結果を最適化し、追加のボリュームでより多くのAIトレーニングに道を譲る必要性に駆り立てられて、クラウドソーシングを検討すべきかどうかわからない時点になる可能性があります データ収集 または内部ソースに固執します。 の始まりとともに クラウドソーシングプラットフォーム、必要な量のデータを適切な品質で取得するのは比較的簡単に思えるかもしれません。
クラウドソーシングされたデータは、AIの野心を壊すか、作る可能性があります。このプロセスを進める前に、 クラウドソーシングされたデータの利点と落とし穴.
何年にもわたって業界に携わってきた私たちは、システムがどのように機能するかを理解しており、これに権限を持つためにさまざまなデータ収集手法を扱ってきました。 それで、私たちの専門知識と観点から、 クラウドソーシングによる作業 あなたがとるべきルートです。
機械学習のためのクラウドソーシングデータの利点と落とし穴の解読
クイックリファレンス
| メリット | デメリット |
|---|---|
| 時間を節約する | データの機密性の維持 |
| 経費を最小限に抑える | 揺らぐデータ品質 |
| データバイアスを削除します | 標準化の欠如 |
| 社内の人材プールへのプレッシャーを軽減します | |
| 高度にスケーラブル |
クラウドソーシングデータ収集の利点
時間を節約する
調査によると、データサイエンティストと AIの専門家は、機械学習モデルの構築と開発に費やす時間はわずか20％です。。 残りの時間は、データのコンパイル、キュレーション、およびクリーニングに費やされます。 これは、注意と介入を必要とするタスクが、データ収集と注釈タスクの後に優先されることを意味します。
ただし、経験豊富なベンダーによるデータ収集のクラウドソーシングは、このフェーズを排除し、データ収集と注釈のプロセスを自動化します。 厳格なガイドラインとプロトコルにより、データのクラウドソーシングが均一で標準化されていることを保証します。 これにより、専門家がより重要なことに集中できるようになり、最終的には製品やサービスの市場投入までの時間が短縮されます。
データバイアスを削除します
ユニバーサルアプリケーションを備えたAIソリューションを立ち上げるつもりですか？ まあ、この野心は良いですが、独自の条件と考慮事項があります。 グローバルなリーチに目を向ける場合、AIは、多様な民族、市場セグメント、人口統計、性別などの要件に対応するのに十分な汎用性を備えている必要があります。
AIモデルが普遍的な意味のある結果を生み出すには、データセットの豊富なプールを使用してトレーニングする必要があります。 クラウドソーシングは、さまざまなバックグラウンドを持つ人々が必要なデータをアップロードし、AIモデルを可能な限り健全にすることで、このプロセスを補完します。 あなたは最終的にかなりの程度までバイアスを排除したでしょう。
経費を最小限に抑える
データ収集は、面倒で時間のかかるだけでなく、費用もかかります。 内部チームまたはサードパーティベンダーのどちらを使用しているかに関係なく、利益はプロセスが長期にわたる場合にのみ発生します。 だから、比較的、 クラウドソーシングデータ収集 データの調達とラベリングにかかる費用を最小限に抑えます。 予算が限られているブートストラップ企業にとって、これは理想的なソリューションになる可能性があります。
社内の人材プールへのプレッシャーを軽減します
既存のチームメンバーを雇用してデータを収集し、それに注釈を付ける場合、追加の時間作業を依頼するか、それを補うことになります。 または、あなたは彼らに彼らの労働時間と厳しい締め切りの中でこの仕事に対応するように頼んでいます。
いずれにせよ、それはあなたの従業員にプレッシャーを加え、彼らがやりくりしようとしている両方のタスクの質を損なうでしょう。 これは、新入社員のトレーニングにかかる離職とより多くの費用につながる可能性があります。 これで たとえば、クラウドソーシングのデータ収集は、チームが作業するデータを標準化したため、信頼できる代替手段として提供されます。.
高度にスケーラブル
現在の数よりも多くのデータを生成するために内部ソースに依存すると、コストがかかる可能性があります。 データ収集および注釈会社と協力する一方で、より良い代替手段となるでしょう。 （（読む：候補リストを作成する際に留意すべき点 データ収集ベンダー.)
クラウドソーシングによる作業は、データ量の要件を拡張できるため、安心できます。 データ量を増やすことも減らすこともできます。。 あなたがしなければならないのは、高品質の出力を保証するために適切なQAプロセスが設定されていることを確認することです。
データクラウドソーシングの短所
データの機密性の維持
クラウドソーシングに関しては、データの機密性を維持することは、あなたの前にある大きな課題です。 現在、プロトコルとデータプライバシー基準を順守することにより、データの整合性と機密性を維持および尊重するのはベンダーとクラウドソースのチームです。 データがに関連している場合 ヘルスケア、追加の対策、HIPAAなどのコンプライアンス 同様に満たされる必要があります。 これには、プロトコルの設定にチームの時間のかなりの部分がかかる可能性があります。
揺らぐデータ品質
適切に制御された場合、受信するデータの最終的な品質が気密で非の打ちどころがないという保証はありません。 クラウドソーシングデータ収集の主な欠点のXNUMXつは、間違った無関係なデータに遭遇することです。 プロセスが正しく設定されていない場合、データベンダーと協力するよりも、これに多くの時間とお金を費やすことになる可能性があります。
だから私たちは私たちをチェックすることをお勧めします クラウドソーシングのガイドライン。
データ標準化の欠如
データベンダーと協力する場合、最終的なデータセットを送信する際に従う特定の形式または標準があります。 あなたはそれらが何も考えずにアップロードできるマシン対応のファイルであることを理解するでしょう。
クラウドソーシングによる作業では、そうではありません。 従うべき適切な基準はなく、それはすべて、個々の貢献者とクラウドソーシングデータへの参加の経験に依存します。 ときどき無計画なファイルとクリーンなファイルの両方を受け取る可能性があり、標準を確立するのが困難になります。
だから、何が良いですか？
それはあなたの緊急性と予算に依存します。 時間が非常に限られていると感じたら クラウドソーシング データ収集 これは、前進するための唯一の避けられない方法です。これは、説明したように、いくつかの側面で妥協することをいとわないため、機能します。
ただし、AIの野心がより重要であり、懸念が生じる範囲やスペースを提供しないと思われる場合、今後の最善の方法は、クラウドソーシングのメリットを享受するのに役立つ理想的なデータベンダーを探すことです。 。