في إطار جهودنا لبناء حلول ذكاء اصطناعي قوية وغير متحيزة ، من المناسب أن نركز على تدريب النماذج على تشكيلة بيانات غير متحيزة وديناميكية وتمثيلية. تعتبر عملية جمع البيانات لدينا مهمة للغاية في تطوير حلول ذكاء اصطناعي موثوقة. في هذا الصدد ، التجمع بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال حشد العمال يصبح جانبًا حاسمًا في استراتيجية جمع البيانات.
في هذه المقالة ، دعنا نستكشف دور العمال الجماعي وتأثيره على تطوير الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم و ML ، والحاجة والفوائد التي تضفيها على العملية برمتها.
لماذا يُطلب من عمال الحشود بناء نماذج ذكاء اصطناعي؟
كبشر ، نقوم بتوليد أطنان من البيانات ، ومع ذلك ، فإن جزءًا بسيطًا فقط من هذه البيانات التي تم إنشاؤها وجمعها له قيمة. نظرًا لنقص معايير قياس البيانات ، فإن معظم البيانات التي تم جمعها إما متحيزة أو مليئة بقضايا الجودة أو لا تمثل البيئة. منذ أكثر وأكثر آلة التعلم ونماذج التعلم العميق التي تزدهر بناءً على كميات هائلة من البيانات ، ويتزايد الشعور بالحاجة إلى مجموعات بيانات أفضل وأحدث ومتنوعة.
إنه المكان الذي يلعب فيه عمال الحشود.
تعمل بيانات التعهيد الجماعي على بناء مجموعة بيانات بمشاركة مجموعات كبيرة من الأشخاص. يبث عمال الحشود الذكاء البشري في الذكاء الاصطناعي.
منصات التعهيد الجماعي إعطاء مهام دقيقة لجمع البيانات والتعليقات التوضيحية لمجموعة كبيرة ومتنوعة من الأشخاص. يتيح التعهيد الجماعي للشركات الوصول إلى قوة عاملة ضخمة وديناميكية وفعالة من حيث التكلفة وقابلة للتطوير.
منصة التعهيد الجماعي الأكثر شعبية - Amazon Mechanical Turk ، تمكنت من الحصول على 11 ألف حوار بين البشر في غضون 15 ساعة ، ودفعت أجورًا للعاملين. $0.35 لكل حوار ناجح. يتم إشراك عمال الحشد بمثل هذا العدد الضئيل ، مما يلقي الضوء على أهمية بناء معايير أخلاقية لمصادر البيانات.
من الناحية النظرية ، يبدو أنها خطة ذكية ، لكنها ليست استراتيجية سهلة التنفيذ. أدى عدم الكشف عن هوية العمال إلى ظهور مشكلات تتعلق بالأجور المنخفضة ، وتجاهل حقوق العمال ، وسوء جودة العمل الذي يؤثر على أداء نموذج الذكاء الاصطناعي.
فوائد وجود عمال حشد لمصدر البيانات
من خلال إشراك مجموعة متنوعة من العاملين في الحشد ، يمكن لمطوري الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي توزيع المهام الصغيرة وجمع الملاحظات المتنوعة والواسعة النطاق بسرعة وبتكلفة منخفضة نسبيًا.
بعض الفوائد البارزة لتوظيف عمال جماعي لمشاريع الذكاء الاصطناعي هي
وقت أسرع للتسويق: وفقا لبحث من Cognilytica ، تقريبا 80% of الذكاء الاصطناعي يقضي المشروع وقتًا في أنشطة جمع البيانات مثل تنقية البيانات ووضع العلامات عليها وتجميعها. يتم تخصيص 20٪ فقط من الوقت في التطوير والتدريب. يتم التخلص من العوائق التقليدية لتوليد البيانات حيث يمكن تعيين عدد كبير من المساهمين في غضون فترة زمنية قصيرة.
حلا فعالا من حيث التكلفة: جمع البيانات من مصادر متعددة يقلل من الوقت والجهد المبذولين في التدريب والتوظيف وإلحاقهم بالعمل. هذا يلغي التكلفة والوقت والموارد المطلوبة حيث يتم توظيف القوى العاملة على طريقة الدفع لكل مهمة.
يعزز التنوع في مجموعة البيانات: يعد تنوع البيانات أمرًا بالغ الأهمية للتدريب الكامل على حلول الذكاء الاصطناعي. لكي ينتج النموذج نتائج غير متحيزة ، يجب تدريبه على مجموعة بيانات متنوعة. من خلال التعهيد الجماعي للبيانات ، من الممكن إنشاء مجموعات بيانات متنوعة (جغرافية ، ولغات ، ولهجات) مع القليل من الجهد والتكلفة.
يعزز قابلية التوسع: عندما تقوم بتعيين عمال حشد موثوق به ، يمكنك ضمان ذلك عالي الجودة جمع البيانات التي يمكن تحجيمها بناءً على احتياجات مشروعك.
التعهيد الجماعي الداخلي مقابل التعهيد الجماعي - من الفائز؟
| البيانات الداخلية | حشد البيانات |
|---|---|
| يمكن ضمان دقة البيانات واتساقها. | يمكن الحفاظ على جودة البيانات ودقتها واتساقها إذا تم إشراك منصات التعهيد الجماعي الموثوق بها مع معايير ضمان الجودة القياسية |
| لا يعد الحصول على البيانات الداخلية قرارًا عمليًا دائمًا لأن فريقك الداخلي قد لا يفي بمتطلبات المشروع. | يمكن ضمان تنوع البيانات حيث أنه من الممكن تعيين مجموعة غير متجانسة من العاملين على أساس احتياجات المشروع. |
| مكلف لتوظيف وتدريب العمال لاحتياجات المشروع. | حل فعال من حيث التكلفة ل جمع البيانات لأنه من الممكن توظيف وتدريب وإلحاق العمال باستثمارات أقل. |
| وقت التسويق مرتفع لأن جمع البيانات داخل الشركة يستغرق وقتًا طويلاً. | الوقت اللازم للتسويق أقل بكثير لأن العديد من المساهمات تأتي بسرعة. |
| مجموعة صغيرة من المساهمين الداخليين والقائمين بالتسميات | مجموعة كبيرة ومتنوعة من المساهمين و واضعي البيانات |
| سرية البيانات عالية جدًا مع وجود فريق داخلي. | يصعب الحفاظ على سرية البيانات عند العمل مع حشد كبير من العاملين في جميع أنحاء العالم. |
| أسهل في تتبع جامعي البيانات وتدريبهم وتقييمهم | تحدي لتتبع وتدريب جامعي البيانات. |
سد الفجوة بين عمال التعهيد الجماعي والطالب.
هناك حاجة ماسة لسد الفجوة بين العمال المتجمعين والمقدمين ، وليس فقط في مجال الأجور.
هناك نقص صارخ في المعلومات من طرف مقدم الطلب لأن العمال لا يحصلون إلا على المعلومات المتعلقة بالمهمة المحددة. على سبيل المثال ، على الرغم من تكليف العمال بمهام صغيرة مثل تسجيل الحوارات بلهجتهم الأصلية ، إلا أنه نادرًا ما يتم توفير سياق لهم. ليس لديهم المعلومات المطلوبة عن سبب قيامهم بما يقومون به وأفضل طريقة للقيام بذلك. هذا النقص في المعلومات يؤثر على جودة العمل الجماعي.
بالنسبة للإنسان ، فإن وجود السياق بأكمله يوفر الوضوح والغرض من عملهم.
أضف إلى هذا المزيج بُعدًا آخر لاتفاقية عدم الإفشاء - اتفاقيات عدم الإفشاء التي تحد من كمية المعلومات التي يتم توفيرها للعامل الجماعي. من منظور العامل الجماعي ، يُظهر سحب المعلومات هذا نقصًا في الثقة وتضاؤل الأهمية لعملهم.
عندما يتم النظر إلى نفس الموقف من الطرف الآخر من الطيف ، هناك نقص في الشفافية من جانب العامل. لا يفهم مقدم الطلب تمامًا العامل المكلف بتنفيذ العمل. قد تتطلب بعض المشاريع نوعًا معينًا من العمال ؛ ومع ذلك ، في معظم المشاريع ، هناك غموض. ال الحقيقة الأرض هل هذا يمكن أن يعقد التقييم والتغذية الراجعة والتدريب في المستقبل.
لمواجهة هذه الصعوبات ، من المهم العمل مع خبراء جمع البيانات الذين لديهم سجل حافل بتوفير بيانات متنوعة ومنظمة وممثلة تمثيلاً جيدًا من مجموعة واسعة من المساهمين.
يمكن أن يكون لاختيار Shaip كشريك بيانات لك فوائد متعددة. نحن نركز على التنوع والتوزيع التمثيلي للبيانات. يتفهم موظفونا المتمرسون والمخلصون دوافع كل مشروع ويطورون مجموعات بيانات يمكنها تدريب الحلول القوية القائمة على الذكاء الاصطناعي في أي وقت من الأوقات.
[اقرأ أيضًا: دليل بدء بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي: التعريف ، مثال ، مجموعات البيانات]
