Impulsionado pela necessidade de otimizar seus resultados e abrir caminho para mais treinamento de IA com volumes adicionais, você pode estar nesse ponto em que não tem certeza se deve considerar o crowdsourcing coleta de dados ou atenha-se às suas fontes internas. Com o início de plataformas de crowdsourcing, pode parecer relativamente simples obter os volumes de dados necessários com a qualidade certa.
Dados de crowdsourcing podem quebrar ou tornar suas ambições de IA e, antes de prosseguir com esse processo, você precisa entender o benefícios e armadilhas de dados de crowdsourcing.
Estando no setor há anos, entendemos como o sistema funciona e lidamos com diversas técnicas de coleta de dados para ter autoridade sobre isso. Então, a partir de nossa experiência e perspectiva, vamos analisar se trabalho de crowdsourcing é o caminho que você deve tomar.
Decodificando os benefícios e armadilhas de dados de crowdsourcing para aprendizado de máquina
Referência rápida
| Prós | Desvantagens |
|---|---|
| Poupa tempo | Mantendo a confidencialidade dos dados |
| Minimiza despesas | Qualidade de dados oscilante |
| Remove o viés de dados | Falta de padronização |
| Reduz a pressão em seu pool de talentos interno | |
| Altamente escalável |
Vantagens da coleta de dados de crowdsourcing
Poupa tempo
Pesquisas revelam que cientistas de dados e Especialistas em IA passam apenas 20% de seu tempo construindo e desenvolvendo modelos de aprendizado de máquina. O tempo restante é gasto na compilação, curadoria e limpeza de dados. Isso significa que as tarefas que demandam sua atenção e intervenção são priorizadas após as tarefas de coleta de dados e anotação.
No entanto, a coleta de dados de crowdsourcing por meio de um fornecedor experiente elimina essa fase e automatiza os processos de coleta e anotação de dados. Com diretrizes e protocolos rígidos, eles garantem que o crowdsourcing de dados seja uniforme e padronizado. Isso libera o tempo dos especialistas para se concentrar no que é mais importante, eventualmente diminuindo o tempo de lançamento do seu produto ou serviço no mercado.
Remove o viés de dados
Você pretende lançar uma solução de IA que terá um aplicativo universal? Bem, essa ambição é boa, mas vem com seu próprio conjunto de condições e considerações. Se você está de olho em um alcance global, sua IA precisa ser versátil o suficiente para acomodar os requisitos de diversas etnias, segmentos de mercado, demografia, gêneros e muito mais.
Para que seu modelo de IA produza resultados significativos e universais, ele precisa ser treinado com conjuntos de dados ricos. O crowdsourcing complementa esse processo, permitindo que pessoas de diversas origens carreguem os dados necessários e tornem seus modelos de IA o mais completos possível. Em última análise, você teria eliminado o preconceito de forma significativa.
Minimizar despesas
A coleta de dados não é apenas tediosa e demorada, mas também cara. Independentemente de você ter equipes internas ou fornecedores terceirizados, os lucros acontecem apenas quando o processo é de longo prazo. Então, comparativamente, coleta de dados de crowdsourcing minimiza as despesas que você incorreria no fornecimento e rotulagem de dados. Para empresas de bootstrap com orçamentos limitados, essa pode ser uma solução ideal.
Reduz a pressão sobre seu pool de talentos interno
Quando você emprega membros de sua equipe existentes para coletar dados e anotá-los, você está solicitando que eles trabalhem horas adicionais ou os compensando por isso. Ou você está pedindo que eles acomodem essa tarefa em meio a suas horas de trabalho e prazos apertados.
Independentemente do caso, isso aumenta a pressão sobre seus funcionários e prejudicaria a qualidade de ambas as tarefas que eles estão tentando conciliar. Isso pode levar a atritos e mais despesas com o treinamento de novos recrutas. Nisso Por exemplo, a coleta de dados de crowdsourcing chega como uma alternativa confiável, pois sua equipe tem dados padronizados em suas mãos para trabalhar.
Altamente escalável
Contar com fontes internas para gerar mais volumes de dados do que os números atuais pode ser caro. Colaborar com empresas de coleta de dados e anotação seria uma alternativa melhor. (Leia: Pontos a serem lembrados ao selecionar um fornecedor de coleta de dados.)
O trabalho de crowdsourcing é um alívio, permitindo que você dimensione seus requisitos de volume de dados. Você pode aumentar seu volume de dados ou diminuí-lo a qualquer momento. Tudo o que você precisa fazer é garantir que haja processos de controle de qualidade adequados definidos para garantir uma saída de qualidade.
Contras do crowdsourcing de dados
Mantendo a confidencialidade dos dados
Manter a confidencialidade dos dados é uma tarefa enorme à sua frente quando se trata de crowdsourcing. Agora, cabe ao fornecedor e à equipe de crowdsources manter e respeitar a integridade e a confidencialidade dos dados, aderindo a protocolos e padrões de privacidade de dados. Se os dados estiverem relacionados saúde, medidas adicionais e conformidades como HIPAA deve ser atendido também. Isso pode levar uma parte significativa do tempo de sua equipe configurando os protocolos.
Qualidade de dados oscilante
Não há garantia de que a qualidade final dos dados que você recebe será hermética e impecável se controlada adequadamente. Uma das principais desvantagens da coleta de dados de crowdsourcing é que você encontrará dados errados e irrelevantes. Se o seu processo não estiver configurado corretamente, você pode acabar gastando mais tempo e dinheiro com isso do que trabalhando com fornecedores de dados.
É por isso que recomendamos verificar nosso diretrizes de crowdsourcing.
Falta de padronização de dados
Quando você trabalha com fornecedores de dados, há um formato ou padrões específicos seguidos quando eles enviam conjuntos de dados finais para você. Você entenderia que eles são arquivos prontos para máquina que podem ser carregados sem pensar duas vezes.
Com o trabalho de crowdsourcing, esse não é o caso. Não há um padrão adequado seguido e tudo depende dos colaboradores individuais e de quão experientes eles são em participar de dados de crowdsourcing. Você pode receber arquivos aleatórios e limpos de tempos em tempos, dificultando o estabelecimento de padrões.
Então, o que é melhor?
Depende da sua urgência e orçamento. Se você acha que tem um tempo muito limitado e Crowdsourcing coleta de dados é o único caminho inevitável a seguir, funcionaria porque você estaria disposto a se comprometer em alguns aspectos, conforme discutimos.
No entanto, se você acha que suas ambições de IA são mais importantes e que não oferece nenhum escopo ou espaço para que surjam preocupações, o melhor caminho a seguir é procurar fornecedores de dados ideais como nós, como podemos ajudá-lo a colher os benefícios do crowdsourcing .