Sağlam ve tarafsız yapay zeka çözümleri geliştirmeye yönelik çabalarımızda, modelleri tarafsız, dinamik ve temsili bir veri kümesi üzerinde eğitmeye odaklanmamız son derece önemlidir. Veri toplama sürecimiz, güvenilir yapay zeka çözümleri geliştirmede büyük önem taşımaktadır. Bu bağlamda, kitle çalışanları aracılığıyla yapay zeka eğitim verileri toplamak , veri toplama stratejisinin kritik bir yönü haline gelmektedir.
Bu makalede, kitlesel çalışanların rolünü, yapay zeka öğrenme algoritmalarının ve makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesine etkisini ve tüm sürece kattığı gereklilik ve faydaları inceleyelim .
Kalabalık çalışanlarının yapay zeka modelleri oluşturması neden gerekli?
İnsanlar olarak tonlarca veri üretiyoruz, ancak üretilen ve toplanan bu verilerin yalnızca küçük bir kısmı değerlidir. Veri kıyaslama standartlarının eksikliği nedeniyle, toplanan verilerin çoğu ya yanlıdır, ya kalite sorunlarıyla doludur ya da ortamı temsil etmemektedir. Büyük miktarda veriye dayanan giderek daha fazla makine öğrenimi ve derin öğrenme modeli geliştirildiğinden, daha iyi, daha yeni ve daha çeşitli veri kümelerine olan ihtiyaç giderek artmaktadır.
Kalabalık işçilerin devreye girdiği yer burasıdır.
Kitle kaynaklı veriler, büyük insan gruplarının katılımıyla bir veri seti oluşturuyor. Kalabalık işçiler, insan zekasını yapay zekaya aşılar.
Kitlesel kaynak kullanımı platformları, veri toplama ve etiketleme gibi mikro görevleri geniş ve çeşitlendirilmiş bir insan grubuna verir. Kitlesel kaynak kullanımı, şirketlerin büyük, dinamik, uygun maliyetli ve ölçeklenebilir bir iş gücüne erişmesini sağlar.
En popüler kitlesel kaynak platformu olan Amazon Mechanical Turk, 15 saat içinde 11 bin insan-insan diyaloğu oluşturmayı başardı ve çalışanlara her başarılı diyalog için 0.35 dolar ödedi . Kitlesel çalışanların bu kadar düşük bir ücretle çalıştırılması, etik veri toplama standartlarının oluşturulmasının önemini ortaya koyuyor.
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:
Daha Hızlı Pazara Giriş: Cognilytica'nın araştırmasına göre, yapay zeka projelerinin zamanının neredeyse %80'i veri temizleme, etiketleme ve birleştirme gibi veri toplama faaliyetlerine harcanıyor. Zamanın sadece %20'si geliştirme ve eğitime ayrılıyor. Kısa sürede çok sayıda katılımcı bulunabildiği için veri üretmenin önündeki geleneksel engeller ortadan kalkıyor.
Maliyet Etkin Çözüm: Kitle kaynaklı veri toplama, eğitim, işe alım ve çalışanları sisteme entegre etme süreçlerine harcanan zaman ve enerjiyi azaltır. Bu, iş gücünün görev başına ücretlendirme yöntemiyle istihdam edilmesi nedeniyle gereken maliyet, zaman ve kaynakları ortadan kaldırır.
Veri Kümesindeki Çeşitliliği Artırır: Veri çeşitliliği, tüm yapay zeka çözümü eğitimi için kritik öneme sahiptir. Bir modelin tarafsız sonuçlar üretmesi için, çeşitli bir veri kümesi üzerinde eğitilmesi gerekir. Kitle kaynaklı veri toplama yöntemiyle, az çaba ve maliyetle çeşitli (coğrafi, dil, lehçe) veri kümeleri oluşturmak mümkündür.
Ölçeklenebilirliği Artırır: Güvenilir kitle çalışanlarını işe aldığınızda, proje ihtiyaçlarınıza göre ölçeklendirilebilen yüksek kaliteli veri toplama sağlayabilirsiniz .
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.
Talepte bulunan taraftan gelen bilgi eksikliği göze çarpıyor çünkü çalışanlara yalnızca belirli görevle ilgili bilgiler veriliyor. Örneğin, çalışanlara ana dillerinde diyalog kaydetmek gibi mikro görevler verilse de, nadiren bağlam bilgisi veriliyor. Ne yaptıklarını neden yaptıklarına ve en iyi nasıl yapacaklarına dair gerekli bilgilere sahip değiller. Bu bilgi eksikliği, kitlesel kaynaklı çalışmanın kalitesini etkiliyor.
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 durum diğer uçtan incelendiğinde, işçi tarafında şeffaflık eksikliği görülmektedir. Talepte bulunan kişi, işi yapması için görevlendirilen işçiyi tam olarak anlamamaktadır. Bazı projeler belirli bir işçi türü gerektirebilir; ancak çoğu projede belirsizlik vardır. Gerçek şu ki, bu durum ilerleyen aşamalarda değerlendirmeyi, geri bildirimi ve eğitimi zorlaştırabilir.
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: Yapay Zeka Eğitim Verilerine Başlangıç Kılavuzu: Tanım, Örnek, Veri Kümeleri ]
