איסוף נתונים

פענוח 5 היתרונות והמלכודות המובילות של שימוש באיסוף נתונים במיקור המונים ללימוד מכונה

מונע על ידי הצורך לייעל את התוצאות שלך ולפנות מקום לאימון AI יותר עם נפחים נוספים, אתה יכול להיות בנקודה שבה אתה לא בטוח אם אתה צריך לשקול מיקור המונים איסוף הנתונים או היצמד למקורות הפנימיים שלך. עם תחילתו של פלטפורמות מיקור המונים, זה אולי נראה פשוט יחסית להשיג את נפחי הנתונים הנדרשים בדיוק באיכות הנכונה.

נתונים במיקור המונים יכולים לשבור או ליצור את שאיפות הבינה המלאכותית שלך ולפני שתמשיך בתהליך זה, עליך להבין את יתרונות ומלכודות של נתונים במיקור המונים.

בהיותנו בתעשייה במשך שנים, אנו מבינים כיצד המערכת פועלת ועסקנו בטכניקות מגוונות של איסוף נתונים כדי לקבל סמכות בנושא. אז, מהמומחיות והפרספקטיבה שלנו, בואו ננתח אם עבודה במיקור המונים הוא המסלול שאתה צריך לקחת.

פענוח היתרונות והמלכודות של נתונים במיקור המונים ללמידת מכונה

הפניה מהירה

Prosחסרונות
חוסך זמןשמירה על סודיות הנתונים
ממזער הוצאותאיכות נתונים מעוותת
מסיר הטיית נתוניםחוסר סטנדרטיזציה
מפחית את הלחץ על מאגר הכשרונות הפנימי שלך 
מדרגי מאוד

היתרונות של איסוף נתונים במיקור המונים

חוסך זמן

מחקר מגלה כי מדעני נתונים ו מומחי בינה מלאכותית זוכים להשקיע רק 20% מזמנם בבניית ופיתוח מודלים של למידת מכונה. הזמן הנותר מוקדש לאיסוף, איסוף וניקוי נתונים. המשמעות היא שהמשימות הדורשות את תשומת הלב והתערבותן מתעדפות לאחר משימות איסוף נתונים והערות.

עם זאת, איסוף נתונים במיקור המונים באמצעות ספק מנוסה מבטל את השלב הזה וממכן את תהליכי איסוף הנתונים והביאורים. עם הנחיות ופרוטוקולים נוקשים, הם מבטיחים שמיקור המונים של נתונים אחיד וסטנדרטי. זה מפנה את זמנם של מומחים להתמקד במה שחשוב יותר, ובסופו של דבר מקצר את זמן השיווק של המוצר או השירות שלך.

מסיר הטיית נתונים

מסיר הטיית נתונים האם אתה מתכוון להשיק פתרון AI שיהיה לו אפליקציה אוניברסלית? ובכן, השאיפה הזו טובה אבל מגיעה עם מערכת תנאים ושיקולים משלה. אם העין שלך מכוונת לטווח עולמי, הבינה המלאכותית שלך חייבת להיות מספיק צדדית כדי להתאים לדרישות של עדות מגוונות, פלחי שוק, דמוגרפיה, מגדרים ועוד.

כדי שמודל הבינה המלאכותית שלך יפיק תוצאות משמעותיות שהן אוניברסליות, יש לאמן אותו עם מאגרים עשירים של מערכי נתונים. מיקור המונים משלים את התהליך הזה בכך שהוא מאפשר לאנשים מרקעים מגוונים להעלות את הנתונים הנדרשים ולהפוך את דגמי הבינה המלאכותית שלך לבריאים ככל האפשר. בסופו של דבר היית מבטל את ההטיה במידה משמעותית.

צמצם את ההוצאות

איסוף הנתונים אינו רק מייגע וגוזל זמן אלא גם יקר. לא משנה אם יש לך צוותים פנימיים או ספקי צד שלישי, רווחים מתרחשים רק כאשר התהליך הוא ארוך טווח. אז, באופן השוואתי, איסוף נתונים במיקור המונים ממזער את ההוצאות שתיגרם במיקור נתונים ובתיוג. עבור חברות עם מגפיים עם תקציב מוגבל, זה יכול להיות פתרון אידיאלי.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

מפחית את הלחץ על מאגר הכשרונות הפנימי שלך

כאשר אתה מעסיק את חברי הצוות הקיימים שלך כדי לאסוף נתונים ולציין אותם, אתה מבקש מהם לעבוד שעות נוספות או מפצה אותם על כך. לחלופין, אתה מבקש מהם להיענות למשימה זו בתוך שעות העבודה שלהם ותאריכים צפופים.

ללא קשר למקרה, זה מוסיף לחץ על העובדים שלך וזה יקלקל את האיכות של שתי המשימות שהם מנסים ללהטט. זה עלול להוביל לשחיקה ולהוצאות נוספות על הכשרת מתגייסים חדשים. בזה למשל, איסוף נתונים במיקור המונים מגיע כחלופה אמינה מכיוון שהצוות שלך יש בידיו נתונים סטנדרטיים לעבוד עליהם.

מדרגי מאוד

הסתמכות על מקורות פנימיים להפקת נפחי נתונים רבים יותר מהמספרים הנוכחיים עלולה להיות יקרה. אמנם שיתוף פעולה עם חברות איסוף נתונים והערות יהיה אלטרנטיבה טובה יותר. (קראו: נקודות שיש לזכור בעת הרשימה קצרה א ספק איסוף נתונים.)

עבודה במיקור המונים באה כהקלה בכך שהיא מאפשרת לך להתאים את דרישות נפח הנתונים שלך. אתה יכול להגדיל את נפח הנתונים שלך או להקטין אותו בכל זמן נתון. כל מה שאתה צריך לעשות הוא לוודא שקיימים תהליכי QA נאותים כדי להבטיח תפוקה איכותית.

חסרונות של מיקור נתונים

שמירה על סודיות הנתונים

שמירה על סודיות הנתונים היא משימה ענקית לפניך בכל הנוגע למיקור המונים. כעת, על צוות הספקים ומקורות ההמונים לשמור ולכבד את שלמות הנתונים והסודיות על ידי הקפדה על פרוטוקולים ותקני פרטיות נתונים. אם הנתונים קשורים ל שירותי בריאות, אמצעים נוספים ותאימות כמו HIPAA צריך להיפגש גם כן. זה עשוי לקחת חלק ניכר מזמנו של הצוות שלך בהגדרת הפרוטוקולים.

איכות נתונים מעוותת

אין ערובה שהאיכות הסופית של הנתונים שתקבל תהיה אטומה וללא דופי אם נשלטת עליהם כראוי. אחד החסרונות העיקריים של איסוף נתונים במיקור המונים הוא שאתה תיתקל בנתונים שגויים ולא רלוונטיים. אם התהליך שלך לא מוגדר נכון, בסופו של דבר אתה יכול לבזבז יותר זמן וכסף על זה מאשר לעבוד עם ספקי נתונים.

לכן אנו ממליצים לבדוק את שלנו הנחיות למיקור המונים. 

חוסר בסטנדרטיזציה של נתונים

חוסר בסטנדרטיזציה של נתונים כאשר אתה עובד עם ספקי נתונים, יש פורמט או סטנדרטים ספציפיים שאחריהם הם שולחים אליך מערכי נתונים סופיים. הייתם מבינים שהם קבצים מוכנים למכונה שאפשר להעלות אותם בלי לחשוב פעמיים.

עם עבודה במיקור המונים, זה לא המקרה. אין תקן מתאים והכל תלוי בתורמים בודדים ובמידת הניסיון שלהם בהשתתפות בנתוני מיקור המונים. אתה יכול לקבל מעת לעת גם קבצים אקראי וגם נקיים, מה שמקשה עליך לקבוע סטנדרטים.

אז מה עדיף?

זה תלוי בדחיפות ובתקציב שלך. אם אתה מרגיש שיש לך זמן מוגבל מאוד ו crowdsourcing איסוף הנתונים היא הדרך הבלתי נמנעת היחידה קדימה, זה יעבוד כי אתה תהיה מוכן להתפשר על כמה היבטים כפי שדיברנו.

עם זאת, אם אתה מרגיש ששאיפות הבינה המלאכותית שלך חשובות יותר ושלא תציע שום היקף או מקום לחששות לצוץ, הדרך הטובה ביותר היא לחפש ספקי נתונים אידיאליים כמונו איך יכולים לעזור לך לקצור את היתרונות של מיקור המונים .

שתף חברתי

אולי גם תאהב