Bei unseren Bemühungen, robuste und unvoreingenommene KI-Lösungen zu entwickeln, ist es wichtig, dass wir uns darauf konzentrieren, die Modelle mit einer unvoreingenommenen, dynamischen und repräsentativen Auswahl an Daten zu trainieren. Unser Datenerfassungsprozess ist äußerst wichtig für die Entwicklung glaubwürdiger KI-Lösungen. In diesem Zusammenhang Sammeln KI-Trainingsdaten durch Crowdworker wird zu einem kritischen Aspekt der Datenerfassungsstrategie.
Lassen Sie uns in diesem Artikel die Rolle von Crowdworkern und ihre Auswirkungen auf die Entwicklung von KI untersuchen Lernalgorithmen und ML-Modelle und die Notwendigkeit und Vorteile, die sie dem gesamten Prozess verleihen.
Warum braucht es Crowdworker, um KI-Modelle zu bauen?
Als Menschen generieren wir Tonnen von Daten, aber nur ein Bruchteil dieser generierten und gesammelten Daten ist von Wert. Aufgrund des Fehlens von Daten-Benchmarking-Standards sind die meisten gesammelten Daten entweder voreingenommen, voller Qualitätsprobleme oder nicht repräsentativ für die Umwelt. Da immer mehr Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle entwickelt werden, die von riesigen Datenmengen leben, wird der Bedarf an besseren, neueren und vielfältigeren Datensätzen immer deutlicher.
Hier kommen Crowdworker ins Spiel.
Beim Crowdsourcing von Daten wird ein Datensatz unter Beteiligung großer Personengruppen erstellt. Crowdworker bringen menschliche Intelligenz in künstliche Intelligenz ein.
Crowdsourcing-Plattformen Geben Sie einer großen und diversifizierten Gruppe von Menschen Datenerfassungs- und Kommentierungs-Mikroaufgaben. Crowdsourcing ermöglicht Unternehmen den Zugriff auf eine riesige, dynamische, kostengünstige und skalierbare Belegschaft.
Die beliebteste Crowd-Sourcing-Plattform – Amazon Mechanical Turk – konnte innerhalb von 11 Stunden 15 Mensch-zu-Mensch-Dialoge beschaffen und bezahlte die Arbeiter $0.35 für jeden erfolgreichen Dialog. Crowdworker werden für solch einen mageren Betrag engagiert, was die Bedeutung des Aufbaus ethischer Datenbeschaffungsstandards deutlich macht.
Theoretisch klingt es nach einem cleveren Plan, aber es ist keine einfach umzusetzende Strategie. Die Anonymität der Crowdworker hat zu Problemen mit niedriger Bezahlung, Missachtung von Arbeitnehmerrechten und schlechter Qualität der Arbeit geführt, die sich auf die Leistung des KI-Modells auswirken.
Vorteile von Crowdworkern zur Datenbeschaffung
Durch die Einbeziehung einer vielfältigen Gruppe von Crowdworkern können Entwickler von KI-basierten Lösungen Mikroaufgaben verteilen und vielfältige und weit verbreitete Beobachtungen schnell und zu relativ geringen Kosten sammeln.
Einige der herausragenden Vorteile des Einsatzes von Crowdworkern für KI-Projekte sind:
Schnellere Markteinführung: Laut Recherchen von Cognilytica fast 80% of künstliche Intelligenz Projektzeit wird für Datenerfassungsaktivitäten wie Datenbereinigung, Kennzeichnung und Aggregation aufgewendet. Nur 20 % der Zeit werden für Entwicklung und Training aufgewendet. Die traditionellen Barrieren zur Datengenerierung werden beseitigt, da eine große Anzahl von Mitwirkenden innerhalb kurzer Zeit rekrutiert werden kann.
Kosteneffiziente Lösung: Crowdsourcing-Datenerfassung reduziert den Zeit- und Energieaufwand für Schulung, Rekrutierung und Einarbeitung. Dies eliminiert die erforderlichen Kosten, Zeit und Ressourcen, da die Arbeitskräfte nach einem Pay-per-Task-Verfahren beschäftigt werden.
Steigert die Vielfalt im Datensatz: Die Datenvielfalt ist für die gesamte Schulung der KI-Lösung von entscheidender Bedeutung. Damit ein Modell unvoreingenommene Ergebnisse liefert, muss es auf einem vielfältigen Datensatz trainiert werden. Mit Crowd-Sourcing von Daten ist es möglich, mit wenig Aufwand und Kosten vielfältige (geografische, Sprachen, Dialekte) Datensätze zu generieren.
Verbessert die Skalierbarkeit: Wenn Sie zuverlässige Crowdworker rekrutieren, können Sie sicherstellen hochwertige Datenerfassung, die basierend auf Ihren Projektanforderungen skaliert werden kann.
Inhouse vs. Crowdsourcing – Wer geht als Sieger hervor?
| Interne Daten | Crowdsourcing-Daten |
|---|---|
| Datengenauigkeit und -konsistenz können garantiert werden. | Datenqualität, Genauigkeit und Konsistenz können aufrechterhalten werden, wenn zuverlässige Crowdsourcing-Plattformen mit Standard-QA-Maßnahmen eingesetzt werden |
| Die interne Datenbeschaffung ist nicht immer eine praktische Entscheidung, da Ihr internes Team die Projektanforderungen möglicherweise nicht erfüllt. | Die Datenvielfalt kann gewährleistet werden, da es möglich ist, eine heterogene Gruppe von Crowd Workern basierend auf den Projektanforderungen zu rekrutieren. |
| Die Rekrutierung und Schulung von Mitarbeitern für die Projektanforderungen ist teuer. | Kostengünstige Lösung für Datensammlung da es möglich ist, Arbeitskräfte mit geringeren Investitionen zu rekrutieren, auszubilden und an Bord zu nehmen. |
| Die Markteinführungszeit ist hoch, da die interne Datenerfassung viel Zeit in Anspruch nimmt. | Die Markteinführungszeit ist deutlich kürzer, da viele Beiträge schnell kommen. |
| Eine kleine Gruppe interner Mitwirkender und Etikettierer | Eine große und vielfältige Gruppe von Mitwirkenden und Datenbeschrifter |
| Die Vertraulichkeit der Daten ist bei einem internen Team sehr hoch. | Die Vertraulichkeit von Daten ist schwierig zu wahren, wenn weltweit mit großen Crowdworkern gearbeitet wird. |
| Einfacheres Verfolgen, Trainieren und Auswerten der Datensammler | Herausfordernd, die Datensammler zu verfolgen und zu schulen. |
Überbrückung der Kluft zwischen Crowdsource-Mitarbeitern und dem Anforderer.
Es besteht die dringende Notwendigkeit, die Kluft zwischen Crowdworkern und Anfragenden zu überbrücken, nicht nur im Bereich der Bezahlung.
Es besteht ein eklatanter Informationsmangel auf Seiten des Anforderers, da den Werkern nur Informationen zur konkreten Aufgabe zur Verfügung gestellt werden. Obwohl Arbeitnehmer beispielsweise Mikroaufgaben wie das Aufnehmen von Dialogen in ihrem Mutterdialekt erhalten, erhalten sie selten Kontext. Sie verfügen nicht über die erforderlichen Informationen darüber, warum sie tun, was sie tun, und wie sie es am besten tun. Dieser Mangel an Informationen wirkt sich auf die Qualität der Crowdsourcing-Arbeit.
Für einen Menschen bietet der vollständige Kontext Klarheit und Sinn für seine Arbeit.
Fügen Sie dieser Mischung eine weitere Dimension von NDA hinzu – die Geheimhaltungsvereinbarungen, die die Menge an Informationen begrenzen, die einem Crowdworker zur Verfügung gestellt werden. Aus Sicht der Crowdworker zeigt dieser Informationsentzug einen Mangel an Vertrauen und eine verminderte Bedeutung für ihre Arbeit.
Betrachtet man die gleiche Situation vom anderen Ende des Spektrums, fehlt es auf der Arbeitnehmerseite an Transparenz. Der Anforderer versteht den mit der Arbeit beauftragten Arbeitnehmer nicht vollständig. Einige Projekte erfordern möglicherweise einen bestimmten Mitarbeitertyp; In den meisten Projekten gibt es jedoch Unklarheiten. Das Grund Wahrheit Dies kann die Bewertung, das Feedback und die Schulung auf der ganzen Linie erschweren.
Um diesen Schwierigkeiten entgegenzuwirken, ist es wichtig, mit Datenerfassungsexperten zusammenzuarbeiten, die über eine Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung vielfältiger, kuratierter und gut dargestellter Daten von einer breiten Auswahl von Mitwirkenden verfügen.
Die Wahl von Shaip als Datenpartner kann mehrere Vorteile haben. Wir konzentrieren uns auf Diversität und repräsentative Datenverteilungen. Unsere erfahrenen und engagierten Mitarbeiter verstehen die Zwänge jedes Projekts und entwickeln Datensätze, die in kürzester Zeit robuste KI-basierte Lösungen trainieren können.
[Lesen Sie auch: Starterhandbuch für KI-Trainingsdaten: Definition, Beispiel, Datensätze]
