量的數據集。
那麼，你的計劃是什麼？
因此，這些是最實用的優化最佳實踐 眾包 數據質量。 這個過程很乏味，但像這樣的措施使它不那麼麻煩。 實施它們並跟踪您的結果，看看它們是否符合您的願景。