Poháněni potřebou optimalizovat své výsledky a uvolnit cestu pro další trénink AI s dodatečnými objemy, můžete být v bodě, kdy si nejste jisti, zda byste měli zvážit crowdsourcing sběr dat nebo se držte svých interních zdrojů. S nástupem crowdsourcingové platformy, může se zdát relativně jednoduché získat požadované objemy dat ve správné kvalitě.
Crowdsourced data by mohla narušit nebo zvýšit vaše ambice v oblasti umělé inteligence, a než budete pokračovat v tomto procesu, musíte porozumět výhody a úskalí crowdsourcovaných dat.
Vzhledem k tomu, že jsme v oboru již léta, rozumíme tomu, jak systém funguje, a zabývali jsme se různými technikami sběru dat, abychom v tom měli autoritu. Z naší odbornosti a perspektivy tedy pojďme analyzovat, zda crowdsourcovaná práce je cesta, kterou byste se měli vydat.
Dekódování výhod a úskalí Crowdsourced dat pro strojové učení
Rychlý odkaz
| Klady | Nevýhody |
|---|---|
| Šetří čas | Zachování důvěrnosti údajů |
| Minimalizuje náklady | Kolísající kvalita dat |
| Odstraňuje zkreslení dat | Nedostatek standardizace |
| Snižuje tlak na váš interní fond talentů | |
| Vysoce škálovatelné |
Výhody Crowdsourcingu Sběr dat
Šetří čas
Výzkum ukazuje, že datoví vědci a Odborníci na umělou inteligenci stráví pouze 20 % svého času vytvářením a vývojem modelů strojového učení. Zbývající čas stráví kompilací, správou a čištěním dat. To znamená, že úkoly, které vyžadují jejich pozornost a zásah, jsou upřednostněny po úkolech sběru dat a anotací.
Crowdsourcing sběr dat prostřednictvím zkušeného dodavatele však tuto fázi eliminuje a automatizuje procesy sběru dat a anotací. Díky přísným pokynům a protokolům zajišťují jednotný a standardizovaný crowdsourcing dat. To ušetří čas odborníkům, aby se soustředili na to, co je důležitější, a nakonec zkrátili dobu uvedení vašeho produktu nebo služby na trh.
Odstraňuje zkreslení dat
Máte v úmyslu spustit řešení AI, které bude mít univerzální použití? Tato ambice je dobrá, ale přichází s vlastní sadou podmínek a úvah. Pokud se zaměřujete na globální dosah, vaše umělá inteligence musí být dostatečně všestranná, aby vyhovovala požadavkům různých etnik, segmentů trhu, demografie, pohlaví a dalších.
Aby váš model umělé inteligence chrlil smysluplné výsledky, které jsou univerzální, musí být trénován pomocí bohatých souborů datových sad. Crowdsourcing doplňuje tento proces tím, že umožňuje lidem z různých prostředí nahrávat požadovaná data a dělat vaše modely umělé inteligence co nejzdravější. Předpojatost byste nakonec do značné míry eliminovali.
Minimalizujte náklady
Sběr dat je nejen zdlouhavý a časově náročný, ale také drahý. Bez ohledu na to, zda máte interní týmy nebo dodavatele třetích stran, zisky se dostavují pouze tehdy, když je proces dlouhodobý. Takže ve srovnání, crowdsourcingový sběr dat minimalizuje náklady, které byste vynaložili na získávání dat a označování. Pro bootstrapped společnosti s omezeným rozpočtem by to mohlo být ideální řešení.
Snižuje tlak na váš interní fond talentů
Když zaměstnáte své stávající členy týmu, aby shromažďovali data a anotovali je, buď je žádáte, aby pracovali více hodin, nebo jim za to kompenzujete. Nebo je žádáte, aby se tomuto úkolu přizpůsobili v rámci své pracovní doby a napjatých termínů.
Bez ohledu na případ to zvyšuje tlak na vaše zaměstnance a zkazilo by to kvalitu obou úkolů, se kterými se snaží žonglovat. To by mohlo vést k opotřebování a vyšším nákladům na školení nových rekrutů. V tomhle například crowdsourcingový sběr dat přichází jako spolehlivá alternativa, protože váš tým má ve svých rukou standardizovaná data, na kterých může pracovat.
Vysoce škálovatelné
Spoléhat se na interní zdroje při vytváření většího objemu dat, než jsou aktuální čísla, by se mohlo ukázat jako drahé. Spolupráce se společnostmi pro sběr dat a anotaci by byla lepší alternativou. (Přečtěte si: Body, které je třeba mít na paměti při výběru a prodejce sběru dat.)
Crowdsourced práce přináší úlevu, protože vám umožňuje škálovat vaše požadavky na objem dat. Objem dat můžete kdykoli zvýšit nebo snížit. Jediné, co musíte udělat, je zajistit, aby byly nastaveny adekvátní procesy QA pro zajištění kvalitního výstupu.
Nevýhody Data Crowdsourcingu
Zachování důvěrnosti údajů
Zachování důvěrnosti dat je obrovský úkol, který před vámi stojí, pokud jde o crowdsourcing. Nyní je na dodavateli a týmu crowdsources udržovat a respektovat integritu a důvěrnost dat dodržováním protokolů a standardů ochrany osobních údajů. Pokud se údaje týkají zdravotní péče, dodatečná opatření a dodržování předpisů, jako je HIPAA by měly být splněny také. To může vašemu týmu zabrat značnou část času nastavování protokolů.
Kolísající kvalita dat
Neexistuje žádná záruka, že konečná kvalita dat, která obdržíte, bude vzduchotěsná a bezvadná, pokud bude správně kontrolována. Jednou z hlavních nevýhod crowdsourcingového sběru dat je to, že se setkáte s nesprávnými a irelevantními daty. Pokud váš proces není správně nastaven, můžete za to strávit více času a peněz než za práci s dodavateli dat.
Proto doporučujeme podívat se na naše pokyny pro crowdsourcing.
Nedostatek standardizace dat
Když pracujete s dodavateli dat, je při odesílání konečných datových sad dodržován určitý formát nebo standardy. Pochopili byste, že jde o strojově připravené soubory, které lze nahrát bez rozmýšlení.
U crowdsourcingové práce tomu tak není. Neexistuje žádný správný standard a vše závisí na jednotlivých přispěvatelích a jejich zkušenostech s účastí na datech crowdsourcingu. Čas od času můžete obdržet jak náhodné, tak čisté soubory, což vám ztíží stanovení standardů.
Takže, co je lepší?
Záleží na vaší naléhavosti a rozpočtu. Pokud máte pocit, že máte velmi omezený čas a crowdsourcing sběr dat Je to jediná nevyhnutelná cesta vpřed, fungovalo by to, protože byste byli ochotni slevit z několika aspektů, jak jsme diskutovali.
Pokud však máte pocit, že jsou vaše ambice v oblasti umělé inteligence důležitější a že byste nenabízeli žádný prostor nebo prostor pro to, aby se objevily obavy, nejlepší cestou vpřed je hledat ideální dodavatele dat, jako jsme my, jak vám mohou pomoci těžit z výhod crowdsourcingu. .