Impulsat de nevoia de a-ți optimiza rezultatele și de a face loc pentru mai multe antrenamente AI cu volume suplimentare, s-ar putea să te afli în acel moment în care nu ești sigur dacă ar trebui să iei în considerare crowdsourcing de colectare a datelor sau rămâneți la sursele dvs. interne. Odată cu debutul platforme de crowdsourcing, ar putea părea relativ simplu să obțineți volumele necesare de date la calitatea potrivită.
Datele crowdsourced ar putea fie să vă distrugă, fie să vă facă ambițiile AI și înainte de a continua cu acest proces, trebuie să înțelegeți beneficiile și capcanele datelor crowdsourced.
Fiind în industrie de ani de zile, înțelegem cum funcționează sistemul și ne-am ocupat de diverse tehnici de colectare a datelor pentru a avea o autoritate în acest sens. Deci, din expertiza și perspectiva noastră, să analizăm dacă munca crowdsource este ruta pe care ar trebui să o parcurgeți.
Decodificarea beneficiilor și capcanelor datelor crowdsourced pentru învățarea automată
Referință rapidă
| Pro-uri | 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 relevă că oamenii de știință de date și Experții AI își petrec doar 20% din timp construind și dezvoltă modele de învățare automată. Timpul rămas este cheltuit cu compilarea, curatarea și curățarea datelor. Aceasta înseamnă că sarcinile care necesită atenția și intervenția lor sunt prioritizate după colectarea datelor și sarcinile de 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
Intenționați să lansați o soluție AI care va avea o aplicație universală? Ei bine, această ambiție este bună, dar vine cu propriul set de condiții și considerații. Dacă ochii dvs. sunt pe o acoperire globală, AI trebuie să fie suficient de versatilă pentru a se potrivi cerințelor diverselor etnii, segmente de piață, demografii, genuri și multe altele.
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 numai atunci când procesul este pe termen lung. Deci, comparativ, colectarea datelor prin crowdsourcing minimizează cheltuielile pe care le-ați suporta pentru aprovizionarea și etichetarea datelor. Pentru companiile bootstrapped 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, adaugă presiune asupra angajaților tăi și ar strica calitatea ambelor sarcini pe care încearcă să le jongleze. Acest lucru ar putea duce la uzură și mai multe cheltuieli pentru formarea noilor recruți. In acest De exemplu, colectarea de date prin crowdsourcing vine ca o alternativă de încredere, deoarece echipa dvs. are în mâini date standardizate pentru a lucra.
Foarte scalabil
Bazarea pe surse interne pentru a genera mai multe volume de date decât cifrele actuale s-ar putea dovedi costisitoare. În timp ce colaborarea cu companiile de colectare a datelor și adnotare ar fi o alternativă mai bună. (Citiți: Puncte de reținut atunci când selectați lista scurtă a furnizor de colectare a datelor.)
Munca crowdsourced vine ca o ușurare, permițându-vă să scalați cerințele de volum de date. Amândoi puteți crește volumul de date sau îl puteți reduce în orice moment. Tot ce trebuie să faceți este să vă asigurați că există procese adecvate de asigurare a calității stabilite pentru a asigura rezultate de calitate.
Dezavantajele crowdsourcing-ului de date
Menținerea confidențialității datelor
Menținerea confidențialității datelor este o sarcină uriașă în fața ta atunci când vine vorba de crowdsourcing. Acum, echipa furnizorului și crowdsources este să mențină și să respecte integritatea și confidențialitatea datelor prin respectarea protocoalelor și standardelor de confidențialitate a datelor. Dacă datele sunt legate de asistență medicală, măsuri suplimentare și conformități precum HIPAA ar trebui îndeplinite de asemenea. Acest lucru ar putea dura o parte semnificativă din timpul echipei tale pentru a stabili protocoalele.
Calitatea datelor oscilante
Nu există nicio garanție că calitatea finală a datelor pe care le primiți va fi etanșă și impecabilă dacă sunt controlate corespunzător. Unul dintre dezavantajele majore ale colectării de date prin crowdsourcing este că veți întâlni date greșite și irelevante. Dacă procesul dvs. nu este configurat corect, ați putea ajunge să cheltuiți mai mult timp și bani pentru asta decât să lucrați cu furnizorii de date.
De aceea vă recomandăm să consultați ghiduri de crowdsourcing.
Lipsa standardizării datelor
Când lucrați cu furnizorii de date, există un anumit format sau standarde urmate atunci când vă trimit seturile de date finale. Veți înțelege că sunt fișiere pregătite pentru mașină, care ar putea fi încărcate fără să vă gândiți.
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 urgență și buget. Dacă simți că ai un timp foarte limitat și crowdsourcing de colectare a datelor este singura cale inevitabilă de urmat, ar funcționa pentru că ați fi dispus să faceți compromisuri cu privire la câteva 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. .