Gedryf deur die behoefte om jou resultate te optimaliseer en plek te maak vir meer KI-opleiding met bykomende volumes, kan jy op daardie punt wees waar jy nie seker is of jy skare-verkryging moet oorweeg nie data-insameling of hou by jou interne bronne. Met die aanvang van crowdsourcing platforms, kan dit betreklik eenvoudig lyk om die vereiste volumes data teen net die regte kwaliteit te kry.
Menigte-data kan óf jou KI-ambisies breek óf maak, en voordat jy voortgaan om met hierdie proses voort te gaan, moet jy die voordele en slaggate van skareverkrygde data.
Omdat ons al jare in die bedryf is, verstaan ons hoe die stelsel werk en ons het verskillende data-insamelingstegnieke hanteer om 'n gesag hieroor te hê. Dus, vanuit ons kundigheid en perspektief, laat ons analiseer of crowdsource werk is die roete wat jy moet neem.
Dekodering van die voordele en slaggate van data wat deur mense verkry is vir masjienleer
Vinnige verwysing
| Pros | Nadele |
|---|---|
| Bespaar tyd | Handhawing van datavertroulikheid |
| Minimaliseer uitgawes | Wankelende datakwaliteit |
| Verwyder datavooroordeel | Gebrek aan standaardisering |
| Verminder druk op jou interne talentpoel | |
| Hoogs skaalbaar |
Voordele van Crowdsourcing-data-insameling
Bespaar tyd
Navorsing toon aan dat datawetenskaplikes en KI-kundiges spandeer slegs 20% van hul tyd om masjienleermodelle te bou en te ontwikkel. Die oorblywende tyd word spandeer aan die samestelling, samestelling en skoonmaak van data. Dit beteken die take wat hul aandag en intervensie verg, word geprioritiseer na data-insameling en annotasie take.
Die versameling van data deur 'n ervare verskaffer skakel egter hierdie fase uit en outomatiseer die data-insameling en annotasieprosesse. Met rigiede riglyne en protokolle verseker hulle dat skareverkryging van data eenvormig en gestandaardiseer is. Dit maak die tyd van kundiges vry om te fokus op wat meer saak maak, en uiteindelik verminder die tyd om vir jou produk of diens te bemark.
Verwyder datavooroordeel
Is u van plan om 'n KI-oplossing bekend te stel wat 'n universele toepassing sal hê? Wel, hierdie ambisie is goed, maar kom met sy eie stel voorwaardes en oorwegings. As jou oog op 'n wêreldwye bereik is, moet jou KI veelsydig genoeg wees om die vereistes van diverse etnisiteite, marksegmente, demografie, geslagte en meer te akkommodeer.
Vir jou KI-model om betekenisvolle resultate uit te haal wat universeel is, moet dit opgelei word met ryk poele datastelle. Crowdsourcing komplementeer hierdie proses deur mense van uiteenlopende agtergronde toe te laat om vereiste data op te laai en jou KI-modelle so heilsaam as moontlik te maak. U sou uiteindelik vooroordeel tot 'n aansienlike mate uitgeskakel het.
Minimaliseer uitgawes
Data-insameling is nie net vervelig en tydrowend nie, maar ook duur. Ongeag of jy interne spanne of derdeparty-verskaffers het, winste vind slegs plaas wanneer die proses langtermyn is. Dus, in vergelyking, crowdsourcing data-insameling verminder die uitgawes wat jy sou aangaan in dataverkryging en etikettering. Vir maatskappye met stewels met beperkte begrotings, kan dit 'n ideale oplossing wees.
Verminder druk op jou interne talentpoel
Wanneer jy jou bestaande spanlede in diens neem om data in te samel en dit aan te teken, vra jy hulle óf om bykomende ure te werk óf vergoed hulle daarvoor. Of jy vra hulle om hierdie taak te akkommodeer te midde van hul werksure en stywe sperdatums.
Ongeag die geval, dit plaas druk op jou werknemers en dit sal die kwaliteit van beide die take wat hulle probeer om te jongler bederf. Dit kan lei tot uitputting en meer uitgawes vir die opleiding van nuwe rekrute. In hierdie byvoorbeeld, crowdsourcing data-insameling kom as 'n betroubare alternatief, aangesien jou span gestandaardiseerde data in hul hande het om aan te werk.
Hoogs skaalbaar
Om op interne bronne te vertrou om meer volumes data as die huidige getalle te genereer, kan duur wees. Terwyl samewerking met data-insameling en annotasiemaatskappye 'n beter alternatief sou wees. (Lees: Punte wat in gedagte gehou moet word tydens die kortlys van a versamelaar van data.)
Menigte-werk kom as 'n verligting deurdat jy jou datavolumevereistes kan skaal. U kan beide u datavolume verhoog of dit op enige gegewe tydstip verminder. Al wat jy hoef te doen is om seker te maak dat daar voldoende QA-prosesse ingestel is om kwaliteit-uitset te verseker.
Nadele van Data Crowdsourcing
Handhawing van datavertroulikheid
Die handhawing van datakonfidensialiteit is 'n groot taak wat vir jou voorlê wanneer dit by crowdsourcing kom. Nou is dit op die verskaffer- en skarebronne-span om data-integriteit en vertroulikheid te handhaaf en te respekteer deur te voldoen aan protokolle en data-privaatheidstandaarde. As die data verband hou met gesondheidsorg, bykomende maatreëls en voldoening soos HIPAA moet ook nagekom word. Dit kan 'n aansienlike deel van jou span se tyd neem om die protokolle op te stel.
Wankelende datakwaliteit
Daar is geen waarborg dat die finale kwaliteit van die data wat jy ontvang lugdig en onberispelik sal wees as dit behoorlik beheer word nie. Een van die groot nadele van die versameling van skareverkrygingsdata is dat jy verkeerde en irrelevante data sal teëkom. As jou proses nie reg opgestel is nie, kan jy uiteindelik meer tyd en geld hieraan spandeer as om met dataverskaffers te werk.
Daarom beveel ons aan om na ons crowdsourcing riglyne.
Gebrek aan datastandaardisering
Wanneer jy met dataverkopers werk, is daar 'n spesifieke formaat of standaarde wat gevolg word wanneer hulle finale datastelle aan jou stuur. Jy sal verstaan dat dit masjiengereed lêers is wat sonder om na te dink opgelaai kan word.
Met crowdsourced werk is dit nie die geval nie. Daar is geen behoorlike standaard wat gevolg word nie en dit hang alles af van individuele bydraers en hoe ervare hulle is om deel te neem aan crowdsourcing-data. Jy kan van tyd tot tyd beide lukraak en skoon lêers ontvang, wat dit vir jou moeilik maak om standaarde daar te stel.
So, wat is beter?
Dit hang af van jou dringendheid en begroting. As jy voel jy het 'n baie beperkte tyd en crowdsourcing data-insameling is die enigste onvermydelike pad vorentoe, sal dit werk, want jy sal bereid wees om 'n kompromie aan te gaan oor 'n paar aspekte soos ons bespreek het.
As jy egter voel dat jou KI-ambisies belangriker is en dat jy geen ruimte of ruimte sal bied vir bekommernisse om op te duik nie, is die beste pad vorentoe om te soek na ideale dataverkopers soos ons, hoe kan jou help om die voordele van crowdsourcing te pluk .