جيڪڏهن توهان هڪ ڪامياب ڊونٽ ڪاروبار شروع ڪرڻ جو ارادو ڪيو ٿا، توهان کي مارڪيٽ ۾ بهترين ڊونٽ تيار ڪرڻ جي ضرورت آهي. جڏهن ته توهان جون ٽيڪنيڪل صلاحيتون ۽ تجربو توهان جي ڊونٽس جي ڪاروبار ۾ اهم ڪردار ادا ڪن ٿا، توهان جي لذت لاءِ توهان جي ٽارگيٽ ڪيل سامعين جي وچ ۾ حقيقي طور تي ڪلڪ ڪرڻ ۽ بار بار ٿيندڙ ڪاروبار آڻڻ جي لاءِ، توهان کي پنهنجي ڊونٽس کي تيار ڪرڻ جي ضرورت آهي بهترين اجزاء سان.
توهان جي انفرادي اجزاء جو معيار، جڳه توهان انهن مان حاصل ڪيو آهي، اهي ڪيئن ملن ٿا ۽ هڪ ٻئي کي پورو ڪن ٿا، ۽ وڌيڪ هميشه طور تي ڊونٽ جي ذائقي، شڪل ۽ استحڪام کي طئي ڪري ٿو. ساڳيو ئي توهان جي مشين لرننگ ماڊل جي ترقي لاءِ پڻ صحيح آهي.
جڏهن ته تشبيهه عجيب لڳي سگهي ٿي، اهو محسوس ڪريو ته بهترين جزو جيڪو توهان پنهنجي مشين لرننگ ماڊل ۾ داخل ڪري سگهو ٿا معيار جي ڊيٽا آهي. حيرت انگيز طور تي، اهو پڻ AI (مصنوعي ذهانت) جي ترقي جو سڀ کان ڏکيو حصو آهي. ڪاروبار جدوجهد ڪري رهيا آهن ذريعن ۽ گڏ ڪرڻ لاءِ معيار جي ڊيٽا کي انهن جي AI ٽريننگ جي طريقيڪار لاءِ، ختم ڪرڻ يا ته ترقي جي وقت ۾ دير ڪرڻ يا حل شروع ڪرڻ جي توقع کان گهٽ ڪارڪردگي سان.
بجيٽ ۽ آپريشنل پابندين جي ڪري محدود، اهي مختلف ڪراؤڊ سورسنگ ٽيڪنڪ جهڙن غير معمولي ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي طريقن کي استعمال ڪرڻ تي مجبور آهن. تنهن ڪري، ڇا اهو ڪم ڪري ٿو؟ ڇا ڪراؤڊ سورسنگ اعليٰ معيار جي ڊيٽا واقعي ڪا شيءِ آهي؟ توهان پهرين جاءِ تي ڊيٽا جي معيار کي ڪيئن ماپو ٿا؟
اچو ته ڳولا ڪريو.
ڊيٽا جي معيار ڇا آهي ۽ توهان ان کي ڪيئن ماپو ٿا؟
ڊيٽا جي معيار صرف اهو نه آهي ته توهان جا ڊيٽا سيٽ ڪيترا صاف ۽ منظم آهن. اهي جمالياتي ميٽرڪس آهن. اصل ۾ اهم ڳالهه اها آهي ته توهان جو ڊيٽا توهان جي حل سان ڪيترو لاڳاپيل آهي. جيڪڏهن توهان صحت جي سار سنڀال جي حل لاءِ هڪ AI ماڊل ٺاهي رهيا آهيو ۽ توهان جا ڊيٽا سيٽ گهڻو ڪري صرف پائڻ لائق ڊوائيسز مان اهم انگ اکر آهن، ته توهان وٽ جيڪو آهي اهو خراب ڊيٽا آهي.
ان سان، ڪو به واضح نتيجو نه آهي. تنهن ڪري، ڊيٽا جي معيار کي ڊيٽا ڏانهن ڇڪي ٿو جيڪو توهان جي ڪاروباري اميدن سان لاڳاپيل آهي، مڪمل، بيان ڪيل، ۽ مشين لاء تيار آهي. ڊيٽا جي صفائي انهن سڀني عنصرن جو هڪ ذيلي سيٽ آهي.
هاڻي جڏهن اسان ڄاڻون ٿا ته خراب معيار جو ڊيٽا ڇا آهي، اسان 5 عنصرن جي هڪ فهرست پڻ درج ڪئي آهي جيڪي ڊيٽا جي معيار کي متاثر ڪن ٿا.
ڊيٽا جي معيار کي ڪيئن ماپڻ؟
غلطين جي ڊيٽا جو تناسب
هي غلطين جو تعداد ٽريڪ ڪري ٿو هڪ ڊيٽا سيٽ ان جي حجم جي حوالي سان آهي.
خالي قدر
هي ميٽرڪ ڊيٽا سيٽ ۾ نامڪمل، غائب، يا خالي ويلن جو تعداد ظاهر ڪري ٿو.
ڊيٽا جي تبديلي جي غلطين جي شرح
هي غلطين جي مقدار کي ٽريڪ ڪري ٿو جيڪي فصل اپ ٿين ٿا جڏهن هڪ ڊيٽا سيٽ کي تبديل ڪيو وڃي يا مختلف شڪل ۾ تبديل ڪيو وڃي.
ڳاڙهو ڊيٽا حجم
ڊارڪ ڊيٽا ڪنهن به ڊيٽا آهي جيڪا ناقابل استعمال، بيڪار، يا مبہم آهي.
ڊيٽا جو وقت قدر
اهو وقت جي مقدار کي ماپ ڪري ٿو جيڪو توهان جو عملو ڊيٽا سيٽن مان گهربل معلومات ڪڍڻ تي خرچ ڪري ٿو.
پوء ڪئين ڊيٽا جي معيار کي يقيني بڻائڻ دوران Crowdsourcing
ڪڏهن ڪڏهن توهان جي ٽيم کي سخت وقت جي اندر ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاءِ مجبور ڪيو ويندو. اهڙين حالتن ۾، ڪراؤڊ سورسنگ ٽيڪنڪ اهم طور تي مدد ڪن ٿيون . جڏهن ته، ڇا ان جو مطلب اهو آهي ته ڪراؤڊ سورسنگ اعليٰ معيار جي ڊيٽا هميشه هڪ قابل قبول نتيجو ٿي سگهي ٿو؟
جيڪڏهن توهان انهن قدمن کي کڻڻ لاءِ تيار آهيو، توهان جي ڪروڊ سورس ٿيل ڊيٽا جي معيار کي هڪ خاص حد تائين وڌايو ويندو ته توهان انهن کي جلدي AI تربيتي مقصدن لاءِ استعمال ڪري سگهو ٿا.
واضح ۽ غير واضح هدايتون
Crowdsourcing جو مطلب آهي ته توهان انٽرنيٽ تي ڪروڊ سورس ٿيل ڪارڪنن سان رابطو ڪندا ته جيئن لاڳاپيل معلومات سان توهان جي گهرجن ۾ حصو وٺندي.
اهڙا مثال آهن جتي حقيقي ماڻهو صحيح ۽ لاڳاپيل تفصيل فراهم ڪرڻ ۾ ناڪام ٿين ٿا ڇو ته توهان جون گهرجون مبهم هيون. ھن کان بچڻ لاءِ، پڌرو ھدايتن جو ھڪڙو سيٽ شايع ڪريو ته اھو عمل ڇا آھي، انھن جون مددون ڪيئن مدد ڪنديون، اھي ڪيئن مدد ڪري سگھن ٿيون، ۽ وڌيڪ. سکيا واري وکر کي گھٽائڻ لاءِ، اسڪرين شاٽ متعارف ڪرايو ته ڪيئن تفصيل جمع ڪرايو وڃي يا طريقيڪار تي مختصر وڊيوز آهن.
ڊيٽا تنوع ۽ تعصب کي ختم ڪرڻ
پنهنجي ڪراؤڊ سورسنگ مهم کي مختلف مارڪيٽ حصن، سامعين جي شخصيتن، نسلن، عمر جي گروپن، معاشي پس منظر، ۽ ٻين تي شايع ڪريو . هي توهان کي هڪ امير ڊيٽا پول مرتب ڪرڻ ۾ مدد ڪندو جيڪو توهان غير جانبدار نتيجن لاءِ استعمال ڪري سگهو ٿا.
گھڻن QA عمل
مثالي طور، توهان جي QA طريقيڪار ۾ ٻه اهم عمل شامل ٿيڻ گهرجن:
- مشين لرننگ ماڊلز جي اڳواڻي ۾ هڪ عمل
- ۽ هڪ عمل جي اڳواڻي هڪ ٽيم جي اڳواڻي ۾ پيشه ور معيار جي يقين ڏياريندڙ ساٿين جي
مشين لرننگ QA
هي توهان جو ابتدائي تصديق وارو عمل ٿي سگهي ٿو، جتي مشين لرننگ ماڊل جائزو وٺندا آهن ته ڇا سڀئي گهربل فيلڊ ڀرجي ويا آهن، ضروري دستاويز يا تفصيل اپ لوڊ ڪيا ويا آهن، ڇا داخلا شايع ٿيل فيلڊ سان لاڳاپيل آهن، ڊيٽاسيٽس جي تنوع، ۽ وڌيڪ. پيچيده ڊيٽا جي قسمن جهڙوڪ آڊيو، تصويرون، يا وڊيوز لاءِ، مشين لرننگ ماڊلز کي ضروري عنصرن جهڙوڪ مدت، آڊيو معيار، فارميٽ، ۽ وڌيڪ جي تصديق ڪرڻ لاءِ پڻ تربيت ڏني وڃي ٿي.
دستي QA
اهو هڪ مثالي سيڪنڊ-پرت جي معيار جي چڪاس وارو عمل هوندو، جتي توهان جي پيشه ور ٽيم بي ترتيب ڊيٽا سيٽن جي تيز آڊٽ ڪري ٿي ته اها جانچ ڪرڻ لاءِ ته گهربل معيار جي ميٽرڪ ۽ معيار پورا ڪيا ويا آهن.
جيڪڏهن نتيجن ۾ هڪ نمونو آهي، ماڊل بهتر نتيجا لاء بهتر ٿي سگهي ٿو. ان جو سبب اهو آهي ته دستي QA هڪ مثالي ابتدائي عمل نه هوندو ڇاڪاڻ ته ڊيٽا سيٽن جي مقدار جي ڪري توهان آخرڪار حاصل ڪندا.
تنهن ڪري، توهان جو منصوبو ڇا آهي؟
تنهن ڪري، اهي ڪراؤڊ سورس ٿيل ڊيٽا جي معيار کي بهتر بڻائڻ لاءِ سڀ کان وڌيڪ عملي بهترين طريقا هئا . اهو عمل ٿڪائيندڙ آهي پر ان جهڙا قدم ان کي گهٽ ڏکيو بڻائين ٿا. انهن کي لاڳو ڪريو ۽ پنهنجن نتيجن کي ٽريڪ ڪريو ته ڏسو ته اهي توهان جي نظر سان مطابقت رکن ٿا.
