Руководствуясь необходимостью оптимизировать свои результаты и освободить место для дополнительного обучения ИИ с дополнительными объемами, вы можете оказаться в той точке, когда вы не уверены, следует ли вам рассмотреть возможность краудсорсинга. сбор данных или придерживайтесь своих внутренних источников. С наступлением краудсорсинговые платформы, может показаться относительно простым получить требуемые объемы данных только нужного качества.
Данные, полученные краудсорсингом, могут сломать или повлиять на ваши амбиции в области ИИ, и прежде чем вы продолжите этот процесс, вам необходимо понять, преимущества и недостатки краудсорсинговых данных.
Находясь в отрасли в течение многих лет, мы понимаем, как работает система, и мы имели дело с различными методами сбора данных, чтобы иметь в этом право. Итак, исходя из нашего опыта и перспективы, давайте проанализируем, краудсорсинговая работа это маршрут, который вам следует выбрать.
Расшифровка преимуществ и недостатков краудсорсинговых данных для машинного обучения
Краткий справочник
| Плюсы | Минусы |
|---|---|
| Экономит время | Сохранение конфиденциальности данных |
| Минимизирует расходы | Неустойчивое качество данных |
| Удаляет смещение данных | Отсутствие стандартизации |
| Снижает давление на ваш внутренний кадровый резерв | |
| Очень масштабируемый |
Преимущества сбора данных краудсорсингом
Экономит время
Исследования показывают, что специалисты по данным и Специалисты по искусственному интеллекту тратят только 20% своего времени на создание и разработку моделей машинного обучения.. Остальное время тратится на сбор, обработку и очистку данных. Это означает, что задачи, требующие их внимания и вмешательства, имеют приоритет после задач сбора данных и аннотирования.
Однако краудсорсинговый сбор данных через опытного поставщика исключает этот этап и автоматизирует процессы сбора данных и аннотирования. Благодаря жестким правилам и протоколам они обеспечивают единообразие и стандартизацию краудсорсинга данных. Это высвобождает время экспертов, чтобы они могли сосредоточиться на более важных вещах, что в конечном итоге сокращает время выхода вашего продукта или услуги на рынок.
Удаляет смещение данных
Собираетесь ли вы запустить решение AI, которое будет иметь универсальное приложение? Что ж, эта амбиция хороша, но имеет свой собственный набор условий и соображений. Если вы ориентируетесь на глобальный охват, ваш ИИ должен быть достаточно универсальным, чтобы соответствовать требованиям различных этнических групп, сегментов рынка, демографии, пола и т. Д.
Чтобы ваша модель искусственного интеллекта выдавала значимые и универсальные результаты, ее необходимо обучить с помощью обширных пулов наборов данных. Краудсорсинг дополняет этот процесс, позволяя людям из разных слоев общества загружать необходимые данные и делать ваши модели ИИ максимально полезными. В конечном итоге вы бы в значительной степени устранили предвзятость.
Минимизировать расходы
Сбор данных не только утомительный и трудоемкий, но и дорогостоящий. Независимо от того, есть ли у вас внутренние команды или сторонние поставщики, прибыль будет только тогда, когда процесс будет долгосрочным. Итак, сравнительно, сбор данных краудсорсингом сводит к минимуму расходы, которые вы понесете на сбор данных и маркировку. Для начинающих компаний с ограниченным бюджетом это может быть идеальным решением.
Снижает давление на ваш внутренний кадровый резерв
Когда вы нанимаете существующих членов команды для сбора данных и их аннотирования, вы либо просите их работать дополнительные часы, либо компенсируете им это. Или вы просите их выполнить эту задачу в рамках их рабочего времени и сжатых сроков.
В любом случае, это увеличивает нагрузку на ваших сотрудников и испортит качество обеих задач, которые они пытаются совмещать. Это может привести к увольнению и дополнительным расходам на обучение новобранцев. В этом Например, краудсорсинговый сбор данных становится надежной альтернативой, поскольку ваша команда имеет стандартизированные данные для работы..
Очень масштабируемый
Опора на внутренние источники для создания большего объема данных, чем текущие цифры, может оказаться дорогостоящей. В то время как сотрудничество с компаниями по сбору данных и аннотации было бы лучшей альтернативой. (Читать: О чем следует помнить при включении в шорт-лист поставщик сбора данных.)
Краудсорсинговая работа приносит облегчение, позволяя масштабировать требования к объему данных. Вы можете как увеличить объем данных, так и уменьшить его в любой момент времени.. Все, что вам нужно сделать, это убедиться, что установлены адекватные процессы обеспечения качества для обеспечения качественного результата.
Минусы краудсорсинга данных
Сохранение конфиденциальности данных
Сохранение конфиденциальности данных — огромная задача, стоящая перед вами, когда речь идет о краудсорсинге. Теперь поставщик и команда краудсорсинга должны поддерживать и соблюдать целостность и конфиденциальность данных, придерживаясь протоколов и стандартов конфиденциальности данных. Если данные относятся к здравоохранение, дополнительные меры и требования, такие как HIPAA также должны быть выполнены. Настройка протоколов может занять значительную часть времени вашей команды.
Неустойчивое качество данных
Нет никакой гарантии, что конечное качество получаемых вами данных будет безупречным и безупречным при надлежащем контроле. Один из основных недостатков краудсорсингового сбора данных заключается в том, что вы столкнетесь с неправильными и неактуальными данными. Если ваш процесс настроен неправильно, вы можете потратить на это больше времени и денег, чем на работу с поставщиками данных.
Вот почему мы рекомендуем ознакомиться с нашими принципы краудсорсинга.
Отсутствие стандартизации данных
Когда вы работаете с поставщиками данных, при отправке окончательных наборов данных вам следует придерживаться определенного формата или стандартов. Вы бы поняли, что это файлы, подготовленные для машины, которые можно загрузить, не задумываясь.
С краудсорсингом дело обстоит иначе. Не существует надлежащего стандарта, и все зависит от отдельных участников и их опыта в участии в краудсорсинге. Время от времени вы могли получать как случайные, так и чистые файлы, что затрудняло установление стандартов.
Итак, что лучше?
Это зависит от вашей срочности и бюджета. Если вы чувствуете, что у вас очень ограниченное время и Краудсорсинга сбор данных - это единственный неизбежный путь вперед, он сработает, потому что вы готовы пойти на компромисс по нескольким аспектам, которые мы обсуждали.
Однако, если вы чувствуете, что ваши амбиции в области ИИ важнее и что вы не предлагаете возможности или пространства для возникновения проблем, лучший путь вперед - поиск идеальных поставщиков данных, таких как мы, как помочь вам воспользоваться преимуществами краудсорсинга. .