Si tiene la intención de lanzar un negocio de donas exitoso, necesita preparar el mejor donut del mercado. Si bien sus habilidades técnicas y su experiencia juegan un papel crucial en su negocio de donas, para que su delicadeza haga clic genuinamente entre sus audiencias objetivo y obtenga negocios recurrentes, debe preparar sus donas con los mejores ingredientes posibles.
La calidad de sus ingredientes individuales, el lugar de donde los obtiene, cómo se mezclan y se complementan entre sí, y más invariablemente, determinan el sabor, la forma y la consistencia de la dona. Lo mismo es cierto para el desarrollo de sus modelos de aprendizaje automático.
Si bien la analogía puede parecer extraña, tenga en cuenta que el mejor ingrediente que puede infundir en su modelo de aprendizaje automático son los datos de calidad. Irónicamente, esta es también la parte más difícil del desarrollo de la IA (inteligencia artificial). Las empresas luchan por obtener y recopilar datos de calidad para sus procedimientos de capacitación en IA, lo que termina retrasando el tiempo de desarrollo o lanzando una solución con menos eficiencia de lo previsto.
Limitados por restricciones presupuestarias y operativas, se ven obligados a recurrir a métodos de recopilación de datos poco convencionales, como diferentes técnicas de crowdsourcing. Entonces, ¿funciona? Es crowdsourcing de datos de alta calidad realmente una cosa? ¿Cómo mide la calidad de los datos en primer lugar?
Vamos a averiguar.
¿Qué es la calidad de los datos y cómo se mide?
La calidad de los datos no solo se traduce en cuán limpios y estructurados son sus conjuntos de datos. Estas son métricas estéticas. Lo que realmente importa es qué tan relevantes son sus datos para su solución. Si está desarrollando un modelo de IA para un solución sanitaria y la mayoría de sus conjuntos de datos son meras estadísticas vitales de dispositivos portátiles, lo que tiene son datos incorrectos.
Con esto, no hay ningún resultado tangible. Por lo tanto, la calidad de los datos se reduce a datos que son contextuales a sus aspiraciones comerciales, completos, anotados y listos para la máquina. La higiene de los datos es un subconjunto de todos estos factores.
Ahora que sabemos qué son los datos de mala calidad, también enumerado abajo una lista de 5 factores que influyen en la calidad de los datos.
¿Cómo medir la calidad de los datos?
No existe una fórmula que pueda utilizar en una hoja de cálculo y actualizar la calidad de los datos. Sin embargo, existen métricas útiles que le ayudarán a realizar un seguimiento de la eficacia y relevancia de sus datos.
Relación de datos a errores
Esto rastrea la cantidad de errores que tiene un conjunto de datos con respecto a su volumen.
Valores vacíos
Esta métrica indica la cantidad de valores vacíos, faltantes o incompletos en los conjuntos de datos.
Ratios de errores de transformación de datos
Esto rastrea el volumen de errores que surgen cuando un conjunto de datos se transforma o convierte a un formato diferente.
Volumen de datos oscuros
Los datos oscuros son los datos inutilizables, redundantes o vagos.
Tiempo de valoración de los datos
Esto mide la cantidad de tiempo que su personal dedica a extraer la información requerida de los conjuntos de datos.
Entonces, ¿cómo garantizar la calidad de los datos con el crowdsourcing?
Habrá ocasiones en que su equipo se verá obligado a recopilar datos dentro de estrictos plazos. En esos casos, técnicas de crowdsourcing ayuda significativamente. Sin embargo, ¿significa esto que el crowdsourcing de datos de alta calidad siempre puede ser un resultado plausible?
Si está dispuesto a tomar estas medidas, la calidad de sus datos de colaboración colectiva se amplificaría hasta cierto punto y podría usarlos para fines de capacitación rápida de IA.
Pautas claras e inequívocas
El crowdsourcing significa que se acercará a los trabajadores de crowdsourcing a través de Internet para contribuir a sus requisitos con información relevante.
Hay casos en los que las personas genuinas no brindan detalles correctos y relevantes porque sus requisitos eran ambiguos. Para evitar esto, publique un conjunto de pautas claras sobre de qué se trata el proceso, cómo ayudarían sus contribuciones, cómo podrían contribuir y más. Para minimizar la curva de aprendizaje, introduzca capturas de pantalla de cómo enviar detalles o tenga videos cortos sobre el procedimiento.
Diversidad de datos y eliminación de sesgos
Se puede evitar que el sesgo se introduzca en su conjunto de datos cuando se trata en los niveles fundamentales. El sesgo solo surge cuando un gran volumen de datos se inclina hacia un factor particular, como la raza, el género, la demografía y más. Para evitar esto, haga que su público sea lo más diverso posible.
Publica tu campaña de crowdsourcing en diferentes segmentos de mercado, personas de la audiencia, etnias, grupos de edad, antecedentes económicos y más. Esto lo ayudará a compilar un rico grupo de datos que podría usar para obtener resultados imparciales.
Múltiples procesos de control de calidad
Idealmente, su procedimiento de control de calidad debería involucrar dos procesos principales:
- Un proceso liderado por modelos de aprendizaje automático
- Y un proceso dirigido por un equipo de asociados profesionales de aseguramiento de la calidad.
Control de calidad de aprendizaje automático
Este podría ser su proceso de validación preliminar, donde los modelos de aprendizaje automático evalúan si se completaron todos los campos obligatorios, si se cargaron los documentos o detalles necesarios, si las entradas son relevantes para los campos publicados, la diversidad de conjuntos de datos y más. Para tipos de datos complejos como audio, imágenes o videos, los modelos de aprendizaje automático también se pueden entrenar para validar factores necesarios como la duración, la calidad del audio, el formato y más..
Control de calidad manual
Este sería un proceso de verificación de calidad de segunda capa ideal, donde su equipo de profesionales realiza auditorías rápidas de conjuntos de datos aleatorios para verificar si se cumplen las métricas y los estándares de calidad requeridos.
Si hay un patrón en los resultados, el modelo podría optimizarse para obtener mejores resultados. La razón por la cual el control de calidad manual no sería un proceso preliminar ideal es por el volumen de conjuntos de datos que eventualmente obtendría.
¿Entonces, cuál es tu plan?
Por lo tanto, estas fueron las mejores prácticas más prácticas para optimizar de crowdsourcing calidad de los datos El proceso es tedioso pero medidas como estas lo hacen menos engorroso. Implementarlos y realizar un seguimiento de sus resultados para ver si están en línea con su visión.