مدفوعًا بالحاجة إلى تحسين نتائجك وإفساح المجال لمزيد من التدريب على الذكاء الاصطناعي بأحجام إضافية ، قد تكون في تلك المرحلة حيث لست متأكدًا مما إذا كان يجب عليك التفكير في التعهيد الجماعي جمع البيانات أو التمسك بمصادرك الداخلية. مع بداية منصات التعهيد الجماعي، قد يبدو من السهل نسبيًا الحصول على الكميات المطلوبة من البيانات بالجودة المناسبة تمامًا.
يمكن أن تؤدي بيانات التعهيد الجماعي إلى كسر أو جعل طموحاتك في مجال الذكاء الاصطناعي ، وقبل المضي قدمًا في هذه العملية ، تحتاج إلى فهم فوائد ومزالق بيانات التعهيد الجماعي.
كوننا في الصناعة لسنوات ، فإننا نفهم كيفية عمل النظام وتعاملنا مع تقنيات جمع البيانات المتنوعة للحصول على سلطة في هذا الشأن. لذا ، من خلال خبرتنا ومنظورنا ، دعنا نحلل ما إذا كان العمل الجماعي هو الطريق الذي يجب أن تسلكه.
فك تشفير الفوائد والمزالق لبيانات التعهيد الجماعي للتعلم الآلي
مرجع سريع
| الايجابيات | سلبيات |
|---|---|
| يوفّر الوقت | الحفاظ على سرية البيانات |
| يقلل المصروفات | تذبذب جودة البيانات |
| يزيل تحيز البيانات | عدم التوحيد القياسي |
| يقلل الضغط على مجموعة المواهب الداخلية الخاصة بك | |
| تحجيم للغاية |
مزايا التعهيد الجماعي لجمع البيانات
يوفّر الوقت
يكشف البحث أن علماء البيانات و يقضي خبراء الذكاء الاصطناعي 20٪ فقط من وقتهم في بناء وتطوير نماذج التعلم الآلي. يتم قضاء الوقت المتبقي في تجميع البيانات وتنظيمها وتنظيفها. وهذا يعني أن المهام التي تتطلب اهتمامهم وتدخلهم يتم ترتيب أولوياتها بعد جمع البيانات ومهام التعليقات التوضيحية.
ومع ذلك ، فإن التعهيد الجماعي لجمع البيانات من خلال بائع متمرس يلغي هذه المرحلة وأتمتة عمليات جمع البيانات والتعليقات التوضيحية. مع المبادئ التوجيهية والبروتوكولات الصارمة ، فإنها تضمن أن التعهيد الجماعي للبيانات موحدة وموحدة. يؤدي هذا إلى توفير وقت الخبراء للتركيز على الأمور الأكثر أهمية ، مما يؤدي في النهاية إلى تقليل وقت التسويق لمنتجك أو خدمتك.
يزيل تحيز البيانات
هل تنوي إطلاق حل ذكاء اصطناعي له تطبيق عالمي؟ حسنًا ، هذا الطموح جيد ولكنه يأتي مع مجموعة الشروط والاعتبارات الخاصة به. إذا كانت عينك على نطاق عالمي ، فيجب أن يكون الذكاء الاصطناعي الخاص بك متعدد الاستخدامات بما يكفي لتلبية متطلبات الأعراق المتنوعة وقطاعات السوق والتركيبة السكانية والجنس وغير ذلك.
لكي ينتج نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك نتائج ذات مغزى وعالمية ، يجب تدريبه باستخدام مجموعات غنية من مجموعات البيانات. يُكمل التعهيد الجماعي هذه العملية من خلال السماح للأشخاص من خلفيات متنوعة بتحميل البيانات المطلوبة وجعل نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك مفيدة قدر الإمكان. كنت ستقضي في النهاية على التحيز إلى حد كبير.
تقليل المصاريف
إن عملية جمع البيانات ليست عملية مملة وتستغرق وقتًا طويلاً فحسب ، بل إنها مكلفة أيضًا. بغض النظر عما إذا كان لديك فرق داخلية أو بائعين خارجيين ، فإن الأرباح تتحقق فقط عندما تكون العملية طويلة الأجل. لذلك ، نسبيًا ، جمع بيانات التعهيد الجماعي يقلل من النفقات التي قد تتكبدها في مصادر البيانات وتصنيفها. بالنسبة للشركات ذات الميزانيات المحدودة التي تعمل بنظام التشغيل التمهيد ، قد يكون هذا حلاً مثاليًا.
يقلل الضغط على مجموعة المواهب الداخلية الخاصة بك
عندما تقوم بتوظيف أعضاء فريقك الحاليين لجمع البيانات والتعليق عليها ، فأنت إما تطلب منهم العمل لساعات إضافية أو تعويضهم عنها. أو ، أنت تطلب منهم استيعاب هذه المهمة وسط ساعات عملهم والمواعيد النهائية الضيقة.
بغض النظر عن الحالة ، فإنه يضيف ضغطًا على موظفيك وسوف يفسد جودة كل من المهام التي يحاولون التوفيق بينها. وقد يؤدي ذلك إلى تناقص عدد الموظفين وزيادة النفقات على تدريب المجندين الجدد. في هذا على سبيل المثال ، يصل جمع بيانات التعهيد الجماعي كبديل موثوق حيث قام فريقك بتوحيد البيانات في أيديهم للعمل عليها.
تحجيم للغاية
الاعتماد على المصادر الداخلية لتوليد كميات أكبر من البيانات مقارنة بالأرقام الحالية قد يكون مكلفًا. في حين أن التعاون مع شركات جمع البيانات والتعليقات التوضيحية سيكون بديلاً أفضل. (قراءة: النقاط التي يجب وضعها في الاعتبار أثناء وضع قائمة مختصرة بائع جمع البيانات.)
يأتي العمل الجماعي كمساعدة من خلال السماح لك بتوسيع نطاق متطلبات حجم البيانات الخاصة بك. يمكنك زيادة حجم البيانات الخاصة بك أو تقليلها في أي وقت. كل ما عليك فعله هو التأكد من وجود عمليات كافية لضمان الجودة لضمان جودة المخرجات.
سلبيات التعهيد الجماعي للبيانات
الحفاظ على سرية البيانات
يعد الحفاظ على سرية البيانات مهمة ضخمة أمامك عندما يتعلق الأمر بالتعهيد الجماعي. الآن ، يتعين على البائع وفريق المصادر الجماعية الحفاظ على تكامل البيانات وسريتها واحترامهما من خلال الالتزام بالبروتوكولات ومعايير خصوصية البيانات. إذا كانت البيانات متعلقة بـ الرعاية الصحية والتدابير الإضافية والامتثال مثل HIPAA يجب أن تتحقق كذلك. قد يستغرق هذا جزءًا كبيرًا من وقت فريقك في إعداد البروتوكولات.
تذبذب جودة البيانات
ليس هناك ما يضمن أن الجودة النهائية للبيانات التي تتلقاها ستكون محكمة ولا تشوبها شائبة إذا تم التحكم فيها بشكل صحيح. أحد العوائق الرئيسية لجمع بيانات التعهيد الجماعي هو أنك ستواجه بيانات خاطئة وغير ذات صلة. إذا لم يتم إعداد العملية الخاصة بك بشكل صحيح، قد ينتهي بك الأمر إلى إنفاق المزيد من الوقت والمال على هذا أكثر من العمل مع بائعي البيانات.
لهذا السبب نوصي بالتحقق من إرشادات التعهيد الجماعي.
نقص توحيد البيانات
عند العمل مع بائعي البيانات ، هناك تنسيق أو معايير محددة يتم اتباعها عند إرسال مجموعات البيانات النهائية إليك. ستفهم أنها ملفات جاهزة للآلة ويمكن تحميلها دون تفكير.
مع العمل الجماعي ، هذا ليس هو الحال. لا يوجد معيار مناسب متبع وكل هذا يتوقف على المساهمين الفرديين ومدى خبرتهم في المشاركة في بيانات التعهيد الجماعي. قد تتلقى ملفات عشوائية ونظيفة من وقت لآخر ، مما يجعل من الصعب عليك وضع المعايير.
إذن ، ما هو الأفضل؟
يعتمد ذلك على إلحاحك وميزانيتك. إذا كنت تشعر أن لديك وقتًا محدودًا للغاية و crowdsourcing جمع البيانات هي الطريقة الوحيدة المحتومة للمضي قدمًا ، وستنجح لأنك ستكون على استعداد للتنازل عن بعض الجوانب كما ناقشناها.
ومع ذلك ، إذا كنت تشعر أن طموحاتك في مجال الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية وأنك لن تقدم أي مجال أو مساحة للمخاوف ، فإن أفضل طريقة للمضي قدمًا هي البحث عن بائعي البيانات المثاليين مثلنا ، كيف يمكن أن تساعدك على جني فوائد التعهيد الجماعي .