An eisen Efforten fir robust an onparteiesch AI-Léisungen ze bauen, ass et pertinent datt mir eis fokusséiere fir d'Modeller op eng onparteiesch, dynamesch a representativ Sortiment vun Daten ze trainéieren. Eis Datesammlungsprozess ass extrem wichteg fir glafwierdeg AI Léisungen z'entwéckelen. An dëser Hisiicht, sammelen AI Trainingsdaten duerch Masseaarbechter gëtt e kriteschen Aspekt vun der Datesammlungsstrategie.
An dësem Artikel, loosst eis d'Roll vun de Masseaarbechter entdecken, hiren Impakt op d'Entwécklung vun AI Léieren Algorithmen an ML Modeller, an d'Bedierfnes an d'Virdeeler déi et un de ganze Prozess leet.
Firwat sinn Masseaarbechter erfuerderlech fir AI Modeller ze bauen?
Als Mënsch generéiere mir Tonne vun Daten, awer nëmmen eng Fraktioun vun dësen generéierten a gesammelten Donnéeën ass vu Wäert. Wéinst dem Mangel u Datenbenchmarkingnormen sinn déi meescht vun den gesammelten Donnéeën entweder partizipéiert, mat Qualitéitsprobleemer besat oder net representativ fir d'Ëmwelt. Zënter ëmmer méi Maschinn léieren an Deep Learning Modeller ginn entwéckelt, déi op massive Quantitéiten un Daten opbléien, gëtt de Besoin fir besser, méi nei a divers Datesätz ëmmer méi gefillt.
Et ass wou d'Leitaarbechter an d'Spill kommen.
Crowd-sourcing Daten bauen en Dataset mat der Participatioun vu grousse Gruppe vu Leit. Crowd Aarbechter infuséieren mënschlech Intelligenz a kënschtlech Intelligenz.
Crowd-sourcing Plattformen ginn Datensammlung an Annotatioun Mikrotasks un eng grouss an diversifizéiert Grupp vu Leit. Crowdsourcing erlaabt Firmen Zougang zu enger massiver, dynamescher, kosteneffektiver a skalierbarer Aarbechtskräft.
Déi populärste Crowd-sourcing Plattform - Amazon Mechanical Turk, konnt 11 Tausend vu Mënsch-zu-Mënsch Dialoger bannent 15 Stonnen Quellen, an et huet d'Aarbechter bezuelt $0.35 fir all erfollegräich Dialog. Crowd Aarbechter gi fir sou e mëllen Betrag engagéiert, wat d'Wichtegkeet vum Bau vun etheschen Datensourcingnormen beliicht.
Theoretesch kléngt et wéi e clevere Plang, awer et ass keng einfach Strategie fir auszeféieren. D'Anonymitéit vun de Masseaarbechter huet Problemer mat nidderegem Loun, Veruechtung vun den Aarbechterrechter a schlecht Qualitéitsaarbechten, déi d'AI Modellleistung beaflosst.
Virdeeler vun der Mass Aarbechter fir Daten ze Quellen
Andeems Dir eng divers Grupp vu Leitaarbechter engagéiert, kënnen AI-baséiert Léisungsentwéckler Mikro Aufgaben verdeelen a variéiert a verbreet Observatioune séier a relativ niddrege Käschten sammelen.
E puer vun de prominente Virdeeler vum Beschäftegung vu Leitaarbechter fir AI Projeten sinn
Méi séier Zäit zum Maart: No Fuerschung vun Cognilytica, bal 80% vun Kënschtlech Intelligenz Projet Zäit gëtt un Datensammlungsaktivitéite verbruecht wéi Datereinigung, Etikettéierung an Aggregat. Nëmmen 20% vun der Zäit ginn un Entwécklung an Training verbruecht. Déi traditionell Barrièren fir Daten ze generéieren ginn eliminéiert well eng grouss Zuel vu Mataarbechter bannent kuerzer Zäit rekrutéiert ka ginn.
Käschte-effektiv Léisung: Crowd-sourced Datensammlung reduzéiert d'Zäit an d'Energie fir Training, Rekrutéierung a bréngt se u Bord. Dëst eliminéiert d'Käschte, d'Zäit a d'Ressourcen, déi erfuerderlech sinn, well d'Aarbechtskräfte mat enger Pay-per-Task Method beschäftegt sinn.
Boost Diversitéit am Dataset: Date Diversitéit ass kritesch fir déi ganz AI Léisung Training. Fir e Modell onparteiesch Resultater ze produzéieren, muss et op engem diversen Dataset trainéiert ginn. Mat crowd-sourcing vun Donnéeën ass et méiglech verschidde (geographesch, Sproochen, Dialekter) Datesätze mat wéineg Ustrengung a Käschten ze generéieren.
Verbessert Skalierbarkeet: Wann Dir zouverlässeg Masseaarbechter rekrutéiert, kënnt Dir garantéieren héich Qualitéit Datensammlung déi op Basis vun Äre Projetbedürfnisser skaléiert ka ginn.
Intern vs Crowdsourcing - Wien kënnt als Gewënner eraus?
| Intern Daten | Crowdsourced Daten |
|---|---|
| Date Genauegkeet a Konsequenz kënne garantéiert ginn. | Datequalitéit, Genauegkeet a Konsistenz kënnen erhale ginn wann zouverlässeg Crowd-sourcing Plattforme mat Standard QA Moossnamen engagéiert sinn |
| In-House Datensourcing ass net ëmmer eng praktesch Entscheedung, well Äert In-House-Team net de Projetfuerderunge entsprécht. | Date Diversitéit ka geséchert ginn well et méiglech ass eng heterogen Grupp vu Massenaarbechter ze rekrutéieren baséiert op de Projet Bedierfnesser. |
| Deier fir Aarbechter fir d'Projetbedürfnisser ze rekrutéieren an ze trainéieren. | Käschten-effikass Léisung fir Daten Sammlung wéi et méiglech ass, Aarbechter mat manner Investitiounen ze rekrutéieren, ze trainéieren an u Bord. |
| D'Zäit op de Maart ass héich well d'intern Datesammlung bedeitend Zäit hëlt. | D'Zäit op de Maart ass wesentlech manner well vill Bäiträg séier kommen. |
| Eng kleng Grupp vun intern Mataarbechter an Etiketten | Eng grouss an divers Grupp vu Mataarbechter an daten Labelers |
| Date Vertraulechkeet ass ganz héich mat engem internen Team. | Datekonfidentialitéit ass schwéier ze erhalen wann Dir mat grousse Publikumsaarbechter weltwäit schafft. |
| Méi einfach d'Datesammler ze verfolgen, ze trainéieren an ze evaluéieren | Erausfuerderung fir d'Datesammler ze verfolgen an ze trainéieren. |
Iwwerbréckung vum Spalt tëscht Crowdsource Aarbechter an dem Ufro.
Et gëtt e blatanten Mangel un Informatioun vum Enn vum Ufro, well d'Aarbechter nëmmen Informatioun iwwer déi spezifesch Aufgab ginn. Zum Beispill, och wann d'Aarbechter Mikro-Aufgaben kréien wéi Dialogen an hirem gebiertege Dialekt opzehuelen, gi se selten Kontext geliwwert. Si hunn net déi erfuerderlech Informatioun firwat se maachen wat se maachen a wéi se et am Beschten maachen. Dëse Mangel un Informatioun beaflosst d' Qualitéit vun der crowd-sourced Aarbecht.
Fir e Mënsch, de ganze Kontext ze hunn, gëtt Kloerheet an Zweck fir hir Aarbecht.
Füügt dës Mëschung eng aner Dimensioun vun der NDA - d'Net-Offenbarungsverträg déi d'Quantitéit un Informatioun limitéieren, déi e Publikumsaarbechter geliwwert gëtt. Aus enger Perspektiv vun der Masseaarbechter weist dëse Réckzuch vun Informatioun e Manktem u Vertrauen a reduzéierter Wichtegkeet fir hir Aarbecht.
Wann déi selwecht Situatioun vum aneren Enn vum Spektrum gekuckt gëtt, feelt et un Transparenz vum Aarbechter Enn. Den Ufroer versteet den Aarbechter, deen d'Aarbecht gemaach huet, net ganz. E puer Projete kënnen eng spezifesch Zort Aarbechter erfuerderen; allerdéngs, an de meeschte Projete gëtt et Ambiguititéit. Déi Grond Wourecht ass dëst kann Evaluatioun komplizéiere, Feedback, an Training erof der Linn.
Fir dës Schwieregkeeten entgéintzewierken, ass et wichteg mat Datensammlungsexperten ze schaffen mat engem Track Record fir divers, curated a gutt representéiert Daten aus enger grousser Auswiel u Mataarbechter ze liwweren.
Wiel Shaip als Är daten Partner kann MÉI Virdeeler hunn. Mir konzentréieren op Diversitéit a representativ Verdeelung vun Daten. Eis erfuerene an engagéierte Mataarbechter verstinn d'Zwang vun all Projet an entwéckelen Datesätz déi robust AI-baséiert Léisungen a kuerzer Zäit trainéiere kënnen.
[Lies och: AI Training Data Starter Guide: Definitioun, Beispill, Datesets]
