Menigte werkers vir data-insameling

Menigte werkers vir data-insameling - 'n onontbeerlike deel van etiese KI

In ons pogings om robuuste en onbevooroordeelde KI-oplossings te bou, is dit pertinent dat ons fokus op die opleiding van die modelle op 'n onbevooroordeelde, dinamiese en verteenwoordigende verskeidenheid van data. Ons data-insamelingsproses is uiters belangrik in die ontwikkeling van geloofwaardige KI-oplossings. In hierdie verband, byeenkoms KI-opleidingsdata deur skarewerkers word 'n kritieke aspek van die data-insamelingstrategie.

Kom ons ondersoek in hierdie artikel die rol van skarewerkers, die impak daarvan op die ontwikkeling van KI leeralgoritmes en ML-modelle, en die behoefte en voordele wat dit aan die hele proses verleen. 

Waarom word skarewerkers vereis om KI-modelle te bou?

As mense genereer ons tonne data, maar tog is slegs 'n fraksie van hierdie gegenereerde en versamelde data van waarde. Weens die gebrek aan datamaatstafstandaarde, is die meeste van die data wat ingesamel word óf bevooroordeeld, deurspek met kwaliteitkwessies, óf nie verteenwoordigend van die omgewing nie. Sedert meer en meer machine learning en diepleermodelle ontwikkel word wat op massiewe hoeveelhede data floreer, word die behoefte aan beter, nuwer en diverse datastelle toenemend gevoel.

Dit is waar skare werkers ter sprake kom.

Menigte-verkrygingsdata bou 'n datastel met die deelname van groot groepe mense. Menigte werkers voeg menslike intelligensie toe in kunsmatige intelligensie.

Menigte-verkryging platforms gee data-insameling en annotasie mikrotake aan 'n groot en gediversifiseerde groep mense. Crowdsourcing stel maatskappye in staat om toegang te verkry tot 'n massiewe, dinamiese, koste-effektiewe en skaalbare arbeidsmag.

Die gewildste skare-verkrygingsplatform - Amazon Mechanical Turk, kon binne 11 uur 15 duisend mens-tot-mens-dialoog verkry, en dit het die werkers betaal $0.35 vir elke suksesvolle dialoog. Menigte werkers word vir so 'n karige bedrag aangestel, wat lig werp op die belangrikheid van die bou van etiese dataverkrygingstandaarde.

Teoreties klink dit na 'n slim plan, maar dit is nie 'n maklike strategie om uit te voer nie. Die anonimiteit van die skare werkers het aanleiding gegee tot probleme met lae betaling, verontagsaming van werkersregte en swak gehalte werk wat die prestasie van die KI-model beïnvloed. 

Voordele om skare werkers te hê om data te verkry

Deur 'n diverse groep skarewerkers te betrek, kan KI-gebaseerde oplossingsontwikkelaars mikrotake versprei en verskillende en wydverspreide waarnemings vinnig en teen 'n relatief lae koste versamel.

Sommige van die prominente voordele van die diens van skarewerkers vir KI-projekte is

Data-insameling voordele deur skare werkers

Vinniger tyd om te bemark: Volgens navorsing van Cognilytica, byna 80% of kunsmatige intelligensie projektyd word bestee aan data-insamelingsaktiwiteite soos datareiniging, etikettering en samevoeging daarvan. Slegs 20% van die tyd word aan ontwikkeling en opleiding bestee. Die tradisionele struikelblokke vir die generering van data word uitgeskakel aangesien 'n groot aantal bydraers binne 'n kort tyd gewerf kan word. 

Koste-effektiewe oplossing: Data-insameling deur skare verkry verminder die tyd en energie wat spandeer word aan opleiding, werwing en om hulle aan boord te bring. Dit elimineer die koste, tyd en hulpbronne wat benodig word aangesien die arbeidsmag op 'n betaal-per-taak-metode in diens geneem word. 

Verhoog diversiteit in die datastel: Datadiversiteit is van kritieke belang vir die hele opleiding in KI-oplossing. Vir 'n model om onbevooroordeelde resultate te lewer, moet dit opgelei word op 'n diverse datastel. Met skare-verkryging van data is dit moontlik om diverse (geografiese, tale, dialekte) datastelle met min moeite en koste te genereer.

Verbeter skaalbaarheid: Wanneer jy betroubare skare werkers werf, kan jy verseker hoë-gehalte data-insameling wat afgeskaal kan word op grond van jou projekbehoeftes.

Interne versus crowdsourcing – Wie kom as die wenner uit?

In-huis dataMenigte brondata
Data akkuraatheid en konsekwentheid kan gewaarborg word.Datakwaliteit, akkuraatheid en konsekwentheid kan gehandhaaf word as betroubare skare-verkrygingsplatforms met standaard QA-maatreëls ingestel word
In-huis dataverkryging is nie altyd 'n praktiese besluit nie, aangesien u interne span dalk nie aan die projekvereistes voldoen nie.Datadiversiteit kan verseker word aangesien dit moontlik is om 'n heterogene groep skarewerkers te werf op grond van die projekbehoeftes.
Duur om werkers te werf en op te lei vir die projekbehoeftes.Koste-effektiewe oplossing vir data-insameling aangesien dit moontlik is om werkers te werf, op te lei en aan boord met minder investering.
Die tyd om te bemark is hoog aangesien interne data-insameling aansienlike tyd neem.Die tyd om te bemark is aansienlik minder aangesien baie bydraes vinnig kom.
'n Klein groepie interne bydraers en etiketteerdersN groot en diverse groep bydraers en data-etiketteerders
Datavertroulikheid is baie hoog met 'n interne span.Dit is moeilik om datavertroulikheid te handhaaf wanneer daar met groot skare werkers wêreldwyd gewerk word.
Makliker om die dataversamelaars op te spoor, op te lei en te evalueerUitdagend om die dataversamelaars op te spoor en op te lei.

Oorbrug die gaping tussen crowdsource-werkers en die versoeker.

Oorbrug die gaping tussen crowdsource-werkers en versoeker Daar is 'n groot behoefte om die gaping tussen skare werkers en versoekers te oorbrug, nie net op die gebied van betaling nie.

Daar is 'n blatante gebrek aan inligting van die aanvraer se kant af omdat die werkers slegs inligting oor die spesifieke taak verskaf word. Byvoorbeeld, alhoewel werkers mikrotake gegee word soos die opneem van dialoë in hul eie dialek, word hulle selde konteks verskaf. Hulle het nie die nodige inligting oor hoekom hulle doen wat hulle doen en hoe om dit die beste te doen nie. Hierdie gebrek aan inligting beïnvloed die kwaliteit van die skare-verkryging werk.

Vir 'n mens bied die hele konteks duidelikheid en doel aan hul werk.

Voeg nog 'n dimensie van NDA by hierdie mengsel – die nie-openbaarmakingsooreenkomste wat die hoeveelheid inligting wat 'n skarewerker verskaf word, beperk. Vanuit 'n skarewerker-perspektief toon hierdie onttrekking van inligting 'n gebrek aan vertroue en verminderde belangrikheid vir hul werk.

Wanneer dieselfde situasie van die ander kant van die spektrum af gekyk word, is daar 'n gebrek aan deursigtigheid van die werker se kant af. Die versoeker verstaan ​​nie ten volle die werker wat opdrag gegee is om die werk te doen nie. Sommige projekte vereis dalk 'n spesifieke tipe werker; in die meeste projekte is daar egter onduidelikheid. Die grond waarheid is dit evaluering, terugvoer en opleiding in die toekoms kan bemoeilik.

Om hierdie probleme teë te werk, is dit belangrik om met data-insamelingskundiges te werk met 'n rekord van die verskaffing van diverse, saamgestelde en goed verteenwoordigde data van 'n wye verskeidenheid bydraers.

Die keuse van Shaip as jou datavennoot kan verskeie voordele inhou. Ons fokus op diversiteit en verteenwoordigende verspreidings van data. Ons ervare en toegewyde personeel verstaan ​​die verpligtinge van elke projek en ontwikkel datastelle wat robuuste KI-gebaseerde oplossings in 'n japtrap kan oplei.

[Lees ook: KI Opleiding Data Beginnersgids: Definisie, Voorbeeld, Datastelle]

Sosiale Deel