Motivați de nevoia de a vă optimiza rezultatele și de a face loc pentru mai multă instruire în domeniul inteligenței artificiale cu volume suplimentare, s-ar putea să vă aflați în punctul în care nu sunteți sigur dacă ar trebui să luați în considerare colectarea de date prin crowdsourcing sau să vă limitați la sursele interne. Odată cu apariția platformelor de crowdsourcing , ar putea părea relativ simplu să obțineți volumele de date necesare la calitatea potrivită.
Datele crowdsourcing-ate ar putea fie să vă distrugă, fie să vă distrugă ambițiile în materie de inteligență artificială, iar înainte de a continua acest proces, trebuie să înțelegeți beneficiile și dezavantajele datelor crowdsourcing-ate.
Având experiență în domeniu de ani de zile, înțelegem cum funcționează sistemul și am abordat diverse tehnici de colectare a datelor pentru a avea autoritate în acest sens. Așadar, din expertiza și perspectiva noastră, haideți să analizăm dacă munca prin crowdsourcing este calea pe care ar trebui să o urmați.
Decodificarea beneficiilor și capcanelor datelor crowdsourced pentru învățarea automată
Referință rapidă
| Pro | Contra |
|---|---|
| Salveaza timp | Menținerea confidențialității datelor |
| Minimizează Cheltuielile | Calitatea datelor oscilante |
| Elimină părtinirea datelor | Lipsa Standardizării |
| Reduce presiunea asupra fondului dvs. de talent intern | |
| Foarte scalabil |
Avantajele colectării datelor prin crowdsourcing
Salveaza timp
Cercetările arată că oamenii de știință în domeniul datelor și experții în inteligență artificială își petrec doar 20% din timp construind și dezvoltând modele de învățare automată . Timpul rămas este petrecut cu compilarea, selecția și curățarea datelor. Aceasta înseamnă că sarcinile care necesită atenția și intervenția lor sunt prioritizate după sarcinile de colectare a datelor și adnotare.
Cu toate acestea, colectarea datelor prin crowdsourcing printr-un furnizor experimentat elimină această fază și automatizează procesele de colectare și adnotare a datelor. Cu linii directoare și protocoale rigide, acestea asigură că asocierea de date este uniformă și standardizată. Acest lucru eliberează timp experților pentru a se concentra pe ceea ce contează mai mult, reducând în cele din urmă timpul de comercializare pentru produsul sau serviciul dvs.
Elimină părtinirea datelor
Pentru ca modelul dvs. de inteligență artificială să producă rezultate semnificative și universale, acesta trebuie să fie antrenat cu grupuri bogate de seturi de date. Crowdsourcing-ul completează acest proces, permițând oamenilor din medii diverse să încarce datele necesare și să vă facă modelele AI cât mai sănătoase posibil. În cele din urmă, ați fi eliminat părtinirea într-o măsură semnificativă.
Minimizați Cheltuielile
Colectarea datelor nu este doar plictisitoare și consumatoare de timp, ci și costisitoare. Indiferent dacă aveți echipe interne sau furnizori terți, profiturile apar doar atunci când procesul este pe termen lung. Așadar, comparativ, colectarea de date prin crowdsourcing minimizează cheltuielile pe care le-ați suporta pentru aprovizionarea și etichetarea datelor. Pentru companiile cu bugete limitate, aceasta ar putea fi o soluție ideală.
Reduce presiunea asupra fondului dvs. de talent intern
Când angajați membrii echipei existente pentru a colecta date și a le adnota, fie le cereți să lucreze ore suplimentare, fie le compensați pentru asta. Sau, le ceri să se adapteze la această sarcină în mijlocul orelor de lucru și a termenelor limită strânse.
Indiferent de caz, acest lucru adaugă presiune asupra angajaților dumneavoastră și ar afecta calitatea ambelor sarcini pe care încearcă să le jongleze. Acest lucru ar putea duce la pierderi de personal și la cheltuieli suplimentare pentru instruirea noilor recruți. În acest caz, colectarea de date prin crowdsourcing apare ca o alternativă fiabilă, deoarece echipa dumneavoastră are la dispoziție date standardizate pe care să le lucreze.
Foarte scalabil
Bazarea pe surse interne pentru a genera volume mai mari de date decât cifrele actuale s-ar putea dovedi costisitoare. Însă colaborarea cu companii de colectare și adnotare a datelor ar fi o alternativă mai bună. ( Citiți: Puncte de reținut la selectarea unui furnizor de servicii de colectare a datelor .)
Munca externalizată prin crowdsourcing vine ca o ușurare, permițându-vă să scalați cerințele privind volumul de date. Puteți fie să creșteți volumul de date, fie să îl reduceți în orice moment . Tot ce trebuie să faceți este să vă asigurați că există procese adecvate de asigurare a calității pentru a asigura rezultate de calitate.
Dezavantajele crowdsourcing-ului de date
Menținerea confidențialității datelor
Menținerea confidențialității datelor este o sarcină uriașă care vă așteaptă atunci când vine vorba de crowdsourcing. Acum, depinde de furnizor și de echipa de crowdsourcing să mențină și să respecte integritatea și confidențialitatea datelor prin respectarea protocoalelor și a standardelor de confidențialitate a datelor. Dacă datele sunt legate de asistența medicală, trebuie îndeplinite și măsuri și conformități suplimentare, cum ar fi HIPAA . Acest lucru ar putea ocupa o parte semnificativă din timpul echipei dvs. pentru configurarea protocoalelor.
Calitatea datelor oscilante
Nu există nicio garanție că, dacă este controlată corespunzător, calitatea finală a datelor pe care le primiți va fi impecabilă și ireproșabilă. Unul dintre principalele dezavantaje ale colectării de date prin crowdsourcing este că veți întâlni date eronate și irelevante. Dacă procesul dvs. nu este configurat corect , ați putea ajunge să cheltuiți mai mult timp și bani pentru acest lucru decât dacă ați lucra cu furnizori de date.
De aceea, vă recomandăm să consultați ghidul nostru privind crowdsourcing-ul.
Lipsa standardizării datelor
Cu munca crowdsource, nu este cazul. Nu există un standard adecvat urmat și totul depinde de colaboratorii individuali și de cât de experiență au aceștia în participarea la date de crowdsourcing. Puteți primi atât fișiere întâmplătoare, cât și fișiere curate din când în când, ceea ce vă face dificilă stabilirea standardelor.
Deci, ce e mai bine?
Depinde de urgența și bugetul dumneavoastră. Dacă simțiți că aveți un timp foarte limitat și colectarea de date prin crowdsourcing este singura cale inevitabilă de urmat, ar funcționa deoarece ați fi dispuși să faceți compromisuri în privința câtorva aspecte, așa cum am discutat.
Cu toate acestea, dacă simțiți că ambițiile dvs. de inteligență artificială sunt mai importante și că nu ați oferi niciun spațiu sau spațiu pentru care să apară preocupări, cea mai bună cale este să căutați furnizori ideali de date precum noi, cum vă pot ajuta să profitați de beneficiile crowdsourcing-ului. .
