Didorong oleh keperluan untuk mengoptimumkan hasil anda dan memberi laluan kepada lebih banyak latihan AI dengan volum tambahan, anda mungkin berada pada tahap yang anda tidak pasti sama ada anda perlu mempertimbangkan penyumberan ramai pengumpulan data atau berpegang pada sumber dalaman anda. Dengan bermulanya platform crowdsourcing, nampaknya agak mudah untuk mendapatkan volum data yang diperlukan pada kualiti yang betul.
Data sumber ramai boleh sama ada memecahkan atau menjadikan cita-cita AI anda dan sebelum anda meneruskan proses ini, anda perlu memahami faedah dan perangkap data sumber ramai.
Berada dalam industri selama bertahun-tahun, kami memahami cara sistem berfungsi dan kami telah menangani pelbagai teknik pengumpulan data untuk mempunyai kuasa mengenai perkara ini. Jadi, dari kepakaran dan perspektif kita, mari kita analisa jika kerja sumber ramai adalah laluan yang patut anda lalui.
Menyahkod Faedah Dan Kesalahan Data Sumber Orang Ramai Untuk Pembelajaran Mesin
Rujukan cepat
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
| Menjimatkan Masa | Mengekalkan Kerahsiaan Data |
| Meminimumkan Perbelanjaan | Kualiti Data Bergoyah |
| Mengeluarkan Bias Data | Kekurangan Standardisasi |
| Mengurangkan Tekanan pada Kolam Bakat Dalaman Anda | |
| Sangat berskala |
Kelebihan Pengumpulan Data Crowdsourcing
Menjimatkan Masa
Penyelidikan mendedahkan bahawa saintis data dan Pakar AI hanya boleh menghabiskan 20% masa mereka membina dan membangunkan model pembelajaran mesin. Masa yang tinggal dibelanjakan untuk menyusun, menyusun dan membersihkan data. Ini bermakna tugas yang menuntut perhatian dan campur tangan mereka diutamakan selepas tugas pengumpulan data dan anotasi.
Walau bagaimanapun, pengumpulan data penyumberan ramai melalui vendor berpengalaman menghapuskan fasa ini dan mengautomasikan proses pengumpulan data dan anotasi. Dengan garis panduan dan protokol yang tegar, mereka memastikan penyumberan ramai data adalah seragam dan piawai. Ini membebaskan masa pakar untuk memberi tumpuan kepada perkara yang lebih penting, akhirnya mengurangkan masa untuk memasarkan produk atau perkhidmatan anda.
Mengeluarkan Bias Data
Adakah anda berhasrat untuk melancarkan penyelesaian AI yang akan mempunyai aplikasi universal? Nah, cita-cita ini bagus tetapi dilengkapi dengan syarat dan pertimbangannya sendiri. Jika mata anda tertumpu pada capaian global, AI anda harus cukup serba boleh untuk memenuhi keperluan pelbagai etnik, segmen pasaran, demografi, jantina dan banyak lagi.
Untuk model AI anda menghasilkan hasil bermakna yang universal, model itu perlu dilatih dengan kumpulan set data yang kaya. Crowdsourcing melengkapkan proses ini dengan membenarkan orang daripada pelbagai latar belakang untuk memuat naik data yang diperlukan dan menjadikan model AI anda sesempurna mungkin. Anda akhirnya akan menghapuskan berat sebelah ke tahap yang ketara.
Minimumkan Perbelanjaan
Pengumpulan data bukan sahaja membosankan dan memakan masa tetapi juga mahal. Tidak kira sama ada anda mempunyai pasukan dalaman atau vendor pihak ketiga, keuntungan berlaku hanya apabila proses itu adalah jangka panjang. Jadi, secara perbandingan, pengumpulan data crowdsourcing meminimumkan perbelanjaan yang anda akan keluarkan dalam sumber data dan pelabelan. Untuk syarikat bootstrapped dengan belanjawan terhad, ini boleh menjadi penyelesaian yang ideal.
Mengurangkan Tekanan Pada Kolam Bakat Dalaman Anda
Apabila anda menggaji ahli pasukan sedia ada anda untuk mengumpul data dan menganotasinya, anda sama ada meminta mereka bekerja jam tambahan atau memberi pampasan kepada mereka untuknya. Atau, anda meminta mereka untuk menampung tugas ini di tengah-tengah waktu kerja mereka dan tarikh akhir yang ketat.
Walau apa pun keadaannya, ia menambah tekanan kepada pekerja anda dan ia akan merosakkan kualiti kedua-dua tugas yang mereka cuba lakukan. Ini boleh menyebabkan pergeseran dan lebih banyak perbelanjaan untuk melatih rekrut baharu. Di dalam ini contohnya, pengumpulan data penyumberan ramai tiba sebagai alternatif yang boleh dipercayai kerana pasukan anda mempunyai data piawai di tangan mereka untuk diusahakan.
Sangat berskala
Bergantung pada sumber dalaman untuk menjana lebih banyak volum data daripada nombor semasa boleh terbukti mahal. Walaupun bekerjasama dengan syarikat pengumpulan data dan anotasi akan menjadi alternatif yang lebih baik. (Baca: Perkara yang perlu diingat semasa menyenarai pendek a vendor pengumpulan data.)
Kerja sumber ramai datang sebagai kelegaan dengan membenarkan anda menskalakan keperluan volum data anda. Anda boleh meningkatkan volum data anda atau mengurangkannya pada bila-bila masa. Apa yang anda perlu lakukan ialah memastikan terdapat proses QA yang mencukupi ditetapkan untuk memastikan output yang berkualiti.
Keburukan Data Crowdsourcing
Mengekalkan Kerahsiaan Data
Mengekalkan kerahsiaan data adalah tugas besar di hadapan anda apabila ia berkaitan dengan penyumberan ramai. Kini, pihak vendor dan pasukan sumber orang ramai untuk mengekalkan dan menghormati integriti dan kerahsiaan data dengan mematuhi protokol dan piawaian privasi data. Jika data berkaitan dengan penjagaan kesihatan, langkah tambahan dan pematuhan seperti HIPAA harus dipenuhi juga. Ini mungkin mengambil sebahagian besar masa pasukan anda menetapkan protokol.
Kualiti Data Bergoyah
Tiada jaminan bahawa kualiti akhir data yang anda terima akan kedap udara dan sempurna jika dikawal dengan betul. Salah satu kelemahan utama pengumpulan data sumber ramai ialah anda akan menghadapi data yang salah dan tidak relevan. Jika proses anda tidak disediakan dengan betul, anda mungkin menghabiskan lebih banyak masa dan wang untuk perkara ini daripada bekerja dengan vendor data.
Itulah sebabnya kami mengesyorkan menyemak kami garis panduan crowdsourcing.
Kekurangan Penyeragaman Data
Apabila anda bekerja dengan vendor data, terdapat format atau piawaian tertentu yang diikuti apabila mereka menghantar set data akhir kepada anda. Anda akan faham bahawa ia adalah fail sedia mesin yang boleh dimuat naik tanpa berfikir panjang.
Dengan kerja sumber ramai, itu tidak berlaku. Tiada piawaian yang betul diikuti dan semuanya bergantung pada penyumbang individu dan pengalaman mereka dalam mengambil bahagian dalam data sumber ramai. Anda boleh menerima kedua-dua fail serampangan dan bersih dari semasa ke semasa, menyukarkan anda untuk menetapkan piawaian.
Jadi, Apa yang Lebih Baik?
Ia bergantung kepada keperluan dan bajet anda. Jika anda rasa anda mempunyai masa yang sangat terhad dan crowdsourcing pengumpulan data adalah satu-satunya cara yang tidak dapat dielakkan ke hadapan, ia akan berkesan kerana anda akan bersedia untuk berkompromi pada beberapa aspek seperti yang telah kita bincangkan.
Walau bagaimanapun, jika anda merasakan cita-cita AI anda lebih penting dan anda tidak akan menawarkan sebarang skop atau ruang untuk kebimbangan timbul, cara terbaik ke hadapan ialah mencari vendor data yang ideal seperti kami bagaimana boleh membantu anda meraih faedah daripada penyumberan ramai. .