"ಸರಳ" ಡೇಟಾಸೆಟ್ ರಿಫ್ರೆಶ್ ನಂತರ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕುಸಿತವನ್ನು ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ನೋಡಿದ್ದರೆ, ನಿಮಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ಅಹಿತಕರ ಸತ್ಯ ತಿಳಿದಿದೆ: ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಜೋರಾಗಿ ವಿಫಲವಾಗುವುದಿಲ್ಲ - ಅದು ಕ್ರಮೇಣ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. AI ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವಿಧಾನವು ಪ್ರಬುದ್ಧ ತಂಡಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುವಾಗ ಆ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ಜನರನ್ನು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಸೇರಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. ತೀರ್ಪು, ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಇರಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವುದು ಇದರ ಬಗ್ಗೆ.
ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟ ಏಕೆ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮುರಿಯುತ್ತದೆ (ಮತ್ತು “ಹೆಚ್ಚಿನ QA” ಏಕೆ ಪರಿಹಾರವಲ್ಲ)
ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ QA ಅನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತವೆ. ಅದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ. ಆದರೆ ಇದು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಬದಲು ದೊಡ್ಡ ಕಸದ ಡಬ್ಬಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದಂತೆ.
ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ (HITL) ಒಂದು ಮುಚ್ಚಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಜೀವನಚಕ್ರದಾದ್ಯಂತ:
- ಡಿಸೈನ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯ
- ಉತ್ಪಾದಿಸು ಸರಿಯಾದ ಕೊಡುಗೆದಾರರು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಲೇಬಲ್ಗಳು
- ಸ್ಥಿರೀಕರಿಸಿ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ (ಚಿನ್ನದ ದತ್ತಾಂಶ, ಒಪ್ಪಂದ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳು)
- ಕಲಿ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ರೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಗುರಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ತಲುಪುವ "ತೀರ್ಪು ಕರೆಗಳ" ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.
ಅಪ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು: ಕೆಟ್ಟ ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವುದಕ್ಕೂ ಮೊದಲೇ ಅದನ್ನು ತಡೆಯಿರಿ.
"ಸರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು" ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿಸುವ ಕಾರ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸ
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತವೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಇದರರ್ಥ:
- ನಿರ್ಧಾರ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ, ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸೂಚನೆಗಳು
- "ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು" ಗಾಗಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು
- ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು
- ಏರಿಕೆ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ (“ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, X ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಅಥವಾ ವಿಮರ್ಶೆಗಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ”)
ಸೂಚನೆಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದಾಗ, ನಿಮಗೆ "ಸ್ವಲ್ಪ ಗದ್ದಲದ" ಲೇಬಲ್ಗಳು ಸಿಗುವುದಿಲ್ಲ - ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ಅಸಮಂಜಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನೀವು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್ಗಳು: ಬಾಗಿಲಲ್ಲಿ ಜಂಕ್ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿ
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್ಗಳು ಹಗುರವಾದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಾಗಿದ್ದು, ಅವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕಡಿಮೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತವೆ: ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ನಕಲುಗಳು, ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಅರ್ಥಹೀನ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಅಸಮಂಜಸ ಮೆಟಾಡೇಟಾ. ಅವು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ; ಅವು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗೇಟ್ ಇದು ವಿಮರ್ಶಕರನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಬದಲು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ತೀರ್ಪಿನ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕೊಡುಗೆದಾರರ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕುಣಿಕೆಗಳು
ಕೊಡುಗೆದಾರರನ್ನು ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸದಿದ್ದಾಗ HITL ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಣ್ಣ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳು - ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸುಳಿವುಗಳು, ಉದ್ದೇಶಿತ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶಕರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು - ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪುನಃ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮಿಡ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ವೇಗವರ್ಧನೆ: AI- ನೆರವಿನ ಪೂರ್ವ-ವಿವರಣೆ
"ವೇಗ" ಮತ್ತು "ಸರಿಯಾದ" ಪದಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸದಿದ್ದರೆ, ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ:
ಪೂರ್ವ-ಟಿಪ್ಪಣಿ → ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ → ಅನಿಶ್ಚಿತ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ → ದೋಷಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಿರಿ
AI ನೆರವು ಎಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ:
- ಮಾನವ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಾಗಿ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು/ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು.
- ಮಾನವರು ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಅಥವಾ ಸಂಪಾದಿಸುವ ಪಠ್ಯ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
- ಆದ್ಯತೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವುದು
ಮಾನವರು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗದ ಸ್ಥಳಗಳು:
- ಅಸ್ಪಷ್ಟ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಣತೊಟ್ಟ ತೀರ್ಪುಗಳು (ನೀತಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ, ಕಾನೂನು, ಸುರಕ್ಷತೆ)
- ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭ
- ಚಿನ್ನ/ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆ
ಕೆಲವು ತಂಡಗಳು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತವೆ ರೂಬ್ರಿಕ್ ಆಧಾರಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ತರಲು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ವಿರುದ್ಧ ಲೇಬಲ್ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುವುದು). ನೀವು ಇದನ್ನು ಮಾಡಿದರೆ, ಅದನ್ನು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಮಾನವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಬದಲಾದಾಗ ರೂಬ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ.
ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ QC ಪ್ಲೇಬುಕ್: ಅಳತೆ, ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆ
ಚಿನ್ನದ ದತ್ತಾಂಶ (ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು) + ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ
ಚಿನ್ನದ ದತ್ತಾಂಶ - ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಅಥವಾ ನೆಲ-ಸತ್ಯ ಮಾನದಂಡಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ - ಕೊಡುಗೆದಾರರು ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಚಿನ್ನದ ಸೆಟ್ಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು:
- (ಅಸಡ್ಡೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು) ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ "ಸುಲಭ" ವಸ್ತುಗಳು
- ಹಾರ್ಡ್ ಎಡ್ಜ್ ಪ್ರಕರಣಗಳು (ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ಅಂತರವನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು)
- ಹೊಸದಾಗಿ ಗಮನಿಸಿದ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು (ಮರುಕಳಿಸುವ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು)
ಅಂತರ-ಟಿಪ್ಪಣಿ ಒಪ್ಪಂದ + ತೀರ್ಪು
ಒಪ್ಪಂದದ ಮಾಪನಗಳು (ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ) ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ನಡೆ ಎಂದರೆ ತೀರ್ಪು: ಹಿರಿಯ ವಿಮರ್ಶಕರು ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ, ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಅದೇ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗದಂತೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಒಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.
ಸ್ಲೈಸಿಂಗ್, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ. ಹೀಗೆ ಸ್ಲೈಸ್ ಮಾಡಿ:
- ಅಪರೂಪದ ತರಗತಿಗಳು
- ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ವಸ್ತುಗಳು
- ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ನವೀಕರಿಸಿದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
ನಂತರ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ: ಲೇಬಲ್ ವಿತರಣಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ದೋಷ ಥೀಮ್ಗಳು.
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ಇನ್-ಹೌಸ್ vs ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸ್ಡ್ vs ಔಟ್ಸೋರ್ಸ್ಡ್ HITL ಮಾದರಿಗಳು
| ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಮಾದರಿ | ಪರ | ಕಾನ್ಸ್ | ಯಾವಾಗ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ... |
|---|---|---|---|
| ಇನ್-ಹೌಸ್ HITL | ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ML ತಂಡಗಳ ನಡುವೆ ಬಿಗಿಯಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಡೊಮೇನ್ ತರ್ಕದ ಬಲವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಸುಲಭ ಪುನರಾವರ್ತನೆ | ಅಳೆಯುವುದು ಕಷ್ಟ, ದುಬಾರಿ SME ಸಮಯ, ಬಿಡುಗಡೆಗಳಿಗೆ ಅಡಚಣೆಯಾಗಬಹುದು | ಡೊಮೇನ್ ಕೋರ್ ಐಪಿ ಆಗಿದೆ, ದೋಷಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ವಾರಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ |
| ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸ್ಡ್ + HITL ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು | ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಒಳ್ಳೆಯದು. | ಬಲವಾದ ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್ಗಳು, ಚಿನ್ನದ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿದೆ; ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ. | ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಕಡಿಮೆ, ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಬಿಗಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. |
| ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸೇವೆ + HITL | ಸ್ಥಾಪಿತ QA ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ವಿತರಣೆ, ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ, ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಥ್ರೋಪುಟ್ | ಬಲವಾದ ಆಡಳಿತ (ಶ್ರವಣ, ಭದ್ರತೆ, ಬದಲಾವಣೆ ನಿಯಂತ್ರಣ) ಮತ್ತು ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. | ಔಪಚಾರಿಕ QC ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಮಗೆ ವೇಗ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. |
ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು QA ಯಾದ್ಯಂತ HITL ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಪಾಲುದಾರರ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, Shaip ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿತರಣೆ ಬಹು-ಹಂತದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳೊಂದಿಗೆ.
ನಿರ್ಧಾರ ಚೌಕಟ್ಟು: ಸರಿಯಾದ HITL ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು
ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗೆ "ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್" ಹೇಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಒಂದು ತ್ವರಿತ ಮಾರ್ಗ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ತಪ್ಪು ಲೇಬಲ್ ಎಷ್ಟು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ? ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯ → ಹೆಚ್ಚು ತಜ್ಞರ ವಿಮರ್ಶೆ + ಕಠಿಣ ಚಿನ್ನದ ಸೆಟ್ಗಳು.
- ವರ್ಗೀಕರಣ ಎಷ್ಟು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ? ಹೆಚ್ಚು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ → ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ಆಳದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ.
- ನೀವು ಎಷ್ಟು ಬೇಗನೆ ಅಳೆಯಬೇಕು? ವಾಲ್ಯೂಮ್ ತುರ್ತು ಆಗಿದ್ದರೆ, AI- ನೆರವಿನ ಪೂರ್ವ-ಟಿಪ್ಪಣಿ + ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ದೋಷಗಳನ್ನು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದೇ? ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಬಲವಾದ ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು.
- ನಿಮಗೆ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ? ಗ್ರಾಹಕರು/ನಿಯಂತ್ರಕರು "ಅದು ಸರಿ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಹೇಗೆ ಗೊತ್ತು" ಎಂದು ಕೇಳಿದರೆ, ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ QC ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಭದ್ರತಾ ಭಂಗಿಯ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಏನು? ಗುರುತಿಸಲಾದ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ISO / IEC 27001 (ಮೂಲ: ISO, 2022) ಮತ್ತು ಭರವಸೆ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ಎಸ್ಒಸಿ 2 (ಮೂಲ: AICPA, 2023).
ತೀರ್ಮಾನ
AI ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವಿಧಾನವು "ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ತೆರಿಗೆ" ಅಲ್ಲ. ಇದು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ: ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದಾದ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವುದು, AI-ಸಹಾಯದ ಪೂರ್ವ-ವಿವರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಚಿನ್ನದ ಡೇಟಾ, ಒಪ್ಪಂದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, HITL ತಂಡಗಳನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ - ಇದು ನಂತರ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚವಾಗುವ ಮೂಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
AI ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ "ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್" ಎಂದರೆ ಏನು?
ಇದರರ್ಥ ಮಾನವರು ದತ್ತಾಂಶ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ, ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಾರೆ - ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಡಲು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ QC (ಚಿನ್ನದ ದತ್ತಾಂಶ, ಒಪ್ಪಂದ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳು) ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಲಿಫ್ಟ್ ಪಡೆಯಲು ಮನುಷ್ಯರು ಎಲ್ಲಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳಬೇಕು?
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಿಂದುಗಳಲ್ಲಿ: ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ವಿನ್ಯಾಸ, ಅಂಚಿನ-ಕೇಸ್ ತೀರ್ಪು, ಚಿನ್ನದ ಸೆಟ್ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ವಸ್ತುಗಳ ಪರಿಶೀಲನೆ.
ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಚಿನ್ನದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು (ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು) ಯಾವುವು?
ಅವು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಗಳು ಬದಲಾದಾಗ, ಕೊಡುಗೆದಾರರ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಪೂರ್ವ-ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾನದಂಡದ ವಸ್ತುಗಳಾಗಿವೆ.
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್ಗಳು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ?
ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಡಿಮೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು (ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ದೋಷಗಳು, ನಕಲುಗಳು, ಅರ್ಥಹೀನ, ಕಾಣೆಯಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು) ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ವಿಮರ್ಶಕರು ನಿಜವಾದ ತೀರ್ಪಿನ ಮೇಲೆ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ - ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ.
AI ನೆರವಿನ ಪೂರ್ವ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ?
ಮಾನವರು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ರಬ್ಬರ್-ಸ್ಟಾಂಪ್ ಮಾಡಿದರೆ ಅದು ಮಾಡಬಹುದು. ಮಾನವರು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ ಗುಣಮಟ್ಟ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಆಳವಾದ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
HITL ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನೀಡುವಾಗ ಯಾವ ಭದ್ರತಾ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ?
ISO/IEC 27001 ಮತ್ತು SOC 2 ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ನೋಡಿ, ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರವೇಶ ನಿರ್ಬಂಧ, ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ, ಆಡಿಟ್ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಡೇಟಾ-ನಿರ್ವಹಣಾ ನೀತಿಗಳಂತಹ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.
