မည်သည့် AI မော်ဒယ်၏ အောင်မြင်မှုသည် စနစ်ထဲသို့ ပေးပို့သော ဒေတာအရည်အသွေးအပေါ် မူတည်သည်။ ML စနစ်များသည် ဒေတာအမြောက်အမြားပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် မည်သည့်ဒေတာမျှဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် မမျှော်လင့်ထားပေ။ ဖြစ်ဖို့လိုတယ်။ အရည်အသွေးမြင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ. AI မော်ဒယ်မှ ထွက်ရှိသည့် ရလဒ်သည် စစ်မှန်ပြီး တိကျရန် လိုအပ်ပါက၊ စနစ်အား လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာများသည် အဆင့်အတန်းမြင့်သင့်ပါသည်။
AI နှင့် ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ဒေတာများသည် လုပ်ငန်းမှ အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝပြီး သက်ဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရန်အတွက် စီးပွားရေးအတွက် အဓိကအရည်အသွေးဖြစ်သင့်သည်။ သို့တိုင်၊ များပြားလှသော အချက်အလက် အများအပြားကို ရယူခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများအတွက် စိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။
ကုမ္ပဏီများသည် ဤစိန်ခေါ်မှုကို တန်ပြန်ရန်အတွက် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် တင်းကျပ်သော ဒေတာအရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှုအစီအမံများကို အကောင်အထည်ဖော်သည့် Shaip ကဲ့သို့သော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကို အားကိုးသင့်သည်။ ထို့အပြင်၊ Shaip တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြောင်းလဲနေသောစိန်ခေါ်မှုများကို ရင်ဆိုင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏စနစ်များကို စဉ်ဆက်မပြတ် အသွင်ပြောင်းဆောင်ရွက်ပါသည်။
Shaip ၏ ဒေတာအရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှုအကြောင်း နိဒါန်း
Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရေးပါမှုကို နားလည်ပြီး ML မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်းနှင့် AI အခြေခံဖြေရှင်းချက်များ၏ ရလဒ်များကို နားလည်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အလုပ်သမားများအား ကျွမ်းကျင်မှုများအတွက် စစ်ဆေးခြင်းအပြင်၊ ၎င်းတို့၏ အသိပညာအခြေခံနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတို့ကို တူညီစွာ အာရုံစိုက်ထားပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် အရည်အသွေးစံညွှန်းများနှင့် ကိုက်ညီစေရန် လုပ်ငန်းစဉ်အဆင့်အားလုံးတွင် အကောင်အထည်ဖော်သည့် တင်းကျပ်သော လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် စံချိန်စံညွှန်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို လိုက်နာပါသည်။
အရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှု
ကျွန်ုပ်တို့၏ အရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာသည် စက်သင်ယူမှုနှင့် AI မော်ဒယ်များကို ထုတ်ပေးရာတွင် အဓိကကျပါသည်။ တုံ့ပြန်ချက်-တစ်ကွင်းလုံးဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ အရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှုပုံစံသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များအတွက် ပရောဂျက်များစွာကို အောင်မြင်စွာ ပေးပို့ရာတွင် အဓိကကျသော သိပ္ပံနည်းကျ စမ်းသပ်ထားသော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှု လုပ်ငန်းစဉ်သည် အောက်ပါပုံစံအတိုင်း ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။
- စာချုပ်ပြန်လည်သုံးသပ်
- စာရင်းစစ်စာရင်းတစ်ခုဖန်တီးပါ။
- စာရွက်စာတမ်းအရင်းအမြစ်
- 2-Layer စာရင်းစစ်ကို အရင်းအမြစ်ရှာခြင်း။
- မှတ်ချက်စာသား ထိန်းညှိမှု
- မှတ်ချက် 2-Layer စာရင်းစစ်
- အလုပ်ပို့ဆောင်ခြင်း။
- လိုင်းတုံ့ပြန်ချက်
Crowdsource လုပ်သားရွေးချယ်မှုနှင့် စတင်ခန့်အပ်ခြင်း
ကျွန်ုပ်တို့၏ တင်းကျပ်သော လုပ်သားရွေးချယ်မှုနှင့် စတင်ခန့်အပ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား အခြားပြိုင်ပွဲများနှင့် ခြားနားစေသည်။ အရည်အသွေးစစ်ဆေးစာရင်းကိုအခြေခံ၍ အကျွမ်းကျင်ဆုံးသောမှတ်စုများကိုသာ တင်ဆောင်လာစေရန် တိကျသောရွေးချယ်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့စဉ်းစားသည်-
- ၎င်းတို့၏ အရည်အချင်းများနှင့် အတွေ့အကြုံများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေရန် Text moderator အဖြစ် ယခင်အတွေ့အကြုံ။
- ၎င်းတို့၏ ကုန်ထုတ်စွမ်းအား၊ အရည်အသွေးနှင့် ထုတ်ကုန်များသည် ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များနှင့် တူညီမှုရှိစေရန် ယခင်ပရောဂျက်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည်၊
- ကျယ်ပြန့်သော ဒိုမိန်းအသိပညာသည် သီးခြားဒေါင်လိုက်တစ်ခုအတွက် အလုပ်သမားတစ်ဦးကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် လိုအပ်သောအချက်တစ်ချက်ဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ရွေးချယ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်သည် ဤနေရာတွင် မပြီးဆုံးပါ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အလုပ်သမားများအား ၎င်းတို့၏ အရည်အချင်းများနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို စစ်ဆေးရန်အတွက် နမူနာ မှတ်ချက်များကို စမ်းသပ်မှုတစ်ခု ပြုလုပ်ရန် ခိုင်းစေပါသည်။ စမ်းသပ်မှုတွင် စွမ်းဆောင်ရည်၊ သဘောထားကွဲလွဲမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အမေးအဖြေအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့ကို ရွေးချယ်မည်ဖြစ်သည်။
လုပ်သားများကို ရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့် ၎င်းတို့သည် Project SOW၊ လမ်းညွှန်ချက်များ၊ နမူနာယူနည်းများ၊ ကျူတိုရီရယ်များနှင့် ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်ပေါ်မူတည်၍ အခြားအရာများကို အသုံးပြု၍ စေ့စေ့စပ်စပ် လေ့ကျင့်မှုတစ်ခု ပြုလုပ်မည်ဖြစ်သည်။
ဒေတာစုဆောင်းမှုစာရင်း
သေချာစေရန်အတွက် အလွှာနှစ်ထပ် အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများကို ပြုလုပ်ထားသည်။ အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ နောက်အသင်းတစ်သင်းကို ကျော်ဖြတ်သွားပါပြီ။
အဆင့် 1- အရည်အသွေး အာမခံ စစ်ဆေးခြင်း။
Shaip ၏ QA အဖွဲ့သည် ဒေတာစုဆောင်းမှုအတွက် အဆင့် 1 အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုကို ပြုလုပ်သည်။ ၎င်းတို့သည် စာရွက်စာတမ်းများအားလုံးကို စစ်ဆေးပြီး လိုအပ်သော ကန့်သတ်ဘောင်များနှင့် ပတ်သက်၍ လျင်မြန်စွာ အတည်ပြုထားသည်။
အဆင့် 2- အရေးကြီးသော အရည်အသွေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု စစ်ဆေးခြင်း။
အထောက်အထား၊ အတွေ့အကြုံရှိပြီး အရည်အချင်းပြည့်မီသော အရင်းအမြစ်များ ပါဝင်သော CQA အဖွဲ့သည် ကျန်ရှိသော နောက်ကြောင်းပြန်နမူနာများ၏ 20% ကို အကဲဖြတ်ပါမည်။
ဒေတာအရင်းအမြစ် အရည်အသွေး စစ်ဆေးရေးစာရင်းတွင် အချို့အရာများ ပါဝင်သည်၊
- URL ရင်းမြစ်သည် စစ်မှန်ပါသလား၊ ဒေတာဝဘ်ခြစ်ခြင်းကို ခွင့်ပြုပါသလား။
- ဘက်လိုက်မှုများကို ရှောင်ရှားနိုင်ရန် ဆန်ကာတင် URL များတွင် ကွဲပြားမှုရှိပါသလား။
- အကြောင်းအရာကို သက်ဆိုင်မှုအတွက် အတည်ပြုထားပါသလား။
- အကြောင်းအရာတွင် ထိန်းညှိပေးသည့် အမျိုးအစားများ ပါဝင်ပါသလား။
- ဦးစားပေးဒိုမိန်းများ အကျုံးဝင်ပါသလား။
- စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားသည် စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားဖြန့်ဖြူးမှုကို စိတ်ထဲစွဲမှတ်ထားသည့်ရင်းမြစ်ဖြစ်ပါသလား။
- ထိန်းညှိမှုအတန်းတစ်ခုစီတွင် အနိမ့်ဆုံးအသံအတိုးအကျယ် slab ပါဝင်ပါသလား။
- Feedback-in-loop လုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုက်နာပါသလား။
ဒေတာ မှတ်ချက် စစ်ဆေးမှုစာရင်း
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းကဲ့သို့ပင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဒေတာမှတ်စာအတွက် အရည်အသွေးစစ်ဆေးစာရင်း အလွှာနှစ်ဆင့်ရှိသည်။
အဆင့် 1- အရည်အသွေး အာမခံ စစ်ဆေးခြင်း။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အဖွဲ့နှင့် client မှသတ်မှတ်ထားသော အရည်အသွေးကန့်သတ်ချက်များနှင့်အညီ စာရွက်စာတမ်းများ၏ 100% မှန်ကန်ကြောင်းသေချာစေပါသည်။
အဆင့် 2- အရေးကြီးသော အရည်အသွေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု စစ်ဆေးခြင်း။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် နောက်ကြောင်းပြန်နမူနာများ၏ 15 မှ 20% ကိုလည်း တရားဝင်စစ်ဆေးပြီး အရည်အသွေးအာမခံကြောင်း သေချာစေသည်။ ဤအဆင့်ကို အရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် Black Belt ကိုင်ဆောင်ထားသူများတွင် အတွေ့အကြုံ အနည်းဆုံး 10 နှစ်ရှိ အရည်အချင်းပြည့်မီပြီး အတွေ့အကြုံရှိသော CQA အဖွဲ့မှ ဆောင်ရွက်ပါသည်။
CQA အဖွဲ့သည် အာမခံသည်၊- အသုံးပြုသူများမှ စာသားထိန်းညှိမှုတွင် ညီညွတ်မှု
- စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုစီအတွက် မှန်ကန်သောစကားစုများနှင့် ထိန်းညှိမှုအတန်းများကို အသုံးပြုထားခြင်းရှိမရှိ စစ်ဆေးခြင်း။
- မက်တာဒေတာကို စစ်ဆေးခြင်း။
အပေါ်မူတည်၍ နေ့စဉ် တုံ့ပြန်ချက်ကိုလည်း ပေးပါသည်။ Pareto ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် သုံးစွဲသူ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် တန်းတူဖြစ်ကြောင်း သေချာစေရန်။
Bottom Quartile Management ကို အသုံးပြု၍ စွမ်းဆောင်ရည်အနည်းဆုံး မှတ်ချက်ချသူများအပေါ် အာရုံစိုက်ရန် စွမ်းဆောင်ရည်ပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနောက်ထပ်အလွှာတွင် ထည့်သွင်းထားပါသည်။ နောက်ဆုံးပေးပို့ခြင်းမပြုမီ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နမူနာ တစ်ကိုယ်ရေ သန့်ရှင်းရေး စစ်ဆေးမှုများကို ပြီးမြောက်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
ကန့်သတ်ဘောင်
ပရောဂျက်လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် ဖောက်သည်လိုအပ်ချက်များအပေါ် မူတည်၍ ကျွန်ုပ်တို့တွင် 90 မှ 95% ကန့်သတ်ဘောင်တစ်ခုရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် ပိုမိုမြင့်မားသောအရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှုစံနှုန်းများကိုသေချာစေရန်အောက်ပါနည်းလမ်းများထဲမှတစ်ခုခုကိုလုပ်ဆောင်ရန် အဆင်သင့်ရှိပြီး အတွေ့အကြုံရှိပါသည်။
- F1 ရမှတ် သို့မဟုတ် F တိုင်းတာမှု – အမျိုးအစားခွဲခြားမှုနှစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် – 2* ((တိကျမှု * ပြန်လည်ခေါ်ယူခြင်း)/ (တိကျမှု + ပြန်လည်ခေါ်ယူခြင်း))
- DPO သို့မဟုတ် Defects per Opportunity method ကို အခွင့်အလမ်းများဖြင့် ပိုင်းခြားထားသော ချို့ယွင်းချက်အချိုးတစ်ခုအဖြစ် တွက်ချက်သည်။
နမူနာစာရင်းစစ်
Shaip ၏နမူနာစာရင်းစစ်စာရင်းသည် ပရောဂျက်နှင့် ဖောက်သည်များ၏ တောင်းဆိုချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သော ပြီးပြည့်စုံသော စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုလုပ်ထုံးလုပ်နည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖောက်သည်ထံမှရရှိသော တုံ့ပြန်ချက်အပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး စေ့စေ့စပ်စပ်ဆွေးနွေးပြီးနောက် အပြီးသတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- ဘာသာစကားစစ်ဆေးခြင်း။
- URL နှင့် Domain စစ်ဆေးပါ။
- ကွဲပြားမှုစစ်ဆေးခြင်း။
- ဘာသာစကားအလိုက် ပမာဏနှင့် ထိန်းညှိမှုအတန်း
- ပစ်မှတ်ထားသောသော့ချက်စာလုံးများ
- စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားနှင့် ဆက်စပ်မှု
- အဆိပ်အတောက်ဖြစ်စေသော စကားစုကို စစ်ဆေးပါ။
- မက်တာဒေတာစစ်ဆေးခြင်း။
- ကိုက်ညီမှုစစ်ဆေးပါ။
- မှတ်ချက်အတန်းစစ်ဆေးခြင်း။
- ဖောက်သည်၏ နှစ်သက်မှုအရ အခြားမဖြစ်မနေ စစ်ဆေးမှုများ
CQA အဖွဲ့သည် အာမခံသည်၊AI-based မော်ဒယ်များအားလုံးသည် ဒေတာမောင်းနှင်မှုဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့နားလည်ထားသောကြောင့် ဒေတာအရည်အသွေးစံနှုန်းများကို ထိန်းသိမ်းရန် တင်းကြပ်သောအစီအမံများကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ရှိခြင်း၊ အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ AI နှင့် machine learning မော်ဒယ်များအားလုံးအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ အရည်အသွေးပြည့်မီသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရေးပါမှုနှင့် သင်၏ AI မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အောင်မြင်မှုအပေါ် ၎င်း၏ အရေးပါမှုကို ကျွန်ုပ်တို့ နားလည်ပါသည်။