Kierując się potrzebą optymalizacji wyników i ustąpienia miejsca większej liczbie szkoleń AI z dodatkowymi objętościami, możesz być w tym momencie, w którym nie jesteś pewien, czy powinieneś rozważyć crowdsourcing zbieranie danych lub trzymaj się swoich wewnętrznych źródeł. Z początkiem platformy crowdsourcingowe, uzyskanie wymaganej ilości danych o odpowiedniej jakości może wydawać się stosunkowo proste.
Dane pochodzące z crowdsourcingu mogą albo złamać lub złamać twoje ambicje związane z AI, a zanim przystąpisz do tego procesu, musisz zrozumieć korzyści i pułapki danych z crowdsourcingu.
Będąc w branży od lat, rozumiemy, jak działa system i zajmowaliśmy się różnymi technikami zbierania danych, aby mieć w tym autorytet. Z naszego doświadczenia i perspektywy przeanalizujmy więc, czy praca w ramach crowdsourcingu to trasa, którą powinieneś obrać.
Dekodowanie korzyści i pułapek danych pochodzących z crowdsourcingu na potrzeby uczenia maszynowego
Krótki przegląd
| ZALETY | Wady |
|---|---|
| Oszczędza czas | Zachowanie poufności danych |
| Minimalizuje wydatki | Wahająca się jakość danych |
| Usuwa stronniczość danych | Brak standaryzacji |
| Zmniejsza presję na wewnętrzną pulę talentów | |
| Wysoce skalowalny |
Zalety zbierania danych crowdsourcingowych
Oszczędza czas
Badania pokazują, że naukowcy zajmujący się danymi i Eksperci AI spędzają tylko 20% swojego czasu na budowaniu i rozwijaniu modeli uczenia maszynowego. Pozostały czas poświęca się na kompilację, pielęgnację i czyszczenie danych. Oznacza to, że zadania, które wymagają ich uwagi i interwencji, mają pierwszeństwo po zadaniach zbierania danych i adnotacji.
Jednak gromadzenie danych w ramach crowdsourcingu przez doświadczonego dostawcę eliminuje tę fazę i automatyzuje procesy gromadzenia danych i adnotacji. Dzięki sztywnym wytycznym i protokołom zapewniają one jednolity i ustandaryzowany crowdsourcing danych. To uwalnia czas ekspertów na skupienie się na tym, co jest ważniejsze, ostatecznie skracając czas wprowadzenia produktu lub usługi na rynek.
Usuwa stronniczość danych
Zamierzasz uruchomić rozwiązanie AI, które będzie miało uniwersalne zastosowanie? Cóż, ta ambicja jest dobra, ale wiąże się z własnym zestawem warunków i rozważań. Jeśli masz na oku zasięg globalny, Twoja sztuczna inteligencja musi być wystarczająco wszechstronna, aby sprostać wymaganiom różnych grup etnicznych, segmentów rynku, demografii, płci i nie tylko.
Aby Twój model sztucznej inteligencji generował znaczące wyniki, które są uniwersalne, musi zostać przeszkolony z wykorzystaniem bogatych pul zestawów danych. Crowdsourcing uzupełnia ten proces, umożliwiając ludziom z różnych środowisk przesyłanie wymaganych danych i sprawienie, aby Twoje modele AI były tak zdrowe, jak to tylko możliwe. Ostatecznie wyeliminowałbyś stronniczość w znacznym stopniu.
Minimalizuj wydatki
Zbieranie danych jest nie tylko żmudne i czasochłonne, ale także kosztowne. Niezależnie od tego, czy masz zespoły wewnętrzne, czy zewnętrznych dostawców, zyski pojawiają się tylko wtedy, gdy proces jest długotrwały. Tak więc, stosunkowo zbieranie danych crowdsourcingowych minimalizuje wydatki, które poniósłbyś na pozyskiwanie danych i etykietowanie. Dla firm z ograniczonym budżetem może to być idealne rozwiązanie.
Zmniejsza presję na wewnętrzną pulę talentów
Kiedy zatrudniasz obecnych członków zespołu do zbierania danych i opisywania ich, albo prosisz ich o przepracowanie dodatkowych godzin, albo o rekompensatę za to. Lub prosisz ich, aby dostosowali się do tego zadania w godzinach pracy i napiętych terminach.
Niezależnie od przypadku, zwiększa to presję na Twoich pracownikach i psuje jakość obu zadań, którymi próbują żonglować. Może to prowadzić do utraty pracy i większych wydatków na szkolenie nowych rekrutów. W tym na przykład gromadzenie danych crowdsourcingowych jest niezawodną alternatywą, ponieważ Twój zespół ma w rękach ustandaryzowane dane do pracy.
Wysoce skalowalny
Poleganie na źródłach wewnętrznych w celu wygenerowania większej ilości danych niż obecne liczby może okazać się kosztowne. Współpraca z firmami zajmującymi się gromadzeniem danych i adnotacjami byłaby lepszą alternatywą. (Przeczytaj: O czym należy pamiętać podczas tworzenia krótkiej listy dostawca gromadzenia danych.)
Praca w ramach crowdsourcingu przynosi ulgę, umożliwiając skalowanie wymagań dotyczących ilości danych. Możesz zarówno zwiększyć lub zmniejszyć ilość danych w dowolnym momencie. Wszystko, co musisz zrobić, to upewnić się, że istnieją odpowiednie procesy kontroli jakości, aby zapewnić wysoką jakość wyników.
Wady crowdsourcingu danych
Zachowanie poufności danych
Zachowanie poufności danych to ogromne zadanie przed Tobą, jeśli chodzi o crowdsourcing. Teraz to zespół dostawców i crowdsources zajmuje się utrzymaniem i poszanowaniem integralności i poufności danych poprzez przestrzeganie protokołów i standardów prywatności danych. Jeśli dane są związane z opieka zdrowotna, dodatkowe środki i zgodność, takie jak HIPAA powinny być spełnione. Może to zająć znaczną część czasu Twojego zespołu na ustawianie protokołów.
Wahająca się jakość danych
Nie ma gwarancji, że ostateczna jakość otrzymywanych danych będzie szczelna i nienaganna, jeśli będzie odpowiednio kontrolowana. Jedną z głównych wad gromadzenia danych w ramach crowdsourcingu jest to, że napotkasz błędne i nieistotne dane. Jeśli Twój proces nie jest prawidłowo skonfigurowany, możesz poświęcić na to więcej czasu i pieniędzy niż na współpracę z dostawcami danych.
Dlatego zalecamy sprawdzenie naszego wytyczne dotyczące crowdsourcingu.
Brak standaryzacji danych
Kiedy współpracujesz z dostawcami danych, istnieje określony format lub standardy, które są przestrzegane, gdy wysyłają oni do Ciebie ostateczne zestawy danych. Zrozumiałbyś, że są to pliki gotowe do użycia na komputerze, które można przesłać bez namysłu.
W przypadku pracy w ramach crowdsourcingu tak nie jest. Nie ma odpowiedniego standardu, który jest przestrzegany, a wszystko zależy od indywidualnych kontrybutorów i ich doświadczenia w udziale w danych crowdsourcingowych. Możesz od czasu do czasu otrzymywać zarówno przypadkowe, jak i czyste pliki, co utrudnia ustalenie standardów.
Więc co jest lepsze?
To zależy od Twojej pilności i budżetu. Jeśli czujesz, że masz bardzo ograniczony czas i Crowdsourcing zbieranie danych jest jedyną nieuniknioną drogą naprzód, to zadziała, ponieważ bylibyście skłonni pójść na kompromis w kilku aspektach, o których rozmawialiśmy.
Jeśli jednak uważasz, że Twoje ambicje w zakresie sztucznej inteligencji są ważniejsze i nie oferujesz żadnego zakresu ani miejsca na obawy, aby się pojawiły, najlepszym rozwiązaniem jest poszukiwanie idealnych dostawców danych, takich jak my, którzy mogą pomóc Ci czerpać korzyści z crowdsourcingu .