Sağlam ve tarafsız yapay zeka çözümleri oluşturma çabalarımızda, modelleri tarafsız, dinamik ve temsili bir veri çeşitliliği üzerinde eğitmeye odaklanmamız uygundur. Veri toplama sürecimiz, güvenilir yapay zeka çözümleri geliştirmede son derece önemlidir. Bu bağlamda toplanma Kalabalık çalışanlar aracılığıyla AI eğitim verileri veri toplama stratejisinin kritik bir yönü haline gelir.
Bu makalede, kalabalık çalışanlarının rolünü ve yapay zeka geliştirme üzerindeki etkisini inceleyelim öğrenme algoritmaları ve ML modelleri ve tüm sürece sağladığı ihtiyaç ve faydalar.
Kalabalık çalışanlarının yapay zeka modelleri oluşturması neden gerekli?
İnsanlar olarak tonlarca veri üretiyoruz, ancak bu üretilen ve toplanan verilerin yalnızca bir kısmı değerlidir. Veri kıyaslama standartlarının bulunmaması nedeniyle, toplanan verilerin çoğu ya önyargılı, kalite sorunlarıyla dolu ya da çevreyi temsil etmiyor. Çünkü gittikçe daha fazla makine öğrenme ve büyük miktarda veri üzerinde gelişen derin öğrenme modelleri geliştiriliyor, daha iyi, daha yeni ve çeşitli veri kümelerine olan ihtiyaç giderek daha fazla hissediliyor.
Kalabalık işçilerin devreye girdiği yer burasıdır.
Kitle kaynaklı veriler, büyük insan gruplarının katılımıyla bir veri seti oluşturuyor. Kalabalık işçiler, insan zekasını yapay zekaya aşılar.
Kitle kaynaklı platformlar büyük ve çeşitlendirilmiş bir insan grubuna veri toplama ve ek açıklama mikro görevleri verin. Kitle kaynak kullanımı, şirketlerin devasa, dinamik, uygun maliyetli ve ölçeklenebilir bir iş gücüne erişmesine olanak tanır.
En popüler kitle kaynak platformu Amazon Mechanical Turk, insandan insana 11 bin diyaloğu 15 saat içinde tedarik edebildi ve işçilere ödeme yaptı $0.35 Her başarılı diyalog için. Kalabalık çalışanlar, etik veri kaynağı standartlarının oluşturulmasının önemine ışık tutan bu kadar yetersiz bir miktar için çalışıyor.
Teorik olarak zekice bir plan gibi görünse de uygulaması kolay bir strateji değil. Kalabalık işçilerin anonimliği, düşük ücret, işçi haklarının göz ardı edilmesi ve yapay zeka modeli performansını etkileyen düşük kaliteli iş gibi sorunlara yol açtı.
Veri kaynağı olarak kalabalık çalışanlara sahip olmanın faydaları
Yapay zeka tabanlı çözüm geliştiriciler, çeşitli kalabalık çalışan gruplarını dahil ederek mikro görevleri dağıtabilir ve çeşitli ve yaygın gözlemleri hızla ve nispeten düşük bir maliyetle toplayabilir.
Yapay zeka projeleri için kalabalık işçi çalıştırmanın öne çıkan faydalarından bazıları şunlardır:
Pazara Daha Hızlı Çıkma Süresi: Cognilytica'nın araştırmasına göre, neredeyse %80 of yapay zeka proje zamanı, veri temizleme, etiketleme ve toplama gibi veri toplama faaliyetlerine harcanır. Zamanın sadece %20'si geliştirme ve eğitim için harcanmaktadır. Kısa sürede çok sayıda katılımcı işe alınabileceğinden, veri üretmenin önündeki geleneksel engeller ortadan kalkar.
Uygun maliyetli çözüm: Kitle kaynaklı veri toplama eğitim, işe alma ve onları işe alma için harcanan zamanı ve enerjiyi azaltır. Bu, iş gücü görev başına ödeme yöntemiyle çalıştırıldığı için gereken maliyeti, zamanı ve kaynakları ortadan kaldırır.
Veri Kümesindeki Çeşitliliği Artırır: Veri çeşitliliği, yapay zeka çözümü eğitiminin tamamı için kritik öneme sahiptir. Bir modelin tarafsız sonuçlar üretmesi için, farklı bir veri kümesi üzerinde eğitilmesi gerekir. Kitle kaynaklı veri kullanımı ile çok az çaba ve maliyetle çeşitli (coğrafi, diller, lehçeler) veri kümeleri oluşturmak mümkündür.
Ölçeklenebilirliği Artırır: Güvenilir kalabalık çalışanlarını işe aldığınızda, şunları sağlayabilirsiniz: Yüksek kaliteli proje ihtiyaçlarınıza göre ölçeklenebilen veri toplama.
Kurum içi ve kitle kaynak kullanımı – Kazanan kim oluyor?
| Şirket İçi Veriler | Kitle Kaynaklı Veriler |
|---|---|
| Veri doğruluğu ve tutarlılığı garanti edilebilir. | Standart QA önlemlerine sahip güvenilir kitle kaynaklı platformlar kullanılırsa veri kalitesi, doğruluğu ve tutarlılığı korunabilir. |
| Kurum içi ekibiniz proje taleplerini karşılamayabileceğinden kurum içi veri kaynağı her zaman pratik bir karar değildir. | Proje ihtiyaçlarına göre heterojen bir kalabalık çalışan grubunu işe almak mümkün olduğundan veri çeşitliliği garanti edilebilir. |
| Proje ihtiyaçları için işçileri işe almak ve eğitmek pahalıdır. | için uygun maliyetli çözüm bilgi toplama çünkü daha az yatırımla işçileri işe almak, eğitmek ve işe almak mümkün. |
| Şirket içi veri toplama önemli ölçüde zaman aldığından, pazara sunma süresi yüksektir. | Pek çok katkı hızla geldiği için pazara sunma süresi önemli ölçüde kısalır. |
| Şirket içi katkıda bulunanlardan ve etiketleyenlerden oluşan küçük bir grup | Geniş ve çeşitli bir katılımcı grubu ve veri etiketleyicileri |
| Şirket içi bir ekiple veri gizliliği çok yüksektir. | Dünya çapında büyük kalabalık çalışanlarla çalışırken veri gizliliğini korumak zordur. |
| Veri toplayıcıları izlemek, eğitmek ve değerlendirmek daha kolay | Veri toplayıcıları izlemek ve eğitmek zordur. |
Crowdsource çalışanları ile istek sahibi arasındaki boşluğu doldurmak.
Sadece ücret alanında değil, kalabalık işçiler ve talep edenler arasındaki uçurumu kapatmak için ciddi bir ihtiyaç var.
İşçilere yalnızca belirli görevle ilgili bilgiler verildiğinden, talepte bulunan taraf tarafından bariz bir bilgi eksikliği vardır. Örneğin, işçilere diyalogları kendi ana lehçelerinde kaydetmek gibi mikro görevler verilse de, onlara nadiren bağlam sağlanır. Yaptıkları şeyi neden yaptıklarına ve bunu en iyi nasıl yapacaklarına dair gerekli bilgilere sahip değiller. Bu bilgi eksikliği, kitle kaynaklı çalışmanın kalitesi.
Bir insan için, tüm bağlama sahip olmak, çalışmalarına netlik ve amaç sağlar.
Bu karışıma NDA'nın başka bir boyutunu ekleyin - bir kitle çalışanına sağlanan bilgi miktarını sınırlayan gizlilik anlaşmaları. Kalabalık işçi bakış açısıyla, bilgilerin bu şekilde geri çekilmesi, güven eksikliğini ve işlerine verilen önemin azaldığını gösterir.
Aynı duruma yelpazenin diğer ucundan bakıldığında da çalışan açısından bir şeffaflık eksikliği söz konusudur. Talep sahibi, işi yapmakla görevlendirilen işçiyi tam olarak anlamıyor. Bazı projeler belirli bir çalışan türü gerektirebilir; ancak çoğu projede belirsizlik vardır. bu Zemin gerçeği bu, değerlendirmeyi, geri bildirimi ve eğitimi karmaşıklaştırabilir mi?
Bu zorlukların üstesinden gelmek için, çok çeşitli katkıda bulunanlardan çeşitli, derlenmiş ve iyi temsil edilmiş veriler sağlama geçmişine sahip veri toplama uzmanlarıyla çalışmak önemlidir.
Veri iş ortağınız olarak Shaip'i seçmenin birçok avantajı olabilir. Çeşitliliğe ve verilerin temsili dağılımlarına odaklanıyoruz. Deneyimli ve kendini işine adamış personelimiz, her projenin gerekliliklerini anlar ve sağlam yapay zeka tabanlı çözümleri kısa sürede eğitebilecek veri kümeleri geliştirir.
[Ayrıca Okuyun: AI Eğitim Verileri Başlangıç Kılavuzu: Tanım, Örnek, Veri Kümeleri]
