Jika Anda berniat meluncurkan bisnis donat yang sukses, Anda perlu menyiapkan donat terbaik di pasaran. Meskipun keterampilan dan pengalaman teknis Anda memainkan peran penting dalam bisnis donat Anda, agar kelezatan Anda benar-benar klik di antara audiens target Anda dan mendapatkan bisnis berulang, Anda perlu menyiapkan donat Anda dengan bahan-bahan terbaik.
Kualitas bahan-bahan individual Anda, dari mana Anda mendapatkannya, bagaimana bahan-bahan tersebut menyatu dan saling melengkapi, dan lebih menentukan rasa, bentuk, dan konsistensi donat. Hal yang sama juga berlaku untuk pengembangan model pembelajaran mesin Anda.
Meskipun analoginya mungkin tampak aneh, sadarilah bahwa bahan terbaik yang dapat Anda masukkan ke dalam model pembelajaran mesin Anda adalah data berkualitas. Ironisnya, ini juga merupakan bagian tersulit dari pengembangan AI (Artificial Intelligence). Bisnis berjuang untuk mendapatkan dan mengkompilasi data berkualitas untuk prosedur pelatihan AI mereka, yang berakhir dengan menunda waktu pengembangan atau meluncurkan solusi dengan efisiensi yang lebih rendah daripada yang diantisipasi.
Dibatasi oleh anggaran dan kendala operasional, mereka terpaksa menggunakan metode pengumpulan data yang tidak biasa seperti teknik crowdsourcing yang berbeda. Jadi, apakah itu berhasil? Adalah crowdsourcing data berkualitas tinggi benar-benar sesuatu? Bagaimana Anda mengukur kualitas data?
Ayo cari tahu.
Apa Itu Kualitas Data Dan Bagaimana Mengukurnya?
Kualitas data tidak hanya berarti seberapa bersih dan terstrukturnya kumpulan data Anda. Ini adalah metrik estetika. Yang benar-benar penting adalah seberapa relevan data Anda dengan solusi Anda. Jika Anda sedang mengembangkan model AI untuk a solusi kesehatan dan sebagian besar kumpulan data Anda hanyalah statistik vital dari perangkat yang dapat dikenakan, yang Anda miliki adalah data yang buruk.
Dengan ini, tidak ada hasil nyata apa pun. Jadi, kualitas data bermuara pada data yang kontekstual dengan aspirasi bisnis Anda, lengkap, beranotasi, dan siap pakai mesin. Kebersihan data adalah bagian dari semua faktor ini.
Sekarang setelah kami mengetahui apa itu data berkualitas buruk, kami juga memiliki terdaftar di bawah daftar 5 faktor yang mempengaruhi kualitas data.
Bagaimana Mengukur Kualitas Data?
Tidak ada rumus yang dapat Anda gunakan pada spreadsheet dan memperbarui kualitas data. Namun, ada metrik yang berguna untuk membantu Anda melacak efisiensi dan relevansi data Anda.
Rasio Data Terhadap Kesalahan
Ini melacak jumlah kesalahan yang dimiliki kumpulan data sehubungan dengan volumenya.
Nilai Kosong
Metrik ini menunjukkan jumlah nilai yang tidak lengkap, tidak ada, atau kosong dalam set data.
Rasio Kesalahan Transformasi Data
Ini melacak volume kesalahan yang muncul saat kumpulan data diubah atau dikonversi ke format yang berbeda.
Volume Data Gelap
Data gelap adalah data apa pun yang tidak dapat digunakan, berlebihan, atau tidak jelas.
Waktu Data Untuk Nilai
Ini mengukur jumlah waktu yang dihabiskan staf Anda untuk mengekstrak informasi yang diperlukan dari kumpulan data.
Jadi Bagaimana Memastikan Kualitas Data Saat Crowdsourcing
Akan ada saatnya tim Anda akan didorong untuk mengumpulkan data dalam batas waktu yang ketat. Dalam beberapa kasus, teknik crowdsourcing tolong secara signifikan. Namun, apakah ini berarti crowdsourcing data berkualitas tinggi selalu bisa menjadi hasil yang masuk akal?
Jika Anda bersedia mengambil langkah-langkah ini, kualitas data crowdsourced Anda akan meningkat sampai batas tertentu sehingga Anda dapat menggunakannya untuk tujuan pelatihan AI cepat.
Pedoman yang Jelas dan Tidak Mendua
Crowdsourcing berarti Anda akan mendekati pekerja crowd-source melalui internet untuk berkontribusi pada kebutuhan Anda dengan informasi yang relevan.
Ada kasus di mana orang asli gagal memberikan detail yang benar dan relevan karena persyaratan Anda tidak jelas. Untuk menghindari hal ini, publikasikan seperangkat pedoman yang jelas tentang proses, bagaimana kontribusi mereka akan membantu, bagaimana mereka dapat berkontribusi, dan banyak lagi. Untuk meminimalkan kurva pembelajaran, perkenalkan tangkapan layar tentang cara mengirimkan detail atau memiliki video pendek tentang prosedurnya.
Keragaman Data Dan Menghilangkan Bias
Bias dapat dicegah agar tidak dimasukkan ke dalam kumpulan data Anda saat ditangani di tingkat dasar. Bias hanya muncul ketika sejumlah besar data condong ke faktor tertentu seperti ras, jenis kelamin, demografi, dan banyak lagi. Untuk menghindari hal ini, buat kerumunan Anda beragam mungkin.
Publikasikan kampanye crowdsourcing Anda di seluruh segmen pasar yang berbeda, persona audiens, etnis, kelompok usia, latar belakang ekonomi, dan banyak lagi. Ini akan membantu Anda mengkompilasi kumpulan data yang kaya yang dapat Anda gunakan untuk hasil yang tidak bias.
Beberapa Proses QA
Idealnya, prosedur QA Anda harus melibatkan dua proses utama:
- Proses yang dipimpin oleh model pembelajaran mesin
- Dan proses yang dipimpin oleh tim rekanan jaminan kualitas profesional
QA Pembelajaran Mesin
Ini bisa menjadi proses validasi awal Anda, di mana model pembelajaran mesin menilai apakah semua bidang wajib diisi, dokumen atau detail yang diperlukan diunggah, apakah entri relevan dengan bidang yang diterbitkan, keragaman set data, dan banyak lagi. Untuk tipe data yang kompleks seperti audio, gambar, atau video, model pembelajaran mesin juga dapat dilatih untuk memvalidasi faktor yang diperlukan seperti durasi, kualitas audio, format, dan lainnya..
QA manual
Ini akan menjadi proses pemeriksaan kualitas lapis kedua yang ideal, di mana tim profesional Anda melakukan audit cepat terhadap kumpulan data acak untuk memeriksa apakah metrik dan standar kualitas yang diperlukan terpenuhi.
Jika ada pola dalam hasil, model dapat dioptimalkan untuk hasil yang lebih baik. Alasan mengapa QA manual tidak menjadi proses awal yang ideal adalah karena volume kumpulan data yang pada akhirnya akan Anda dapatkan.
Jadi, Apa Rencana Anda?
Jadi, ini adalah praktik terbaik paling praktis untuk dioptimalkan sumber daya crowdsourced kualitas data. Prosesnya membosankan tetapi langkah-langkah seperti ini membuatnya tidak terlalu rumit. Terapkan dan lacak hasil Anda untuk melihat apakah itu sejalan dengan visi Anda.