अपने परिणामों को अनुकूलित करने और अतिरिक्त वॉल्यूम के साथ अधिक एआई प्रशिक्षण के लिए रास्ता बनाने की आवश्यकता से प्रेरित होकर, आप उस बिंदु पर हो सकते हैं जहां आप सुनिश्चित नहीं हैं कि आपको क्राउडसोर्सिंग पर विचार करना चाहिए या नहीं डेटा संग्रह या अपने आंतरिक स्रोतों पर टिके रहें। की शुरुआत के साथ क्राउडसोर्सिंग प्लेटफार्म, बिल्कुल सही गुणवत्ता पर आवश्यक मात्रा में डेटा प्राप्त करना अपेक्षाकृत सरल लग सकता है।
क्राउडसोर्स्ड डेटा या तो आपकी एआई महत्वाकांक्षाओं को तोड़ सकता है या बना सकता है और इससे पहले कि आप इस प्रक्रिया के साथ आगे बढ़ें, आपको यह समझने की जरूरत है क्राउडसोर्स्ड डेटा के लाभ और नुकसान.
वर्षों से उद्योग में होने के कारण, हम समझते हैं कि सिस्टम कैसे काम करता है और हमने इस पर अधिकार रखने के लिए विविध डेटा संग्रह तकनीकों से निपटा है। तो, अपनी विशेषज्ञता और दृष्टिकोण से, आइए विश्लेषण करें कि क्या क्राउडसोर्स्ड कार्य यही वह मार्ग है जिसे आपको अपनाना चाहिए।
मशीन लर्निंग के लिए क्राउडसोर्स्ड डेटा के लाभ और नुकसान को डिकोड करना
त्वरित संदर्भ
| फ़ायदे | नुकसान |
|---|---|
| समय बचाना | डेटा गोपनीयता बनाए रखना |
| खर्चों को कम करता है | डगमगाती डेटा गुणवत्ता |
| डेटा पूर्वाग्रह को दूर करता है | मानकीकरण का अभाव |
| आपके आंतरिक प्रतिभा पूल पर दबाव कम करता है | |
| अत्यधिक स्केलेबल |
क्राउडसोर्सिंग डेटा संग्रह के लाभ
समय बचाना
अनुसंधान से पता चलता है कि डेटा वैज्ञानिक और एआई विशेषज्ञ अपने समय का केवल 20% मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और विकसित करने में खर्च करते हैं. शेष समय डेटा संकलन, क्यूरेटिंग और सफाई पर खर्च किया जाता है। इसका मतलब यह है कि डेटा संग्रह और एनोटेशन कार्यों के बाद उन कार्यों को प्राथमिकता दी जाती है जो उनके ध्यान और हस्तक्षेप की मांग करते हैं।
हालांकि, एक अनुभवी विक्रेता के माध्यम से क्राउडसोर्सिंग डेटा संग्रह इस चरण को समाप्त कर देता है और डेटा संग्रह और एनोटेशन प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है। कठोर दिशानिर्देशों और प्रोटोकॉल के साथ, वे सुनिश्चित करते हैं कि डेटा की क्राउडसोर्सिंग एक समान और मानकीकृत हो। यह विशेषज्ञों के समय को अधिक मायने रखता है, इस पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करता है, अंततः आपके उत्पाद या सेवा के लिए बाजार में समय कम करता है।
डेटा पूर्वाग्रह को दूर करता है
क्या आप एक एआई समाधान लॉन्च करने का इरादा रखते हैं जिसका सार्वभौमिक अनुप्रयोग होगा? खैर, यह महत्वाकांक्षा अच्छी है लेकिन यह अपनी शर्तों और विचारों के साथ आती है। यदि आपकी नजर वैश्विक पहुंच पर है, तो आपका एआई विविध जातीयताओं, बाजार क्षेत्रों, जनसांख्यिकी, लिंग और बहुत कुछ की आवश्यकताओं को समायोजित करने के लिए पर्याप्त बहुमुखी होना चाहिए।
आपके एआई मॉडल को सार्वभौमिक सार्थक परिणाम देने के लिए, इसे डेटासेट के समृद्ध पूल के साथ प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। क्राउडसोर्सिंग विविध पृष्ठभूमि के लोगों को आवश्यक डेटा अपलोड करने और आपके एआई मॉडल को यथासंभव संपूर्ण बनाने की अनुमति देकर इस प्रक्रिया को पूरक बनाती है। आपने अंततः पूर्वाग्रह को काफ़ी हद तक ख़त्म कर दिया होगा।
खर्चे कम करें
डेटा संग्रह न केवल थकाऊ और समय लेने वाला है बल्कि महंगा भी है। भले ही आपके पास आंतरिक टीमें हों या तीसरे पक्ष के विक्रेता, मुनाफा तभी होता है जब प्रक्रिया दीर्घकालिक होती है। तो, तुलनात्मक रूप से, क्राउडसोर्सिंग डेटा संग्रह डेटा सोर्सिंग और लेबलिंग में आपके द्वारा किए जाने वाले खर्च को कम करता है। सीमित बजट वाली बूटस्ट्रैप्ड कंपनियों के लिए, यह एक आदर्श समाधान हो सकता है।
आपके आंतरिक प्रतिभा पूल पर दबाव कम करता है
जब आप अपने मौजूदा टीम के सदस्यों को डेटा एकत्र करने और उसकी व्याख्या करने के लिए नियुक्त करते हैं, तो आप या तो उन्हें अतिरिक्त घंटे काम करने के लिए कह रहे हैं या इसके लिए उन्हें मुआवजा दे रहे हैं। या, आप उन्हें उनके काम के घंटों और तंग समय सीमा के बीच इस कार्य को पूरा करने के लिए कह रहे हैं।
मामला चाहे जो भी हो, यह आपके कर्मचारियों पर दबाव डालता है और यह उन दोनों कार्यों की गुणवत्ता को खराब कर देगा जिन्हें वे टालने की कोशिश कर रहे हैं। इससे नौकरी छूट सकती है और नए रंगरूटों के प्रशिक्षण पर अधिक खर्च हो सकता है। इसमें उदाहरण के लिए, क्राउडसोर्सिंग डेटा संग्रह एक विश्वसनीय विकल्प के रूप में आता है क्योंकि आपकी टीम के पास काम करने के लिए मानकीकृत डेटा है.
अत्यधिक स्केलेबल
वर्तमान संख्या से अधिक मात्रा में डेटा उत्पन्न करने के लिए आंतरिक स्रोतों पर निर्भर रहना महंगा साबित हो सकता है। डेटा संग्रह और एनोटेशन कंपनियों के साथ सहयोग करते समय एक बेहतर विकल्प होगा। (पढ़ें: शॉर्टलिस्टिंग के दौरान ध्यान रखने योग्य बातें डेटा संग्रह विक्रेता.)
क्राउडसोर्स्ड कार्य आपको अपनी डेटा मात्रा आवश्यकताओं को मापने की अनुमति देकर राहत के रूप में आता है। आप किसी भी समय अपने डेटा की मात्रा बढ़ा या घटा सकते हैं. आपको बस यह सुनिश्चित करना है कि गुणवत्ता आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त क्यूए प्रक्रियाएं निर्धारित हैं।
डेटा क्राउडसोर्सिंग के विपक्ष
डेटा गोपनीयता बनाए रखना
जब क्राउडसोर्सिंग की बात आती है तो डेटा गोपनीयता बनाए रखना आपके सामने एक बड़ा काम है। अब, प्रोटोकॉल और डेटा गोपनीयता मानकों का पालन करके डेटा अखंडता और गोपनीयता को बनाए रखना और उसका सम्मान करना विक्रेता और क्राउडसोर्स टीम पर है। यदि डेटा संबंधित है स्वास्थ्य देखभाल, अतिरिक्त उपाय और HIPAA जैसे अनुपालन भी मिलना चाहिए। यह प्रोटोकॉल सेट अप करने में आपकी टीम के समय का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ले सकता है।
डगमगाती डेटा गुणवत्ता
इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि यदि ठीक से नियंत्रित किया जाए तो आपको प्राप्त होने वाले डेटा की अंतिम गुणवत्ता वायुरोधी और त्रुटिहीन होगी। क्राउडसोर्सिंग डेटा संग्रह की एक बड़ी कमी यह है कि आप गलत और अप्रासंगिक डेटा का सामना करेंगे। यदि आपकी प्रक्रिया सही तरीके से स्थापित नहीं है, आप डेटा विक्रेताओं के साथ काम करने की तुलना में इस पर अधिक समय और पैसा खर्च कर सकते हैं।
इसीलिए हम अनुशंसा करते हैं कि हमारी जाँच करें क्राउडसोर्सिंग दिशानिर्देश।
डेटा मानकीकरण का अभाव
जब आप डेटा विक्रेताओं के साथ काम करते हैं, तो जब वे आपको अंतिम डेटासेट भेजते हैं तो एक विशिष्ट प्रारूप या मानकों का पालन किया जाता है। आप समझेंगे कि वे मशीन से तैयार फ़ाइलें हैं जिन्हें बिना किसी हिचकिचाहट के अपलोड किया जा सकता है।
क्राउडसोर्स्ड कार्य के साथ, ऐसा मामला नहीं है। किसी उचित मानक का पालन नहीं किया गया है और यह सब व्यक्तिगत योगदानकर्ताओं पर निर्भर करता है और वे क्राउडसोर्सिंग डेटा में भाग लेने में कितने अनुभवी हैं। आपको समय-समय पर बेतरतीब और साफ-सुथरी दोनों तरह की फ़ाइलें प्राप्त हो सकती हैं, जिससे आपके लिए मानक स्थापित करना मुश्किल हो जाएगा।
तो, क्या बेहतर है?
यह आपकी तात्कालिकता और बजट पर निर्भर करता है। यदि आपको लगता है कि आपके पास बहुत सीमित समय है और crowdsourcing डेटा संग्रह यह आगे बढ़ने का एकमात्र अपरिहार्य तरीका है, यह काम करेगा क्योंकि जैसा कि हमने चर्चा की, आप कुछ पहलुओं पर समझौता करने को तैयार होंगे।
हालाँकि, यदि आपको लगता है कि आपकी एआई महत्वाकांक्षाएँ अधिक महत्वपूर्ण हैं और आप चिंताओं को पनपने के लिए कोई गुंजाइश या स्थान नहीं देंगे, तो आगे बढ़ने का सबसे अच्छा तरीका हमारे जैसे आदर्श डेटा विक्रेताओं की तलाश करना है जो आपको क्राउडसोर्सिंग के लाभों को प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं।