I den här artikeln får du lära dig hur du använder funktionen "Check Labeling" i Labelf och hur du genomför peer review för att säkerställa en hög och jämn kvalitet på AI-träningen.
Varför är Kvalitetssäkring Viktigt?
Kvaliteten på AI-träningen är direkt avgörande för hur bra dina modeller kommer att prestera. Om datan som används för att träna modellerna är felaktig eller inkonsekvent kommer modellerna inte att kunna lära sig korrekt och kommer därför att göra felaktiga klassificeringar. Därför är det oerhört viktigt att ha processer på plats för att säkerställa att AI-träningen håller en hög och jämn kvalitet.
Check Labeling
"Check Labeling" är en funktion i Labelf som hjälper dig att hitta och korrigera fel i dina klassificeringar. Funktionen använder AI för att identifiera ärenden där den tränade modellen är osäker på sin klassificering, eller där den inte håller med om din klassificering.
Hur man Använder Check Labeling:
Gå till Model training-vyn: Tryck på "Check Labeling".
Granska Ärenden: Labelf visar dig ett ärende där modellen är osäker eller inte håller med om din klassificering.
Verifiera: Gå igenom varje ärende och gör något av följande:
Håller med: Om du håller med modellens föreslagna klassificering kan du välja att acceptera den.
Inte håller med: Om du inte håller med modellen kan du ändra till den korrekta klassificeringen.
Osäker: Om du är osäker på hur ärendet ska klassificeras kan du använda "Skip"-knappen och diskutera ärendet med din Analysarkitekt eller dina kollegor senare.
Repetera: Fortsätt att gå igenom listan med ärenden tills du har kontrollerat alla.
Tips för Check Labeling:
Använd funktionen regelbundet: Ju oftare du använder "Check Labeling", desto snabbare kan du identifiera och korrigera fel.
Fokusera på ärenden med låg konfidens: Dessa är de ärenden där modellen är som mest osäker och där det är störst risk för fel.
Var uppmärksam på mönster: Om du märker att modellen ofta gör fel på en viss typ av ärende kan det indikera att det finns ett problem med kategoridefinitionerna eller att modellen behöver mer träning på den typen av ärende.
Använd i kombination med Confusion Matrix: "Check Labeling" och "Confusion Matrix" är två kraftfulla verktyg som kompletterar varandra. Använd dem tillsammans för att få en ännu bättre förståelse för modellens styrkor och svagheter.
Peer Review
Peer review, eller kollegagranskning, innebär att du och dina kollegor går igenom varandras klassificeringar för att säkerställa att ni är konsekventa och håller en hög kvalitet.
Hur man Genomför Peer Review:
Bestäm omfattning: Kom överens om hur många ärenden som ska granskas och vilken tidsperiod som ska täckas.
Välj granskare: Bestäm vem som ska granska vems ärenden. Det kan vara bra att rotera roller så att alla får granska och bli granskade.
Granska ärenden: Gå igenom de valda ärendena och kontrollera att de är korrekt klassificerade. Använd Labelfs sökfunktion och filter för att hitta specifika ärenden.
Dokumentera avvikelser: Om du hittar några fel eller oklarheter, dokumentera dem och ange vilken kategori du tycker är korrekt.
Diskutera resultaten: Gå igenom resultaten av granskningen tillsammans med dina kollegor och Analysarkitekten. Diskutera eventuella avvikelser och försök att komma fram till en gemensam tolkning av kategorierna.
Korrigera fel: Korrigera eventuella fel som har upptäckts under granskningen.
Tips för Peer Review:
Var tydlig och specifik i din feedback: Förklara varför du tycker att en viss klassificering är felaktig och ge förslag på hur den kan förbättras.
Var öppen för feedback: Var beredd på att ta emot feedback från dina kollegor och var inte rädd för att ändra din uppfattning om du blir övertygad om att de har rätt.
Fokusera på att lära av varandra: Syftet med peer review är inte att kritisera varandra utan att lära av varandra och förbättra den gemensamma förståelsen för kategorierna.
Ha regelbundna peer reviews: Genom att ha regelbundna peer reviews kan ni säkerställa att ni håller en jämn och hög kvalitet på klassificeringsarbetet över tid.
Andra Kvalitetssäkringsåtgärder
Tydliga kategoridefinitioner: Se till att alla kategorier har tydliga och detaljerade beskrivningar med exempel.
Regelbundna avstämningar: Ha regelbundna avstämningsmöten med Analysarkitekten för att diskutera modellprestanda, kategoridefinitioner och eventuella problem.
Dokumentation: Dokumentera alla beslut som fattas om kategorier, modeller och processer.
Kontinuerlig förbättring: Använd de insikter ni får från AI-träningen och kvalitetskontrollen för att kontinuerligt förbättra era modeller och processer.
Sammanfattning
Kvalitetssäkring är en viktig del av AI-träning i Labelf. Genom att använda funktionen "Check Labeling", genomföra peer reviews och ha regelbundna avstämningar kan du säkerställa att dina modeller tränas på korrekt data och att de håller en hög och jämn kvalitet. Kom ihåg att kommunikation och samarbete är nyckeln till framgångsrik kvalitetssäkring.
I nästa artikel kommer vi att titta närmare på hur du kan använda Labelfs sökfunktion och filter för att hitta specifika exempel och effektivisera ditt arbete.