ขับเคลื่อนโดยความต้องการเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ของคุณและหาทางสำหรับการฝึกอบรม AI เพิ่มเติมด้วยปริมาณเพิ่มเติม คุณอาจอยู่ในจุดที่คุณไม่แน่ใจว่าควรพิจารณาคราวด์ซอร์สซิ่งหรือไม่ การเก็บรวบรวมข้อมูล หรือยึดติดกับแหล่งข้อมูลภายในของคุณ เมื่อเริ่มมีอาการ แพลตฟอร์มคราวด์ซอร์สซิ่งการรับปริมาณข้อมูลที่ต้องการด้วยคุณภาพที่เหมาะสมอาจดูค่อนข้างง่าย
ข้อมูลที่รวบรวมมาอาจทำลายหรือทำให้ความทะเยอทะยานของ AI ของคุณพังได้ และก่อนที่คุณจะดำเนินการตามขั้นตอนนี้ คุณต้องเข้าใจ ประโยชน์และข้อผิดพลาดของข้อมูลที่รวบรวมมา.
อยู่ในวงการนี้มาหลายปี เราเข้าใจวิธีการทำงานของระบบ และเราได้จัดการกับเทคนิคการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายเพื่อให้มีอำนาจในเรื่องนี้ จากความเชี่ยวชาญและมุมมองของเรา มาวิเคราะห์กันว่า งานที่แออัด เป็นเส้นทางที่คุณควรใช้
การถอดรหัสประโยชน์และข้อผิดพลาดของข้อมูล Crowdsourced สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
อ้างอิงด่วน
| ข้อดี | จุดด้อย |
|---|---|
| ประหยัดเวลา | การรักษาความลับของข้อมูล |
| ลดค่าใช้จ่าย | คุณภาพของข้อมูลที่สั่นคลอน |
| ลบข้อมูลอคติ | ขาดมาตรฐาน |
| ลดแรงกดดันต่อกลุ่มผู้มีความสามารถภายในของคุณ | |
| ปรับขยายได้สูง |
ข้อดีของการรวบรวมข้อมูล Crowdsourcing
ประหยัดเวลา
ผลการวิจัยพบว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ใช้เวลาเพียง 20% ในการสร้างและพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง. เวลาที่เหลือจะใช้ในการรวบรวม รวบรวม และทำความสะอาดข้อมูล ซึ่งหมายความว่างานที่ต้องการความสนใจและการแทรกแซงจะได้รับการจัดลำดับความสำคัญหลังจากการรวบรวมข้อมูลและงานคำอธิบายประกอบ
อย่างไรก็ตาม การรวบรวมข้อมูลจากคราวด์ซอร์ซผ่านผู้ขายที่มีประสบการณ์จะขจัดขั้นตอนนี้และทำให้กระบวนการรวบรวมข้อมูลและคำอธิบายประกอบเป็นไปโดยอัตโนมัติ ด้วยแนวทางและโปรโตคอลที่เข้มงวด ทำให้มั่นใจได้ว่าการรวบรวมข้อมูลจากมวลชนมีความสม่ำเสมอและเป็นมาตรฐาน วิธีนี้จะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญมีเวลาเหลือเฟือที่จะจดจ่อกับสิ่งที่สำคัญกว่านั้น ส่งผลให้เวลาในการออกสู่ตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณลดลงในที่สุด
ลบข้อมูลอคติ
คุณตั้งใจที่จะเปิดตัวโซลูชัน AI ที่จะมีแอปพลิเคชันสากลหรือไม่? ความทะเยอทะยานนี้ดี แต่มาพร้อมกับเงื่อนไขและข้อควรพิจารณาในตัวเอง หากสายตาของคุณเข้าถึงได้ทั่วโลก AI ของคุณจะต้องมีความหลากหลายเพียงพอที่จะรองรับความต้องการของกลุ่มชาติพันธุ์ที่หลากหลาย กลุ่มตลาด ข้อมูลประชากร เพศ และอื่นๆ
เพื่อให้โมเดล AI ของคุณแสดงผลที่มีความหมายที่เป็นสากล จะต้องได้รับการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลจำนวนมาก Crowdsourcing ช่วยเสริมกระบวนการนี้โดยอนุญาตให้ผู้คนจากภูมิหลังที่หลากหลายสามารถอัปโหลดข้อมูลที่จำเป็นและทำให้โมเดล AI ของคุณมีประโยชน์มากที่สุด ในที่สุดคุณก็จะกำจัดอคติออกไปในระดับที่มีนัยสำคัญ
ลดค่าใช้จ่าย
การรวบรวมข้อมูลไม่เพียงแต่จะน่าเบื่อและใช้เวลานาน แต่ยังมีราคาแพงอีกด้วย ไม่ว่าคุณจะมีทีมภายในหรือผู้ขายที่เป็นบุคคลภายนอก ผลกำไรจะเกิดขึ้นก็ต่อเมื่อกระบวนการนี้เป็นระยะยาวเท่านั้น ดังนั้น เมื่อเทียบกับ การรวบรวมข้อมูลจากฝูงชน ลดค่าใช้จ่ายที่จะเกิดขึ้นในการสรรหาและติดฉลากข้อมูล สำหรับบริษัทที่มีงบประมาณจำกัด นี่อาจเป็นทางออกที่ดี
ลดแรงกดดันต่อกลุ่มผู้มีความสามารถภายในของคุณ
เมื่อคุณจ้างสมาชิกในทีมที่มีอยู่เพื่อรวบรวมข้อมูลและใส่คำอธิบายประกอบ คุณกำลังขอให้พวกเขาทำงานเพิ่มชั่วโมงหรือชดเชยให้พวกเขา หรือคุณกำลังขอให้พวกเขาจัดการงานนี้ในช่วงเวลาทำงานและกำหนดเวลาที่คับคั่ง
ไม่ว่ากรณีใด ๆ จะเป็นการเพิ่มแรงกดดันให้กับพนักงานของคุณและจะทำให้คุณภาพของงานทั้งสองที่พวกเขาพยายามเล่นปาหี่แย่ลง ซึ่งอาจนำไปสู่การเลิกจ้างและค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมพนักงานใหม่ ในเรื่องนี้ ตัวอย่างเช่น การรวบรวมข้อมูลจากมวลชนมาเป็นทางเลือกที่น่าเชื่อถือ เนื่องจากทีมของคุณมีข้อมูลที่เป็นมาตรฐานอยู่ในมือเพื่อดำเนินการ.
ปรับขยายได้สูง
การใช้แหล่งข้อมูลภายในเพื่อสร้างปริมาณข้อมูลมากกว่าตัวเลขปัจจุบันอาจมีราคาแพง ในขณะที่การร่วมมือกับบริษัทเก็บรวบรวมข้อมูลและการทำหมายเหตุประกอบจะเป็นทางเลือกที่ดีกว่า (อ่าน: ข้อควรจำขณะคัดเลือก a ผู้ให้บริการรวบรวมข้อมูล.)
งาน Crowdsourced ช่วยบรรเทาได้ด้วยการให้คุณปรับขนาดความต้องการปริมาณข้อมูลของคุณ คุณเพิ่มหรือลดปริมาณข้อมูลได้ทุกเมื่อ. สิ่งที่คุณต้องทำคือตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการกำหนดกระบวนการ QA ที่เพียงพอเพื่อให้แน่ใจว่าได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพ
ข้อเสียของ Data Crowdsourcing
การรักษาความลับของข้อมูล
การรักษาความลับของข้อมูลเป็นงานใหญ่ที่รออยู่ข้างหน้าคุณเมื่อพูดถึงคราวด์ซอร์ซ ตอนนี้อยู่ในทีมผู้ขายและ Crowdsources ที่จะรักษาและเคารพความสมบูรณ์ของข้อมูลและการรักษาความลับโดยปฏิบัติตามโปรโตคอลและมาตรฐานความเป็นส่วนตัวของข้อมูล หากข้อมูลเกี่ยวข้องกับ การดูแลสุขภาพ มาตรการเพิ่มเติม และการปฏิบัติตามข้อกำหนด เช่น HIPAA ก็ต้องเจอเช่นกัน ซึ่งอาจใช้เวลาส่วนสำคัญของทีมของคุณในการตั้งค่าโปรโตคอล
คุณภาพของข้อมูลที่สั่นคลอน
ไม่มีการรับประกันว่าคุณภาพขั้นสุดท้ายของข้อมูลที่คุณได้รับจะเป็นแบบสุญญากาศและไร้ที่ติหากควบคุมอย่างเหมาะสม ข้อเสียที่สำคัญประการหนึ่งของการรวบรวมข้อมูลจากมวลชนคือคุณจะพบข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและไม่เกี่ยวข้อง หากกระบวนการของคุณไม่ได้รับการตั้งค่าอย่างถูกต้องคุณอาจต้องใช้เวลาและเงินกับสิ่งนี้มากกว่าการทำงานกับผู้จำหน่ายข้อมูล
นั่นเป็นเหตุผลที่เราแนะนำให้ตรวจสอบของเรา แนวทางการระดมมวลชน
ขาดมาตรฐานข้อมูล
เมื่อคุณทำงานกับผู้จำหน่ายข้อมูล จะมีรูปแบบหรือมาตรฐานเฉพาะตามมาเมื่อพวกเขาส่งชุดข้อมูลสุดท้ายถึงคุณ คุณจะเข้าใจว่ามันเป็นไฟล์ที่พร้อมสำหรับเครื่องซึ่งสามารถอัพโหลดได้โดยไม่ต้องคิดอะไรมาก
ด้วยการทำงานที่แออัด นั่นไม่ใช่กรณี ไม่มีการปฏิบัติตามมาตรฐานที่เหมาะสม และทั้งหมดขึ้นอยู่กับผู้ร่วมให้ข้อมูลแต่ละรายและประสบการณ์ที่พวกเขามีส่วนร่วมในข้อมูล คุณสามารถรับทั้งไฟล์ที่บังเอิญและไฟล์ที่สะอาดได้เป็นครั้งคราว ทำให้ยากสำหรับคุณในการสร้างมาตรฐาน
แล้วอะไรดีกว่ากัน?
ขึ้นอยู่กับความเร่งด่วนและงบประมาณของคุณ ถ้าคุณรู้สึกว่าคุณมีเวลาจำกัดและ Crowdsourcing การเก็บรวบรวมข้อมูล เป็นวิธีเดียวที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะก้าวไปข้างหน้า มันจะได้ผลเพราะคุณเต็มใจที่จะประนีประนอมในบางแง่มุมตามที่เราได้พูดคุยกัน
อย่างไรก็ตาม หากคุณรู้สึกว่าความทะเยอทะยานด้าน AI ของคุณมีความสำคัญมากกว่า และคุณไม่เสนอขอบเขตหรือพื้นที่สำหรับข้อกังวลใดๆ ให้เกิดขึ้น วิธีที่ดีที่สุดข้างหน้าคือการมองหาผู้จำหน่ายข้อมูลในอุดมคติอย่างเรา วิธีที่จะช่วยให้คุณเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ของ Crowdsourcing .