Καθοδηγούμενοι από την ανάγκη να βελτιστοποιήσετε τα αποτελέσματά σας και να ανοίξετε τον δρόμο για περισσότερη εκπαίδευση AI με πρόσθετους τόμους, θα μπορούσατε να είστε σε εκείνο το σημείο όπου δεν είστε σίγουροι αν θα πρέπει να εξετάσετε το ενδεχόμενο crowdsourcing συλλογή δεδομένων ή μείνετε στις εσωτερικές σας πηγές. Με την έναρξη της πλατφόρμες crowdsourcing, μπορεί να φαίνεται σχετικά απλό να λαμβάνετε τους απαιτούμενους όγκους δεδομένων στη σωστή ποιότητα.
Τα δεδομένα που προέρχονται από πλήθος θα μπορούσαν είτε να σπάσουν είτε να δημιουργήσουν τις φιλοδοξίες σας για την τεχνητή νοημοσύνη και προτού προχωρήσετε σε αυτήν τη διαδικασία, πρέπει να κατανοήσετε οφέλη και παγίδες των δεδομένων crowdsourced.
Όντας στη βιομηχανία εδώ και χρόνια, κατανοούμε πώς λειτουργεί το σύστημα και έχουμε αντιμετωπίσει διάφορες τεχνικές συλλογής δεδομένων για να έχουμε εξουσία σε αυτό. Έτσι, από την τεχνογνωσία και την προοπτική μας, ας αναλύσουμε αν crowdsourced εργασία είναι η διαδρομή που πρέπει να ακολουθήσετε.
Αποκωδικοποίηση των πλεονεκτημάτων και των παγίδων των δεδομένων Crowdsourced για τη Μηχανική Μάθηση
Γρήγορη αναφορά
| ΥΠΕΡ | ΚΑΤΑ |
|---|---|
| Κερδίζει χρόνο | Διατήρηση Εμπιστευτικότητας Δεδομένων |
| Ελαχιστοποιεί τα έξοδα | Αλλαγή Ποιότητας Δεδομένων |
| Καταργεί την προκατάληψη δεδομένων | Έλλειψη Τυποποίησης |
| Μειώνει την πίεση στην εσωτερική πισίνα ταλέντων σας | |
| Εξαιρετικά κλιμακωτή |
Πλεονεκτήματα της συλλογής δεδομένων Crowdsourcing
Κερδίζει χρόνο
Η έρευνα αποκαλύπτει ότι οι επιστήμονες δεδομένων και Οι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης ξοδεύουν μόνο το 20% του χρόνου τους στη δημιουργία και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Ο χρόνος που απομένει αφιερώνεται στη συλλογή, την επιμέλεια και τον καθαρισμό δεδομένων. Αυτό σημαίνει ότι οι εργασίες που απαιτούν την προσοχή και την παρέμβασή τους έχουν προτεραιότητα μετά από εργασίες συλλογής δεδομένων και σχολιασμού.
Ωστόσο, η συλλογή δεδομένων πληθώρας μέσω ενός έμπειρου προμηθευτή εξαλείφει αυτή τη φάση και αυτοματοποιεί τις διαδικασίες συλλογής δεδομένων και σχολιασμού. Με άκαμπτες οδηγίες και πρωτόκολλα, διασφαλίζουν ότι η συλλογή δεδομένων είναι ομοιόμορφη και τυποποιημένη. Αυτό ελευθερώνει τον χρόνο των ειδικών να επικεντρωθούν σε ό,τι έχει μεγαλύτερη σημασία, μειώνοντας τελικά τον χρόνο για την αγορά του προϊόντος ή της υπηρεσίας σας.
Καταργεί την προκατάληψη δεδομένων
Σκοπεύετε να λανσάρετε μια λύση τεχνητής νοημοσύνης που θα έχει καθολική εφαρμογή; Λοιπόν, αυτή η φιλοδοξία είναι καλή, αλλά έρχεται με τις δικές της προϋποθέσεις και εκτιμήσεις. Εάν το βλέμμα σας είναι σε μια παγκόσμια εμβέλεια, η τεχνητή νοημοσύνη σας πρέπει να είναι αρκετά ευέλικτη ώστε να καλύπτει τις απαιτήσεις διαφορετικών εθνοτήτων, τμημάτων αγοράς, δημογραφικών στοιχείων, φύλων και πολλά άλλα.
Προκειμένου το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας να παράγει ουσιαστικά αποτελέσματα που είναι καθολικά, πρέπει να εκπαιδευτεί με πλούσιες ομάδες δεδομένων. Το crowdsourcing συμπληρώνει αυτή τη διαδικασία επιτρέποντας σε άτομα από διαφορετικά υπόβαθρα να ανεβάζουν τα απαιτούμενα δεδομένα και να κάνουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας όσο το δυνατόν πιο υγιεινά. Θα είχατε τελικά εξαλείψει την προκατάληψη σε σημαντικό βαθμό.
Ελαχιστοποιήστε τα έξοδα
Η συλλογή δεδομένων δεν είναι απλώς κουραστική και χρονοβόρα αλλά και δαπανηρή. Ανεξάρτητα από το αν έχετε εσωτερικές ομάδες ή προμηθευτές τρίτου μέρους, τα κέρδη προκύπτουν μόνο όταν η διαδικασία είναι μακροπρόθεσμη. Συγκριτικά λοιπόν, συλλογή δεδομένων crowdsourcing ελαχιστοποιεί τα έξοδα που θα κάνατε για την προμήθεια δεδομένων και την επισήμανση. Για εταιρείες με bootstrapped με περιορισμένους προϋπολογισμούς, αυτή θα μπορούσε να είναι μια ιδανική λύση.
Μειώνει την πίεση στην εσωτερική πισίνα ταλέντων σας
Όταν απασχολείτε τα υπάρχοντα μέλη της ομάδας σας για να συλλέγουν δεδομένα και να τα σχολιάζουν, είτε τους ζητάτε να εργαστούν επιπλέον ώρες είτε τους αποζημιώνετε για αυτό. Ή, τους ζητάτε να ανταποκριθούν σε αυτήν την εργασία εν μέσω των ωρών εργασίας τους και των αυστηρών προθεσμιών.
Ανεξάρτητα από την περίπτωση, προσθέτει πίεση στους υπαλλήλους σας και θα χαλάσει την ποιότητα και των δύο εργασιών που προσπαθούν να ανταποκριθούν. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε φθορές και περισσότερα έξοδα για την εκπαίδευση νέων προσλήψεων. Σε αυτό για παράδειγμα, η συλλογή δεδομένων crowdsourcing έρχεται ως μια αξιόπιστη εναλλακτική λύση, καθώς η ομάδα σας έχει τυποποιημένα δεδομένα στα χέρια της για να εργαστεί.
Εξαιρετικά κλιμακωτή
Η στήριξη σε εσωτερικές πηγές για τη δημιουργία περισσότερων όγκων δεδομένων από τους τρέχοντες αριθμούς θα μπορούσε να αποδειχθεί ακριβή. Ενώ η συνεργασία με εταιρείες συλλογής δεδομένων και σχολιασμού θα ήταν μια καλύτερη εναλλακτική λύση. (Διαβάστε: Σημεία που πρέπει να έχετε κατά νου κατά την επιλογή α πωλητής συλλογής δεδομένων.)
Η εργασία με πληθώρα έρχεται ως ανακούφιση, καθώς σας επιτρέπει να κλιμακώσετε τις απαιτήσεις όγκου δεδομένων σας. Θα μπορούσατε και οι δύο να αυξήσετε τον όγκο των δεδομένων σας ή να τον μειώσετε ανά πάσα στιγμή. Το μόνο που έχετε να κάνετε είναι να βεβαιωθείτε ότι έχουν ρυθμιστεί επαρκείς διαδικασίες QA για να εξασφαλίσετε ποιοτική απόδοση.
Μειονεκτήματα του Crowdsourcing δεδομένων
Διατήρηση Εμπιστευτικότητας Δεδομένων
Η διατήρηση του απορρήτου των δεδομένων είναι ένα τεράστιο έργο που έχετε μπροστά σας όταν πρόκειται για crowdsourcing. Τώρα, εναπόκειται στον προμηθευτή και την ομάδα crowdsources να διατηρήσει και να σέβεται την ακεραιότητα και την εμπιστευτικότητα των δεδομένων, τηρώντας τα πρωτόκολλα και τα πρότυπα απορρήτου δεδομένων. Εάν τα δεδομένα σχετίζονται με υγειονομική περίθαλψη, πρόσθετα μέτρα και συμμορφώσεις όπως το HIPAA πρέπει επίσης να τηρηθεί. Αυτό θα μπορούσε να πάρει ένα σημαντικό μέρος του χρόνου της ομάδας σας για τη ρύθμιση των πρωτοκόλλων.
Αλλαγή Ποιότητας Δεδομένων
Δεν υπάρχει καμία εγγύηση ότι η τελική ποιότητα των δεδομένων που λαμβάνετε θα είναι αεροστεγής και άψογη εάν ελέγχεται σωστά. Ένα από τα σημαντικότερα μειονεκτήματα της συλλογής δεδομένων crowdsourcing είναι ότι θα συναντήσετε λανθασμένα και άσχετα δεδομένα. Εάν η διαδικασία σας δεν έχει ρυθμιστεί σωστά, θα μπορούσατε να καταλήξετε να ξοδεύετε περισσότερο χρόνο και χρήματα σε αυτό από το να συνεργάζεστε με προμηθευτές δεδομένων.
Γι' αυτό συνιστούμε να ελέγξετε το δικό μας κατευθυντήριες γραμμές crowdsourcing.
Έλλειψη Τυποποίησης Δεδομένων
Όταν εργάζεστε με προμηθευτές δεδομένων, ακολουθείται μια συγκεκριμένη μορφή ή πρότυπα όταν σας στέλνουν τελικά σύνολα δεδομένων. Θα καταλάβατε ότι είναι αρχεία έτοιμα για μηχανή που θα μπορούσαν να ανέβουν χωρίς δεύτερη σκέψη.
Με την crowdsourced δουλειά, αυτό δεν συμβαίνει. Δεν υπάρχει κανένα κατάλληλο πρότυπο που τηρείται και όλα εξαρτώνται από τους μεμονωμένους συνεισφέροντες και την πείρα που έχουν στη συμμετοχή τους σε δεδομένα crowdsourcing. Θα μπορούσατε να λαμβάνετε τόσο τυχαία όσο και καθαρά αρχεία από καιρό σε καιρό, γεγονός που καθιστά δύσκολο για εσάς να δημιουργήσετε πρότυπα.
Λοιπόν, Τι είναι καλύτερο;
Εξαρτάται από τον επείγοντα χαρακτήρα και τον προϋπολογισμό σας. Εάν αισθάνεστε ότι έχετε πολύ περιορισμένο χρόνο και crowdsourcing συλλογή δεδομένων είναι ο μόνος αναπόφευκτος δρόμος προς τα εμπρός, θα λειτουργούσε γιατί θα ήσασταν πρόθυμοι να συμβιβαστείτε σε ορισμένες πτυχές όπως συζητήσαμε.
Ωστόσο, αν πιστεύετε ότι οι φιλοδοξίες σας για την τεχνητή νοημοσύνη είναι πιο σημαντικές και ότι δεν θα προσφέρατε κανένα περιθώριο ή χώρο για να εμφανιστούν ανησυχίες, ο καλύτερος τρόπος για να προχωρήσετε είναι να αναζητήσετε ιδανικούς προμηθευτές δεδομένων όπως εμείς, πώς μπορούν να σας βοηθήσουν να αποκομίσετε τα οφέλη του crowdsourcing .