మీరు విజయవంతమైన డోనట్ వ్యాపారాన్ని ప్రారంభించాలనుకుంటే, మీరు మార్కెట్లో అత్యుత్తమ డోనట్ను సిద్ధం చేయాలి. మీ డోనట్స్ వ్యాపారంలో మీ సాంకేతిక నైపుణ్యాలు మరియు అనుభవం కీలక పాత్ర పోషిస్తున్నప్పటికీ, మీ సున్నితత్వం మీ లక్ష్య ప్రేక్షకుల మధ్య నిజంగా క్లిక్ చేయడం మరియు పునరావృత వ్యాపారాన్ని పొందడం కోసం, మీరు మీ డోనట్లను సాధ్యమైనంత ఉత్తమమైన పదార్థాలతో సిద్ధం చేయాలి.
మీ వ్యక్తిగత పదార్థాల నాణ్యత, మీరు వాటిని పొందే ప్రదేశం, అవి ఒకదానికొకటి ఎలా మిళితం అవుతాయి మరియు పూరకంగా ఉంటాయి మరియు డోనట్ రుచి, ఆకారం మరియు స్థిరత్వాన్ని మరింత స్థిరంగా నిర్ణయిస్తాయి. మీ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల అభివృద్ధికి కూడా ఇది వర్తిస్తుంది.
సారూప్యత వింతగా అనిపించినప్పటికీ, మీ మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లో మీరు చొప్పించగలిగే ఉత్తమమైన అంశం నాణ్యమైన డేటా అని గ్రహించండి. హాస్యాస్పదంగా, ఇది కూడా AI (ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్) అభివృద్ధిలో అత్యంత కష్టతరమైన భాగం. వ్యాపారాలు తమ AI శిక్షణా విధానాల కోసం నాణ్యమైన డేటాను సోర్స్ చేయడానికి మరియు కంపైల్ చేయడానికి కష్టపడతాయి, అభివృద్ధి సమయాన్ని ఆలస్యం చేయడం లేదా ఊహించిన దానికంటే తక్కువ సామర్థ్యంతో పరిష్కారాన్ని ప్రారంభించడం వంటివి ముగుస్తాయి.
బడ్జెట్లు మరియు కార్యాచరణ పరిమితుల ద్వారా పరిమితం చేయబడినందున, వారు విభిన్న క్రౌడ్సోర్సింగ్ టెక్నిక్ల వంటి ఆఫ్బీట్ డేటా సేకరణ పద్ధతులను ఆశ్రయించవలసి వస్తుంది. కాబట్టి, ఇది పని చేస్తుందా? ఉంది క్రౌడ్సోర్సింగ్ అధిక-నాణ్యత డేటా నిజంగా ఒక విషయం? మీరు మొదటి స్థానంలో డేటా నాణ్యతను ఎలా కొలుస్తారు?
తెలుసుకుందాం.
డేటా నాణ్యత అంటే ఏమిటి మరియు మీరు దానిని ఎలా కొలుస్తారు?
మీ డేటాసెట్లు ఎంత శుభ్రంగా మరియు నిర్మాణాత్మకంగా ఉన్నాయో డేటా నాణ్యత అనువదించదు. ఇవి సౌందర్య ప్రమాణాలు. మీ పరిష్కారానికి మీ డేటా ఎంత సందర్భోచితంగా ఉంది అనేది నిజంగా ముఖ్యమైనది. మీరు ఒక కోసం AI మోడల్ను అభివృద్ధి చేస్తుంటే ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిష్కారం మరియు మీ డేటాసెట్లలో ఎక్కువ భాగం ధరించగలిగిన పరికరాల నుండి కేవలం ముఖ్యమైన గణాంకాలు, మీ వద్ద ఉన్నవి చెడ్డ డేటా.
దీంతో ఎలాంటి ఫలితం కనిపించడం లేదు. కాబట్టి, డేటా నాణ్యత మీ వ్యాపార ఆకాంక్షలకు సందర్భోచితంగా, పూర్తి, ఉల్లేఖన మరియు మెషిన్-సిద్ధంగా ఉండే డేటాకు తగ్గుతుంది. డేటా పరిశుభ్రత అనేది ఈ అంశాలన్నింటికీ ఉపసమితి.
నాణ్యత లేని డేటా అంటే ఏమిటో ఇప్పుడు మాకు తెలుసు, మేము కూడా కలిగి ఉన్నాము క్రింద జాబితా చేయబడింది డేటా నాణ్యతను ప్రభావితం చేసే 5 కారకాల జాబితా.
డేటా నాణ్యతను ఎలా కొలవాలి?
మీరు స్ప్రెడ్షీట్లో ఉపయోగించగల మరియు డేటా నాణ్యతను నవీకరించగల ఫార్ములా ఏదీ లేదు. అయితే, మీ డేటా సామర్థ్యం మరియు ఔచిత్యాన్ని ట్రాక్ చేయడంలో మీకు సహాయపడే ఉపయోగకరమైన కొలమానాలు ఉన్నాయి.
డేటా మరియు ఎర్రర్ల నిష్పత్తి
ఇది దాని వాల్యూమ్కు సంబంధించి డేటాసెట్ కలిగి ఉన్న ఎర్రర్ల సంఖ్యను ట్రాక్ చేస్తుంది.
ఖాళీ విలువలు
ఈ మెట్రిక్ డేటాసెట్లలో అసంపూర్ణమైన, తప్పిపోయిన లేదా ఖాళీ విలువల సంఖ్యను సూచిస్తుంది.
డేటా పరివర్తన లోపాల నిష్పత్తులు
ఇది డేటాసెట్ని మార్చినప్పుడు లేదా వేరే ఫార్మాట్లోకి మార్చినప్పుడు ఏర్పడే ఎర్రర్ల పరిమాణాన్ని ట్రాక్ చేస్తుంది.
డార్క్ డేటా వాల్యూమ్
డార్క్ డేటా అనేది ఉపయోగించలేని, అనవసరమైన లేదా అస్పష్టమైన ఏదైనా డేటా.
డేటా విలువ సమయం
డేటాసెట్ల నుండి అవసరమైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు మీ సిబ్బంది ఎంత సమయాన్ని వెచ్చిస్తారో ఇది కొలుస్తుంది.
కాబట్టి క్రౌడ్సోర్సింగ్ సమయంలో డేటా నాణ్యతను ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి
కఠినమైన టైమ్లైన్లలో డేటాను సేకరించడానికి మీ బృందం కొన్ని సార్లు ముందుకు వస్తుంది. అలాంటి సందర్భాలలో, క్రౌడ్సోర్సింగ్ పద్ధతులు సహాయం చేయండి గణనీయంగా. అయినప్పటికీ, అధిక-నాణ్యత డేటాను క్రౌడ్సోర్సింగ్ చేయడం ఎల్లప్పుడూ ఆమోదయోగ్యమైన ఫలితం అని దీని అర్థం?
మీరు ఈ చర్యలు తీసుకోవడానికి సిద్ధంగా ఉంటే, మీ క్రౌడ్సోర్స్డ్ డేటా నాణ్యత కొంత మేరకు పెరుగుతుంది, మీరు వాటిని త్వరిత AI శిక్షణ ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించవచ్చు.
స్ఫుటమైన మరియు స్పష్టమైన మార్గదర్శకాలు
క్రౌడ్సోర్సింగ్ అంటే మీరు సంబంధిత సమాచారంతో మీ అవసరాలకు సహకరించడానికి ఇంటర్నెట్లో క్రౌడ్ సోర్స్డ్ వర్కర్లను సంప్రదించడం.
మీ అవసరాలు అస్పష్టంగా ఉన్నందున నిజమైన వ్యక్తులు సరైన మరియు సంబంధిత వివరాలను అందించడంలో విఫలమైన సందర్భాలు ఉన్నాయి. దీన్ని నివారించడానికి, ప్రక్రియ దేనికి సంబంధించినది, వారి సహకారాలు ఎలా సహాయపడతాయి, వారు ఎలా సహకరించగలరు మరియు మరిన్నింటిపై స్పష్టమైన మార్గదర్శకాల సమితిని ప్రచురించండి. అభ్యాస వక్రతను తగ్గించడానికి, వివరాలను ఎలా సమర్పించాలి లేదా ప్రక్రియపై చిన్న వీడియోలను ఎలా సమర్పించాలి అనే స్క్రీన్షాట్లను పరిచయం చేయండి.
డేటా వైవిధ్యం మరియు పక్షపాతాన్ని తొలగించడం
పునాది స్థాయిలలో వ్యవహరించినప్పుడు మీ డేటా పూల్లోకి ప్రవేశించకుండా పక్షపాతాన్ని నిరోధించవచ్చు. పక్షపాతం అనేది జాతి, లింగం, జనాభా మరియు మరిన్నింటి వంటి నిర్దిష్ట అంశం వైపు డేటా యొక్క ప్రధాన పరిమాణం మొగ్గు చూపినప్పుడు మాత్రమే ఉత్పన్నమవుతుంది. దీన్ని నివారించడానికి, మీ గుంపును వీలైనంత వైవిధ్యంగా చేయండి.
మీ క్రౌడ్సోర్సింగ్ ప్రచారాన్ని అంతటా ప్రచురించండి విభిన్న మార్కెట్ విభాగాలు, ప్రేక్షకుల వ్యక్తులు, జాతులు, వయస్సు సమూహాలు, ఆర్థిక నేపథ్యాలు మరియు మరిన్ని. నిష్పాక్షికమైన ఫలితాల కోసం మీరు ఉపయోగించగల రిచ్ డేటా పూల్ను కంపైల్ చేయడంలో ఇది మీకు సహాయం చేస్తుంది.
బహుళ QA ప్రక్రియలు
ఆదర్శవంతంగా, మీ QA విధానం రెండు ప్రధాన ప్రక్రియలను కలిగి ఉండాలి:
- మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ నేతృత్వంలోని ప్రక్రియ
- మరియు వృత్తిపరమైన నాణ్యత హామీ అసోసియేట్ల బృందం నేతృత్వంలోని ప్రక్రియ
మెషిన్ లెర్నింగ్ QA
ఇది మీ ప్రాథమిక ధ్రువీకరణ ప్రక్రియ కావచ్చు, ఇక్కడ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లు అవసరమైన అన్ని ఫీల్డ్లు పూరించబడి ఉంటే, అవసరమైన పత్రాలు లేదా వివరాలు అప్లోడ్ చేయబడితే, ప్రచురించబడిన ఫీల్డ్లకు సంబంధించినవి అయితే, డేటాసెట్ల వైవిధ్యం మరియు మరిన్నింటిని అంచనా వేస్తాయి. ఆడియో, చిత్రాలు లేదా వీడియోల వంటి సంక్లిష్ట డేటా రకాల కోసం, వ్యవధి, ఆడియో నాణ్యత, ఫార్మాట్ మరియు మరిన్ని వంటి అవసరమైన అంశాలను ధృవీకరించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లు కూడా శిక్షణ పొందుతాయి..
మాన్యువల్ QA
ఇది ఆదర్శవంతమైన రెండవ-పొర నాణ్యత తనిఖీ ప్రక్రియగా ఉంటుంది, ఇక్కడ మీ నిపుణుల బృందం అవసరమైన నాణ్యత కొలమానాలు మరియు ప్రమాణాలు నెరవేరుతాయో లేదో తనిఖీ చేయడానికి యాదృచ్ఛిక డేటాసెట్ల యొక్క వేగవంతమైన ఆడిట్లను నిర్వహిస్తుంది.
ఫలితాలలో నమూనా ఉంటే, మెరుగైన ఫలితాల కోసం మోడల్ను ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు. మాన్యువల్ QA ఆదర్శవంతమైన ప్రాథమిక ప్రక్రియగా ఉండకపోవడానికి కారణం మీరు చివరికి పొందే డేటాసెట్ల పరిమాణం.
కాబట్టి, మీ ప్రణాళిక ఏమిటి?
కాబట్టి, ఇవి ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అత్యంత ఆచరణాత్మకమైన ఉత్తమ పద్ధతులు క్రౌడ్సోర్స్ చేయబడింది డేటా నాణ్యత. ప్రక్రియ చాలా శ్రమతో కూడుకున్నది కానీ ఇలాంటి చర్యలు తక్కువ గజిబిజిగా చేస్తాయి. వాటిని అమలు చేయండి మరియు అవి మీ దృష్టికి అనుగుణంగా ఉన్నాయో లేదో చూడటానికి మీ ఫలితాలను ట్రాక్ చేయండి.
