Didorong oleh kebutuhan untuk mengoptimalkan hasil Anda dan memberi jalan untuk lebih banyak pelatihan AI dengan volume tambahan, Anda mungkin berada pada titik di mana Anda tidak yakin apakah Anda harus mempertimbangkan crowdsourcing pengumpulan data atau tetap berpegang pada sumber internal Anda. Dengan dimulainya platform crowdsourcing, mungkin tampak relatif mudah untuk mendapatkan volume data yang diperlukan dengan kualitas yang tepat.
Data crowdsourced dapat merusak atau membuat ambisi AI Anda dan sebelum melanjutkan proses ini, Anda perlu memahami manfaat dan jebakan data crowdsourced.
Berada di industri ini selama bertahun-tahun, kami memahami cara kerja sistem dan kami telah menangani beragam teknik pengumpulan data untuk memiliki otoritas dalam hal ini. Jadi, dari keahlian dan perspektif kita, mari kita analisis jika pekerjaan crowdsourced adalah rute yang harus Anda ambil.
Decoding Manfaat Dan Jebakan Data Crowdsourced Untuk Pembelajaran Mesin
Referensi cepat
| Pro | Kekurangan |
|---|---|
| Menghemat Waktu | Menjaga Kerahasiaan Data |
| Meminimalkan Biaya | Kualitas Data Goyah |
| Menghapus Data Bias | Kurangnya Standarisasi |
| Mengurangi Tekanan pada Pangkalan Bakat In-house Anda | |
| Sangat terukur |
Keuntungan Pengumpulan Data Crowdsourcing
Menghemat Waktu
Penelitian mengungkapkan bahwa ilmuwan data dan Pakar AI hanya dapat menghabiskan 20% waktu mereka untuk membangun dan mengembangkan model pembelajaran mesin. Sisa waktu dihabiskan untuk kompilasi, kurasi, dan pembersihan data. Ini berarti tugas yang menuntut perhatian dan intervensi mereka diprioritaskan setelah tugas pengumpulan data dan anotasi.
Namun, pengumpulan data crowdsourcing melalui vendor berpengalaman menghilangkan fase ini dan mengotomatiskan proses pengumpulan data dan anotasi. Dengan pedoman dan protokol yang kaku, mereka memastikan crowdsourcing data seragam dan terstandarisasi. Ini membebaskan waktu para ahli untuk fokus pada hal yang lebih penting, yang pada akhirnya mengurangi waktu untuk memasarkan produk atau layanan Anda.
Menghapus Data Bias
Apakah Anda berniat meluncurkan solusi AI yang akan memiliki aplikasi universal? Ambisi ini bagus tetapi disertai dengan serangkaian kondisi dan pertimbangannya sendiri. Jika mata Anda tertuju pada jangkauan global, AI Anda harus cukup fleksibel untuk mengakomodasi persyaratan beragam etnis, segmen pasar, demografi, jenis kelamin, dan banyak lagi.
Agar model AI Anda menghasilkan hasil yang bermakna dan universal, model itu harus dilatih dengan kumpulan dataset yang kaya. Crowdsourcing melengkapi proses ini dengan memungkinkan orang dari berbagai latar belakang untuk mengunggah data yang diperlukan dan membuat model AI Anda sesehat mungkin. Anda pada akhirnya akan menghilangkan bias ke tingkat yang signifikan.
Minimalkan Pengeluaran
Pengumpulan data tidak hanya membosankan dan memakan waktu tetapi juga mahal. Terlepas dari apakah Anda memiliki tim internal atau vendor pihak ketiga, keuntungan hanya terjadi jika prosesnya berjangka panjang. Jadi, secara komparatif pengumpulan data crowdsourcing meminimalkan biaya yang akan Anda keluarkan dalam sumber data dan pelabelan. Untuk perusahaan bootstrap dengan anggaran terbatas, ini bisa menjadi solusi ideal.
Mengurangi Tekanan Pada Pangkalan Bakat In-house Anda
Saat Anda mempekerjakan anggota tim yang ada untuk mengumpulkan data dan membuat anotasi, Anda meminta mereka untuk bekerja lebih lama atau memberi kompensasi untuk itu. Atau, Anda meminta mereka untuk mengakomodasi tugas ini di tengah jam kerja dan tenggat waktu yang ketat.
Terlepas dari kasusnya, itu menambah tekanan pada karyawan Anda dan itu akan merusak kualitas dari kedua tugas yang mereka coba selesaikan. Hal ini dapat menyebabkan gesekan dan lebih banyak biaya untuk melatih anggota baru. Di dalam Misalnya, pengumpulan data crowdsourcing tiba sebagai alternatif yang andal karena tim Anda memiliki data standar di tangan mereka untuk dikerjakan.
Sangat terukur
Mengandalkan sumber internal untuk menghasilkan lebih banyak volume data daripada jumlah saat ini terbukti mahal. Sementara berkolaborasi dengan pengumpulan data dan perusahaan anotasi akan menjadi alternatif yang lebih baik. (Baca: Poin yang harus diingat saat memilih a vendor pengumpulan data.)
Pekerjaan crowdsourced melegakan dengan memungkinkan Anda menskalakan persyaratan volume data Anda. Anda berdua dapat menambah volume data Anda atau menguranginya pada waktu tertentu. Yang harus Anda lakukan adalah memastikan ada proses QA yang memadai yang ditetapkan untuk memastikan hasil yang berkualitas.
Kontra Dari Crowdsourcing Data
Menjaga Kerahasiaan Data
Menjaga kerahasiaan data adalah tugas besar di depan Anda dalam hal crowdsourcing. Sekarang, ada di tim vendor dan crowdsources untuk menjaga dan menghormati integritas dan kerahasiaan data dengan mematuhi protokol dan standar privasi data. Jika data terkait dengan perawatan kesehatan, tindakan tambahan dan kepatuhan seperti HIPAA harus dipenuhi juga. Ini dapat menghabiskan sebagian besar waktu tim Anda untuk menyiapkan protokol.
Kualitas Data Goyah
Tidak ada jaminan bahwa kualitas akhir data yang Anda terima akan kedap udara dan sempurna jika dikontrol dengan benar. Salah satu kelemahan utama pengumpulan data crowdsourcing adalah Anda akan menemukan data yang salah dan tidak relevan. Jika proses Anda tidak diatur dengan benar, Anda bisa menghabiskan lebih banyak waktu dan uang untuk hal ini daripada bekerja dengan vendor data.
Itu sebabnya kami merekomendasikan untuk memeriksa kami pedoman crowdsourcing.
Kurangnya Standarisasi Data
Saat Anda bekerja dengan vendor data, ada format atau standar khusus yang diikuti saat mereka mengirim kumpulan data akhir kepada Anda. Anda akan mengerti bahwa itu adalah file siap-mesin yang dapat diunggah tanpa berpikir dua kali.
Dengan pekerjaan crowdsourced, bukan itu masalahnya. Tidak ada standar yang tepat untuk diikuti dan semuanya tergantung pada masing-masing kontributor dan seberapa berpengalaman mereka dalam berpartisipasi dalam data crowdsourcing. Anda dapat menerima file yang serampangan dan bersih dari waktu ke waktu, sehingga menyulitkan Anda untuk menetapkan standar.
Jadi, Apa yang Lebih Baik?
Itu tergantung pada urgensi dan anggaran Anda. Jika Anda merasa memiliki waktu yang sangat terbatas dan Crowdsourcing pengumpulan data adalah satu-satunya jalan ke depan yang tak terelakkan, itu akan berhasil karena Anda bersedia berkompromi pada beberapa aspek seperti yang telah kita diskusikan.
Namun, jika Anda merasa ambisi AI Anda lebih penting dan Anda tidak akan menawarkan ruang lingkup atau ruang apa pun untuk masalah yang muncul, cara terbaik ke depan adalah mencari vendor data yang ideal seperti kami, bagaimana membantu Anda menuai manfaat dari crowdsourcing .