Ha optimalizálni kell eredményeit, és több mesterséges intelligencia képzésnek kell helyet biztosítania további mennyiségekkel, akkor lehet, hogy azon a ponton van, ahol nem biztos abban, hogy érdemes-e a közösségi beszerzést fontolóra vennie. adatgyűjtés vagy ragaszkodj a belső forrásaidhoz. A kezdetével crowdsourcing platformok, viszonylag egyszerűnek tűnhet a szükséges adatmennyiség megfelelő minőségben való beszerzése.
A tömeges forrásból származó adatok megtörhetik vagy megzavarhatják a mesterséges intelligencia ambícióit, és mielőtt folytatná ezt a folyamatot, meg kell értenie a a közösségi forrásból származó adatok előnyei és buktatói.
Évek óta jelen vagyunk az iparágban, megértjük a rendszer működését, és sokféle adatgyűjtési technikával foglalkoztunk, hogy erre jogosultak legyünk. Tehát szakértelmünkből és szemszögünkből elemezzük, ha tömeges munka ez az az útvonal, amelyet meg kell követnie.
A tömeges forrásból származó adatok előnyeinek és buktatóinak dekódolása a gépi tanuláshoz
Gyors hivatkozás
| Érvek | Hátrányok |
|---|---|
| Időt spórol | Az adatok bizalmasságának megőrzése |
| Minimalizálja a költségeket | Ingadozó adatminőség |
| Eltávolítja az adattorzítást | Szabványosítás hiánya |
| Csökkenti a belső tehetségtárára nehezedő nyomást | |
| Nagyon skálázható |
A Crowdsourcing adatgyűjtés előnyei
Időt spórol
A kutatásból kiderül, hogy az adattudósok és Az AI-szakértők idejük mindössze 20%-át töltik gépi tanulási modellek építésével és fejlesztésével. A fennmaradó időt az adatok összeállítására, összegyűjtésére és tisztítására fordítják. Ez azt jelenti, hogy a figyelmet és beavatkozást igénylő feladatok prioritást élveznek az adatgyűjtési és annotálási feladatok után.
Azonban a tapasztalt szállítón keresztül történő adatgyűjtés közösségi forrásból kiküszöböli ezt a fázist, és automatizálja az adatgyűjtési és annotálási folyamatokat. Szigorú irányelvekkel és protokollokkal biztosítják, hogy az adatok tömeges beszerzése egységes és szabványos legyen. Ez felszabadítja a szakértők idejét, hogy a fontosabb dolgokra összpontosítsanak, és végül csökken az Ön terméke vagy szolgáltatása piacra dobásának ideje.
Eltávolítja az adattorzítást
Szándékozik-e olyan mesterséges intelligencia megoldást piacra dobni, amely univerzális alkalmazással rendelkezik? Nos, ez az ambíció jó, de megvannak a maga feltételei és szempontjai. Ha a szem a globális hatókörön van, akkor mesterséges intelligenciájának elég sokoldalúnak kell lennie ahhoz, hogy megfeleljen a különböző etnikumok, piaci szegmensek, demográfiai jellemzők, nemek és egyebek követelményeinek.
Ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia modellje értelmes, univerzális eredményeket hozzon létre, gazdag adatkészletekkel kell betanítani. A Crowdsourcing kiegészíti ezt a folyamatot azzal, hogy lehetővé teszi a különböző hátterű emberek számára a szükséges adatok feltöltését, és a mesterséges intelligencia modelljeit a lehető legegészségesebbé tegyék. Végül jelentős mértékben megszüntetted volna az elfogultságot.
Minimalizálja a költségeket
Az adatgyűjtés nemcsak unalmas és időigényes, hanem költséges is. Függetlenül attól, hogy belső csapatokkal vagy harmadik féltől származó beszállítókkal rendelkezik-e, a nyereség csak akkor érhető el, ha a folyamat hosszú távú. Tehát ehhez képest crowdsourcing adatgyűjtés minimálisra csökkenti az adatbeszerzés és a címkézés költségeit. Ez ideális megoldás lehet a korlátozott költségvetésű, bootstrad cégek számára.
Csökkenti a nyomást a házon belüli tehetségtárán
Amikor meglévő csapattagjait alkalmazza adatok gyűjtésére és megjegyzésekkel való ellátására, akkor vagy többletórára kéri őket, vagy kompenzálja őket. Vagy arra kéri őket, hogy teljesítsék ezt a feladatot a munkaidejük és a szűkös határidők közepette.
Az esettől függetlenül növeli a nyomást az alkalmazottakra, és rontaná mindkét feladat minőségét, amellyel megpróbálnak zsonglőrködni. Ez lemorzsolódáshoz és több kiadáshoz vezethet az újoncok képzéséhez. Ebben Például a crowdsourcing adatgyűjtés megbízható alternatíva, mivel csapata szabványosított adatokkal dolgozik a kezében..
Nagyon skálázható
Drágának bizonyulhat, ha belső forrásokra támaszkodunk a jelenleginél több adatmennyiség előállítására. Míg az adatgyűjtő és annotáló cégekkel való együttműködés jobb alternatíva lenne. (Olvassa el: Pontok, amelyeket szem előtt kell tartani a szűkített lista elkészítésekor a adatgyűjtés szállítója.)
A csoportos munka megkönnyebbülést jelent azáltal, hogy lehetővé teszi az adatmennyiség-szükségletek méretezését. Bármikor növelheti vagy csökkentheti az adatmennyiséget. Csak annyit kell tennie, hogy megfelelő minőségbiztosítási folyamatokat kell beállítani a minőségi kimenet biztosításához.
Az adatcsoportos adatgyűjtés hátrányai
Az adatok bizalmasságának megőrzése
Az adatok bizalmas kezelésének megőrzése hatalmas feladat előtt áll, amikor a crowdsourcingról van szó. Most a szállító és a crowdsources csapata az adatok integritásának és bizalmasságának megőrzése és tiszteletben tartása a protokollok és adatvédelmi szabványok betartásával. Ha az adatok azzal kapcsolatosak egészségügyi ellátás, további intézkedések és megfelelések, mint például a HIPAA is teljesíteni kell. Ez a csapat idejének jelentős részét igénybe veheti a protokollok beállításához.
Ingadozó adatminőség
Nincs garancia arra, hogy a kapott adatok végső minősége légmentes és kifogástalan lesz, ha megfelelően ellenőrzik. A crowdsourcing adatgyűjtés egyik legnagyobb hátránya, hogy rossz és irreleváns adatokkal találkozik. Ha a folyamat nincs megfelelően beállítva, több időt és pénzt fordíthat erre, mint az adatszolgáltatókkal való együttműködésre.
Ezért javasoljuk, hogy tekintse meg kínálatunkat közösségi beszerzési irányelvek.
Adatszabványosítás hiánya
Amikor adatszolgáltatókkal dolgozik, meghatározott formátumot vagy szabványokat követnek, amikor elküldik Önnek a végső adatkészleteket. Megértené, hogy ezek gépre kész fájlok, amelyeket gondolkodás nélkül fel lehet tölteni.
A tömeges munkával ez nem így van. Nincs betartott megfelelő szabvány, és minden az egyes közreműködőktől függ, valamint attól, hogy mennyire tapasztaltak az adatok közösségi beszerzésében való részvételben. Időnként véletlenszerű és tiszta fájlokat is kaphat, ami megnehezíti a szabványok megállapítását.
Szóval, mi a jobb?
Ez a sürgősségtől és a költségvetéstől függ. Ha úgy érzed, nagyon korlátozott az időd és crowdsourcing adatgyűjtés ez az egyetlen elkerülhetetlen út, ez működne, mert hajlandó lenne kompromisszumot kötni néhány vonatkozásban, ahogyan megbeszéltük.
Ha azonban úgy érzed, hogy mesterséges intelligencia ambíciói sokkal fontosabbak, és nem adnál teret vagy teret aggodalmaknak, a legjobb módja, ha olyan ideális adatszolgáltatókat keresel, mint mi, hogyan tud segíteni a crowdsourcing előnyeinek kihasználásában. .