Водени от необходимостта да оптимизирате резултатите си и да направите път за повече AI обучение с допълнителни обеми, може да сте в този момент, в който не сте сигурни дали трябва да обмислите краудсорсинг събиране на данни или се придържайте към вътрешните си източници. С настъпването на краудсорсинг платформи, може да изглежда сравнително лесно да получите необходимите обеми данни с точното качество.
Данните, получени от тълпа, могат или да нарушат, или да нарушат вашите AI амбиции и преди да продължите напред с този процес, трябва да разберете предимства и недостатъци на данните, получени от краудсорсинг.
Тъй като сме в индустрията от години, ние разбираме как работи системата и сме работили с различни техники за събиране на данни, за да имаме авторитет по този въпрос. Така че, от нашия опит и гледна точка, нека анализираме дали краудсорсинг работа е маршрутът, по който трябва да поемете.
Декодиране на предимствата и клопките на данните, събрани от тълпа за машинно обучение
Бърза справка
| Професионалисти | Против |
|---|---|
| Спестява време | Поддържане на поверителността на данните |
| Минимизира разходите | Нестабилно качество на данните |
| Премахва отклонението на данните | Липса на стандартизация |
| Намалява натиска върху вашия вътрешен резерв от таланти | |
| Силно мащабируем |
Предимства на краудсорсинг събирането на данни
Спестява време
Изследванията разкриват, че учените по данни и AI експертите отделят само 20% от времето си за изграждане и разработване на модели за машинно обучение. Останалото време се изразходва за компилиране, куриране и почистване на данни. Това означава, че задачите, които изискват тяхното внимание и намеса, се приоритизират след задачите за събиране на данни и анотация.
Обаче събирането на данни чрез краудсорсинг чрез опитен доставчик елиминира тази фаза и автоматизира процесите на събиране на данни и пояснения. Със строги насоки и протоколи те гарантират, че краудсорсингът на данни е еднакъв и стандартизиран. Това освобождава времето на експертите да се съсредоточат върху това, което има по-голямо значение, като в крайна сметка намалява времето за пускане на пазара на вашия продукт или услуга.
Премахва отклонението на данните
За да може вашият AI модел да генерира смислени резултати, които са универсални, той трябва да бъде обучен с богат набор от набори от данни. Краудсорсингът допълва този процес, като позволява на хора от различен произход да качват необходимите данни и да направят вашите AI модели възможно най-полезни. В крайна сметка бихте елиминирали пристрастията до значителна степен.
Минимизиране на разходите
Събирането на данни е не само досадно и отнема много време, но и скъпо. Независимо дали имате вътрешни екипи или доставчици на трети страни, печалбите се случват само когато процесът е дългосрочен. Така че, сравнително, краудсорсинг събиране на данни минимизира разходите, които бихте направили при получаване на данни и етикетиране. За стартиращи компании с ограничени бюджети това може да бъде идеално решение.
Намалява натиска върху вашия вътрешен резерв от таланти
Когато наемате членове на съществуващия си екип да събират данни и да ги коментират, вие или ги молите да работят допълнителни часове, или ги компенсирате за това. Или ги молите да се справят с тази задача сред работното си време и кратки срокове.
Независимо от случая, това добавя натиск върху вашите служители и би развалило качеството и на двете задачи, с които се опитват да жонглират. Това може да доведе до изтощение и повече разходи за обучение на нови служители. В това например събирането на данни чрез краудсорсинг пристига като надеждна алтернатива, тъй като вашият екип разполага със стандартизирани данни, върху които да работи.
Силно мащабируем
Разчитането на вътрешни източници за генериране на повече обеми данни от настоящите числа може да се окаже скъпо. Въпреки че сътрудничеството с компании за събиране на данни и анотации би било по-добра алтернатива. (Прочетете: Точки, които трябва да имате предвид, докато избирате кратък списък a доставчик на събиране на данни.)
Работата с краудсорсинг идва като облекчение, като ви позволява да мащабирате изискванията си за обем данни. Можете както да увеличите обема на данните си, така и да го намалите във всеки един момент. Всичко, което трябва да направите, е да се уверите, че са настроени адекватни процеси за осигуряване на качеството, за да се гарантира качествен резултат.
Минуси на краудсорсинга на данни
Поддържане на поверителността на данните
Поддържането на поверителността на данните е огромна задача пред вас, когато става въпрос за краудсорсинг. Сега екипът на продавача и краудсорсинга е задача да поддържа и зачита целостта и поверителността на данните, като се придържа към протоколите и стандартите за поверителност на данните. Ако данните са свързани с здравеопазване, допълнителни мерки и съответствие като HIPAA също трябва да бъдат изпълнени. Това може да отнеме значителна част от времето на вашия екип за настройка на протоколите.
Нестабилно качество на данните
Няма гаранция, че окончателното качество на данните, които получавате, ще бъде херметично и безупречно, ако се контролира правилно. Един от основните недостатъци на събирането на данни чрез краудсорсинг е, че ще срещнете грешни и неподходящи данни. Ако вашият процес не е настроен правилно, в крайна сметка може да отделите повече време и пари за това, отколкото да работите с доставчици на данни.
Ето защо препоръчваме да разгледате нашия насоки за краудсорсинг.
Липса на стандартизация на данните
При работата с краудсорсинг това не е така. Не се следва правилен стандарт и всичко зависи от отделните сътрудници и колко опитни са те в участието в краудсорсинг на данни. Може да получавате както случайни, така и чисти файлове от време на време, което затруднява установяването на стандарти.
И така, какво е по-добре?
Зависи от вашата спешност и бюджет. Ако смятате, че имате много ограничено време и crowdsourcing събиране на данни е единственият неизбежен път напред, той ще работи, защото ще сте готови да направите компромис по няколко аспекта, както обсъдихме.
Ако обаче смятате, че вашите AI амбиции са по-важни и че не бихте предложили никакъв обхват или място за възникване на опасения, най-добрият път напред е да потърсите идеални доставчици на данни като нас, които могат да ви помогнат да извлечете ползите от краудсорсинга .