במאמצים שלנו לבנות פתרונות AI חזקים וחסרי פניות, חשוב שנתמקד באימון המודלים על מבחר חסר פניות, דינמי ומייצג של נתונים. תהליך איסוף הנתונים שלנו חשוב ביותר בפיתוח פתרונות AI אמינים. בהקשר זה, התכנסות נתוני אימון בינה מלאכותית באמצעות עובדי המונים הופך להיבט קריטי באסטרטגיית איסוף הנתונים.
במאמר זה, בואו נחקור את תפקידם של עובדי המונים, השפעתו על פיתוח בינה מלאכותית אלגוריתמי למידה ומודלים של ML, והצורך והיתרונות שהם נותנים לכל התהליך.
מדוע נדרשים עובדי המונים לבנות מודלים של AI?
כבני אדם, אנו מייצרים טונות של נתונים, אך עם זאת, רק חלק מהנתונים שנוצרו ונאספים הם בעלי ערך. בשל היעדר תקני מידוד נתונים, רוב הנתונים שנאספים הם מוטים, רצופים בעיות איכות או אינם מייצגים את הסביבה. מאז יותר ויותר למידת מכונה ומודלים של למידה עמוקה מפותחים המשגשגים על כמויות אדירות של נתונים, הצורך במערך נתונים טובים יותר, חדשים ומגוונים יותר מורגש יותר ויותר.
זה המקום שבו עובדי המונים נכנסים לתמונה.
נתוני מיקור המונים בונים מערך נתונים בהשתתפות קבוצות גדולות של אנשים. עובדי המונים מחדירים אינטליגנציה אנושית לבינה מלאכותית.
פלטפורמות למיקור המונים לתת מיקרו-משימות של איסוף נתונים והערות לקבוצה גדולה ומגוונת של אנשים. מיקור המונים מאפשר לחברות גישה לכוח עבודה מאסיבי, דינמי, חסכוני וניתן להרחבה.
פלטפורמת מיקור ההמונים הפופולרית ביותר - Amazon Mechanical Turk, הצליחה להשיג 11 אלף דיאלוגים בין אדם לאדם תוך 15 שעות, והיא שילמה לעובדים $0.35 על כל דיאלוג מוצלח. עובדים בהמונים מועסקים בסכום זעום כל כך, מה שמאיר את החשיבות של בניית סטנדרטים אתיים לאיסוף נתונים.
תיאורטית, זה נשמע כמו תוכנית חכמה, ובכל זאת, זו לא אסטרטגיה קלה לביצוע. האנונימיות של עובדי ההמון עוררה בעיות עם שכר נמוך, התעלמות מזכויות עובדים ועבודה באיכות ירודה המשפיעות על ביצועי מודל הבינה המלאכותית.
היתרונות בעובדי המונים למקור נתונים
על ידי מעורבות של קבוצה מגוונת של עובדי המונים, מפתחי פתרונות מבוססי בינה מלאכותית יכולים להפיץ משימות מיקרו ולאסוף תצפיות מגוונות ונרחבות במהירות ובעלות נמוכה יחסית.
כמה מהיתרונות הבולטים של העסקת עובדי המונים לפרויקטים של AI הם
זמן מהיר יותר לשוק: על פי מחקר של Cognilytica, כמעט 80% of בינה מלאכותית זמן הפרוייקט מושקע בפעילויות איסוף נתונים כגון ניקוי נתונים, תיוג וצבירה שלהם. רק 20% מהזמן מושקע בפיתוח והדרכה. החסמים המסורתיים ליצירת נתונים מתבטלים מכיוון שניתן לגייס מספר רב של תורמים תוך זמן קצר.
פתרון חסכוני: איסוף נתונים במקור המונים מפחית את הזמן והאנרגיה המושקעים בהכשרה, גיוס והעלאתם. זה מבטל את העלות, הזמן והמשאבים הנדרשים מכיוון שכוח העבודה מועסק בשיטת תשלום לפי משימה.
מגביר את הגיוון במערך הנתונים: גיוון הנתונים הוא קריטי לכל הכשרת פתרונות AI. כדי שמודל יפיק תוצאות חסרות פניות, יש לאמן אותו על מערך נתונים מגוון. בעזרת מיקור המונים של נתונים, ניתן ליצור מערכי נתונים מגוונים (גיאוגרפיים, שפות, ניבים) במאמץ ובעלות מועטה.
משפר את המדרגיות: כאשר אתה מגייס עובדי קהל אמינים, אתה יכול להבטיח באיכות גבוהה איסוף נתונים שניתן להגדיל בהתאם לצרכי הפרויקט שלך.
In-house לעומת מיקור המונים - מי יוצא כמנצח?
| נתונים פנימיים | נתונים במיקור המונים |
|---|---|
| ניתן להבטיח דיוק ועקביות נתונים. | ניתן לשמור על איכות נתונים, דיוק ועקביות אם מפעילים פלטפורמות אמינות של מיקור המונים עם מדדי QA סטנדרטיים |
| מיקור נתונים פנימי הוא לא תמיד החלטה מעשית שכן ייתכן שהצוות הפנימי שלך לא יעמוד בדרישות הפרויקט. | ניתן להבטיח גיוון בנתונים מכיוון שניתן לגייס קבוצה הטרוגנית של עובדי המונים בהתבסס על צרכי הפרויקט. |
| יקר לגייס ולהכשיר עובדים לצרכי הפרויקט. | פתרון חסכוני ל איסוף הנתונים שכן ניתן לגייס, להכשיר ולהכניס עובדים בפחות השקעה. |
| זמן היציאה לשוק גבוה מכיוון שאיסוף נתונים פנימי לוקח זמן רב. | זמן היציאה לשוק קטן משמעותית מכיוון שתרומות רבות מגיעות במהירות. |
| קבוצה קטנה של תורמים ומתייגים בתוך הבית | קבוצה גדולה ומגוונת של תורמים ו תוויות נתונים |
| סודיות הנתונים גבוהה מאוד עם צוות פנימי. | קשה לשמור על סודיות הנתונים כאשר עובדים עם עובדים רבים ברחבי העולם. |
| קל יותר לעקוב, לאמן ולהעריך את אוספי הנתונים | מאתגר לעקוב ולהכשיר את אוספי הנתונים. |
גישור על הפער בין עובדי מיקור המונים לבין המבקש.
יש צורך עז לגשר על הפער בין עובדי ההמונים למבקשים, לא רק בתחום השכר.
קיים מחסור משווע במידע מקצה המבקש מכיוון שלעובדים ניתן רק מידע לגבי המשימה הספציפית. לדוגמה, למרות שעובדים מקבלים משימות מיקרו כגון הקלטת דיאלוגים בניב הילידים שלהם, רק לעתים נדירות הם מקבלים הקשר. אין להם את המידע הנדרש מדוע הם עושים את מה שהם עושים וכיצד לעשות זאת בצורה הטובה ביותר. חוסר מידע זה משפיע על איכות העבודה שמקורה בהמון.
עבור בן אדם, ההקשר כולו מספק בהירות ותכלית לעבודתו.
הוסיפו לתמהיל הזה מימד נוסף של NDA - הסכמי סודיות המגבילים את כמות המידע שעובד ההמונים מסופק. מנקודת מבט של עובדי המונים, נסיגה זו של מידע מראה על חוסר אמון וירידה בחשיבות לעבודתם.
כאשר מסתכלים על אותו מצב מהקצה השני של הספקטרום, יש חוסר שקיפות מצד העובד. המבקש אינו מבין היטב את העובד שהוזמן לבצע את העבודה. פרויקטים מסוימים עשויים לדרוש סוג מסוים של עובד; עם זאת, ברוב הפרויקטים קיימת אי בהירות. ה אמת קרקעית האם זה יכול לסבך הערכה, משוב והדרכה בהמשך הקו.
כדי להתמודד עם קשיים אלה, חשוב לעבוד עם מומחי איסוף נתונים בעלי רקורד של אספקת נתונים מגוונים, אצורים ומיוצגים היטב ממבחר רחב של תורמים.
לבחירה ב-Shaip כשותפת הנתונים שלך יכולה להיות יתרונות מרובים. אנו מתמקדים בגיוון ובהפצות ייצוגיות של נתונים. הצוות המנוסה והמסור שלנו מבין את הדחיות של כל פרויקט ומפתח מערכי נתונים שיכולים לאמן פתרונות מבוססי בינה מלאכותית תוך זמן קצר.
[קרא גם: מדריך לתחילת נתוני אימון בינה מלאכותית: הגדרה, דוגמה, מערכי נתונים]
