실제 예산을 투입하기 전에 데이터 파일럿을 실행하는 방법

파일럿의 실제 목적은 무엇인가요?

명세서가 명시하지 않은 내용을 찾는 것입니다. 모든 루브릭에는 공백이 있으며, 파일럿은 이를 발견할 수 있는 가장 저렴한 방법입니다. 가치 있는 결과물은 주어진 지침으로 해결할 수 없었던 사례 목록입니다.

처리량으로 파일럿을 평가하는 것은 이를 뒤집는 것입니다. 깨끗한 파일럿을 최적화하는 벤더는 모호성을 조용히 해결할 것이며, 이는 생산 단계까지 보지 못할 가장 원하지 않는 행동입니다.

왜 마찰 없는 파일럿이 나쁜 신호인가요?

명세서가 그렇게 좋지 않기 때문입니다. 처음 작성한 루브릭이 완벽한 경우는 없습니다. 파일럿이 높은 합의와 모호성이 전혀 표시되지 않은 상태로 돌아온다면, 가장 가능성 있는 설명은 지침이 완벽해서가 아니라 주석자가 일관되게 추측했기 때문입니다.

표시된 모호성을 확인해 보세요. 벤더가 이를 제공할 수 없다면 수집하지 않았거나 이를 억제했을 가능성이 있습니다.

파일럿 데이터를 어떻게 샘플링해야 하나요?

슬라이스별로, 어려울 것으로 예상되는 부분을 의도적으로 과대 비중을 두어야 합니다. 파일럿의 무작위 샘플링은 주로 문제가 발생하지 않는 쉬운 다수 클래스를 제공합니다.

정답을 이미 알고 있는 항목을 포함하세요. 파일럿에서의 골드 항목은 비용이 들지 않으며, 어떤 합의 통계보다 더 많은 정보를 제공합니다.

• 어려운 슬라이스를 의도적으로 과대 비중 두기
• 정답을 알고 있는 골드 항목 포함하기
• 시작 전에 수용 기준 합의하기
• 모든 표시된 모호성을 확인하기
• 실제 논쟁 하나로 분쟁 프로세스 테스트하기

데이터 외에 무엇을 테스트해야 하나요?

분쟁 프로세스입니다. 잘못 레이블된 것으로 생각되는 항목 하나를 제대로 반박해 보세요. 벤더가 그 단일 사례를 처리하는 방식이 파일럿의 주요 수치보다 생산을 더 잘 예측합니다.

또한 명세서 명확화가 주석자에게 얼마나 빨리 전달되는지도 테스트하세요. 생산 단계에서는 이 지연이 오래된 지침 하에 얼마나 많은 작업이 수행되는지를 결정하기 때문입니다.

데이터 주석 파일럿의 목적은 무엇인가요?

명세서가 답하지 않는 질문을 찾는 것입니다. 주요 결과물은 완성된 데이터의 양이 아니라 모호성 목록입니다.

모호성이 표시되지 않은 파일럿이 좋은 결과인가요?

아니요. 이는 주석자가 모호성을 조용히 해결했음을 의미하는 경우가 많으며, 루브릭이 완벽했음을 의미하지 않습니다. 이러한 조용한 해결은 생산 단계에서 일관되지 않을 것입니다.

파일럿 데이터는 어떻게 샘플링해야 하나요?

어려울 것으로 예상되는 부분을 과대 비중 두고, 정답을 이미 알고 있는 골드 항목을 포함하여 슬라이스별로 샘플링해야 합니다. 무작위 샘플링은 주로 쉬운 다수 클래스를 반환합니다.