Spinto dalla necessità di ottimizzare i risultati e far posto a una maggiore formazione sull'IA con volumi aggiuntivi, potresti essere a quel punto in cui non sei sicuro di prendere in considerazione il crowdsourcing raccolta dei dati o attieniti alle tue fonti interne. Con l'esordio di piattaforme di crowdsourcing, potrebbe sembrare relativamente semplice ottenere i volumi di dati richiesti con la giusta qualità.
I dati di crowdsourcing potrebbero rompere o rendere le tue ambizioni di intelligenza artificiale e prima di procedere con questo processo, è necessario comprendere il vantaggi e insidie dei dati in crowdsourcing.
Essendo nel settore da anni, capiamo come funziona il sistema e ci siamo occupati di diverse tecniche di raccolta dati per avere un'autorità su questo. Quindi, dalla nostra esperienza e prospettiva, analizziamo se lavoro in crowdsourcing è la strada che dovresti prendere.
Decodifica dei vantaggi e delle insidie dei dati di crowdsourcing per l'apprendimento automatico
Riferimento rapido
| Vantaggi | Svantaggi |
|---|---|
| Risparmia tempo | Mantenimento della riservatezza dei dati |
| Riduce al minimo le spese | Qualità dei dati oscillante |
| Rimuove la distorsione dei dati | Mancanza di standardizzazione |
| Riduce la pressione sul tuo pool di talenti interno | |
| Altamente scalabile |
Vantaggi della raccolta di dati in crowdsourcing
Risparmia tempo
La ricerca rivela che data scientist e Gli esperti di intelligenza artificiale possono dedicare solo il 20% del loro tempo alla creazione e allo sviluppo di modelli di apprendimento automatico. Il tempo rimanente viene dedicato alla compilazione, alla cura e alla pulizia dei dati. Ciò significa che le attività che richiedono la loro attenzione e il loro intervento hanno la priorità dopo le attività di raccolta dei dati e annotazione.
Tuttavia, la raccolta dei dati in crowdsourcing tramite un fornitore esperto elimina questa fase e automatizza i processi di raccolta e annotazione dei dati. Con linee guida e protocolli rigidi, assicurano che il crowdsourcing dei dati sia uniforme e standardizzato. Ciò libera il tempo degli esperti per concentrarsi su ciò che conta di più, riducendo alla fine il tempo di commercializzazione del tuo prodotto o servizio.
Rimuove la distorsione dei dati
Intendi lanciare una soluzione di intelligenza artificiale che avrà un'applicazione universale? Ebbene, questa ambizione è buona, ma ha una propria serie di condizioni e considerazioni. Se il tuo occhio è puntato su una portata globale, la tua IA deve essere sufficientemente versatile da soddisfare i requisiti di diverse etnie, segmenti di mercato, dati demografici, generi e altro ancora.
Affinché il tuo modello di IA produca risultati significativi e universali, deve essere addestrato con ricchi pool di set di dati. Il crowdsourcing completa questo processo consentendo a persone di diversa estrazione di caricare i dati richiesti e rendere i tuoi modelli di intelligenza artificiale il più sani possibile. Alla fine avresti eliminato i pregiudizi in misura significativa.
Riduci al minimo le spese
La raccolta dei dati non è solo noiosa e dispendiosa in termini di tempo, ma anche costosa. Indipendentemente dal fatto che tu abbia team interni o fornitori di terze parti, i profitti si ottengono solo quando il processo è a lungo termine. Quindi, comparativamente, raccolta dati in crowdsourcing riduce al minimo le spese che incorrereste nell'approvvigionamento e nell'etichettatura dei dati. Per le aziende avviate con budget limitati, questa potrebbe essere una soluzione ideale.
Riduce la pressione sul tuo pool di talenti interno
Quando assumi i membri del tuo team esistente per raccogliere dati e annotarli, chiedi loro di lavorare ore aggiuntive o li compensi per questo. Oppure stai chiedendo loro di svolgere questo compito in mezzo alle loro ore di lavoro e alle scadenze ravvicinate.
Indipendentemente dal caso, aggiunge pressione ai tuoi dipendenti e rovinerebbe la qualità di entrambi i compiti che stanno cercando di destreggiarsi. Ciò potrebbe portare a logoramento e maggiori spese per la formazione delle nuove reclute. In questo ad esempio, la raccolta di dati in crowdsourcing arriva come un'alternativa affidabile poiché il tuo team ha i dati standardizzati nelle loro mani su cui lavorare.
Altamente scalabile
Affidarsi a fonti interne per generare più volumi di dati rispetto ai numeri attuali potrebbe rivelarsi costoso. Mentre la collaborazione con le società di raccolta e annotazione dei dati sarebbe un'alternativa migliore. (Leggi: Punti da tenere a mente durante la rosa dei candidati a fornitore di raccolta dati.)
Il lavoro in crowdsourcing è un sollievo poiché consente di scalare i requisiti del volume di dati. Puoi sia aumentare il volume di dati che diminuirlo in qualsiasi momento. Tutto quello che devi fare è assicurarti che ci siano processi di QA adeguati impostati per garantire un output di qualità.
Contro del crowdsourcing dei dati
Mantenimento della riservatezza dei dati
Mantenere la riservatezza dei dati è un compito enorme davanti a te quando si tratta di crowdsourcing. Ora, spetta al team di fornitori e crowdsources mantenere e rispettare l'integrità e la riservatezza dei dati aderendo ai protocolli e agli standard di privacy dei dati. Se i dati sono relativi a assistenza sanitaria, misure aggiuntive e adempimenti come HIPAA dovrebbe anche essere soddisfatto. Ciò potrebbe richiedere una parte significativa del tempo del tuo team per impostare i protocolli.
Qualità dei dati oscillante
Non vi è alcuna garanzia che la qualità finale dei dati ricevuti sia ermetica e impeccabile se controllata correttamente. Uno dei principali svantaggi della raccolta di dati in crowdsourcing è che incontrerai dati errati e irrilevanti. Se il tuo processo non è impostato correttamente, potresti finire per spendere più tempo e denaro per questo rispetto a lavorare con i fornitori di dati.
Ecco perché ti consigliamo di dare un'occhiata al nostro linee guida per il crowdsourcing
Mancanza di standardizzazione dei dati
Quando lavori con i fornitori di dati, viene seguito un formato o standard specifici quando ti inviano i set di dati finali. Capiresti che sono file pronti per la macchina che potrebbero essere caricati senza ripensamenti.
Con il lavoro in crowdsourcing, non è così. Non esiste uno standard adeguato e tutto dipende dai singoli contributori e dalla loro esperienza nella partecipazione ai dati di crowdsourcing. Di tanto in tanto potresti ricevere file sia casuali che puliti, rendendo difficile la definizione degli standard.
Allora, cosa c'è di meglio?
Dipende dall'urgenza e dal budget. Se ritieni di avere un tempo molto limitato e crowdsourcing raccolta dei dati è l'unica via da seguire inevitabile, funzionerebbe perché saresti disposto a scendere a compromessi su alcuni aspetti come abbiamo discusso.
Tuttavia, se ritieni che le tue ambizioni di intelligenza artificiale siano più importanti e che non offriresti alcun margine o spazio per far emergere preoccupazioni, il modo migliore per andare avanti è cercare fornitori di dati ideali come noi come possono aiutarti a raccogliere i vantaggi del crowdsourcing .