Driven av behovet av att optimera dina resultat och ge plats åt mer AI-träning med ytterligare volymer, kan du vara vid den punkt där du är osäker på om du ska överväga crowdsourcing av datainsamling eller hålla dig till dina interna källor. Med crowdsourcing-plattformarnas framväxt kan det verka relativt enkelt att få de nödvändiga datamängderna med precis rätt kvalitet.
Crowdsourcad data kan antingen omintetgöra eller omintetgöra dina AI-ambitioner, och innan du fortsätter med den här processen måste du förstå fördelarna och fallgroparna med crowdsourcad data.
Vi har varit verksamma i branschen i många år och förstår hur systemet fungerar. Vi har arbetat med olika datainsamlingstekniker för att ha en expertis inom detta område. Så, utifrån vår expertis och perspektiv, låt oss analysera om crowdsourcing är rätt väg för dig.
Avkoda fördelarna och fallgroparna med Crowdsourced data för maskininlärning
Snabbreferens
| Fördelar | Nackdelar |
|---|---|
| Sparar tid | Upprätthålla datakonfidentialitet |
| Minimerar kostnaderna | Vacklande datakvalitet |
| Tar bort databias | Brist på standardisering |
| Minskar trycket på din interna talangpool | |
| Mycket skalbar |
Fördelar med Crowdsourcing-datainsamling
Sparar tid
Forskning visar att dataforskare och AI-experter bara får lägga 20 % av sin tid på att bygga och utveckla maskininlärningsmodeller . Resterande tid går åt till att sammanställa, kurera och rensa data. Det betyder att de uppgifter som kräver deras uppmärksamhet och ingripande prioriteras efter datainsamling och annoteringsuppgifter.
Men crowdsourcing av datainsamling genom en erfaren leverantör eliminerar denna fas och automatiserar datainsamlingen och anteckningsprocesserna. Med rigida riktlinjer och protokoll säkerställer de att crowdsourcing av data är enhetlig och standardiserad. Detta frigör tid för experter att fokusera på det som är viktigare, vilket så småningom minskar tiden till marknaden för din produkt eller tjänst.
Tar bort databias
För att din AI-modell ska få fram meningsfulla resultat som är universella måste den tränas med rika pooler av datamängder. Crowdsourcing kompletterar denna process genom att låta människor från olika bakgrunder ladda upp nödvändig data och göra dina AI-modeller så hälsosamma som möjligt. Du skulle i slutändan ha eliminerat partiskhet i betydande utsträckning.
Minimera kostnaderna
Datainsamling är inte bara tråkigt och tidskrävande, utan också dyrt. Oavsett om du har interna team eller tredjepartsleverantörer, uppnås vinster endast när processen är långsiktig. Så jämförelsevis minimerar crowdsourcing av datainsamling de kostnader du skulle ådra dig för dataupphandling och märkning. För bootstrappade företag med begränsade budgetar kan detta vara en idealisk lösning.
Minskar trycket på din interna talangpool
När du anställer dina befintliga teammedlemmar för att samla in data och kommentera dem, ber du dem antingen arbeta extra timmar eller kompensera dem för det. Eller så ber du dem att klara denna uppgift mitt i deras arbetstider och snäva deadlines.
Oavsett fallet ökar det pressen på dina anställda och det skulle förstöra kvaliteten på båda de uppgifter de försöker jonglera. Detta kan leda till avgång och ökade kostnader för utbildning av nyanställda. I det här fallet framstår crowdsourcing av datainsamling som ett pålitligt alternativ eftersom ditt team har standardiserade data att arbeta med.
Mycket skalbar
Att förlita sig på interna källor för att generera större datamängder än vad som är aktuellt kan visa sig dyrt. Samtidigt skulle samarbete med datainsamlings- och annoteringsföretag vara ett bättre alternativ. ( Läs: Punkter att tänka på när du väljer en leverantör av datainsamling .)
Crowdsourcingarbete är en lättnad eftersom det låter dig skala upp dina datavolymbehov. Du kan både öka eller minska din datavolym när som helst. Allt du behöver göra är att se till att det finns tillräckliga kvalitetssäkringsprocesser för att säkerställa kvaliteten på resultatet.
Nackdelar med datacrowdsourcing
Upprätthålla datakonfidentialitet
Att upprätthålla datasekretess är en enorm uppgift framför er när det gäller crowdsourcing. Nu är det upp till leverantörs- och crowdsourcing-teamet att upprätthålla och respektera dataintegritet och sekretess genom att följa protokoll och standarder för dataskydd. Om uppgifterna är relaterade till hälso- och sjukvård bör ytterligare åtgärder och efterlevnadskrav som HIPAA också uppfyllas. Detta kan ta en betydande del av ert teams tid att sätta upp protokollen.
Vacklande datakvalitet
Det finns ingen garanti för att den slutliga kvaliteten på den data du får kommer att vara tät och oklanderlig om den kontrolleras korrekt. En av de största nackdelarna med crowdsourcing av datainsamling är att du kommer att stöta på felaktig och irrelevant data. Om din process inte är rätt utformad kan du sluta med att lägga mer tid och pengar på detta än att arbeta med dataleverantörer.
Därför rekommenderar vi att du läser våra riktlinjer för crowdsourcing.
Brist på datastandardisering
Med crowdsourcad arbete är det inte fallet. Det finns ingen korrekt standard som följs och allt beror på enskilda bidragsgivare och hur erfarna de är av att delta i crowdsourcing-data. Du kan få både slumpmässiga och rena filer då och då, vilket gör det svårt för dig att fastställa standarder.
Så vad är bättre?
Det beror på hur brådskande det är och hur mycket budget det är. Om du känner att du har väldigt begränsad tid och att crowdsourcing av datainsamling är den enda oundvikliga vägen framåt, skulle det fungera eftersom du skulle vara villig att kompromissa med några aspekter som vi diskuterade.
Men om du känner att dina AI-ambitioner är viktigare och att du inte skulle erbjuda något utrymme eller utrymme för problem att dyka upp, är den bästa vägen framåt att leta efter idealiska dataleverantörer som oss, hur kan hjälpa dig att skörda frukterna av crowdsourcing .
