ด้วยความต้องการที่จะเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์และเตรียมพร้อมสำหรับการฝึกฝน AI ด้วยปริมาณข้อมูลที่มากขึ้น คุณอาจอยู่ในจุดที่ไม่แน่ใจว่าควรพิจารณาการรวบรวมข้อมูล แบบ crowdsourcing หรือควรใช้แหล่งข้อมูลภายในองค์กรของคุณเอง การเกิดขึ้นของแพลตฟอร์ม crowdsourcingอาจทำให้การได้รับปริมาณข้อมูลที่ต้องการในคุณภาพที่เหมาะสมดูง่ายขึ้น
ข้อมูลที่รวบรวมจากผู้คนจำนวนมากอาจเป็นทั้งปัจจัยที่ส่งผลดีหรือผลเสียต่อความทะเยอทะยานด้าน AI ของคุณ และก่อนที่คุณจะดำเนินการต่อไป คุณจำเป็นต้องเข้าใจถึงประโยชน์และข้อเสียของข้อมูลที่รวบรวมจากผู้คนจำนวนมากเสียก่อน
ด้วยประสบการณ์ในวงการนี้มาหลายปี เราเข้าใจระบบการทำงานเป็นอย่างดี และเราได้จัดการกับเทคนิคการเก็บรวบรวมข้อมูลที่หลากหลาย ทำให้เรามีความเชี่ยวชาญในด้านนี้ ดังนั้น จากความเชี่ยวชาญและมุมมองของเรา เรามาวิเคราะห์กันว่าการทำงานแบบ crowdsourcingเป็นเส้นทางที่คุณควรเลือก หรือไม่
การถอดรหัสประโยชน์และข้อผิดพลาดของข้อมูล Crowdsourced สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
อ้างอิงด่วน
| ข้อดี | จุดด้อย |
|---|---|
| ประหยัดเวลา | การรักษาความลับของข้อมูล |
| ลดค่าใช้จ่าย | คุณภาพของข้อมูลที่สั่นคลอน |
| ลบข้อมูลอคติ | ขาดมาตรฐาน |
| ลดแรงกดดันต่อกลุ่มผู้มีความสามารถภายในของคุณ | |
| ปรับขยายได้สูง |
ข้อดีของการรวบรวมข้อมูล Crowdsourcing
ประหยัดเวลา
ผลการวิจัยเผยว่า นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ใช้เวลาเพียง 20% ในการสร้างและพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องส่วนเวลาที่เหลือใช้ไปกับการรวบรวม จัดการ และทำความสะอาดข้อมูล ซึ่งหมายความว่างานที่ต้องการความสนใจและการแทรกแซงจากพวกเขาจะถูกจัดลำดับความสำคัญหลังจากงานรวบรวมและติดป้ายกำกับข้อมูลเสร็จสิ้นแล้ว
อย่างไรก็ตาม การรวบรวมข้อมูลจากคราวด์ซอร์ซผ่านผู้ขายที่มีประสบการณ์จะขจัดขั้นตอนนี้และทำให้กระบวนการรวบรวมข้อมูลและคำอธิบายประกอบเป็นไปโดยอัตโนมัติ ด้วยแนวทางและโปรโตคอลที่เข้มงวด ทำให้มั่นใจได้ว่าการรวบรวมข้อมูลจากมวลชนมีความสม่ำเสมอและเป็นมาตรฐาน วิธีนี้จะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญมีเวลาเหลือเฟือที่จะจดจ่อกับสิ่งที่สำคัญกว่านั้น ส่งผลให้เวลาในการออกสู่ตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณลดลงในที่สุด
ลบข้อมูลอคติ
เพื่อให้โมเดล AI ของคุณแสดงผลที่มีความหมายที่เป็นสากล จะต้องได้รับการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลจำนวนมาก Crowdsourcing ช่วยเสริมกระบวนการนี้โดยอนุญาตให้ผู้คนจากภูมิหลังที่หลากหลายสามารถอัปโหลดข้อมูลที่จำเป็นและทำให้โมเดล AI ของคุณมีประโยชน์มากที่สุด ในที่สุดคุณก็จะกำจัดอคติออกไปในระดับที่มีนัยสำคัญ
ลดค่าใช้จ่าย
การเก็บรวบรวมข้อมูลนั้นไม่เพียงแต่เป็นงานที่น่าเบื่อและใช้เวลานานเท่านั้น แต่ยังมีค่าใช้จ่ายสูงอีกด้วย ไม่ว่าคุณจะมีทีมงานภายในหรือผู้ให้บริการภายนอก ผลกำไรจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อกระบวนการนั้นเป็นไปในระยะยาว ดังนั้นการรวบรวมข้อมูลโดยใช้ crowdsourcingจึงช่วยลดค่าใช้จ่ายในการจัดหาและติดป้ายกำกับข้อมูลได้อย่างมาก สำหรับบริษัทที่เพิ่งเริ่มต้นและมีงบประมาณจำกัด นี่อาจเป็นทางออกที่เหมาะสมอย่างยิ่ง
ลดแรงกดดันต่อกลุ่มผู้มีความสามารถภายในของคุณ
เมื่อคุณจ้างสมาชิกในทีมที่มีอยู่เพื่อรวบรวมข้อมูลและใส่คำอธิบายประกอบ คุณกำลังขอให้พวกเขาทำงานเพิ่มชั่วโมงหรือชดเชยให้พวกเขา หรือคุณกำลังขอให้พวกเขาจัดการงานนี้ในช่วงเวลาทำงานและกำหนดเวลาที่คับคั่ง
ไม่ว่าจะในกรณีใดก็ตาม มันจะเพิ่มแรงกดดันให้กับพนักงานของคุณ และจะส่งผลเสียต่อคุณภาพของงานที่พวกเขากำลังพยายามจัดการอยู่ ซึ่งอาจนำไปสู่การลาออกและค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นในการฝึกอบรมพนักงานใหม่ ในกรณีนี้ การรวบรวมข้อมูลโดยใช้ crowdsourcing จึงเป็นทางเลือกที่น่าเชื่อถือ เนื่องจากทีมของคุณมีข้อมูลที่เป็นมาตรฐานอยู่ในมือเพื่อใช้ในการทำงาน
ปรับขยายได้สูง
การพึ่งพาแหล่งข้อมูลภายในเพื่อสร้างปริมาณข้อมูลให้มากกว่าจำนวนที่มีอยู่ในปัจจุบันอาจมีค่าใช้จ่ายสูง ในขณะที่การร่วมมือกับบริษัทเก็บรวบรวมและจัดทำคำอธิบายประกอบข้อมูลจะเป็นทางเลือกที่ดีกว่า ( อ่านเพิ่มเติม: ข้อควรพิจารณาในการคัดเลือกผู้ให้บริการเก็บรวบรวมข้อมูล )
การทำงานแบบระดมความคิดจากกลุ่มคนจำนวนมากช่วยลดภาระงานลงได้ เพราะช่วยให้คุณสามารถปรับขนาดปริมาณข้อมูลตามความต้องการได้คุณสามารถเพิ่มหรือลดปริมาณข้อมูลได้ตลอดเวลาสิ่งที่คุณต้องทำคือตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีกระบวนการควบคุมคุณภาพที่เหมาะสมเพื่อให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์มีคุณภาพดี
ข้อเสียของ Data Crowdsourcing
การรักษาความลับของข้อมูล
การรักษาความลับของข้อมูลเป็นงานใหญ่มากที่คุณต้องเผชิญเมื่อพูดถึงการระดมความคิดจากกลุ่มคน (crowdsourcing) ทั้งผู้ให้บริการและทีมระดมความคิดจะต้องรักษาและเคารพความถูกต้องและความลับของข้อมูลโดยการปฏิบัติตามระเบียบและมาตรฐานความเป็นส่วนตัวของข้อมูล หากข้อมูลเกี่ยวข้องกับด้านการดูแลสุขภาพ จะต้องปฏิบัติตามมาตรการและข้อกำหนดเพิ่มเติม เช่น HIPAAด้วย ซึ่งอาจใช้เวลาส่วนใหญ่ของทีมในการกำหนดระเบียบเหล่านี้
คุณภาพของข้อมูลที่สั่นคลอน
ไม่มีการรับประกันว่าคุณภาพของข้อมูลที่คุณได้รับในขั้นสุดท้ายจะสมบูรณ์แบบและไร้ที่ติ แม้ว่าจะมีการควบคุมอย่างเหมาะสมก็ตามข้อเสียเปรียบที่สำคัญอย่างหนึ่งของการรวบรวมข้อมูลแบบ crowdsourcing คือ คุณอาจพบเจอกับข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและไม่เกี่ยวข้อง หากกระบวนการของคุณไม่ได้ถูกตั้งค่าอย่างถูกต้องคุณอาจต้องเสียเวลาและเงินมากกว่าการทำงานร่วมกับผู้ให้บริการข้อมูล เสียอีก
ด้วยเหตุนี้เราจึงขอแนะนำให้คุณตรวจสอบแนวทางการระดมความคิดจากกลุ่มคนจำนวนมาก ของเรา
ขาดมาตรฐานข้อมูล
ด้วยการทำงานที่แออัด นั่นไม่ใช่กรณี ไม่มีการปฏิบัติตามมาตรฐานที่เหมาะสม และทั้งหมดขึ้นอยู่กับผู้ร่วมให้ข้อมูลแต่ละรายและประสบการณ์ที่พวกเขามีส่วนร่วมในข้อมูล คุณสามารถรับทั้งไฟล์ที่บังเอิญและไฟล์ที่สะอาดได้เป็นครั้งคราว ทำให้ยากสำหรับคุณในการสร้างมาตรฐาน
แล้วอะไรดีกว่ากัน?
ขึ้นอยู่กับความเร่งด่วนและงบประมาณของคุณ หากคุณรู้สึกว่ามีเวลาจำกัดมาก และการรวบรวมข้อมูลโดยใช้ crowdsourcingเป็นวิธีเดียวที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ วิธีนี้ก็ใช้ได้ผล เพราะคุณยินดีที่จะประนีประนอมในบางแง่มุมตามที่เราได้พูดคุยกันไปแล้ว
อย่างไรก็ตาม หากคุณรู้สึกว่าความทะเยอทะยานด้าน AI ของคุณมีความสำคัญมากกว่า และคุณไม่เสนอขอบเขตหรือพื้นที่สำหรับข้อกังวลใดๆ ให้เกิดขึ้น วิธีที่ดีที่สุดข้างหน้าคือการมองหาผู้จำหน่ายข้อมูลในอุดมคติอย่างเรา วิธีที่จะช่วยให้คุณเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ของ Crowdsourcing .
