કોઈપણ AI મોડેલની સફળતા સિસ્ટમમાં આપવામાં આવતા ડેટાની ગુણવત્તા પર આધારિત છે. ML સિસ્ટમો મોટી માત્રામાં ડેટા પર ચાલે છે, પરંતુ કોઈપણ ડેટા સાથે તેમની કામગીરીની અપેક્ષા રાખી શકાતી નથી. તે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા AI તાલીમ ડેટા હોવા જોઈએ . જો AI મોડેલમાંથી આઉટપુટ અધિકૃત અને સચોટ હોવો જોઈએ, તો કહેવાની જરૂર નથી કે, સિસ્ટમને તાલીમ આપવા માટેનો ડેટા ઉચ્ચ ધોરણોનો હોવો જોઈએ.
AI અને ML મોડેલો જે ડેટા પર તાલીમ પામે છે તે ઉચ્ચ ગુણવત્તાનો હોવો જોઈએ જેથી વ્યવસાય તેમાંથી અર્થપૂર્ણ અને સંબંધિત આંતરદૃષ્ટિ મેળવી શકે. છતાં, વિવિધ પ્રકારના ડેટાના વિશાળ જથ્થાને પ્રાપ્ત કરવું કંપનીઓ માટે એક પડકાર બની રહ્યું છે.
કંપનીઓએ આ પડકારનો સામનો કરવા માટે Shaip જેવા પ્રદાતાઓ પર આધાર રાખવો જોઈએ, જેઓ આ પડકારનો સામનો કરવા માટે તેમની પ્રક્રિયાઓમાં કડક ડેટા ગુણવત્તા વ્યવસ્થાપન પગલાં લાગુ કરે છે. વધુમાં, Shaip ખાતે, અમે બદલાતા પડકારોનો સામનો કરવા માટે અમારી સિસ્ટમ્સમાં સતત પરિવર્તન પણ કરીએ છીએ.
શેપના ડેટા ગુણવત્તા વ્યવસ્થાપનનો પરિચય
Shaip ખાતે, અમે વિશ્વસનીય તાલીમ ડેટાનું મહત્વ અને ML મોડેલ્સ વિકસાવવામાં તેની ભૂમિકા અને AI-આધારિત ઉકેલોના પરિણામોને સમજીએ છીએ. અમારા કામદારોની કુશળતા માટે તપાસ કરવા ઉપરાંત, અમે તેમના જ્ઞાન આધાર અને વ્યક્તિગત વિકાસ પર પણ સમાન રીતે ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીએ છીએ.
અમે પ્રક્રિયાના તમામ સ્તરે લાગુ કરાયેલા કડક માર્ગદર્શિકા અને માનક સંચાલન પ્રક્રિયાઓનું પાલન કરીએ છીએ જેથી અમારો તાલીમ ડેટા ગુણવત્તા માપદંડને પૂર્ણ કરે.
ગુણવત્તા સંચાલન
મશીન લર્નિંગ અને AI મોડેલ્સ પહોંચાડવામાં અમારું ગુણવત્તા વ્યવસ્થાપન કાર્યપ્રવાહ મહત્વપૂર્ણ રહ્યું છે. ફીડબેક-ઇન-લૂપ સાથે, અમારું ગુણવત્તા વ્યવસ્થાપન મોડેલ એક વૈજ્ઞાનિક રીતે પરીક્ષણ કરાયેલ પદ્ધતિ છે જે અમારા ગ્રાહકો માટે ઘણા પ્રોજેક્ટ્સ સફળતાપૂર્વક પહોંચાડવામાં મહત્વપૂર્ણ રહી છે. અમારી ગુણવત્તા ઓડિટ પ્રક્રિયાનો પ્રવાહ નીચે મુજબ આગળ વધે છે.
- કરારની સમીક્ષા
- ઓડિટ ચેકલિસ્ટ બનાવો
- દસ્તાવેજ સોર્સિંગ
- સોર્સિંગ 2-લેયર ઓડિટ
- ટીકા ટેક્સ્ટ મધ્યસ્થતા
- ટીકા 2-સ્તર ઓડિટ
- કામ પૂરું પાડવું
- ક્લાયંટ પ્રતિસાદ
ક્રાઉડસોર્સ કાર્યકરની પસંદગી અને ઓનબોર્ડિંગ
અમારી સખત કાર્યકર પસંદગી અને ઓનબોર્ડિંગ પ્રક્રિયા અમને બાકીના સ્પર્ધાથી અલગ પાડે છે. અમે ગુણવત્તા ચેકલિસ્ટના આધારે ફક્ત સૌથી કુશળ ટીકાકારોને બોર્ડમાં લાવવા માટે એક ચોક્કસ પસંદગી પ્રક્રિયા હાથ ધરીએ છીએ. અમે ધ્યાનમાં લઈએ છીએ:
- ટેક્સ્ટ મોડરેટર તરીકેનો અગાઉનો અનુભવ જેથી ખાતરી કરી શકાય કે તેમની કુશળતા અને અનુભવ અમારી જરૂરિયાતો સાથે મેળ ખાય છે.
- અગાઉના પ્રોજેક્ટ્સમાં કામગીરી સુનિશ્ચિત કરવા માટે કે તેમની ઉત્પાદકતા, ગુણવત્તા અને આઉટપુટ પ્રોજેક્ટની જરૂરિયાતોને સમકક્ષ હતા.
- ચોક્કસ કાર્યક્ષેત્ર માટે ચોક્કસ કાર્યકર પસંદ કરવા માટે વ્યાપક ક્ષેત્ર જ્ઞાન જરૂરી છે.
અમારી પસંદગી પ્રક્રિયા અહીં સમાપ્ત થતી નથી. અમે કામદારોની લાયકાત અને કામગીરી ચકાસવા માટે નમૂના એનોટેશન ટેસ્ટમાંથી પસાર થઈએ છીએ. અજમાયશમાં પ્રદર્શન, મતભેદ વિશ્લેષણ અને પ્રશ્નોત્તરીના આધારે, તેમની પસંદગી કરવામાં આવશે.
એકવાર કામદારોની પસંદગી થઈ જાય, પછી તેઓ પ્રોજેક્ટની જરૂરિયાતને આધારે પ્રોજેક્ટ SOW, માર્ગદર્શિકા, નમૂના લેવાની પદ્ધતિઓ, ટ્યુટોરિયલ્સ અને વધુનો ઉપયોગ કરીને સંપૂર્ણ તાલીમ સત્રમાંથી પસાર થશે.
ડેટા કલેક્શન ચેકલિસ્ટ
ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા તાલીમ ડેટા જ આગામી ટીમને પહોંચાડવામાં આવે તેની ખાતરી કરવા માટે બે-સ્તરીય ગુણવત્તા તપાસ કરવામાં આવે છે .
સ્તર ૧: ગુણવત્તા ખાતરી તપાસ
શેપની QA ટીમ ડેટા સંગ્રહ માટે લેવલ 1 ગુણવત્તા તપાસ કરે છે. તેઓ બધા દસ્તાવેજો તપાસે છે, અને જરૂરી પરિમાણો સામે તેમને ઝડપથી માન્ય કરવામાં આવે છે.
સ્તર 2: જટિલ ગુણવત્તા વિશ્લેષણ તપાસ
પ્રમાણિત, અનુભવી અને લાયકાત ધરાવતા સંસાધનોની બનેલી CQA ટીમ બાકીના 20% પૂર્વવર્તી નમૂનાઓનું મૂલ્યાંકન કરશે.
ડેટા સોર્સિંગ ગુણવત્તા ચેકલિસ્ટમાં કેટલીક વસ્તુઓનો સમાવેશ થાય છે,
- શું URL સ્રોત અધિકૃત છે, અને શું તે ડેટા વેબ-સ્ક્રેપિંગને મંજૂરી આપે છે?
- શું શોર્ટલિસ્ટ કરેલા URL માં વિવિધતા છે જેથી પક્ષપાત ટાળી શકાય?
- શું સામગ્રી સુસંગતતા માટે માન્ય છે?
- શું સામગ્રીમાં મધ્યસ્થતા શ્રેણીઓ શામેલ છે?
- શું પ્રાથમિકતાવાળા ડોમેન્સ આવરી લેવામાં આવ્યા છે?
- શું દસ્તાવેજ પ્રકારનો સ્ત્રોત દસ્તાવેજ પ્રકારના વિતરણને ધ્યાનમાં રાખીને બનાવવામાં આવે છે?
- શું દરેક મધ્યસ્થતા વર્ગમાં લઘુત્તમ વોલ્યુમ સ્લેબ હોય છે?
- શું ફીડબેક-ઇન-લૂપ પ્રક્રિયા અનુસરવામાં આવે છે?
ડેટા એનોટેશન ચેકલિસ્ટ
ડેટા કલેક્શનની જેમ, અમારી પાસે ડેટા એનોટેશન માટે ગુણવત્તા ચેકલિસ્ટના બે સ્તરો પણ છે.
સ્તર ૧: ગુણવત્તા ખાતરી તપાસ
આ પ્રક્રિયા સુનિશ્ચિત કરે છે કે ટીમ અને ક્લાયન્ટ દ્વારા નિર્ધારિત ગુણવત્તા પરિમાણો સામે 100% દસ્તાવેજો યોગ્ય રીતે માન્ય થાય છે.
સ્તર 2: જટિલ ગુણવત્તા વિશ્લેષણ તપાસ
આ પ્રક્રિયા ખાતરી કરે છે કે ૧૫ થી ૨૦% પૂર્વવર્તી નમૂનાઓ પણ માન્ય થાય છે, અને ગુણવત્તાની ખાતરી આપવામાં આવે છે. આ પગલું ગુણવત્તા વ્યવસ્થાપનમાં ઓછામાં ઓછા ૧૦ વર્ષનો અનુભવ અને બ્લેક બેલ્ટ ધારકો ધરાવતી લાયકાત ધરાવતી અને અનુભવી CQA ટીમ દ્વારા હાથ ધરવામાં આવે છે.
- વપરાશકર્તાઓ દ્વારા ટેક્સ્ટ મધ્યસ્થતામાં સુસંગતતા
- દરેક દસ્તાવેજ માટે યોગ્ય શબ્દસમૂહો અને મધ્યસ્થતા વર્ગોનો ઉપયોગ થયો છે કે કેમ તે તપાસવું
- મેટાડેટા તપાસી રહ્યું છે
અમે પેરેટો વિશ્લેષણના આધારે દૈનિક પ્રતિસાદ પણ પ્રદાન કરીએ છીએ જેથી ખાતરી કરી શકાય કે તેમનું પ્રદર્શન ક્લાયન્ટની જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરે છે.
અમે બોટમ ક્વાર્ટાઇલ મેનેજમેન્ટનો ઉપયોગ કરીને સૌથી ઓછા પ્રદર્શન કરનારા એનોટેટર્સ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે પ્રદર્શન વિશ્લેષણનો બીજો સ્તર મૂકીએ છીએ. અંતિમ ડિલિવરી પહેલાં, અમે એ પણ સુનિશ્ચિત કરીએ છીએ કે નમૂના સ્વચ્છતા તપાસ પૂર્ણ થઈ ગઈ છે.
પરિમાણ થ્રેશોલ્ડ
પ્રોજેક્ટ માર્ગદર્શિકા અને ક્લાયન્ટની જરૂરિયાતોને આધારે, અમારી પાસે 90 થી 95% પરિમાણ થ્રેશોલ્ડ છે. અમારી ટીમ ઉચ્ચ ગુણવત્તા વ્યવસ્થાપન ધોરણો સુનિશ્ચિત કરવા માટે નીચેની કોઈપણ પદ્ધતિઓ અપનાવવા માટે સજ્જ અને અનુભવી છે.
- F1 સ્કોર અથવા F માપ - બે વર્ગીકરણકર્તાઓના પ્રદર્શનનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે - 2* ((ચોકસાઇ * રિકોલ)/ (ચોકસાઇ + રિકોલ))
- DPO અથવા ખામીઓ પ્રતિ તક પદ્ધતિની ગણતરી ખામીઓના ગુણોત્તરને તકો દ્વારા વિભાજીત કરીને કરવામાં આવે છે.
નમૂના ઓડિટ ચેકલિસ્ટ
શેપની સેમ્પલ ઓડિટ ચેકલિસ્ટ એક સંપૂર્ણ કસ્ટમાઇઝેશન પ્રક્રિયા છે જે પ્રોજેક્ટ અને ક્લાયન્ટની માંગણીઓને પૂર્ણ કરવા માટે તૈયાર કરી શકાય છે. ક્લાયન્ટ તરફથી મળેલા પ્રતિસાદના આધારે તેમાં ફેરફાર કરી શકાય છે અને સંપૂર્ણ ચર્ચા પછી તેને અંતિમ સ્વરૂપ આપી શકાય છે.
- ભાષા તપાસ
- URL અને ડોમેન તપાસ
- વિવિધતા તપાસ
- ભાષા અને મધ્યસ્થતા વર્ગ દીઠ વોલ્યુમ
- લક્ષિત કીવર્ડ્સ
- દસ્તાવેજનો પ્રકાર અને સુસંગતતા
- ઝેરી શબ્દસમૂહ તપાસ
- મેટાડેટા તપાસ
- સુસંગતતા તપાસો
- ટીકા વર્ગ તપાસ
- ક્લાયન્ટની પસંદગી મુજબ અન્ય કોઈપણ ફરજિયાત તપાસ
અમે ડેટા ગુણવત્તા ધોરણો જાળવવા માટે કડક પગલાં લઈએ છીએ કારણ કે અમે સમજીએ છીએ કે બધા AI-આધારિત મોડેલો ડેટા-આધારિત છે. અને, બધા AI અને મશીન લર્નિંગ મોડેલો માટે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા તાલીમ ડેટા હોવો જરૂરી છે. અમે ગુણવત્તાયુક્ત તાલીમ ડેટાની મહત્વપૂર્ણતા અને તમારા AI મોડેલોના પ્રદર્શન અને સફળતા પર તેનું મહત્વ સમજીએ છીએ.
