Data Collection

De 5 belangrijkste voordelen en valkuilen decoderen van het gebruik van crowdsourced gegevensverzameling voor machinaal leren

Gedreven door de noodzaak om uw resultaten te optimaliseren en plaats te maken voor meer AI-training met extra volumes, zou u op dat punt kunnen zijn waarop u niet zeker weet of u crowdsourcing moet overwegen het verzamelen van gegevens of blijf bij je interne bronnen. Met het begin van crowdsourcing-platforms, lijkt het misschien relatief eenvoudig om de vereiste hoeveelheden gegevens van precies de juiste kwaliteit te krijgen.

Crowdsourced-gegevens kunnen uw AI-ambities breken of maken en voordat u doorgaat met dit proces, moet u de voordelen en valkuilen van crowdsourced data.

Omdat we al jaren in de branche zijn, begrijpen we hoe het systeem werkt en hebben we verschillende technieken voor gegevensverzameling gebruikt om hier autoriteit over te hebben. Laten we dus, vanuit onze expertise en perspectief, analyseren of crowdsourced werk is de route die u moet nemen.

De voordelen en valkuilen van crowdsourced data decoderen voor machinaal leren

Snelle referentie

VOORDELENNADELEN
Bespaart tijdVertrouwelijkheid van gegevens bewaren
Minimaliseert kostenTwijfelende gegevenskwaliteit
Verwijdert gegevensbiasGebrek aan standaardisatie
Vermindert de druk op uw interne talentenpool 
Zeer schaalbaar

Voordelen van crowdsourcing-gegevensverzameling

Bespaart tijd

Uit onderzoek blijkt dat datawetenschappers en AI-experts besteden slechts 20% van hun tijd aan het bouwen en ontwikkelen van machine learning-modellen. De resterende tijd wordt besteed aan het verzamelen, beheren en opschonen van gegevens. Dit betekent dat de taken die hun aandacht en tussenkomst vereisen, prioriteit krijgen na gegevensverzameling en annotatietaken.

Crowdsourcing van gegevensverzameling via een ervaren leverancier elimineert deze fase en automatiseert de gegevensverzameling en annotatieprocessen. Met rigide richtlijnen en protocollen zorgen ze ervoor dat crowdsourcing van data uniform en gestandaardiseerd is. Dit maakt de tijd van experts vrij om zich te concentreren op wat belangrijker is, waardoor uiteindelijk de time-to-market voor uw product of dienst wordt verkort.

Verwijdert gegevensbias

Verwijdert gegevensbias Bent u van plan een AI-oplossing te lanceren die een universele toepassing zal hebben? Nou, deze ambitie is goed, maar heeft zijn eigen set van voorwaarden en overwegingen. Als uw oog op een wereldwijd bereik is gericht, moet uw AI veelzijdig genoeg zijn om tegemoet te komen aan de vereisten van verschillende etniciteiten, marktsegmenten, demografie, geslachten en meer.

Om ervoor te zorgen dat uw AI-model zinvolle resultaten oplevert die universeel zijn, moet het worden getraind met rijke pools van datasets. Crowdsourcing vormt een aanvulling op dit proces door mensen met verschillende achtergronden in staat te stellen de vereiste gegevens te uploaden en uw AI-modellen zo gezond mogelijk te maken. Je zou uiteindelijk vooroordelen grotendeels hebben geëlimineerd.

Kosten minimaliseren

Het verzamelen van gegevens is niet alleen vervelend en tijdrovend, maar ook duur. Ongeacht of u interne teams of externe leveranciers hebt, er wordt alleen winst gemaakt als het proces langdurig is. Dus relatief gezien crowdsourcing gegevensverzameling minimaliseert de kosten die u zou maken bij het inkopen en labelen van gegevens. Voor startende bedrijven met beperkte budgetten kan dit een ideale oplossing zijn.

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

Vermindert de druk op uw interne talentenpool

Wanneer u uw bestaande teamleden inhuurt om gegevens te verzamelen en te annoteren, vraagt ​​u hen om extra uren te werken of u compenseert hen daarvoor. Of u vraagt ​​hen om deze taak op zich te nemen te midden van hun werkuren en strakke deadlines.

Hoe dan ook, het legt druk op uw medewerkers en het zou de kwaliteit van beide taken die ze proberen te combineren bederven. Dit kan leiden tot verloop en meer kosten voor het opleiden van nieuwe rekruten. In deze Crowdsourcing-gegevensverzameling wordt bijvoorbeeld een betrouwbaar alternatief omdat uw team gestandaardiseerde gegevens in handen heeft om aan te werken.

Zeer schaalbaar

Vertrouwen op interne bronnen om meer gegevensvolumes te genereren dan de huidige cijfers, zou duur kunnen zijn. Terwijl samenwerken met bedrijven voor gegevensverzameling en annotatie een beter alternatief zou zijn. (Lezen: punten om in gedachten te houden bij het op de shortlist zetten van een leverancier van gegevensverzameling.)

Crowdsourced werk is een verademing omdat u uw gegevensvolumevereisten kunt schalen. U kunt op elk moment uw datavolume verhogen of verlagen. Het enige dat u hoeft te doen, is ervoor zorgen dat er adequate QA-processen zijn ingesteld om kwaliteitsoutput te garanderen.

Nadelen van gegevenscrowdsourcing

Vertrouwelijkheid van gegevens bewaren

Het handhaven van de vertrouwelijkheid van gegevens is een enorme taak die voor u ligt als het gaat om crowdsourcing. Nu is het aan de leverancier en het crowdsources-team om de integriteit en vertrouwelijkheid van gegevens te handhaven en te respecteren door zich te houden aan protocollen en normen voor gegevensprivacy. Als de gegevens betrekking hebben op: gezondheidszorg, aanvullende maatregelen en nalevingen zoals HIPAA moet ook worden voldaan. Dit kan een aanzienlijk deel van de tijd van uw team vergen om de protocollen op te stellen.

Twijfelende gegevenskwaliteit

Er is geen garantie dat de uiteindelijke kwaliteit van de gegevens die u ontvangt luchtdicht en onberispelijk zal zijn als ze goed worden gecontroleerd. Een van de grote nadelen van het verzamelen van gegevens via crowdsourcing is dat je verkeerde en irrelevante gegevens tegenkomt. Als uw proces niet goed is ingesteld, zou u hier meer tijd en geld aan kunnen besteden dan aan het werken met dataleveranciers.

Daarom raden we aan om onze richtlijnen voor crowdsourcing. 

Gebrek aan gegevensstandaardisatie

Gebrek aan gegevensstandaardisatie Wanneer u met gegevensleveranciers werkt, is er een specifieke indeling of standaarden die worden gevolgd wanneer zij definitieve gegevenssets naar u verzenden. Je zou begrijpen dat het machineklare bestanden zijn die zonder twijfel kunnen worden geüpload.

Bij crowdsourced werk is dat niet het geval. Er is geen goede standaard die wordt gevolgd en het hangt allemaal af van individuele bijdragers en hoe ervaren ze zijn in het deelnemen aan crowdsourcing-gegevens. U kunt van tijd tot tijd zowel lukrake als schone bestanden ontvangen, waardoor het moeilijk voor u wordt om normen vast te stellen.

Dus, wat is beter?

Het hangt af van uw urgentie en budget. Als je het gevoel hebt dat je een zeer beperkte tijd hebt en Crowdsourcing het verzamelen van gegevens is de enige onvermijdelijke weg vooruit, het zou werken omdat u bereid zou zijn om compromissen te sluiten over een paar aspecten zoals we hebben besproken.

Als u echter vindt dat uw AI-ambities belangrijker zijn en dat u geen ruimte of ruimte zou bieden voor het opduiken van zorgen, is de beste manier om vooruit te gaan op zoek naar ideale dataleveranciers zoals wij, hoe u kunt profiteren van de voordelen van crowdsourcing .

Sociale Share

Dit vind je misschien ook leuk