Usimamizi wa Ubora wa Shaip

Shaip Inahakikisha Data ya Mafunzo ya Ubora wa AI kwa Miundo yako ya AI

Mafanikio ya mtindo wowote wa AI hutegemea ubora wa data iliyoingizwa kwenye mfumo. Mifumo ya ML inaendeshwa kwa idadi kubwa ya data, lakini haiwezi kutarajiwa kufanya kazi na data yoyote tu. Inahitaji kuwa data ya ubora wa mafunzo ya AI. Ikiwa matokeo kutoka kwa mfano wa AI yanahitajika kuwa ya kweli na sahihi, bila kusema, data ya mafunzo ya mfumo inapaswa kuwa ya viwango vya juu.

Data ambayo miundo ya AI na ML inafunzwa inapaswa kuwa ya ubora wa juu ili biashara ipate maarifa yenye maana na muhimu kutoka kwayo. Walakini, kupata idadi kubwa ya data tofauti kunaleta changamoto kwa kampuni.

Kampuni zinapaswa kutegemea watoa huduma kama vile Shaip, ambao hutekeleza hatua kali za usimamizi wa ubora wa data katika michakato yao ili kukabiliana na changamoto hii. Zaidi ya hayo, huko Shaip, pia tunafanya mabadiliko endelevu ya mifumo yetu ili kukabiliana na changamoto zinazoendelea.

Njia 5 za Ubora wa Data Unaweza Kuathiri Suluhisho Lako la Ai

Utangulizi wa Usimamizi wa Ubora wa Data wa Shaip

Huku Shaip, tunaelewa umuhimu wa data ya mafunzo ya kuaminika na sehemu yake katika kuunda miundo ya ML na matokeo ya suluhu zinazotegemea AI. Kando na kukagua ustadi wa wafanyikazi wetu, tunazingatia kwa usawa kukuza msingi wao wa maarifa na maendeleo ya kibinafsi.

Tunafuata miongozo kali na taratibu za kawaida za uendeshaji zinazotekelezwa katika viwango vyote vya mchakato ili data yetu ya mafunzo ikidhi viwango vya ubora.

  1. Quality Management

    Mtiririko wetu wa usimamizi wa ubora umekuwa muhimu katika kutoa mafunzo ya mashine na miundo ya AI. Kwa maoni-katika-kitanzi, muundo wetu wa usimamizi wa ubora ni mbinu iliyojaribiwa kisayansi ambayo imekuwa muhimu katika kuwasilisha kwa mafanikio miradi kadhaa kwa wateja wetu. Mchakato wetu wa ukaguzi wa ubora unaendelea kwa njia ifuatayo.

    • Kupitia upya mkataba
    • Unda orodha ya ukaguzi
    • Upatikanaji wa hati
    • Kutafuta Ukaguzi wa Tabaka 2
    • Udhibiti wa Maandishi ya Dokezo
    • Ukaguzi wa Tabaka 2 wa Dokezo
    • Utoaji wa Kazi
    • Maoni ya mteja
  2. Uteuzi wa Mfanyakazi wa Crowdsource na Upandaji

    Uteuzi wetu mkali wa wafanyikazi na mchakato wa kuingia kwenye bodi hututofautisha na shindano lingine. Tunafanya mchakato mahususi wa uteuzi ili kuleta wachambuzi walio na ujuzi zaidi pekee kulingana na orodha ya ubora. Tunazingatia:

    • Uzoefu wa awali kama msimamizi wa Maandishi ili kuhakikisha ujuzi na uzoefu wao unalingana na mahitaji yetu.
    • Utendaji kazi katika miradi ya awali ili kuhakikisha tija, ubora na matokeo yake yanalingana na mahitaji ya mradi.
    • Ujuzi wa kina wa kikoa ni hitaji la kuchagua mfanyakazi fulani kwa wima maalum.

    Mchakato wetu wa uteuzi hauishii hapa. Tunawaelekeza wafanyikazi kwenye jaribio la sampuli la ufafanuzi ili kuthibitisha sifa na utendakazi wao. Kulingana na utendakazi katika jaribio, uchanganuzi wa kutokubaliana na Maswali na Majibu, yatachaguliwa.

    Mara tu wafanyakazi watakapochaguliwa, watapitia kipindi cha mafunzo ya kina kwa kutumia Mradi wa SOW, miongozo, Mbinu za Sampuli, mafunzo, na zaidi kulingana na hitaji la mradi.

Wacha tujadili mahitaji yako ya Takwimu za Mafunzo ya AI leo.

  1. Orodha Hakiki ya Ukusanyaji Data

    Ukaguzi wa ubora wa safu mbili huwekwa ili kuhakikisha tu data ya mafunzo ya hali ya juu inapitishwa kwa timu inayofuata.

    Kiwango cha 1: Ukaguzi wa Uhakikisho wa Ubora

    Timu ya Shaip ya QA hufanya ukaguzi wa ubora wa Kiwango cha 1 kwa ajili ya ukusanyaji wa data. Wanaangalia nyaraka zote, na zinathibitishwa haraka dhidi ya vigezo muhimu.

    Kiwango cha 2: Ukaguzi Muhimu wa Uchambuzi wa Ubora

    Timu ya CQA inayojumuisha rasilimali zilizoidhinishwa, uzoefu na waliohitimu itatathmini 20% iliyobaki ya sampuli za rejea.

    Baadhi ya bidhaa za orodha ya ubora wa kupata data ni pamoja na,

    • Je, chanzo cha URL ni halisi, na kinaruhusu kuchakachua data kwenye wavuti?
    • Je, kuna utofauti katika URL zilizoorodheshwa ili upendeleo uweze kuepukwa?
    • Je, maudhui yamethibitishwa kwa umuhimu?
    • Je, maudhui yanajumuisha kategoria za udhibiti?
    • Je, vikoa vya kipaumbele vinashughulikiwa?
    • Je, aina ya hati imepatikana kwa kuzingatia usambazaji wa aina ya hati?
    • Je, kila darasa la ukadiriaji lina kiwango cha chini cha slab?
    • Je, mchakato wa Maoni-katika-kitanzi unafuatwa?
  2. Orodha ya Hakiki ya Maelezo ya Data

    Sawa na Mkusanyiko wa Data, pia tuna safu mbili za orodha hakiki ya ubora kwa ufafanuzi wa data.

    Kiwango cha 1: Ukaguzi wa Uhakikisho wa Ubora

    Utaratibu huu unahakikisha kuwa 100% ya hati zimeidhinishwa kwa usahihi dhidi ya vigezo vya ubora vilivyowekwa na timu na mteja.

    Kiwango cha 2: Ukaguzi Muhimu wa Uchambuzi wa Ubora

    Utaratibu huu unahakikisha kuwa 15 hadi 20% ya sampuli za retrospective pia zimeidhinishwa, na kuhakikishiwa ubora. Hatua hii inafanywa na timu ya CQA iliyohitimu na yenye uzoefu na uzoefu usiopungua miaka 10 katika usimamizi wa ubora na wamiliki wa Black Belt.

    Uhakikisho Muhimu wa Ubora Timu ya CQA inahakikisha,

    • Uthabiti katika udhibiti wa maandishi na watumiaji
    • Kuangalia ikiwa vifungu vya maneno na madarasa sahihi yanatumika kwa kila hati
    • Inakagua metadata

    Pia tunatoa maoni ya kila siku kulingana na Uchambuzi wa Pareto ili kuhakikisha utendakazi wao unalingana na mahitaji ya mteja.

    Tunaweka safu nyingine ya uchanganuzi wa utendakazi ili kuangazia vifafanuzi vinavyofanya kazi kidogo kwa kutumia Udhibiti wa Ubora wa Chini. Kabla ya utoaji wa mwisho, tunahakikisha pia ukaguzi wa sampuli za usafi umekamilika.

  3. Kizingiti cha Parameter

    Kulingana na miongozo ya mradi na mahitaji ya mteja, tuna kizingiti cha 90 hadi 95%. Timu yetu ina vifaa na uzoefu wa kutekeleza mojawapo ya mbinu zifuatazo ili kuhakikisha viwango vya juu vya usimamizi.

    • Alama ya F1 au Kipimo cha F - kutathmini utendakazi wa waainishaji wawili - 2* ((Usahihi * Kumbuka)/ ( Usahihi + Kumbuka))
    • DPO au Kasoro kwa kila mbinu ya Fursa huhesabiwa kama uwiano wa kasoro kugawanywa na fursa.
  4. Sampuli ya Orodha ya Ukaguzi

    Sampuli ya orodha ya ukaguzi wa Shaip ni utaratibu kamili wa ubinafsishaji ambao unaweza kubinafsishwa ili kukidhi mahitaji ya mradi na mteja. Inaweza kurekebishwa kulingana na maoni yaliyopokelewa kutoka kwa mteja na kukamilishwa baada ya majadiliano ya kina.

    • Ukaguzi wa Lugha
    • URL na Ukaguzi wa Kikoa
    • Ukaguzi wa Tofauti
    • Kiasi kwa kila Lugha na darasa la wastani
    • Maneno muhimu yaliyolengwa
    • Aina ya hati na umuhimu
    • Angalia maneno yenye sumu
    • Ukaguzi wa metadata
    • Ukaguzi wa uthabiti
    • Ukaguzi wa darasa la ufafanuzi
    • Ukaguzi mwingine wowote wa lazima kulingana na upendeleo wa mteja

Tunachukua hatua kali ili kudumisha viwango vya ubora wa data kwa sababu tunaelewa kuwa miundo yote inayotokana na AI inaendeshwa na data. Na, kuwa na data ya mafunzo ya hali ya juu ni sharti kwa miundo yote ya AI na mashine ya kujifunza. Tunaelewa umuhimu wa data ya mafunzo ya ubora na umuhimu wake kwenye utendaji na ufanisi wa miundo yako ya AI.

Kushiriki kwa Jamii

Unaweza pia Like