ڪنهن به AI ماڊل جي ڪاميابي سسٽم ۾ داخل ٿيندڙ ڊيٽا جي معيار تي منحصر آهي. ML سسٽم وڏي مقدار ۾ ڊيٽا تي هلن ٿا، پر انهن کان ڪنهن به ڊيٽا سان ڪارڪردگي جي اميد نٿي رکي سگهجي. ان کي اعليٰ معيار جو AI ٽريننگ ڊيٽا هجڻ گهرجي . جيڪڏهن AI ماڊل مان نڪرڻ مستند ۽ صحيح هجڻ گهرجي، ته پوءِ اهو چوڻ جي ضرورت ناهي ته سسٽم جي تربيت لاءِ ڊيٽا اعليٰ معيار جو هجڻ گهرجي.
ڊيٽا جنهن تي AI ۽ ML ماڊلز کي تربيت ڏني وئي آهي، ڪاروبار لاءِ اعليٰ معيار جو هجڻ گهرجي ته جيئن ان مان بامعني ۽ لاڳاپيل بصيرت حاصل ڪري سگهجي. اڃان تائين، وڏي مقدار ۾ متفاوت ڊيٽا حاصل ڪرڻ ڪمپنين لاءِ هڪ چئلينج آهي.
ڪمپنين کي شيپ وانگر مهيا ڪندڙن تي ڀروسو ڪرڻ گهرجي، جيڪي هن چئلينج کي منهن ڏيڻ لاء انهن جي عملن ۾ سخت ڊيٽا معيار جي انتظام جي قدمن تي عمل ڪن ٿا. اضافي طور تي، شيپ تي، اسان ترقي يافته چئلينج کي منهن ڏيڻ لاء اسان جي سسٽم جي مسلسل تبديلي پڻ شروع ڪريون ٿا.
شيپ جي ڊيٽا جي معيار جي انتظام جو تعارف
شيپ تي، اسان قابل اعتماد ٽريننگ ڊيٽا جي اهميت کي سمجھون ٿا ۽ ايم ايل ماڊل کي ترقي ڪرڻ ۾ ان جو حصو ۽ AI-بنياد حلن جي نتيجن کي. اسان جي ڪارڪنن جي مهارتن جي اسڪريننگ ڪرڻ کان علاوه، اسان انهن جي ڄاڻ جي بنياد ۽ ذاتي ترقي کي ترقي ڪرڻ تي هڪجهڙائي رکيا آهيون.
اسان عمل جي سڀني سطحن تي لاڳو ڪيل سخت هدايتن ۽ معياري آپريٽنگ طريقيڪار جي پيروي ڪندا آهيون ته جيئن اسان جي تربيتي ڊيٽا معيار جي معيار سان ملن.
معيار جي انتظام
اسان جي معيار جي انتظام جو ڪم فلو مشين سکيا ۽ AI ماڊل پهچائڻ ۾ مددگار ثابت ٿيو آهي. موٽ ۾-لوپ سان، اسان جو معيار مينيجمينٽ ماڊل هڪ سائنسي طور تي آزمائشي طريقو آهي جيڪو اسان جي گراهڪن لاءِ ڪيترن ئي منصوبن کي ڪاميابي سان پهچائڻ ۾ مددگار ثابت ٿيو آهي. اسان جي معيار جي آڊٽ عمل جي وهڪري هيٺ ڏنل طريقي سان اڳتي وڌندي آهي.
- معاهدي جو جائزو وٺڻ
- هڪ آڊٽ چيڪ لسٽ ٺاهيو
- دستاويزن جي فراهمي
- سورسنگ 2-پرت آڊٽ
- تشريح متن جي چڪاس
- تشريح 2-پرت آڊٽ
- ڪم جي پهچائڻ
- گراهڪ جي راءِ
Crowdsource ورڪر جي چونڊ ۽ آن بورڊنگ
اسان جي سخت ورڪر جي چونڊ ۽ بورڊنگ جي عمل اسان کي باقي مقابلي کان ڌار ڪري ڇڏيو. اسان معيار جي چڪاس جي بنياد تي صرف سڀ کان وڌيڪ ماهر بيان ڪندڙ بورڊ تي آڻڻ لاءِ صحيح چونڊ عمل شروع ڪريون ٿا. اسان غور ڪريون ٿا:
- اڳوڻو تجربو هڪ ٽيڪسٽ منتظم جي حيثيت سان يقيني بڻائڻ لاءِ انهن جون صلاحيتون ۽ تجربو اسان جي گهرجن سان ملن ٿا.
- اڳوڻي منصوبن ۾ ڪارڪردگي کي يقيني بڻائڻ لاء انهن جي پيداوار، معيار ۽ پيداوار منصوبي جي ضرورتن جي برابر هئي.
- وسيع ڊومين جي ڄاڻ هڪ خاص ورڪر کي مخصوص عمودي لاء چونڊڻ لاء گهربل آهي.
اسان جي چونڊ جو عمل هتي ختم نٿو ٿئي. اسان ڪارڪنن کي انهن جي قابليت ۽ ڪارڪردگي جي تصديق ڪرڻ لاءِ نمونن جي تشريح واري ٽيسٽ جي تابع ڪريون ٿا. آزمائش ۾ ڪارڪردگي جي بنياد تي، اختلافي تجزيو، ۽ سوال ۽ جواب، انهن کي چونڊيو ويندو.
هڪ دفعو ڪارڪنن کي چونڊيو ويندو، اهي پروجيڪٽ جي ضرورت جي لحاظ کان پروجيڪٽ SOW، هدايتون، نموني جا طريقا، سبق، ۽ وڌيڪ استعمال ڪندي هڪ مڪمل تربيتي سيشن مان گذري ويندا.
ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي چڪاس
ٻٽي پرت واري معيار جي چڪاس ڪئي ويندي آهي ته جيئن صرف اعليٰ معيار جي تربيتي ڊيٽا ايندڙ ٽيم تائين پهچائي سگهجي.
سطح 1: معيار جي يقيني چيڪ
شيپ جي QA ٽيم ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ ليول 1 معيار جي جانچ ڪري ٿي. اهي سڀئي دستاويز چيڪ ڪن ٿا، ۽ اهي جلدي تصديق ٿيل آهن ضروري پيٽرولن جي خلاف.
سطح 2: نازڪ معيار جي تجزيو چيڪ
CQA ٽيم جيڪا معتبر، تجربيڪار ۽ قابل وسيلن تي مشتمل هوندي باقي 20 سيڪڙو اڳڀرائي وارن نمونن جو جائزو وٺندي.
ڪجھ ڊيٽا سورسنگ جي معيار جي چڪاس وارين شيون شامل آھن،
- ڇا URL جو ماخذ مستند آهي، ۽ ڇا اهو اجازت ڏئي ٿو ڊيٽا ويب اسڪراپنگ لاءِ؟
- ڇا شارٽ لسٽ ڪيل URLs ۾ تنوع آهي ته جيئن تعصب کان بچي سگهجي؟
- ڇا مواد مطابقت لاءِ تصديق ٿيل آهي؟
- ڇا مواد ۾ اعتدال وارا زمرا شامل آهن؟
- ڇا ترجيحي ڊومينز ڍڪيل آھن؟
- ڇا دستاويز جي قسم کي ذهن ۾ رکندي دستاويز جي قسم جي ورڇ کي ترتيب ڏنو ويو آهي؟
- ڇا هر اعتدال واري طبقي ۾ گھٽ ۾ گھٽ حجم سليب شامل آھي؟
- ڇا فيڊبڪ-ان-لوپ عمل جي پٺيان آهي؟
ڊيٽا تشريح چيڪ لسٽ
ڊيٽا گڏ ڪرڻ سان ملندڙ جلندڙ، اسان وٽ پڻ ڊيٽا جي تشريح لاءِ معيار جي چڪاس جا ٻه تہه آهن.
سطح 1: معيار جي يقيني چيڪ
اهو عمل يقيني بڻائي ٿو ته 100٪ دستاويز صحيح طور تي تصديق ٿيل آهن معيار جي معيارن جي خلاف ٽيم ۽ ڪلائنٽ طرفان مقرر ڪيل.
سطح 2: نازڪ معيار جي تجزيو چيڪ
اهو عمل انهي ڳالهه کي يقيني بڻائي ٿو ته 15 کان 20 سيڪڙو اڳڀرائي نموني جا پڻ تصديق ٿيل آهن، ۽ معيار کي يقيني بڻايو وڃي. هي قدم قابل ۽ تجربيڪار CQA ٽيم پاران کنيو ويو آهي جنهن ۾ معيار جي انتظام ۽ بليڪ بيلٽ هولڊرز ۾ گهٽ ۾ گهٽ 10 سالن جو تجربو آهي.
- صارفين طرفان متن جي چڪاس ۾ مطابقت
- چيڪ ڪرڻ ته ڇا صحيح جملا ۽ چڪاس وارا ڪلاس هر دستاويز لاءِ استعمال ڪيا ويا آهن
- ميٽا ڊيٽا جي جانچ ڪندي
اسان پيريٽو تجزيي جي بنياد تي روزاني موٽ پڻ فراهم ڪندا آهيون ته جيئن انهن جي ڪارڪردگي ڪلائنٽ جي گهرجن سان مطابقت رکي.
اسان ڪارڪردگي جي تجزيي جي هڪ ٻي پرت ۾ رکون ٿا ته گهٽ ۾ گهٽ پرفارمنس اينوٽيٽرز تي ڌيان ڏيڻ لاءِ Bottom Quartile Management استعمال ڪندي. حتمي ترسيل کان اڳ، اسان پڻ يقيني بڻايون ٿا نموني صفائي جي چڪاس مڪمل ڪئي وئي آهي.
پيرا ميٽر جي حد
پروجيڪٽ جي هدايتن ۽ ڪلائنٽ جي گهرجن تي مدار رکندي، اسان وٽ 90 کان 95٪ پيٽرولر حد آهي. اسان جي ٽيم ليس ۽ تجربيڪار آھي ھيٺ ڏنل طريقن مان ڪنھن کي کڻڻ لاءِ اعليٰ معيار جي انتظام جي معيار کي يقيني بڻائڻ لاءِ.
- F1 اسڪور يا F ماپ - ٻن درجه بندي ڪندڙن جي ڪارڪردگي جو فيصلو ڪرڻ لاءِ - 2* ((Precision * Recall)/ (Precision + Recall))
- ڊي پي او يا عيب في موقعي جو طريقو ڳڻيو ويندو آهي عيب جي تناسب جي حساب سان ورهايل موقعن سان.
نموني آڊٽ چيڪ لسٽ
شيپ جو نمونو آڊٽ چيڪ لسٽ هڪ مڪمل ڪسٽمائيزيشن جو طريقو آهي جيڪو پروجيڪٽ ۽ ڪلائنٽ جي مطالبن کي پورو ڪرڻ لاءِ ترتيب ڏئي سگهجي ٿو. اهو ڪلائنٽ کان حاصل ڪيل موٽ جي بنياد تي تبديل ٿي سگهي ٿو ۽ مڪمل بحث کان پوء حتمي ٿي سگهي ٿو.
- ٻولي چيڪ ڪريو
- URL ۽ ڊومين چيڪ ڪريو
- تنوع چيڪ
- حجم في ٻولي ۽ معتدل ڪلاس
- ھدف ڪيل لفظ
- دستاويز جو قسم ۽ لاڳاپو
- ٽوڪ جملي جي چڪاس
- ميٽا ڊيٽا چيڪ
- مطابقت جي چڪاس
- تشريح ڪلاس چيڪ
- ڪلائنٽ جي ترجيحن جي مطابق ڪو ٻيو لازمي چيڪ
اسان ڊيٽا جي معيار کي برقرار رکڻ لاءِ سخت قدم کڻون ٿا ڇاڪاڻ ته اسان سمجهون ٿا ته سڀئي AI تي ٻڌل ماڊل ڊيٽا تي ٻڌل آهن. ۽، سڀني AI ۽ مشين لرننگ ماڊلز لاءِ اعليٰ معيار جي تربيتي ڊيٽا هجڻ ضروري آهي. اسان معياري تربيتي ڊيٽا جي اهميت ۽ توهان جي AI ماڊلز جي ڪارڪردگي ۽ ڪاميابي تي ان جي اهميت کي سمجهون ٿا.
