如果您打算成功开展甜甜圈业务，您需要准备市场上最好的甜甜圈。 虽然您的技术技能和经验确实在您的甜甜圈业务中发挥着至关重要的作用，但为了您的美味真正在目标受众中点击并获得经常性业务，您需要使用最好的成分来准备甜甜圈。
各种原料的质量、原料来源、它们如何混合和互补，更重要的是决定了甜甜圈的味道、形状和稠度。 机器学习模型的开发也是如此。
虽然这个类比可能看起来很奇怪，但要意识到可以注入机器学习模型的最佳成分是质量数据。 具有讽刺意味的是，这也是 AI（人工智能）开发中最困难的部分。 企业努力为其 AI 培训程序获取和编译高质量数据，最终要么延迟开发时间，要么以低于预期的效率推出解决方案。
受限于预算和运营限制，他们不得不求助于另类的数据收集方法，例如不同的众包技术。 那么，它有效吗？ 是 众包高质量数据 真的是一回事吗？ 您首先如何衡量数据质量？
让我们来了解一下。
什么是数据质量以及如何衡量它？
数据质量不仅仅意味着数据集的整洁和结构化程度。 这些是美学指标。 真正重要的是您的数据与解决方案的相关性。 如果你正在开发一个 AI 模型 医疗保健解决方案 你的大部分数据集只是来自可穿戴设备的重要统计数据，你拥有的是坏数据。
有了这个，就没有任何切实的结果。 因此，数据质量归结为与您的业务愿望相关的、完整的、带注释的和机器就绪的数据。 数据卫生是所有这些因素的一个子集。
既然我们知道什么是低质量数据，我们也有 列出来 影响数据质量的 5 个因素的列表。
如何衡量数据质量？
没有您可以在电子表格上使用并更新数据质量的公式。 但是，有一些有用的指标可以帮助您跟踪数据的效率和相关性。
数据与错误的比率
这会跟踪数据集与其体积相关的错误数量。
空值
该指标表示数据集中不完整、缺失或空值的数量。
数据转换错误率
这会跟踪数据集转换或转换为不同格式时出现的错误量。
暗数据量
暗数据是任何不可用、冗余或模糊的数据。
数据价值实现时间
这衡量您的员工从数据集中提取所需信息所花费的时间。
那么如何在众包的同时保证数据质量
有时您的团队会被迫在严格的时间表内收集数据。 在这种情况下， 众包技术 帮忙 显著。 然而，这是否意味着众包高质量数据总是一个合理的结果？
如果你愿意采取这些措施，你的众包数据质量会在一定程度上放大，你可以将它们用于快速 AI 培训目的。
清晰明确的指导方针
众包意味着您将通过互联网接触众包员工，以通过相关信息满足您的需求。
在某些情况下，由于您的要求不明确，真诚的人无法提供正确且相关的详细信息。 为避免这种情况，请发布一套明确的指导方针，说明流程的全部内容、他们的贡献将如何提供帮助、他们如何做出贡献等等。 为了尽量减少学习曲线，请介绍如何提交详细信息的屏幕截图或有关该过程的简短视频。
数据多样性和消除偏见
在基础级别处理时，可以防止偏差被引入您的数据池。 只有当大量数据倾向于种族、性别、人口统计等特定因素时，偏见才会出现。 为避免这种情况，请让您的人群尽可能多样化。
发布您的众包活动 不同的细分市场、受众角色、种族、年龄组、经济背景等. 这将帮助您编译可用于无偏见结果的丰富数据池。
多个 QA 流程
理想情况下，您的 QA 程序应包括两个主要过程：
- 由机器学习模型主导的过程
- 以及由专业质量保证人员团队领导的流程
机器学习质量保证
这可能是您的初步验证过程，其中机器学习模型评估是否填写了所有必填字段、上传了必要的文档或详细信息、条目是否与已发布的字段、数据集的多样性等相关。 对于音频、图像或视频等复杂数据类型，还可以训练机器学习模型来验证持续时间、音频质量、格式等必要因素.
手动质量检查
这将是一个理想的第二层质量检查流程，您的专业团队对随机数据集进行快速审核，以检查是否满足所需的质量指标和标准。
如果结果存在某种模式，则可以优化模型以获得更好的结果。 手动 QA 不是理想的初步过程的原因是因为您最终会获得大量的数据集。
那么，你的计划是什么？
因此，这些是最实用的优化最佳实践 众包 数据质量。 这个过程很乏味，但像这样的措施使它不那么麻烦。 实施它们并跟踪您的结果，看看它们是否符合您的愿景。