Drevet av behovet for å optimalisere resultatene dine og gjøre plass for mer AI-trening med ekstra volum, kan du være på det punktet hvor du ikke er sikker på om du bør vurdere crowdsourcing datainnsamling eller hold deg til dine interne kilder. Med begynnelsen av crowdsourcing-plattformer, kan det virke relativt enkelt å få de nødvendige datavolumene med akkurat riktig kvalitet.
Crowdsourced data kan enten bryte eller gjøre AI-ambisjonene dine, og før du fortsetter med denne prosessen, må du forstå fordeler og fallgruver med crowdsourced data.
Etter å ha vært i bransjen i årevis, forstår vi hvordan systemet fungerer, og vi har jobbet med ulike datainnsamlingsteknikker for å ha en autoritet på dette. Så, fra vår ekspertise og perspektiv, la oss analysere om crowdsourcet arbeid er ruten du bør ta.
Dekoding av fordelene og fallgruvene med Crowdsourced data for maskinlæring
Rask referanse
| Pros | Ulemper |
|---|---|
| Sparer tid | Opprettholde datakonfidensialitet |
| Minimerer utgifter | Vaklende datakvalitet |
| Fjerner databias | Mangel på standardisering |
| Reduserer trykket på ditt interne talentbasseng | |
| Svært skalerbar |
Fordeler med Crowdsourcing-datainnsamling
Sparer tid
Forskning viser at dataforskere og AI-eksperter bruker bare 20 % av tiden sin på å bygge og utvikle maskinlæringsmodeller. Den gjenværende tiden brukes på å kompilere, kuratere og rense data. Dette betyr at oppgavene som krever oppmerksomhet og intervensjon prioriteres etter datainnsamling og merknadsoppgaver.
Crowdsourcing av datainnsamling gjennom en erfaren leverandør eliminerer imidlertid denne fasen og automatiserer datainnsamlingen og merknadsprosessene. Med rigide retningslinjer og protokoller sikrer de at crowdsourcing av data er enhetlig og standardisert. Dette frigjør eksperters tid til å fokusere på det som betyr mer, og til slutt reduserer tiden til markedet for produktet eller tjenesten din.
Fjerner databias
Har du tenkt å lansere en AI-løsning som vil ha en universell applikasjon? Vel, denne ambisjonen er god, men kommer med sine egne betingelser og hensyn. Hvis øyet ditt er på en global rekkevidde, må AI-en din være allsidig nok til å imøtekomme kravene til ulike etnisiteter, markedssegmenter, demografi, kjønn og mer.
For at AI-modellen din skal gi meningsfulle resultater som er universelle, må den trenes opp med rike samlinger av datasett. Crowdsourcing utfyller denne prosessen ved å la folk med ulike bakgrunner laste opp nødvendige data og gjøre AI-modellene dine så sunne som mulig. Du ville til slutt ha eliminert skjevhet i betydelig grad.
Minimer utgifter
Datainnsamling er ikke bare kjedelig og tidkrevende, men også dyrt. Uansett om du har interne team eller tredjepartsleverandører, skjer fortjeneste kun når prosessen er langsiktig. Så relativt sett, crowdsourcing datainnsamling minimerer utgiftene du vil ha i datainnhenting og merking. For bedrifter med støvler med begrensede budsjetter kan dette være en ideell løsning.
Reduserer trykket på ditt interne talentbasseng
Når du ansetter dine eksisterende teammedlemmer til å samle inn data og kommentere dem, ber du dem enten om å jobbe ekstra timer eller kompensere dem for det. Eller du ber dem om å imøtekomme denne oppgaven midt i arbeidstiden og stramme tidsfrister.
Uavhengig av tilfellet, legger det press på de ansatte, og det vil ødelegge kvaliteten på begge oppgavene de prøver å sjonglere. Dette kan føre til nedgang og flere utgifter til opplæring av nye rekrutter. I dette for eksempel kommer crowdsourcing-datainnsamling som et pålitelig alternativ ettersom teamet ditt har standardiserte data i hendene å jobbe med.
Svært skalerbar
Å stole på interne kilder for å generere flere datamengder enn dagens tall kan vise seg å bli dyrt. Selv om samarbeid med datainnsamlings- og merknadsselskaper ville være et bedre alternativ. (Les: Punkter du bør huske på når du velger en leverandør av datainnsamling.)
Crowdsourced arbeid kommer som en lettelse ved at du kan skalere datavolumkravene dine. Du kan både øke datavolumet eller redusere det til enhver tid. Alt du trenger å gjøre er å sørge for at det er tilstrekkelige QA-prosesser satt for å sikre kvalitet.
Ulemper med datacrowdsourcing
Opprettholde datakonfidensialitet
Å opprettholde datakonfidensialitet er en stor oppgave foran deg når det kommer til crowdsourcing. Nå er det opp til leverandør- og crowdsourceteamet å opprettholde og respektere dataintegritet og konfidensialitet ved å følge protokoller og standarder for personvern. Hvis dataene er relatert til helsetjenester, tilleggstiltak og overholdelse som HIPAA bør også oppfylles. Dette kan ta en betydelig del av teamets tid på å sette opp protokollene.
Vaklende datakvalitet
Det er ingen garanti for at den endelige kvaliteten på dataene du mottar vil være lufttett og upåklagelig hvis den kontrolleres på riktig måte. En av de største ulempene med crowdsourcing-datainnsamling er at du vil møte feil og irrelevante data. Hvis prosessen ikke er riktig konfigurert, kan du ende opp med å bruke mer tid og penger på dette enn å jobbe med dataleverandører.
Derfor anbefaler vi å sjekke ut vår retningslinjer for crowdsourcing.
Mangel på datastandardisering
Når du jobber med dataleverandører, er det et bestemt format eller standarder som følges når de sender endelige datasett til deg. Du vil forstå at de er maskinklare filer som kan lastes opp uten ettertanke.
Med crowdsourced arbeid er det ikke tilfelle. Det er ingen riktig standard som følges, og alt avhenger av individuelle bidragsytere og hvor erfarne de er til å delta i crowdsourcing-data. Du kan motta både tilfeldige og rene filer fra tid til annen, noe som gjør det vanskelig for deg å etablere standarder.
Så, hva er bedre?
Det avhenger av haster og budsjett. Hvis du føler at du har veldig begrenset tid og Crowdsourcing datainnsamling er den eneste uunngåelige veien videre, ville det fungere fordi du ville være villig til å gå på akkord med noen få aspekter som vi diskuterte.
Men hvis du føler at AI-ambisjonene dine er viktigere og at du ikke vil tilby noe rom for bekymringer, er den beste veien videre å se etter ideelle dataleverandører som oss, hvordan kan hjelpe deg å høste fordelene av crowdsourcing .