Lotus TS: Chất lượng là ưu tiên hàng đầu trong xử lý dữ liệu AI

Lotus TS: Chất lượng là ưu tiên hàng đầu trong xử lý dữ liệu AI
Tạp chí Nhịp sống số - Các hệ thống trí tuệ nhân tạo đã và đang được áp dụng ngày càng nhiều vào y tế, giao thông, xây dựng, những lĩnh vực mà sự chính xác là yêu cầu tiên quyết, bởi mỗi sai sót nhỏ xảy ra có thể dẫn đến những hậu quả vô cùng nghiêm trọng. Trong đó việc đảm bảo chất lượng dữ liệu chính là một yếu tố quyết

Chất lượng dữ liệu quyết định chất lượng AI

Theo số liệu thống kê, có khoảng 76% doanh nghiệp mong muốn áp dụng mô hình AI để giảm thiểu chi phí và tăng hiệu suất, tuy nhiên chỉ 15% trong số đó đáp ừng được bộ dữ liệu phù hợp cho hệ thống.

“Garbage in, garbage out” (tạm dịch: đầu vào là rác, đầu ra cũng sẽ là rác) là châm ngôn được rất nhiều nhà phát triển AI ủng hộ. Chất lượng và số lượng dữ liệu là hai yếu tố tiên quyết của một mô hình AI. Trong khi số lượng chứng minh mức độ đáng tin cậy thì chất lượng dữ liệu lại đảm bảo tính hiệu quả của mô hình đó.

Chính vì vậy, Lotus TS luôn đánh giá việc đảm bảo chất lượng xử lý dữ liệu là ưu tiên hàng đầu trong dịch vụ của mình.

Phương pháp đảm bảo chất lượng xử lý dữ liệu AI

Với 5 năm kinh nghiệm cung cấp dịch vụ xử lý dữ liệu AI cho các khách hàng quốc tế, tại các thị trường cực kỳ khó tính như Nhật Bản, Mỹ, Hàn Quốc, Lotus Technology Services đã xây dựng được một hệ thống có thể đem lại những bộ dữ liệu được xử lý với độ chính xác cao nhất cho khách hàng.

Quảng cáo

Quy trình đảm bảo chất lượng nghiêm ngặt

Một trong những lý do chính dẫn tới tỉ lệ lỗi và sai sót cao trong công việc xử lý dữ liệu là chưa có quy trình làm việc chuẩn, để đảm bảo sự thống nhất và đồng bộ.

Các dự án xử lý dữ liệu cần có sự tham gia và kiểm soát của đội ngũ nhân viên QA (nhân viên đảm bảo chất lượng) để giúp cho mỗi dự án được tuân thủ chặt chẽ theo quy trình tiêu chuẩn, từ việc đánh giá chất lượng dữ liệu đầu vào, cho tới các phương pháp đánh giá chất lượng dữ liệu đã được xử lý.

Tại Lotus TS, mỗi dự án đều có sự tham gia của các QA dày dặn kinh nghiệm, đảm bảo toàn bộ đội ngũ bám sát theo quy trình chuẩn đã được xây dựng. Các bước từ sắp xếp và phân loại dữ liệu, tự đánh giá, đánh giá chéo, đánh giá ngẫu nhiên cho đến đánh giá toàn bộ đã giúp cho các dự án đạt được chất lượng tốt nhất, tuy nhiên vẫn đảm bảo được thời gian theo tiến độ đã được đề ra.

Tối ưu quy trình tuyển dụng và đào tạo

Dù áp dụng bất cứ công nghệ hay mô hình nào thì dữ liệu đều cần được xử lý và giám sát dưới sự hỗ trợ của các nhân viên xử lý dữ liệu. Vì thế việc đảm bảo được số lượng và chất lượng của đội ngũ này là rất quan trọng.

Công việc xử lý dữ liệu AI đòi hỏi sự tỉ mỉ và kinh nghiệm với các công cụ và kỹ thuật. Việc tối ưu quy trình tuyển dụng và đào tạo chuyên sâu vì thế đóng một vai trò rất quan trọng.

Trong quá trình tuyển dụng thay vì chỉ có vòng phỏng vấn đánh giá, tìm hiểu thông tin thì các bài tập thực hành, bài test tình huống cũng là những điều không thể bỏ qua. Đồng thời để đáp ứng được số lượng nhân sự, việc kết nối với các đối tác, xây dựng chiến lược nhân sự nguồn chất lượng và dồi dào cũng cần được chú trọng.

Có thể bạn quan tâm