Thu Thập Dữ Liệu

Giải mã 5 lợi ích và cạm bẫy hàng đầu của việc sử dụng thu thập dữ liệu nguồn lực cộng đồng để học máy

Được thúc đẩy bởi nhu cầu tối ưu hóa kết quả của bạn và mở đường cho việc đào tạo nhiều hơn về AI với khối lượng bổ sung, bạn có thể ở thời điểm đó mà bạn không chắc mình có nên xem xét nguồn cung ứng cộng đồng hay không thu thập dữ liệu hoặc bám vào các nguồn nội bộ của bạn. Với sự khởi đầu của nền tảng nguồn cung ứng cộng đồng, nó có vẻ tương đối đơn giản để có được khối lượng dữ liệu cần thiết với chất lượng phù hợp.

Dữ liệu nguồn cộng đồng có thể phá vỡ hoặc thực hiện tham vọng AI của bạn và trước khi tiếp tục quá trình này, bạn cần hiểu lợi ích và cạm bẫy của dữ liệu có nguồn gốc từ đám đông.

Hoạt động trong ngành nhiều năm, chúng tôi hiểu cách hoạt động của hệ thống và chúng tôi đã xử lý các kỹ thuật thu thập dữ liệu đa dạng để có thẩm quyền về vấn đề này. Vì vậy, từ chuyên môn và quan điểm của chúng tôi, hãy phân tích nếu công việc có nguồn lực cộng đồng là con đường bạn nên đi.

Giải mã lợi ích và cạm bẫy của dữ liệu nguồn lực cộng đồng cho máy học

Tham khảo nhanh

Ưu điểmNhược điểm
Tiết kiệm thời gianDuy trì tính bảo mật của dữ liệu
Giảm thiểu chi phíChất lượng dữ liệu dao động
Loại bỏ thiên vị dữ liệuThiếu tiêu chuẩn hóa
Giảm áp lực lên nhóm nhân tài nội bộ của bạn 
Khả năng mở rộng cao

Ưu điểm của thu thập dữ liệu nguồn lực cộng đồng

Tiết kiệm thời gian

Nghiên cứu cho thấy rằng các nhà khoa học dữ liệu và Các chuyên gia AI chỉ dành 20% thời gian để xây dựng và phát triển các mô hình học máy. Thời gian còn lại dành cho việc biên dịch, quản lý và làm sạch dữ liệu. Điều này có nghĩa là các tác vụ yêu cầu sự chú ý và can thiệp của họ được ưu tiên sau các tác vụ thu thập dữ liệu và chú thích.

Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ nguồn cung ứng cộng đồng thông qua một nhà cung cấp có kinh nghiệm sẽ loại bỏ giai đoạn này và tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu và chú thích. Với các hướng dẫn và giao thức cứng nhắc, chúng đảm bảo nguồn cung cấp dữ liệu từ cộng đồng là đồng nhất và được tiêu chuẩn hóa. Điều này giải phóng thời gian của các chuyên gia để tập trung vào những gì quan trọng hơn, cuối cùng giảm thời gian tiếp thị sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.

Loại bỏ thiên vị dữ liệu

Loại bỏ thiên vị dữ liệu Bạn có ý định tung ra một giải pháp AI sẽ có ứng dụng toàn cầu không? Chà, tham vọng này là tốt nhưng đi kèm với những điều kiện và sự cân nhắc của riêng nó. Nếu tầm nhìn của bạn hướng đến phạm vi toàn cầu, thì AI của bạn phải đủ linh hoạt để đáp ứng các yêu cầu của nhiều dân tộc, phân khúc thị trường, nhân khẩu học, giới tính và hơn thế nữa.

Để mô hình AI của bạn tạo ra các kết quả có ý nghĩa phổ biến, nó phải được đào tạo với nhiều bộ dữ liệu phong phú. Nguồn cung ứng cộng đồng bổ sung cho quá trình này bằng cách cho phép mọi người từ nhiều nguồn gốc khác nhau tải lên dữ liệu cần thiết và làm cho các mô hình AI của bạn trở nên lành mạnh nhất có thể. Cuối cùng bạn đã loại bỏ thành kiến ​​ở một mức độ đáng kể.

Giảm thiểu chi phí

Việc thu thập dữ liệu không chỉ tẻ nhạt và tốn thời gian mà còn tốn kém. Bất kể bạn có nhóm nội bộ hay nhà cung cấp bên thứ 3, lợi nhuận chỉ xảy ra khi quá trình này diễn ra lâu dài. Vì vậy, so sánh, thu thập dữ liệu nguồn cung ứng cộng đồng giảm thiểu chi phí bạn phải chịu trong việc ghi nhãn và tìm nguồn dữ liệu. Đối với các công ty khởi nghiệp có ngân sách hạn chế, đây có thể là một giải pháp lý tưởng.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

Giảm áp lực lên nhóm nhân tài nội bộ của bạn

Khi bạn sử dụng các thành viên trong nhóm hiện tại của mình để thu thập dữ liệu và chú thích nó, bạn có thể yêu cầu họ làm thêm giờ hoặc bù đắp cho họ. Hoặc, bạn đang yêu cầu họ thực hiện nhiệm vụ này trong bối cảnh thời gian làm việc và thời hạn chặt chẽ của họ.

Bất kể trường hợp nào, nó tạo thêm áp lực cho nhân viên của bạn và nó sẽ làm hỏng chất lượng của cả hai nhiệm vụ mà họ đang cố gắng thực hiện. Điều này có thể dẫn đến tiêu hao và tốn nhiều chi phí hơn cho việc đào tạo tân binh. Trong này ví dụ: thu thập dữ liệu từ nguồn cung ứng cộng đồng trở thành một giải pháp thay thế đáng tin cậy vì nhóm của bạn có dữ liệu chuẩn hóa trong tay của họ để làm việc.

Khả năng mở rộng cao

Việc dựa vào các nguồn nội bộ để tạo ra nhiều khối lượng dữ liệu hơn những con số hiện tại có thể gây tốn kém. Trong khi cộng tác với các công ty thu thập dữ liệu và chú thích sẽ là một giải pháp thay thế tốt hơn. (Đọc: Những điểm cần lưu ý khi chọn nhà cung cấp thu thập dữ liệu.)

Công việc có nguồn lực từ cộng đồng giúp bạn giải tỏa bằng cách cho phép bạn mở rộng các yêu cầu về khối lượng dữ liệu của mình. Bạn có thể tăng hoặc giảm khối lượng dữ liệu của mình bất kỳ lúc nào. Tất cả những gì bạn phải làm là đảm bảo có đầy đủ các quy trình QA được thiết lập để đảm bảo đầu ra chất lượng.

Nhược điểm của Nguồn cung cấp dữ liệu cộng đồng

Duy trì tính bảo mật của dữ liệu

Duy trì tính bảo mật của dữ liệu là một nhiệm vụ rất lớn trước mắt bạn khi nói đến nguồn cung ứng cộng đồng. Giờ đây, nhà cung cấp và nhóm cộng đồng phải duy trì và tôn trọng tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu bằng cách tuân thủ các giao thức và tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu. Nếu dữ liệu liên quan đến chăm sóc sức khỏe, các biện pháp bổ sung và tuân thủ như HIPAA cũng nên được đáp ứng. Điều này có thể mất một phần đáng kể thời gian của nhóm của bạn khi thiết lập các giao thức.

Chất lượng dữ liệu dao động

Không có gì đảm bảo rằng chất lượng cuối cùng của dữ liệu bạn nhận được sẽ kín và hoàn hảo nếu được kiểm soát đúng cách. Một trong những hạn chế lớn của việc thu thập dữ liệu nguồn cung ứng cộng đồng là bạn sẽ gặp phải dữ liệu sai và không liên quan. Nếu quy trình của bạn không được thiết lập đúng, cuối cùng bạn có thể dành nhiều thời gian và tiền bạc cho việc này hơn là làm việc với các nhà cung cấp dữ liệu.

Đó là lý do tại sao chúng tôi khuyên bạn nên xem hướng dẫn về nguồn cung ứng cộng đồng. 

Thiếu tiêu chuẩn hóa dữ liệu

Thiếu tiêu chuẩn hóa dữ liệu Khi bạn làm việc với nhà cung cấp dữ liệu, sẽ có một định dạng hoặc tiêu chuẩn cụ thể được tuân theo khi họ gửi tập dữ liệu cuối cùng cho bạn. Bạn sẽ hiểu rằng chúng là các tệp sẵn sàng cho máy có thể được tải lên mà không cần suy nghĩ kỹ.

Với công việc có nguồn lực cộng đồng, không phải vậy. Không có tiêu chuẩn thích hợp nào được tuân theo và tất cả phụ thuộc vào từng người đóng góp và mức độ kinh nghiệm của họ khi tham gia vào dữ liệu nguồn cung ứng cộng đồng. Đôi khi, bạn có thể nhận được cả tệp hỗn hợp và tệp sạch, khiến bạn gặp khó khăn trong việc thiết lập các tiêu chuẩn.

Vì vậy, Cái gì tốt hơn?

Nó phụ thuộc vào mức độ khẩn cấp và ngân sách của bạn. Nếu bạn cảm thấy mình có thời gian rất hạn chế và crowdsourcing thu thập dữ liệu là con đường không thể tránh khỏi duy nhất về phía trước, nó sẽ hiệu quả vì bạn sẽ sẵn sàng thỏa hiệp trên một số khía cạnh như chúng ta đã thảo luận.

Tuy nhiên, nếu bạn cảm thấy tham vọng AI của mình quan trọng hơn và bạn sẽ không cung cấp bất kỳ phạm vi hoặc không gian nào cho các mối quan tâm xuất hiện, thì cách tốt nhất về phía trước là tìm kiếm các nhà cung cấp dữ liệu lý tưởng như chúng tôi, cách có thể giúp bạn gặt hái những lợi ích từ nguồn cung ứng cộng đồng .

Xã hội Chia sẻ

Bạn cũng có thể thích