데이터 수집

머신 러닝을 위해 크라우드소싱 데이터 수집을 사용할 때의 5가지 주요 이점 및 함정 디코딩

결과를 최적화하고 추가 볼륨으로 더 많은 AI 교육을 수행해야 하는 필요성 때문에 크라우드소싱을 고려해야 하는지 확신이 서지 않을 수 있습니다. 데이터 수집 또는 내부 소스에 충실하십시오. 발병과 함께 크라우드소싱 플랫폼, 필요한 양의 데이터를 적절한 품질로 얻는 것이 상대적으로 간단해 보일 수 있습니다.

크라우드소싱된 데이터는 AI 야망을 깨거나 만들 수 있으며 이 프로세스를 진행하기 전에 다음을 이해해야 합니다. 크라우드소싱 데이터의 이점과 함정.

수년간 업계에서 일하면서 시스템 작동 방식을 이해하고 이에 대한 권한을 갖기 위해 다양한 데이터 수집 기술을 처리했습니다. 따라서 우리의 전문 지식과 관점에서 다음을 분석해 보겠습니다. 크라우드 소싱 작업 취해야 할 경로입니다.

머신 러닝을 위한 크라우드소싱 데이터의 이점과 함정 디코딩

빠른 참조

장점단점
시간 절약데이터 기밀 유지
비용 최소화흔들리는 데이터 품질
데이터 편견 제거표준화 부족
사내 인재 풀에 대한 부담 감소 
뛰어난 확장 성

크라우드소싱 데이터 수집의 장점

시간 절약

연구에 따르면 데이터 과학자와 AI 전문가는 기계 학습 모델을 구축하고 개발하는 데 시간의 20%만 할애합니다.. 나머지 시간은 데이터를 컴파일, 큐레이팅 및 정리하는 데 사용됩니다. 즉, 주의와 개입이 필요한 작업은 데이터 수집 및 주석 작업 이후에 우선 순위가 지정됩니다.

그러나 숙련된 공급업체를 통한 크라우드소싱 데이터 수집은 이 단계를 제거하고 데이터 수집 및 주석 프로세스를 자동화합니다. 엄격한 지침과 프로토콜을 통해 데이터 크라우드소싱이 균일하고 표준화되도록 합니다. 이를 통해 전문가는 더 중요한 일에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있으며 결과적으로 제품 또는 서비스의 출시 시간을 단축할 수 있습니다.

데이터 편견 제거

데이터 편견 제거 범용 애플리케이션이 포함된 AI 솔루션을 출시할 의향이 있습니까? 글쎄요, 이 야망은 훌륭하지만 나름의 조건과 고려 사항이 따릅니다. 전 세계를 대상으로 하는 경우 AI는 다양한 민족, 시장 부문, 인구 통계, 성별 등의 요구 사항을 수용할 수 있을 만큼 충분히 다재다능해야 합니다.

AI 모델이 보편적인 의미 있는 결과를 만들어내려면 풍부한 데이터 세트 풀로 훈련되어야 합니다. 크라우드소싱은 다양한 배경을 가진 사람들이 필요한 데이터를 업로드하고 AI 모델을 가능한 한 건전하게 만들 수 있도록 하여 이 프로세스를 보완합니다. 당신은 궁극적으로 상당한 정도로 편견을 제거했을 것입니다.

비용 최소화

데이터 수집은 지루하고 시간 소모적일 뿐만 아니라 비용도 많이 듭니다. 내부 팀이 있든 타사 공급업체가 있든 관계없이 이익은 프로세스가 장기적일 때만 발생합니다. 그래서 상대적으로, 크라우드소싱 데이터 수집 데이터 소싱 및 레이블링에서 발생하는 비용을 최소화합니다. 예산이 제한된 부트스트랩 회사의 경우 이것이 이상적인 솔루션이 될 수 있습니다.

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

사내 인재 풀에 대한 부담 감소

기존 팀 구성원을 고용하여 데이터를 수집하고 주석을 달 때 추가 시간을 일하도록 요청하거나 그에 대한 보상을 하게 됩니다. 또는 근무 시간과 촉박한 마감 시간에 이 작업을 수용하도록 요청하고 있습니다.

경우에 관계없이 직원들에게 부담을 가중시키고 그들이 저글링하려고 하는 두 작업의 품질을 망칠 것입니다. 이로 인해 인력이 감소하고 신입 사원 교육에 더 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 이에 예를 들어, 크라우드소싱 데이터 수집은 팀이 작업할 수 있는 표준화된 데이터를 가지고 있기 때문에 신뢰할 수 있는 대안으로 제공됩니다..

뛰어난 확장 성

현재 수치보다 더 많은 양의 데이터를 생성하기 위해 내부 소스에 의존하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 데이터 수집 및 주석 회사와 협력하는 동안 더 나은 대안이 될 것입니다. (읽어보기: 후보자를 선정할 때 염두에 두어야 할 사항 데이터 수집 공급업체.)

크라우드소싱 작업은 데이터 볼륨 요구 사항을 확장할 수 있게 함으로써 안심할 수 있습니다. 언제든지 데이터 볼륨을 늘리거나 줄일 수 있습니다.. 품질 출력을 보장하기 위해 적절한 QA 프로세스가 설정되어 있는지 확인하기만 하면 됩니다.

데이터 크라우드소싱의 단점

데이터 기밀 유지

데이터 기밀성을 유지하는 것은 크라우드소싱과 관련하여 여러분 앞에 놓인 큰 작업입니다. 이제 프로토콜 및 데이터 개인 정보 보호 표준을 준수하여 데이터 무결성과 기밀성을 유지하고 존중하는 것은 공급업체와 크라우드소싱 팀의 몫입니다. 데이터가 다음과 관련된 경우 의료, HIPAA와 같은 추가 조치 및 규정 준수 도 충족되어야 합니다. 이것은 팀이 프로토콜을 설정하는 데 상당한 시간이 소요될 수 있습니다.

흔들리는 데이터 품질

수신한 데이터의 최종 품질이 적절하게 제어되는 경우 기밀하고 흠잡을 데 없다는 보장은 없습니다. 크라우드소싱 데이터 수집의 주요 단점 중 하나는 잘못된 데이터와 관련 없는 데이터를 접하게 된다는 것입니다. 프로세스가 올바르게 설정되지 않은 경우, 데이터 공급업체와 협력하는 것보다 이 작업에 더 많은 시간과 비용을 지출하게 될 수 있습니다.

그렇기 때문에 크라우드소싱 지침. 

데이터 표준화 부족

데이터 표준화 부족 데이터 공급업체와 협력할 때 최종 데이터 세트를 보낼 때 따르는 특정 형식이나 표준이 있습니다. 두 번째 생각 없이 업로드할 수 있는 기계 준비 파일이라는 것을 이해할 수 있을 것입니다.

크라우드소싱 작업에서는 그렇지 않습니다. 따라야 할 적절한 표준이 없으며 이는 모두 개별 기여자와 크라우드소싱 데이터 참여 경험에 따라 다릅니다. 때로 아무렇게나 정리된 파일을 모두 받을 수 있으므로 표준을 설정하기가 어렵습니다.

그래서, 더 나은 무엇입니까?

귀하의 긴급성과 예산에 따라 다릅니다. 시간이 매우 제한되어 있다고 느끼신다면 크라우드 소싱 데이터 수집 우리가 논의한 몇 가지 측면에서 기꺼이 타협할 것이기 때문에 앞으로 나아갈 수 있는 유일한 피할 수 없는 방법입니다.

그러나 AI 야망이 더 중요하다고 생각하고 우려 사항이 발생할 수 있는 범위나 공간을 제공하지 않을 경우 가장 좋은 방법은 우리와 같은 이상적인 데이터 공급업체를 찾는 것입니다. 크라우드소싱의 이점을 얻을 수 있는 방법 .

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