JwumaHoe een datapilot uit te voeren voordat u een echt budget inzet
· 3 min leestijd · procurement, specification
Deze vertaling is machinaal gemaakt en niet gecontroleerd door een moedertaalspreker. Bij twijfel geldt de Engelse versie. Laat het ons weten als iets niet klopt, dan corrigeren wij het. English
Een pilot is er om de vragen te vinden die uw specificatie niet beantwoordt, niet om bruikbare data te produceren. Beoordeel het op hoeveel echte ambiguïteiten het aan het licht heeft gebracht en hoe goed de leverancier deze heeft afgehandeld, niet op het geleverde volume. Een pilot die schone data en geen vragen oplevert, heeft u niets verteld.
Kort samengevat
- De primaire output van een pilot is een lijst van specificatiefouten.
- Een pilot zonder gemarkeerde ambiguïteiten is een waarschuwingssignaal, geen succes.
- Acceptatiecriteria moeten worden overeengekomen voordat de pilot begint.
- Pilotdata moeten slice-gesampled worden, niet willekeurig gesampled.
- Hoe een leverancier een betwist item afhandelt, is informatiever dan het slagingspercentage.
Bent u zoiets aan het uitwerken?
Wij bespreken liever het probleem dan een offerte op volume.
Bekijk onze dienstenWaar is een pilot eigenlijk voor?
Uitvinden wat uw specificatie niet zegt. Elke rubric heeft hiaten en een pilot is de goedkoopste plek om ze te ontdekken. Het waardevolle resultaat is de lijst van gevallen die annotators niet konden oplossen met uw instructies.
Een pilot beoordelen op doorvoer keert dit om. Een leverancier die optimaliseert voor een schone pilot zal ambiguïteit stilzwijgend oplossen, wat precies het gedrag is dat u het minst wilt en pas in productie zult zien.
Waarom is een frictieloze pilot een slecht teken?
Omdat uw specificatie niet zo goed is. Niemand's eerste rubric is dat. Als een pilot terugkomt met hoge overeenstemming en geen gemarkeerde ambiguïteiten, is de meest waarschijnlijke verklaring dat annotators consistent hebben geraden in plaats van dat uw instructies volledig waren.
Vraag om de vlaggen te zien. Een leverancier die ze niet kan produceren, heeft ze ofwel niet verzameld of ontmoedigd.
Hoe moet u pilotdata samplen?
Per slice, waarbij u opzettelijk de delen overgewicht die u verwacht moeilijk te zijn. Willekeurige sampling van een pilot geeft u meestal de gemakkelijke meerderheidsklasse, waar niets misgaat.
Neem enkele items op waarvan u het juiste antwoord al kent. Gouden items in een pilot kosten niets en vertellen u meer dan welke overeenstemmingsstatistiek dan ook.
- Geef opzettelijk overgewicht aan de moeilijke slices
- Neem gouden items op met bekende antwoorden
- Kom overeen over acceptatiecriteria voordat u begint
- Vraag om elke gemarkeerde ambiguïteit te zien
- Test het geschillenproces op één echte onenigheid
Wat moet u testen naast de data?
Het geschillenproces. Neem één item waarvan u denkt dat het verkeerd is gelabeld en geef er goed tegengas op. Hoe de leverancier dat ene geval afhandelt, voorspelt de productie veel beter dan de hoofdcijfers van de pilot.
Test ook hoe snel een specificatieclarificatie zich verspreidt naar annotators, want in productie bepaalt die latentie hoeveel werk er wordt gedaan onder een verouderde instructie.
Andere vragen
Wat is het doel van een data-annotatiepilot?
Om de vragen te vinden die uw specificatie niet beantwoordt. Het primaire resultaat is een lijst van ambiguïteiten, niet een volume van afgewerkte data.
Is een pilot zonder gemarkeerde ambiguïteiten een goed resultaat?
Nee. Het betekent meestal dat annotators ambiguïteit stilzwijgend hebben opgelost in plaats van dat uw rubric compleet was, en die stille oplossingen zullen inconsistent zijn in productie.
Hoe moeten pilotdata worden gesampled?
Per slice, waarbij u de delen overgewicht die u verwacht moeilijk te zijn, met enkele gouden items waarvan u het juiste antwoord al kent. Willekeurige sampling geeft meestal de gemakkelijke meerderheidsklasse terug.