由於需要優化您的結果並為更多的 AI 培訓讓路，您可能會不確定是否應該考慮眾包 數據收集 或堅持您的內部資源。 隨著發病 眾包平台，以適當的質量獲得所需的數據量似乎相對簡單。
眾包數據可能會破壞或實現您的 AI 抱負，在您繼續進行此過程之前，您需要了解 眾包數據的好處和缺陷.
在這個行業工作多年，我們了解該系統的工作原理，並且我們已經處理了各種數據收集技術以在這方面擁有權威。 所以，從我們的專業知識和角度，讓我們分析一下 眾包工作 是你應該走的路線。
解讀眾包數據對機器學習的好處和陷阱
快速參考
| 優點 | 缺點 |
|---|---|
| 節省時間 | 維護數據機密性 |
| 最大限度地減少開支 | 搖擺不定的數據質量 |
| 消除數據偏差 | 缺乏標準化 |
| 減輕內部人才庫的壓力 | |
| 高度可擴展 |
眾包數據採集的優勢
節省時間
研究表明，數據科學家和 AI 專家只需花費 20% 的時間來構建和開發機器學習模型. 剩餘時間用於編譯、整理和清理數據。 這意味著需要他們注意和乾預的任務在數據收集和註釋任務之後被優先處理。
但是，通過經驗豐富的供應商進行眾包數據收集消除了這一階段，並使數據收集和註釋過程自動化。 通過嚴格的指導方針和協議，他們確保數據眾包是統一和標準化的。 這讓專家有時間專注於更重要的事情，最終縮短您的產品或服務的上市時間。
消除數據偏差
您是否打算推出具有通用應用程序的 AI 解決方案？ 嗯，這個雄心壯志是好的，但有它自己的一套條件和考慮因素。 如果您著眼於全球範圍，您的 AI 必須具有足夠的多功能性，以適應不同種族、細分市場、人口統計、性別等的要求。
為了讓您的 AI 模型產生具有普遍意義的有意義的結果，它必須使用豐富的數據集進行訓練。 眾包通過允許來自不同背景的人上傳所需的數據並使您的 AI 模型盡可能健全，從而對這一過程進行了補充。 你最終會在很大程度上消除偏見。
盡量減少開支
數據收集不僅乏味和耗時，而且還很昂貴。 無論您有內部團隊還是第 3 方供應商，只有在長期過程中才會產生利潤。 所以，相比之下， 眾包數據收集 最大限度地減少您在數據採購和標記方面產生的費用。 對於預算有限的自力更生公司來說，這可能是一個理想的解決方案。
減輕內部人才庫的壓力
當您僱用現有團隊成員來收集數據並對其進行註釋時，您要么要求他們加班，要么為此補償他們。 或者，您要求他們在工作時間和緊迫的期限內完成這項任務。
無論如何，它會給您的員工增加壓力，並且會破壞他們試圖處理的兩項任務的質量。 這可能會導致人員流失和培訓新員工的更多費用。 在這 例如，眾包數據收集是一種可靠的替代方案，因為您的團隊手中有標準化的數據可供處理.
高度可擴展
依靠內部資源生成比當前數字更多的數據可能會很昂貴。 同時與數據收集和註釋公司合作將是一個更好的選擇。 (閱讀：入圍時要記住的要點 數據收集供應商.)
眾包工作使您可以擴展數據量需求，從而減輕壓力。 您可以在任何給定時間增加或減少數據量. 您所要做的就是確保有足夠的 QA 流程來確保質量輸出。
數據眾包的缺點
維護數據機密性
在眾包方面，保持數據機密性是擺在您面前的一項艱鉅任務。 現在，供應商和眾包團隊有責任通過遵守協議和數據隱私標準來維護和尊重數據完整性和機密性。 如果數據與 醫療保健、其他措施和合規性，如 HIPAA 也應該滿足。 這可能會花費您團隊的大部分時間來設置協議。
搖擺不定的數據質量
如果控制得當，我們無法保證您收到的數據的最終質量將是無懈可擊和無可挑剔的。 眾包數據收集的主要缺點之一是您會遇到錯誤和不相關的數據。 如果您的流程設置不正確，與與數據供應商合作相比，您最終可能會在這方面花費更多的時間和金錢。
這就是為什麼我們建議查看我們的 眾包指南。
缺乏數據標準化
當您與數據供應商合作時，他們向您發送最終數據集時會遵循特定的格式或標準。 您會明白它們是機器就緒的文件，可以毫不猶豫地上傳。
對於眾包工作，情況並非如此。 沒有遵循適當的標準，這完全取決於個人貢獻者以及他們在參與眾包數據方面的經驗。 您可能會不時收到雜亂無章的文件，這使您難以建立標準。
那麼，什麼更好？
這取決於您的緊迫性和預算。 如果你覺得你的時間非常有限並且 眾包 數據收集 是唯一不可避免的前進方式，它會奏效，因為您願意在我們討論的幾個方面做出妥協。
但是，如果您覺得您的 AI 抱負更重要，並且您不會為問題的出現提供任何範圍或空間，那麼最好的前進方式是尋找像我們這樣的理想數據供應商，如何幫助您從眾包中獲益.