강력하고 편파적이지 않은 AI 솔루션을 구축하기 위한 우리의 노력에서 편향되지 않고 역동적이며 대표적인 데이터 모음에서 모델을 교육하는 데 중점을 두는 것이 타당합니다. 우리의 데이터 수집 프로세스는 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 개발하는 데 매우 중요합니다. 이와 관련해 모인 크라우드 워커를 통한 AI 학습 데이터 데이터 수집 전략의 중요한 측면이 됩니다.
이 기사에서는 크라우드 작업자의 역할, AI 개발에 미치는 영향을 살펴보겠습니다. 학습 알고리즘 ML 모델, 전체 프로세스에 제공되는 필요성과 이점.
크라우드 작업자가 AI 모델을 구축해야 하는 이유는 무엇입니까?
인간으로서 우리는 엄청난 양의 데이터를 생성하지만 이렇게 생성되고 수집된 데이터 중 일부만이 가치가 있습니다. 데이터 벤치마킹 표준이 없기 때문에 수집된 대부분의 데이터는 편향되거나 품질 문제로 가득 차 있거나 환경을 대표하지 않습니다. 점점 더 기계 학습 방대한 양의 데이터에서 번창하는 딥 러닝 모델이 개발되고 있으며 더 우수하고 새롭고 다양한 데이터 세트에 대한 필요성이 점점 더 커지고 있습니다.
군중 노동자들이 활동하는 곳입니다.
크라우드 소싱 데이터는 많은 사람들이 참여하여 데이터 세트를 구축하는 것입니다. 크라우드 작업자는 인간 지능을 인공 지능에 주입합니다.
크라우드소싱 플랫폼 크고 다양한 사람들에게 데이터 수집 및 주석 마이크로 태스크를 제공합니다. 크라우드소싱을 통해 기업은 대규모의 역동적이고 비용 효율적이며 확장 가능한 인력에 액세스할 수 있습니다.
가장 인기 있는 크라우드 소싱 플랫폼인 Amazon Mechanical Turk는 11시간 이내에 15개의 인간 간 대화를 소싱할 수 있었고 직원들에게 급여를 지급했습니다. $0.35 성공적인 각 대화에 대해. 크라우드 작업자는 그렇게 적은 양으로 참여하고 있으며 윤리적 데이터 소싱 표준 구축의 중요성을 조명합니다.
이론적으로는 영리한 계획처럼 들리지만 실행하기 쉬운 전략은 아닙니다. 크라우드 작업자의 익명성으로 인해 저임금, 근로자 권리 무시, AI 모델 성능에 영향을 미치는 열악한 작업 등의 문제가 발생했습니다.
크라우드 작업자가 데이터를 소싱할 때의 이점
AI 기반 솔루션 개발자는 크라우드 작업자의 다양한 그룹을 참여시켜 마이크로 작업을 분산하고 비교적 저렴한 비용으로 다양하고 광범위한 관찰을 신속하게 수집할 수 있습니다.
AI 프로젝트에 크라우드 작업자를 고용하는 것의 두드러진 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
시장 출시 시간 단축: Cognilytica의 연구에 따르면 거의 80% of 인공 지능 프로젝트 시간은 데이터 정리, 레이블 지정 및 집계와 같은 데이터 수집 활동에 사용됩니다. 시간의 20%만이 개발 및 교육에 사용됩니다. 짧은 시간 내에 많은 기여자를 모집할 수 있으므로 데이터 생성에 대한 기존의 장벽이 제거됩니다.
비용 효율적인 솔루션: 크라우드 소싱 데이터 수집 교육, 모집 및 참여에 소요되는 시간과 에너지를 줄입니다. 이는 인력이 작업당 지불 방식으로 고용되기 때문에 필요한 비용, 시간 및 리소스를 제거합니다.
데이터 세트의 다양성 향상: 데이터 다양성은 전체 AI 솔루션 교육에 매우 중요합니다. 모델이 편향되지 않은 결과를 생성하려면 다양한 데이터 세트에서 학습해야 합니다. 데이터의 크라우드 소싱을 통해 적은 노력과 비용으로 다양한(지리적, 언어, 방언) 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
확장성 향상: 신뢰할 수 있는 크라우드 작업자를 모집하면 높은 품질의 프로젝트 요구 사항에 따라 확장할 수 있는 데이터 수집.
사내 대 크라우드 소싱 – 승자는 누구입니까?
| 사내 데이터 | 크라우드소싱 데이터 |
|---|---|
| 데이터 정확성과 일관성을 보장할 수 있습니다. | 표준 QA 조치를 갖춘 신뢰할 수 있는 크라우드 소싱 플랫폼을 사용하면 데이터 품질, 정확성 및 일관성을 유지할 수 있습니다. |
| 사내 팀이 프로젝트 요구 사항을 충족하지 못할 수 있으므로 사내 데이터 소싱이 항상 실용적인 결정은 아닙니다. | 프로젝트 요구에 따라 이질적인 크라우드 작업자 그룹을 모집할 수 있으므로 데이터 다양성을 보장할 수 있습니다. |
| 프로젝트에 필요한 인력을 모집하고 교육하는 데 비용이 많이 듭니다. | 비용 효율적인 솔루션 데이터 수집 적은 투자로 직원을 채용, 교육 및 온보딩할 수 있기 때문입니다. |
| 사내 데이터 수집에 상당한 시간이 걸리기 때문에 출시 시간이 깁니다. | 많은 기여가 빠르게 이루어지기 때문에 출시 시간이 훨씬 단축됩니다. |
| 소규모 사내 기여자 및 라벨러 그룹 | 크고 다양한 기여자 그룹과 데이터 라벨러 |
| 데이터 기밀성은 사내 팀에서 매우 높습니다. | 전 세계 대규모 크라우드 작업자와 작업할 때 데이터 기밀성을 유지하기 어렵습니다. |
| 데이터 수집자를 쉽게 추적, 교육 및 평가할 수 있습니다. | 데이터 수집자를 추적하고 교육하는 데 어려움이 있습니다. |
크라우드 소싱 작업자와 요청자 간의 격차를 해소합니다.
급여 영역뿐만 아니라 크라우드 작업자와 요청자 사이의 격차를 해소해야 할 절실한 필요성이 있습니다.
작업자에게는 특정 작업에 대한 정보만 제공되기 때문에 요청자 측의 정보가 노골적으로 부족합니다. 예를 들어, 근로자에게 모국어로 대화를 녹음하는 것과 같은 사소한 작업이 주어지지만 컨텍스트는 거의 제공되지 않습니다. 그들은 자신이 하고 있는 일을 왜 하고 있으며 최선의 방법은 무엇인지에 대한 필수 정보를 가지고 있지 않습니다. 이러한 정보 부족은 크라우드 소싱 작업의 품질.
인간의 경우 전체 맥락을 파악하면 업무에 명확성과 목적이 부여됩니다.
여기에 NDA의 또 다른 차원인 크라우드 작업자가 제공하는 정보의 양을 제한하는 비공개 계약을 추가합니다. 크라우드 작업자의 관점에서 이러한 정보 철회는 작업에 대한 신뢰 부족과 중요성 감소를 보여줍니다.
동일한 상황을 스펙트럼의 다른 쪽 끝에서 보면 작업자 쪽에서 투명성이 부족합니다. 요청자는 작업을 위임받은 작업자를 완전히 이해하지 못합니다. 일부 프로젝트에는 특정 유형의 작업자가 필요할 수 있습니다. 그러나 대부분의 프로젝트에는 모호성이 있습니다. 그만큼 지상 진실 이것은 평가, 피드백 및 교육을 복잡하게 만들 수 있습니다.
이러한 어려움에 대처하기 위해서는 다양한 기여자로부터 다양하고 선별적이며 잘 표현된 데이터를 제공한 실적이 있는 데이터 수집 전문가와 협력하는 것이 중요합니다.
Shaip을 데이터 파트너로 선택하면 여러 가지 이점이 있습니다. 우리는 데이터의 다양성과 대표적인 분포에 중점을 둡니다. 우리의 숙련되고 헌신적인 직원은 각 프로젝트의 의무를 이해하고 강력한 AI 기반 솔루션을 즉시 교육할 수 있는 데이터 세트를 개발합니다.
[또한 읽기: AI 교육 데이터 시작 가이드: 정의, 예, 데이터 세트]
