Ikiwa una nia ya kuanzisha biashara ya donut yenye mafanikio, unahitaji kuandaa donut bora zaidi kwenye soko. Ingawa ujuzi wako wa kiufundi na uzoefu una jukumu muhimu katika biashara yako ya donuts, kwa ladha yako kubofya hadhira unayolenga na kutafuta biashara inayojirudia, unahitaji kuandaa donuts zako kwa viungo bora zaidi.
Ubora wa viambato vyako vya kibinafsi, mahali unapovitoa, jinsi vinavyochanganywa na kukamilishana, na huamua zaidi ladha ya donati, umbo na uthabiti. Ndivyo ilivyo kwa uundaji wa miundo yako ya kujifunza kwa mashine pia.
Ingawa mlinganisho unaweza kuonekana kuwa wa ajabu, fahamu kuwa kiungo bora unachoweza kupenyeza kwenye muundo wako wa kujifunza mashine ni data ya ubora. Kwa kushangaza, hii pia ni sehemu ngumu zaidi ya maendeleo ya AI (Artificial Intelligence). Biashara zinatatizika kupata na kukusanya data ya ubora kwa ajili ya taratibu zao za mafunzo ya AI, na hivyo kuishia kuchelewesha muda wa maendeleo au kuzindua suluhisho kwa ufanisi mdogo kuliko ilivyotarajiwa.
Kwa kuzingatia bajeti na vikwazo vya uendeshaji, wanalazimika kutumia mbinu zisizo na ubora za kukusanya data kama vile mbinu tofauti za kutafuta watu. Kwa hivyo, inafanya kazi? Je! kusambaza data ya ubora wa juu kitu kweli? Je, unapimaje ubora wa data kwanza?
Wacha tujue.
Ubora wa Data ni Nini na Unaipimaje?
Ubora wa data hautafsiri tu jinsi seti zako za data zilivyo safi na zenye muundo. Hizi ni vipimo vya urembo. Kilicho muhimu sana ni jinsi data yako inavyofaa kwa suluhisho lako. Ikiwa unatengeneza mfano wa AI kwa a suluhisho la huduma ya afya na seti zako nyingi za data ni takwimu muhimu tu kutoka kwa vifaa vinavyoweza kuvaliwa, ulichonacho ni data mbaya.
Kwa hili, hakuna matokeo yanayoonekana yoyote. Kwa hivyo, ubora wa data unatokana na data ambayo inalingana na matarajio ya biashara yako, kamili, iliyofafanuliwa, na tayari kwa mashine. Usafi wa data ni sehemu ndogo ya mambo haya yote.
Sasa kwa kuwa tunajua data ya ubora duni ni nini, tunayo pia waliotajwa chini orodha ya mambo 5 yanayoathiri ubora wa data.
Jinsi ya Kupima Ubora wa Data?
Hakuna fomula unayoweza kutumia kwenye lahajedwali na kusasisha ubora wa data. Hata hivyo, kuna vipimo muhimu vya kukusaidia kufuatilia ufanisi na umuhimu wa data yako.
Uwiano wa Data kwa Makosa
Hii hufuatilia idadi ya makosa ambayo mkusanyiko wa data inao kuhusiana na kiasi chake.
Maadili Tupu
Kipimo hiki kinaonyesha idadi ya thamani zisizo kamili, zinazokosekana au tupu katika seti za data.
Viwango vya Hitilafu za Ubadilishaji Data
Hii hufuatilia wingi wa makosa ambayo hujitokeza wakati mkusanyiko wa data unapobadilishwa au kubadilishwa kuwa umbizo tofauti.
Kiasi cha Data ya Giza
Data nyeusi ni data yoyote ambayo haiwezi kutumika, isiyo na maana au isiyoeleweka.
Muda wa Data Kuthamini
Hii hupima muda ambao wafanyikazi wako hutumia kupata maelezo yanayohitajika kutoka kwa hifadhidata.
Kwa hivyo Jinsi ya Kuhakikisha Ubora wa Data Wakati Utafutaji wa Mkusanyiko
Kutakuwa na nyakati ambazo timu yako itasukumwa kukusanya data ndani ya muda uliokithiri. Katika hali kama hizi, mbinu za kutafuta watu wengi usaidie kwa kiasi kikubwa. Walakini, hii inamaanisha kuwa kutafuta data ya hali ya juu kunaweza kuwa matokeo yanayokubalika kila wakati?
Ikiwa uko tayari kuchukua hatua hizi, ubora wa data yako kutoka kwa watu wengi utaongezeka kwa kiwango fulani kwamba unaweza kuzitumia kwa madhumuni ya mafunzo ya haraka ya AI.
Miongozo ya Crisp na isiyo na utata
Utafutaji wa watu wengi unamaanisha kuwa utakuwa unakaribia wafanyikazi waliofunzwa na umati kwenye mtandao ili kuchangia mahitaji yako na maelezo muhimu.
Kuna matukio ambapo watu wa kweli hushindwa kutoa maelezo sahihi na muhimu kwa sababu mahitaji yako yalikuwa na utata. Ili kuepuka hili, chapisha seti ya miongozo iliyo wazi kuhusu mchakato huo unahusu nini, jinsi michango yao ingesaidia, jinsi wanavyoweza kuchangia, na zaidi. Ili kupunguza mkondo wa kujifunza, anzisha picha za skrini za jinsi ya kuwasilisha maelezo au kuwa na video fupi kuhusu utaratibu.
Utofauti wa Data na Kuondoa Upendeleo
Upendeleo unaweza kuzuiwa kuletwa kwenye hifadhi yako ya data unaposhughulikiwa katika viwango vya msingi. Upendeleo unatokana tu na idadi kubwa ya data inayoelekezwa kwenye kipengele fulani kama vile rangi, jinsia, idadi ya watu na zaidi. Ili kuepuka hili, fanya umati wako kuwa tofauti iwezekanavyo.
Chapisha kampeni yako ya kutafuta watu wengi kote makundi mbalimbali ya soko, watu wa hadhira, makabila, makundi ya umri, asili ya kiuchumi, na zaidi. Hii itakusaidia kukusanya data nyingi unayoweza kutumia kwa matokeo yasiyopendelea.
Taratibu nyingi za QA
Kwa kweli, utaratibu wako wa QA unapaswa kuhusisha michakato miwili mikuu:
- Mchakato unaoongozwa na miundo ya kujifunza kwa mashine
- Na mchakato unaoongozwa na timu ya washirika wa uhakikisho wa ubora wa kitaaluma
Kujifunza kwa Mashine QA
Huu unaweza kuwa mchakato wako wa awali wa uthibitishaji, ambapo miundo ya kujifunza kwa mashine hutathmini ikiwa sehemu zote zinazohitajika zimejazwa, hati au maelezo muhimu yanapakiwa, ikiwa maingizo yanahusiana na sehemu zilizochapishwa, anuwai ya seti za data na zaidi. Kwa aina changamano za data kama vile sauti, picha au video, miundo ya mashine ya kujifunza inaweza pia kufunzwa ili kuthibitisha vipengele muhimu kama vile muda, ubora wa sauti, umbizo na zaidi..
Mwongozo wa QA
Huu unaweza kuwa mchakato bora wa kuangalia ubora wa safu ya pili, ambapo timu ya wataalamu wako hufanya ukaguzi wa haraka wa seti za data nasibu ili kuangalia kama vipimo na viwango vya ubora vinavyohitajika vinatimizwa.
Ikiwa kuna muundo katika matokeo, modeli inaweza kuboreshwa kwa matokeo bora. Sababu kwa nini QA ya mwongozo isingekuwa mchakato bora wa utangulizi ni kwa sababu ya idadi ya hifadhidata ambazo ungepata hatimaye.
Hivyo, Nini Mpango wako?
Kwa hivyo, hizi zilikuwa mbinu bora zaidi za kuboresha umati wa watu ubora wa data. Mchakato huo ni wa kuchosha lakini hatua kama hizi huifanya iwe ngumu. Yatekeleze na ufuatilie matokeo yako ili kuona kama yanaendana na maono yako.