Data Collection

Entschlüsselung der 5 wichtigsten Vorteile und Fallstricke der Nutzung von Crowdsourcing-Datenerfassung für maschinelles Lernen

Angetrieben von der Notwendigkeit, Ihre Ergebnisse zu optimieren und Platz für mehr KI-Training mit zusätzlichem Volumen zu schaffen, könnten Sie an einem Punkt sein, an dem Sie nicht sicher sind, ob Sie über Crowdsourcing nachdenken sollten Datensammlung oder bleiben Sie bei Ihren internen Quellen. Mit dem Einsetzen von Crowdsourcing-Plattformen, mag es relativ einfach erscheinen, die erforderlichen Datenmengen in der richtigen Qualität zu erhalten.

Crowdsourcing-Daten können Ihre KI-Ambitionen entweder durchbrechen oder durchsetzen. Bevor Sie mit diesem Prozess fortfahren, müssen Sie die Vorteile und Fallstricke von Crowdsourcing-Daten.

Da wir seit Jahren in der Branche tätig sind, verstehen wir die Funktionsweise des Systems und haben uns mit verschiedenen Datenerfassungstechniken befasst, um diesbezüglich eine Autorität zu haben. Lassen Sie uns also aus unserer Expertise und Perspektive analysieren, ob Crowdsourcing-Arbeit ist der Weg, den Sie nehmen sollten.

Die Vorteile und Fallstricke von Crowdsourcing-Daten für maschinelles Lernen entschlüsseln

Kurzübersicht

VorteileNachteile
Spart ZeitWahrung der Datenvertraulichkeit
Minimiert die AusgabenSchwankende Datenqualität
Entfernt DatenverzerrungenFehlende Standardisierung
Reduziert den Druck auf Ihren internen Talentpool 
Hoch skalierbar

Vorteile der Crowdsourcing-Datenerfassung

Spart Zeit

Untersuchungen haben ergeben, dass Datenwissenschaftler und KI-Experten verbringen nur 20 % ihrer Zeit damit, Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und zu entwickeln. Die verbleibende Zeit wird für das Kompilieren, Kuratieren und Bereinigen von Daten verwendet. Dies bedeutet, dass die Aufgaben, die ihre Aufmerksamkeit und ihr Eingreifen erfordern, nach den Datenerfassungs- und Annotationsaufgaben priorisiert werden.

Die Crowdsourcing-Datenerfassung durch einen erfahrenen Anbieter eliminiert diese Phase jedoch und automatisiert die Datenerfassungs- und Annotationsprozesse. Mit starren Richtlinien und Protokollen sorgen sie für ein einheitliches und standardisiertes Crowdsourcing von Daten. Dies gibt den Experten Zeit, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren, und verkürzt schließlich die Markteinführungszeit für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung.

Entfernt Datenverzerrungen

Entfernt Datenverzerrungen Beabsichtigen Sie, eine universell einsetzbare KI-Lösung auf den Markt zu bringen? Nun, dieser Ehrgeiz ist gut, bringt aber seine eigenen Bedingungen und Überlegungen mit sich. Wenn Ihr Blick auf eine globale Reichweite gerichtet ist, muss Ihre KI vielseitig genug sein, um den Anforderungen verschiedener Ethnien, Marktsegmente, Demografie, Geschlecht und mehr gerecht zu werden.

Damit Ihr KI-Modell aussagekräftige und universelle Ergebnisse liefert, muss es mit umfangreichen Datensätzen trainiert werden. Crowdsourcing ergänzt diesen Prozess, indem es Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund ermöglicht, erforderliche Daten hochzuladen und Ihre KI-Modelle so vollständig wie möglich zu gestalten. Sie hätten letztendlich die Voreingenommenheit in erheblichem Maße beseitigt.

Ausgaben minimieren

Die Datenerhebung ist nicht nur mühsam und zeitaufwendig, sondern auch teuer. Unabhängig davon, ob Sie interne Teams oder Drittanbieter haben, Gewinne entstehen nur, wenn der Prozess langfristig ist. Also vergleichsweise Crowdsourcing-Datenerhebung minimiert die Kosten, die Ihnen bei der Datenbeschaffung und -kennzeichnung entstehen würden. Für Bootstrapping-Unternehmen mit begrenzten Budgets könnte dies eine ideale Lösung sein.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Reduziert den Druck auf Ihren internen Talentpool

Wenn Sie Ihre bestehenden Teammitglieder damit beschäftigen, Daten zu sammeln und mit Anmerkungen zu versehen, bitten Sie sie entweder um zusätzliche Stunden oder entschädigen sie dafür. Oder Sie bitten sie, diese Aufgabe inmitten ihrer Arbeitszeiten und engen Fristen zu bewältigen.

In jedem Fall erhöht dies den Druck auf Ihre Mitarbeiter und würde die Qualität beider Aufgaben beeinträchtigen, die sie zu jonglieren versuchen. Dies könnte zu Fluktuation und höheren Ausgaben für die Ausbildung neuer Mitarbeiter führen. In diesem Beispielsweise stellt die Crowdsourcing-Datenerfassung eine zuverlässige Alternative dar, da Ihr Team standardisierte Daten in der Hand hat, an denen es arbeiten kann.

Hoch skalierbar

Sich auf interne Quellen zu verlassen, um mehr Datenmengen als die aktuellen Zahlen zu generieren, könnte sich als teuer erweisen. Die Zusammenarbeit mit Datenerfassungs- und Annotationsunternehmen wäre eine bessere Alternative. (Lesen Sie: Zu beachtende Punkte bei der Auswahl von a Datenerfassungsanbieter.)

Crowdsourcing-Arbeit stellt eine Erleichterung dar, da Sie Ihre Datenvolumenanforderungen skalieren können. Sie können Ihr Datenvolumen jederzeit sowohl erhöhen als auch verringern. Alles, was Sie tun müssen, ist sicherzustellen, dass angemessene QS-Prozesse eingerichtet sind, um eine qualitativ hochwertige Ausgabe zu gewährleisten.

Nachteile von Daten-Crowdsourcing

Wahrung der Datenvertraulichkeit

Die Wahrung der Vertraulichkeit der Daten ist eine große Aufgabe, die vor Ihnen liegt, wenn es um Crowdsourcing geht. Jetzt liegt es am Anbieter- und Crowdsource-Team, die Datenintegrität und Vertraulichkeit durch Einhaltung von Protokollen und Datenschutzstandards zu wahren und zu respektieren. Wenn sich die Daten auf beziehen Gesundheitsversorgung, zusätzliche Maßnahmen und Compliance wie HIPAA sollte man auch erfüllen. Dies kann einen erheblichen Teil der Zeit Ihres Teams beim Einrichten der Protokolle in Anspruch nehmen.

Schwankende Datenqualität

Es gibt keine Garantie dafür, dass die endgültige Qualität der Daten, die Sie erhalten, bei richtiger Kontrolle luftdicht und tadellos ist. Einer der größten Nachteile der Crowdsourcing-Datenerfassung besteht darin, dass Sie auf falsche und irrelevante Daten stoßen. Wenn Ihr Prozess nicht richtig eingerichtet ist, könnten Sie am Ende mehr Zeit und Geld dafür aufwenden, als mit Datenanbietern zusammenzuarbeiten.

Aus diesem Grund empfehlen wir Ihnen, unsere Crowdsourcing-Richtlinien. 

Fehlende Datenstandardisierung

Fehlende Datenstandardisierung Wenn Sie mit Datenanbietern zusammenarbeiten, gibt es ein bestimmtes Format oder bestimmte Standards, die befolgt werden, wenn diese endgültige Datensätze an Sie senden. Sie würden verstehen, dass es sich um maschinenfertige Dateien handelt, die ohne Bedenken hochgeladen werden könnten.

Bei der Crowdsourcing-Arbeit ist dies nicht der Fall. Es wird kein richtiger Standard befolgt und alles hängt von den einzelnen Mitwirkenden und ihrer Erfahrung bei der Teilnahme an Crowdsourcing-Daten ab. Sie können von Zeit zu Zeit sowohl zufällige als auch saubere Dateien erhalten, was es Ihnen erschwert, Standards festzulegen.

Also, was ist besser?

Es hängt von Ihrer Dringlichkeit und Ihrem Budget ab. Wenn Sie das Gefühl haben, nur eine sehr begrenzte Zeit zu haben und Crowdsourcing Datensammlung der einzige unvermeidliche Weg nach vorn ist, würde es funktionieren, weil Sie bereit wären, bei einigen Aspekten Kompromisse einzugehen, wie wir sie besprochen haben.

Wenn Sie jedoch der Meinung sind, dass Ihre KI-Ambitionen wichtiger sind und Sie keinen Raum oder Raum für Bedenken bieten würden, suchen Sie am besten nach idealen Datenanbietern wie uns, die Ihnen helfen können, die Vorteile des Crowdsourcing zu nutzen .

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