Impulsado por la necesidad de optimizar sus resultados y dar paso a más entrenamiento de IA con volúmenes adicionales, podría estar en un punto en el que no esté seguro de si debería considerar el crowdsourcing. la recopilación de datos o ceñirse a sus fuentes internas. Con el inicio de plataformas de crowdsourcing, puede parecer relativamente sencillo obtener los volúmenes de datos necesarios con la calidad adecuada.
Los datos de crowdsourcing podrían romperse o hacer que sus ambiciones de IA y antes de continuar con este proceso, debe comprender el Beneficios y trampas de los datos de crowdsourcing..
Al estar en la industria durante años, entendemos cómo funciona el sistema y nos hemos ocupado de diversas técnicas de recopilación de datos para tener autoridad en esto. Entonces, desde nuestra experiencia y perspectiva, analicemos si trabajo colaborativo es la ruta que debe tomar.
Decodificación de los beneficios y las trampas de los datos de crowdsourcing para el aprendizaje automático
Referencia rápida
| Para Agencias y Operadores | Desventajas |
|---|---|
| Reduce el tiempo | Mantener la confidencialidad de los datos |
| Minimiza gastos | Calidad de datos vacilante |
| Elimina el sesgo de datos | Falta de estandarización |
| Reduce la presión sobre su grupo de talentos interno | |
| Altamente escalable |
Ventajas de la recopilación de datos mediante crowdsourcing
Reduce el tiempo
La investigación revela que los científicos de datos y Los expertos en inteligencia artificial dedican solo el 20% de su tiempo a crear y desarrollar modelos de aprendizaje automático. El tiempo restante se dedica a recopilar, curar y limpiar datos. Esto significa que las tareas que demandan su atención e intervención se priorizan después de las tareas de recopilación de datos y anotación.
Sin embargo, la recopilación de datos mediante crowdsourcing a través de un proveedor experimentado elimina esta fase y automatiza los procesos de recopilación y anotación de datos. Con pautas y protocolos rígidos, garantizan que el crowdsourcing de datos sea uniforme y estandarizado. Esto libera el tiempo de los expertos para concentrarse en lo que más importa y, finalmente, reduce el tiempo de comercialización de su producto o servicio.
Elimina el sesgo de datos
¿Tiene la intención de lanzar una solución de IA que tendrá una aplicación universal? Bueno, esta ambición es buena pero viene con su propio conjunto de condiciones y consideraciones. Si su ojo está en un alcance global, su IA debe ser lo suficientemente versátil para adaptarse a los requisitos de diversas etnias, segmentos de mercado, demografía, géneros y más.
Para que su modelo de IA produzca resultados significativos que sean universales, debe entrenarse con abundantes conjuntos de datos. El crowdsourcing complementa este proceso al permitir que personas de diversos orígenes carguen los datos necesarios y hagan que sus modelos de IA sean lo más saludables posible. En última instancia, habría eliminado el sesgo en gran medida.
Minimizar gastos
La recopilación de datos no solo es tediosa y requiere mucho tiempo, sino que también es costosa. Independientemente de si tiene equipos internos o proveedores externos, las ganancias solo se obtienen cuando el proceso es a largo plazo. Entonces, comparativamente, recopilación de datos de crowdsourcing minimiza los gastos en los que incurriría en la obtención y el etiquetado de datos. Para las empresas bootstrap con presupuestos limitados, esta podría ser una solución ideal.
Reduce la presión sobre su grupo de talentos interno
Cuando emplea a los miembros de su equipo existente para recopilar datos y anotarlos, les está pidiendo que trabajen horas adicionales o les está compensando por ello. O les está pidiendo que se adapten a esta tarea en medio de sus horas de trabajo y plazos ajustados.
Independientemente del caso, agrega presión a sus empleados y arruinaría la calidad de las dos tareas que están tratando de hacer. Esto podría conducir a la deserción y más gastos en la formación de nuevos reclutas. En esto Por ejemplo, la recopilación de datos de crowdsourcing llega como una alternativa confiable ya que su equipo tiene datos estandarizados en sus manos para trabajar.
Altamente escalable
Depender de fuentes internas para generar más volúmenes de datos que los números actuales podría resultar costoso. Si bien colaborar con empresas de recopilación y anotación de datos sería una mejor alternativa. (Leer: Puntos a tener en cuenta al seleccionar un proveedor de recopilación de datos.)
El trabajo colaborativo es un alivio al permitirle escalar sus requisitos de volumen de datos. Puede aumentar el volumen de datos o disminuirlo en cualquier momento.. Todo lo que tiene que hacer es asegurarse de que se establezcan procesos de control de calidad adecuados para garantizar resultados de calidad.
Contras del crowdsourcing de datos
Mantener la confidencialidad de los datos
Mantener la confidencialidad de los datos es una gran tarea por delante cuando se trata de crowdsourcing. Ahora, el proveedor y el equipo de recursos colectivos deben mantener y respetar la integridad y la confidencialidad de los datos mediante el cumplimiento de los protocolos y los estándares de privacidad de los datos. Si los datos están relacionados con atención médica, medidas adicionales y cumplimientos como HIPAA debe cumplirse también. Esto podría llevar una parte importante del tiempo de su equipo para configurar los protocolos.
Calidad de datos vacilante
No hay garantía de que la calidad final de los datos que reciba sea hermética e impecable si se controla adecuadamente. Uno de los principales inconvenientes de la recopilación de datos mediante crowdsourcing es que encontrará datos incorrectos e irrelevantes. Si su proceso no está configurado correctamente, podría terminar gastando más tiempo y dinero en esto que trabajando con proveedores de datos.
Es por eso que recomendamos consultar nuestro directrices de crowdsourcing.
Falta de estandarización de datos
Cuando trabaja con proveedores de datos, se sigue un formato o estándares específicos cuando le envían conjuntos de datos finales. Entenderá que son archivos listos para la máquina que se pueden cargar sin pensarlo dos veces.
Con el trabajo colaborativo, ese no es el caso. No se sigue un estándar adecuado y todo depende de los contribuyentes individuales y de su experiencia en la participación en datos de crowdsourcing. De vez en cuando, podría recibir archivos limpios y desordenados, lo que dificultaría el establecimiento de estándares.
Entonces, ¿qué es mejor?
Depende de su urgencia y presupuesto. Si siente que tiene un tiempo muy limitado y crowdsourcing la recopilación de datos es la única forma inevitable de avanzar, funcionaría porque estaría dispuesto a comprometerse en algunos aspectos, como hemos comentado.
Sin embargo, si cree que sus ambiciones de inteligencia artificial son más importantes y que no ofrecería ningún alcance o espacio para que surjan preocupaciones, la mejor manera de avanzar es buscar proveedores de datos ideales como nosotros que puedan ayudarlo a aprovechar los beneficios del crowdsourcing. .