راهنمای سریع برای تضمین کیفیت جمع‌آوری داده‌های هوش مصنوعی

پیش از این، پیرامون اهمیت جمع‌آوری داده‌ها برای هر سیستم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML) صحبت کرده‌ایم. جمع‌آوری داده‌های باکیفیت، در عین حال که چالش‌های خاصی دارد، به‌طور مستقیم به تضمین کیفیت داده‌ها وابسته است. در مواجهه با چالش‌های مرتبط با جمع‌آوری داده‌ها و اندازه‌های بزرگ مجموعه داده‌های امروزی، نباید از اهمیت جنبه کیفی این فرآیند غافل شد. چه با شرکت‌های تخصصی جمع‌آوری داده کار کنید و چه خودتان این کار را انجام دهید، رعایت اصول تضمین کیفیت حائز اهمیت است.

در این مقاله، مراحل تضمین کیفیت در فرآیند جمع‌آوری داده‌ها در توسعه هوش مصنوعی را مورد بررسی قرار خواهیم داد.

تضمین کیفیت جمع‌آوری داده‌ها چیست؟

تضمین کیفیت در جمع‌آوری داده‌ها، فرایند مهمی است که بر تأیید کیفیت اطلاعات جمع‌آوری‌شده پیش از ذخیره‌سازی در پایگاه‌های داده تمرکز دارد. این روش ضروری است زیرا کیفیت داده‌ها به‌طور مستقیم بر دقت و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تأثیر می‌گذارد. این فرآیند شامل بررسی دقیق داده‌های تازه جمع‌آوری‌شده است تا نقص‌ها، نادرستی‌ها، داده‌های گم‌شده و هر نوع مشکل دیگری که ممکن است یکپارچگی داده‌ها را به خطر بیندازد، شناسایی شوند.

تضمین کیفیت داده (DQA) و کنترل کیفیت داده (DQC)

تضمین کیفیت داده (DQA) به منظور اطمینان از کیفیت داده‌های جمع‌آوری‌شده برای آموزش مدل‌های AI و ML ضروری است. به عبارت دیگر، در حین جمع‌آوری داده‌ها، به‌منظور تضمین کیفیت آن‌ها، باید اقداماتی را انجام دهید. در مقابل، کنترل کیفیت داده‌ها (DQC) بر شناسایی و اصلاح خطاها، نقص‌ها و ناسازگاری‌های موجود در مجموعه داده تمرکز دارد.

اهمیت تضمین کیفیت در جمع‌آوری داده‌ها

تضمین کیفیت در مراحل جمع‌آوری داده‌ها اهمیت بالایی دارد چون به‌طور مستقیم بر عملکرد کلی مدل‌های AI/ML تأثیرگذار است. اگر داده‌های جمع‌آوری‌شده باکیفیت بالا باشند، مدل‌های هوش مصنوعی:

• دارای تعصب کمتری خواهند بود.
• از بیش‌ازحد مناسب بودن یا کم جور نبودن معاف می‌مانند.
• فرآیند آموزشی روان‌تری را تجربه خواهند کرد.
• دقت و کارایی بالاتری را به نمایش خواهند گذاشت.
• تعداد خطاهای مثبت کاذب و نتایج اشتباه را کاهش خواهند داد.

پردازش داده‌های خام و بدون ساختار به منظور حفظ کیفیت، چالش‌برانگیز است و همه کسب‌وکارها نمی‌توانند بودجه یا منابع لازم برای خرید ابزارهای گران‌قیمت یا استخدام تیم‌های تخصصی را تأمین کنند.

ویژگی‌های داده‌های آموزشی باکیفیت

این بخش به ویژگی‌های کلیدی داده‌های آموزشی باکیفیت و عواملی که بر کیفیت مجموعه داده‌ها تأثیر می‌گذارند، می‌پردازد.

ارتباط:
اطمینان از مرتبط بودن داده‌ها با هدف مدل بسیار مهم است. داده‌های نامربوط باید در مرحله آماده‌سازی حذف شوند. به‌عنوان مثال، اگر هدف تجزیه و تحلیل سیب‌ها باشد، تنها تصاویر مرتبط با سیب‌ها باید مورد استفاده قرار گیرند و تصاویر دیگر ممکن است مدل را گمراه کنند.

جامعیت:
داده‌ها باید کامل و شامل تمام جنبه‌های پروژه باشند. به‌عنوان مثال، یک سیستم پیشنهاد محصول نیاز دارد تا تاریخچه خرید، تصاویر محصول و اطلاعات جمعیت‌شناختی را پوشش دهد. هر نوع کمبود می‌تواند موجب عملکرد نادرست شود.

به‌روز بودن:
داده‌ها باید به‌روز و منعکس‌کننده شرایط فعلی باشند. به‌ویژه در حوزه‌هایی مانند بهداشت که پیشرفت‌ها سریعاً اتفاق می‌افتند، سیستم‌های هوش مصنوعی باید به‌طور مداوم با داده‌های جدید به‌روزرسانی شوند.

سازگاری:
یکنواختی داده‌ها چه از نظر نوع و چه از نظر حاشیه‌نویسی باید رعایت شود. به‌عنوان مثال، اگر یک مدل تشخیص چهره نیاز به تصاویر خاصی دارد، تمام آن‌ها باید ویژگی‌های مشابهی داشته باشند تا کیفیت مجموعه داده حفظ شود.

اعتبار و یکپارچگی:
داده‌ها باید قابل اعتماد و معتبر باشند. به‌عنوان مثال، در یک سیستم تشخیص چهره، تصاویر باید به‌طور طبیعی و بدون دستکاری‌های دیجیتالی جمع‌آوری شده باشند.

افکار نهایی

در نظر گرفتن ویژگی‌های ذکر شده در هنگام بررسی مجموعه داده‌های داخلی یا خارجی می‌تواند به بهبود کیفیت داده‌های شما برای آموزش مدل‌های AI و ML کمک کند. این به معنای تولید مدل‌های با عملکرد بالا و خطاهای کمتر است. اگر تصمیم به برون‌سپاری جمع‌آوری داده‌ها دارید، حتماً استانداردهای کیفیت خود را به وضوح با ارائه‌دهنده خدمات در میان بگذارید تا از هم‌راستایی با انتظارات‌تان اطمینان حاصل کنید. همچنین، در صورتی که جمع‌آوری داده‌ها بخشی از عملیات روزمره کسب‌وکار شماست، اطمینان حاصل کنید که فرهنگ تضمین کیفیت در تیم شما لحاظ شده است.