Datainsamling

Avkoda de 5 bästa fördelarna och fallgroparna med att använda Crowdsourced datainsamling för maskininlärning

Driven av behovet av att optimera dina resultat och ge plats för mer AI-träning med ytterligare volymer, kan du vara vid den punkten där du inte är säker på om du ska överväga crowdsourcing datainsamling eller håll dig till dina interna källor. Med början av crowdsourcing-plattformar, kan det tyckas relativt enkelt att få de nödvändiga datamängderna med precis rätt kvalitet.

Crowdsourced data kan antingen bryta eller göra dina AI-ambitioner och innan du fortsätter att gå vidare med denna process måste du förstå fördelar och fallgropar med crowdsourced data.

Eftersom vi varit i branschen i flera år förstår vi hur systemet fungerar och vi har hanterat olika datainsamlingstekniker för att ha en auktoritet på detta. Så, från vår expertis och perspektiv, låt oss analysera om crowdsourcade arbete är vägen du bör ta.

Avkoda fördelarna och fallgroparna med Crowdsourced data för maskininlärning

Snabbreferens

FördelarNackdelar
Sparar tidUpprätthålla datakonfidentialitet
Minimerar kostnadernaVacklande datakvalitet
Tar bort databiasBrist på standardisering
Minskar trycket på din interna talangpool 
Mycket skalbar

Fördelar med Crowdsourcing-datainsamling

Sparar tid

Forskning visar att dataforskare och AI-experter får bara spendera 20 % av sin tid på att bygga och utveckla modeller för maskininlärning. Den återstående tiden ägnas åt att sammanställa, sammanställa och rensa data. Detta innebär att de uppgifter som kräver deras uppmärksamhet och ingripande prioriteras efter datainsamling och anteckningsuppgifter.

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

Tar bort databias Har du för avsikt att lansera en AI-lösning som kommer att ha en universell tillämpning? Tja, denna ambition är bra men kommer med sina egna förutsättningar och överväganden. Om ditt öga är på en global räckvidd måste din AI vara tillräckligt mångsidig för att tillgodose kraven från olika etniciteter, marknadssegment, demografi, kön och mer.

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 tråkig och tidskrävande utan också dyr. Oavsett om du har interna team eller tredjepartsleverantörer sker vinster endast när processen är långsiktig. Så, jämförelsevis, crowdsourcing datainsamling minimerar kostnaderna för datainsamling och märkning. För företag med stövlar med begränsad budget kan detta vara en idealisk lösning.

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

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 fall lägger det till press på dina anställda och det skulle förstöra kvaliteten på båda uppgifterna de försöker jonglera med. Detta kan leda till avgång och mer utgifter för att utbilda nya rekryter. I denna till exempel kommer crowdsourcing-datainsamling som ett tillförlitligt alternativ eftersom ditt team har standardiserad data i sina händer att arbeta med.

Mycket skalbar

Att förlita sig på interna källor för att generera fler datavolymer än de nuvarande siffrorna kan bli dyrt. Samtidigt som att samarbeta med datainsamlings- och anteckningsföretag skulle vara ett bättre alternativ. (Läs: Punkter att tänka på när du nominerar en leverantör av datainsamling.)

Crowdsourced arbete kommer som en lättnad genom att du kan skala dina datavolymkrav. Du kan både öka din datavolym eller minska den när som helst. Allt du behöver göra är att se till att det finns adekvata QA-processer inställda för att säkerställa kvalitetsresultat.

Nackdelar med datacrowdsourcing

Upprätthålla datakonfidentialitet

Att upprätthålla datakonfidentialitet är en enorm uppgift framför dig när det kommer till crowdsourcing. Nu är det på leverantörens och crowdsources-teamet att upprätthålla och respektera dataintegritet och konfidentialitet genom att följa protokoll och datasekretessstandarder. Om uppgifterna är relaterade till hälsovård, ytterligare åtgärder och efterlevnad som HIPAA bör uppfyllas också. Detta kan ta en betydande del av ditt 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 lufttät och oklanderlig om den kontrolleras på rätt sätt. En av de största nackdelarna med crowdsourcing-datainsamling är att du kommer att stöta på felaktig och irrelevant data. Om din process inte är rätt inställd, kan du lägga mer tid och pengar på detta än att arbeta med dataleverantörer.

Det är därför vi rekommenderar att du kollar in vår riktlinjer för crowdsourcing. 

Brist på datastandardisering

Brist på datastandardisering När du arbetar med dataleverantörer finns det ett specifikt format eller standarder som följs när de skickar slutliga datamängder till dig. Du skulle förstå att de är maskinklara filer som kan laddas upp utan eftertanke.

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 din brådska och budget. Om du känner att du har väldigt begränsad tid och crowdsourcing datainsamling är den enda oundvikliga vägen framåt skulle det fungera eftersom ni skulle vara villig att kompromissa om 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 .

Social Dela

Du kanske också gillar