Poussé par la nécessité d'optimiser vos résultats et de faire place à plus de formation sur l'IA avec des volumes supplémentaires, vous pourriez être à ce stade où vous ne savez pas si vous devriez envisager le crowdsourcing collecte de données ou s'en tenir à vos sources internes. Avec le début de plateformes de crowdsourcing, il peut sembler relativement simple d'obtenir les volumes de données requis avec la bonne qualité.
Les données de crowdsourcing pourraient soit briser, soit rendre vos ambitions en matière d'IA et avant de poursuivre ce processus, vous devez comprendre les Avantages et pièges des données crowdsourcées.
Étant dans l'industrie depuis des années, nous comprenons le fonctionnement du système et nous avons utilisé diverses techniques de collecte de données pour avoir une autorité en la matière. Donc, de notre expertise et de notre perspective, analysons si travail participatif est la route que vous devez prendre.
Décoder les avantages et les pièges des données crowdsourcées pour l'apprentissage automatique
Référence rapide
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Économise du temps | Maintien de la confidentialité des données |
| Minimise les dépenses | Qualité des données vacillante |
| Supprime le biais de données | Manque de standardisation |
| Réduit la pression sur votre vivier de talents internes | |
| Très évolutif |
Avantages de la collecte de données de crowdsourcing
Économise du temps
La recherche révèle que les data scientists et Les experts en intelligence artificielle ne consacrent que 20 % de leur temps à la création et au développement de modèles d'apprentissage automatique. Le temps restant est consacré à la compilation, la conservation et le nettoyage des données. Cela signifie que les tâches qui exigent leur attention et leur intervention sont prioritaires après les tâches de collecte de données et d'annotation.
Cependant, la collecte de données en crowdsourcing par l'intermédiaire d'un fournisseur expérimenté élimine cette phase et automatise les processus de collecte et d'annotation des données. Avec des directives et des protocoles rigides, ils garantissent que le crowdsourcing des données est uniforme et standardisé. Cela libère le temps des experts pour se concentrer sur ce qui compte le plus, réduisant éventuellement le délai de mise sur le marché de votre produit ou service.
Supprime le biais de données
Avez-vous l'intention de lancer une solution d'IA qui aura une application universelle ? Eh bien, cette ambition est bonne mais vient avec son propre ensemble de conditions et de considérations. Si vous envisagez une portée mondiale, votre IA doit être suffisamment polyvalente pour répondre aux exigences de diverses ethnies, segments de marché, données démographiques, sexes, etc.
Pour que votre modèle d'IA produise des résultats significatifs et universels, il doit être entraîné avec de riches pools d'ensembles de données. Le crowdsourcing complète ce processus en permettant à des personnes d'horizons divers de télécharger les données requises et de rendre vos modèles d'IA aussi sains que possible. Vous auriez finalement éliminé le biais dans une large mesure.
Minimiser les dépenses
La collecte de données est non seulement fastidieuse et chronophage, mais aussi coûteuse. Que vous ayez des équipes internes ou des fournisseurs tiers, les bénéfices ne se produisent que lorsque le processus est à long terme. Alors, comparativement, collecte de données de crowdsourcing minimise les dépenses que vous encourriez pour la recherche et l'étiquetage des données. Pour les entreprises bootstrapées avec des budgets limités, cela pourrait être une solution idéale.
Réduit la pression sur votre vivier de talents internes
Lorsque vous employez les membres de votre équipe existante pour collecter des données et les annoter, soit vous leur demandez de travailler des heures supplémentaires, soit vous les rémunérez. Ou, vous leur demandez de s'adapter à cette tâche malgré leurs heures de travail et leurs délais serrés.
Quel que soit le cas, cela ajoute de la pression sur vos employés et cela gâcherait la qualité des deux tâches avec lesquelles ils essaient de jongler. Cela pourrait entraîner une attrition et davantage de dépenses pour la formation des nouvelles recrues. Dans ce Par exemple, la collecte de données par crowdsourcing arrive comme une alternative fiable car votre équipe a des données standardisées entre ses mains sur lesquelles travailler.
Très évolutif
S'appuyer sur des sources internes pour générer plus de volumes de données que les chiffres actuels pourrait s'avérer coûteux. Alors que collaborer avec des sociétés de collecte et d'annotation de données serait une meilleure alternative. (Lire : Points à garder à l'esprit lors de la présélection d'un fournisseur de collecte de données.)
Le travail collaboratif est un soulagement en vous permettant d'adapter vos besoins en volume de données. Vous pouvez à la fois augmenter votre volume de données ou le diminuer à tout moment. Tout ce que vous avez à faire est de vous assurer que des processus d'AQ adéquats sont en place pour garantir une sortie de qualité.
Inconvénients du crowdsourcing de données
Maintien de la confidentialité des données
Le maintien de la confidentialité des données est une tâche énorme qui vous attend en matière de crowdsourcing. Désormais, il appartient à l'équipe du fournisseur et des crowdsources de maintenir et de respecter l'intégrité et la confidentialité des données en adhérant aux protocoles et aux normes de confidentialité des données. Si les données sont liées à soins de santé, mesures supplémentaires et conformités telles que HIPAA doit également être respecté. Cela pourrait prendre une partie importante du temps de votre équipe pour mettre en place les protocoles.
Qualité des données vacillante
Il n'y a aucune garantie que la qualité finale des données que vous recevez sera hermétique et irréprochable si elle est contrôlée correctement. L'un des principaux inconvénients de la collecte de données par crowdsourcing est que vous rencontrerez des données erronées et non pertinentes. Si votre processus n'est pas configuré correctement, vous pourriez finir par y consacrer plus de temps et d'argent que de travailler avec des fournisseurs de données.
C'est pourquoi nous vous recommandons de consulter notre directives de crowdsourcing.
Manque de standardisation des données
Lorsque vous travaillez avec des fournisseurs de données, un format ou des normes spécifiques sont suivis lorsqu'ils vous envoient les ensembles de données finaux. Vous comprendrez qu'il s'agit de fichiers prêts à l'emploi qui peuvent être téléchargés sans arrière-pensée.
Avec le travail participatif, ce n'est pas le cas. Il n'y a pas de norme appropriée suivie et tout dépend des contributeurs individuels et de leur expérience dans la participation aux données de crowdsourcing. Vous pourriez recevoir à la fois des fichiers aléatoires et propres de temps en temps, ce qui rend difficile l'établissement de normes.
Alors, quoi de mieux ?
Cela dépend de votre urgence et de votre budget. Si vous pensez avoir un temps très limité et crowdsourcing collecte de données est la seule voie inévitable à suivre, cela fonctionnerait parce que vous seriez prêt à faire des compromis sur quelques aspects comme nous en avons discuté.
Cependant, si vous pensez que vos ambitions en matière d'IA sont plus importantes et que vous n'offririez aucune portée ou espace pour que des préoccupations surgissent, la meilleure façon d'aller de l'avant est de rechercher des fournisseurs de données idéaux comme nous, qui peuvent vous aider à tirer parti des avantages du crowdsourcing. .