Dataindsamling

Afkodning af de 5 største fordele og faldgruber ved at bruge Crowdsourced dataindsamling til maskinlæring

Drevet af behovet for at optimere dine resultater og gøre plads til mere AI-træning med yderligere volumener, kan du være på det tidspunkt, hvor du ikke er sikker på, om du skal overveje crowdsourcing dataindsamling eller hold dig til dine interne kilder. Med begyndelsen af crowdsourcing platforme, kan det virke relativt enkelt at få de nødvendige mængder data i den helt rigtige kvalitet.

Crowdsourced data kan enten bryde eller skabe dine AI-ambitioner, og før du fortsætter med at gå videre med denne proces, skal du forstå fordele og faldgruber ved crowdsourced data.

Da vi har været i branchen i årevis, forstår vi, hvordan systemet fungerer, og vi har beskæftiget os med forskellige dataindsamlingsteknikker for at have en autoritet til dette. Så lad os fra vores ekspertise og perspektiv analysere om crowdsourcet arbejde er den rute du skal tage.

Afkodning af fordele og faldgruber ved Crowdsourced data til maskinlæring

Hurtig reference

FORDELEULEMPER
Sparer tidOpretholdelse af datafortrolighed
Minimerer udgifterVaklende datakvalitet
Fjerner databiasMangel på standardisering
Reducerer presset på din interne talentpulje 
Meget skalerbar

Fordele ved Crowdsourcing-dataindsamling

Sparer tid

Forskning afslører, at dataforskere og AI-eksperter kan kun bruge 20 % af deres tid på at bygge og udvikle maskinlæringsmodeller. Den resterende tid bruges på at kompilere, kuratere og rense data. Det betyder, at de opgaver, der kræver deres opmærksomhed og indgriben, prioriteres efter dataindsamling og anmærkningsopgaver.

Men crowdsourcing af dataindsamling gennem en erfaren leverandør eliminerer denne fase og automatiserer dataindsamlingen og annoteringsprocesserne. Med stive retningslinjer og protokoller sikrer de, at crowdsourcing af data er ensartet og standardiseret. Dette frigør eksperternes tid til at fokusere på det, der betyder mere, og til sidst reduceres tiden til at markedsføre dit produkt eller din tjeneste.

Fjerner databias

Fjerner databias Har du til hensigt at lancere en AI-løsning, der vil have en universel anvendelse? Nå, denne ambition er god, men kommer med sit eget sæt af betingelser og overvejelser. Hvis dit øje er på en global rækkevidde, skal din AI være alsidig nok til at imødekomme kravene fra forskellige etniciteter, markedssegmenter, demografi, køn og mere.

For at din AI-model kan frembringe meningsfulde resultater, der er universelle, skal den trænes med rige puljer af datasæt. Crowdsourcing supplerer denne proces ved at tillade folk med forskellig baggrund at uploade nødvendige data og gøre dine AI-modeller så sunde som muligt. Du ville i sidste ende have elimineret bias i betydeligt omfang.

Minimer udgifter

Dataindsamling er ikke kun kedeligt og tidskrævende, men også dyrt. Uanset om du har interne teams eller tredjepartsleverandører, sker der kun overskud, når processen er langsigtet. Så relativt, crowdsourcing dataindsamling minimerer de udgifter, du ville pådrage dig til datakilder og mærkning. For virksomheder med støvler med begrænsede budgetter kunne dette være en ideel løsning.

Lad os diskutere dit krav til AI -træningsdata i dag.

Reducerer presset på din interne talentpulje

Når du ansætter dine eksisterende teammedlemmer til at indsamle data og kommentere dem, beder du dem enten om at arbejde ekstra timer eller kompensere dem for det. Eller du beder dem om at imødekomme denne opgave midt i deres arbejdstid og stramme deadlines.

Uanset tilfældet tilføjer det pres på dine medarbejdere, og det ville ødelægge kvaliteten af ​​begge de opgaver, de forsøger at jonglere med. Dette kan føre til nedslidning og flere udgifter til uddannelse af nye rekrutter. Heri for eksempel kommer crowdsourcing dataindsamling som et pålideligt alternativ, da dit team har standardiserede data i hænderne at arbejde på.

Meget skalerbar

At stole på interne kilder til at generere flere datamængder end de nuværende tal kan vise sig at være dyrt. Samtidig med at samarbejde med dataindsamlings- og annoteringsvirksomheder ville være et bedre alternativ. (Læs: Punkter, du skal huske på, når du udvælger a leverandør af dataindsamling.)

Crowdsourcet arbejde kommer som en lettelse ved at give dig mulighed for at skalere dine datavolumenkrav. Du kan både øge din datamængde eller mindske den til enhver tid. Alt du skal gøre er at sikre, at der er tilstrækkelige QA-processer indstillet for at sikre kvalitetsoutput.

Ulemper ved datacrowdsourcing

Opretholdelse af datafortrolighed

Opretholdelse af datafortrolighed er en stor opgave foran dig, når det kommer til crowdsourcing. Nu er det på leverandør- og crowdsource-teamet at opretholde og respektere dataintegritet og fortrolighed ved at overholde protokoller og databeskyttelsesstandarder. Hvis data er relateret til sundhedspleje, yderligere foranstaltninger og overholdelse som HIPAA skal også opfyldes. Dette kan tage en betydelig del af dit teams tid på at opsætte protokollerne.

Vaklende datakvalitet

Der er ingen garanti for, at den endelige kvalitet af de data, du modtager, vil være lufttæt og upåklagelig, hvis den kontrolleres korrekt. En af de største ulemper ved crowdsourcing-dataindsamling er, at du vil støde på forkerte og irrelevante data. Hvis din proces ikke er sat rigtigt op, kan du ende med at bruge mere tid og penge på dette end at arbejde med dataleverandører.

Derfor anbefaler vi at tjekke vores retningslinjer for crowdsourcing. 

Mangel på datastandardisering

Manglende datastandardisering Når du arbejder med dataleverandører, er der et bestemt format eller standarder, der følges, når de sender endelige datasæt til dig. Du ville forstå, at de er maskinklare filer, der kunne uploades uden at tænke over det.

Med crowdsourcet arbejde er det ikke tilfældet. Der følges ingen ordentlig standard, og det hele afhænger af individuelle bidragydere og hvor erfarne de er til at deltage i crowdsourcing-data. Du kan modtage både tilfældige og rene filer fra tid til anden, hvilket gør det svært for dig at etablere standarder.

Så hvad er bedre?

Det afhænger af dit haster og dit budget. Hvis du føler du har meget begrænset tid og crowdsourcing dataindsamling er den eneste uundgåelige vej frem, ville det fungere, fordi De ville være villig til at gå på kompromis med nogle få aspekter, som vi diskuterede.

Men hvis du føler, at dine AI-ambitioner er vigtigere, og at du ikke ville tilbyde noget spillerum eller plads til bekymringer at dukke op, er den bedste vej frem at lede efter ideelle dataleverandører som os, hvordan kan hjælpe dig med at høste fordelene ved crowdsourcing .

Social Share

Du vil måske også kunne lide