堅牢で偏りのない AI ソリューションを構築するための取り組みでは、偏りのない動的で代表的なデータの組み合わせでモデルをトレーニングすることに重点を置くことが適切です。 当社のデータ収集プロセスは、信頼できる AI ソリューションを開発する上で非常に重要です。 これに関しては、まとめて クラウド ワーカーによる AI トレーニング データ データ収集戦略の重要な側面になります。
この記事では、クラウド ワーカーの役割、AI の開発への影響について見ていきましょう。 学習アルゴリズム と ML モデル、およびそれがプロセス全体にもたらす必要性と利点。
AI モデルの構築にクラウド ワーカーが必要なのはなぜですか?
人間として、私たちは大量のデータを生成しますが、この生成および収集されたデータのほんの一部しか価値がありません。 データのベンチマーク基準がないため、収集されたデータのほとんどは偏っていたり、品質の問題があったり、環境を代表していなかったりします。 ますますから 機械学習 大量のデータを処理するディープ ラーニング モデルが開発されているため、より優れた、より新しい、多様なデータセットの必要性がますます感じられています。
クラウドワーカーが活躍する場所です。
クラウド ソーシング データは、大規模なグループが参加してデータセットを構築しています。 クラウド ワーカーは、人間の知性を人工知能に注入します。
クラウドソーシング プラットフォーム 大規模で多様な人々のグループにデータ収集と注釈のマイクロタスクを与えます。 クラウドソーシングにより、企業は大規模でダイナミック、費用対効果が高く、スケーラブルな労働力にアクセスできます。
最も人気のあるクラウドソーシング プラットフォームである Amazon Mechanical Turk は、11 時間以内に 15 件の人間対人間の対話を調達することができ、従業員に支払いを行いました。 $0.35 成功した対話ごとに。 群衆の労働者は、このようなわずかな金額で従事しており、倫理的なデータ調達基準を構築することの重要性に光を当てています.
理論的には巧妙な計画のように思えますが、実行するのは簡単な戦略ではありません。 群衆労働者の匿名性は、低賃金、労働者の権利の無視、AI モデルのパフォーマンスに影響を与える質の低い仕事などの問題を引き起こしています。
クラウドワーカーがデータを調達する利点
クラウド ワーカーの多様なグループを関与させることで、AI ベースのソリューション開発者は、マイクロ タスクを分散し、多様で広範囲にわたる観測を迅速かつ比較的低コストで収集できます。
AI プロジェクトにクラウド ワーカーを採用することの顕著な利点には、次のようなものがあります。
市場投入までの時間の短縮: Cognilytica の調査によると、ほぼ 視聴者の３８%が of 人工知能 プロジェクトの時間は、データのクレンジング、ラベル付け、集計などのデータ収集活動に費やされます。 開発とトレーニングに費やされる時間はわずか 20% です。 短時間で多数の貢献者を募集できるため、従来のデータ生成の障壁が取り除かれます。
費用対効果の高いソリューション: クラウドソースによるデータ収集 トレーニング、採用、採用に費やす時間と労力を削減します。 これにより、従業員はタスクごとに支払う方法で採用されるため、必要なコスト、時間、およびリソースが不要になります。
データセットの多様性を高めます: データの多様性は、AI ソリューションのトレーニング全体にとって重要です。 モデルが偏りのない結果を生成するには、さまざまなデータセットでトレーニングする必要があります。 データのクラウドソーシングにより、少ない労力とコストで多様な (地理、言語、方言) データセットを生成できます。
スケーラビリティの向上: 信頼できるクラウド ワーカーを採用すると、次のことが保証されます。 高品質 プロジェクトのニーズに基づいてスケーリングできるデータ コレクション。
インハウス vs. クラウドソーシング – 勝者は誰?
| 社内データ | クラウドソーシングされたデータ |
|---|---|
| データの正確性と一貫性を保証できます。 | 標準的な QA 手段を備えた信頼性の高いクラウドソーシング プラットフォームを利用すれば、データの品質、正確性、および一貫性を維持できます。 |
| 社内チームがプロジェクトの要求を満たさない可能性があるため、社内データソーシングは常に現実的な決定とは限りません。 | プロジェクトのニーズに基づいて異種のクラウドワーカーのグループを採用できるため、データの多様性が保証されます。 |
| プロジェクトのニーズに合わせて労働者を募集し、訓練するのに費用がかかります。 | 費用対効果の高いソリューション データ収集 より少ない投資で労働者を募集、訓練、オンボーディングできるからです。 |
| 社内でのデータ収集にはかなりの時間がかかるため、市場投入までの時間は長くなります。 | 多くの貢献が迅速に行われるため、市場投入までの時間が大幅に短縮されます。 |
| 社内の貢献者とラベラーの小さなグループ | 貢献者の大規模で多様なグループと データラベラー |
| 社内チームによるデータの機密性は非常に高いです。 | 世界中の大勢の従業員と作業する場合、データの機密性を維持することは困難です。 |
| データ収集者の追跡、トレーニング、評価が容易 | データ収集者の追跡とトレーニングに挑戦します。 |
クラウドソーシングのワーカーとリクエスタの間のギャップを埋める。
賃金の領域だけでなく、群衆労働者と要求者の間のギャップを埋めることが切実に必要とされています。
ワーカーには特定のタスクに関する情報しか提供されないため、リクエスタ側からの情報が明らかに不足しています。 たとえば、従業員には母国語の方言で会話を録音するなどの細かいタスクが与えられますが、コンテキストが提供されることはめったにありません。 彼らは、なぜ自分がしていることをしているのか、どうすれば最善なのかについて、必要な情報を持っていません。 この情報の欠如は、 クラウドソーシング作品の質.
人間にとって、コンテキスト全体を持つことは、仕事に明快さと目的をもたらします。
この組み合わせに、NDA の別の側面、つまり、クラウド ワーカーに提供される情報の量を制限する秘密保持契約を追加します。 クラウド ワーカーの観点からは、このような情報の撤回は、信頼の欠如と彼らの仕事に対する重要性の低下を示しています。
スペクトルの反対側から同じ状況を見ると、労働者側からの透明性の欠如があります。 依頼者は、その仕事を委託された労働者を完全には理解していません。 一部のプロジェクトでは、特定のタイプのワーカーが必要になる場合があります。 ただし、ほとんどのプロジェクトではあいまいさがあります。 の グラウンドトゥルース これにより、評価、フィードバック、トレーニングが複雑になる可能性があります。
これらの困難に対処するには、幅広い種類の寄稿者から、厳選され、適切に表現された多様なデータを提供してきた実績を持つデータ収集の専門家と協力することが重要です。
データ パートナーとして Shaip を選択すると、複数のメリットが得られます。 データの多様性と代表的な分布に焦点を当てています。 当社の経験豊富で献身的なスタッフは、各プロジェクトの必要性を理解し、堅牢な AI ベースのソリューションをすぐにトレーニングできるデータセットを開発します。
