मजबूत और निष्पक्ष एआई समाधान विकसित करने के हमारे प्रयासों में, यह आवश्यक है कि हम निष्पक्ष, गतिशील और प्रतिनिधि डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करने पर ध्यान केंद्रित करें। विश्वसनीय एआई समाधान विकसित करने में हमारी डेटा संग्रह प्रक्रिया अत्यंत महत्वपूर्ण है। इस संदर्भ में, क्राउड वर्कर्स के माध्यम से एआई प्रशिक्षण डेटा एकत्र करना डेटा संग्रह रणनीति का एक महत्वपूर्ण पहलू बन जाता है।
इस लेख में, आइए क्राउड वर्कर्स की भूमिका, एआई लर्निंग एल्गोरिदम और एमएल मॉडल विकसित करने पर इसके प्रभाव और पूरी प्रक्रिया के लिए इसकी आवश्यकता और लाभों का पता लगाएं।
एआई मॉडल बनाने के लिए क्राउड वर्कर्स की आवश्यकता क्यों है?
मनुष्य होने के नाते, हम भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं, फिर भी, इस उत्पन्न और एकत्रित डेटा का केवल एक अंश ही उपयोगी होता है। डेटा बेंचमार्किंग मानकों की कमी के कारण, एकत्रित किया गया अधिकांश डेटा या तो पक्षपातपूर्ण होता है, गुणवत्ता संबंधी समस्याओं से ग्रस्त होता है, या परिवेश का सही प्रतिनिधित्व नहीं करता है। जैसे-जैसे अधिकाधिक मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल विकसित किए जा रहे हैं जो भारी मात्रा में डेटा पर निर्भर करते हैं, बेहतर, नए और विविध डेटासेट की आवश्यकता बढ़ती जा रही है।
यह वह जगह है जहां भीड़ कार्यकर्ता खेल में आते हैं।
क्राउड-सोर्सिंग डेटा लोगों के बड़े समूहों की भागीदारी के साथ एक डेटासेट बना रहा है। क्राउड वर्कर्स मानव बुद्धि को कृत्रिम बुद्धिमत्ता में बदल देते हैं।
क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म डेटा संग्रहण और एनोटेशन जैसे सूक्ष्म कार्यों को लोगों के एक बड़े और विविध समूह को सौंपते हैं। क्राउडसोर्सिंग कंपनियों को एक विशाल, गतिशील, लागत प्रभावी और स्केलेबल कार्यबल तक पहुंच प्रदान करता है।
सबसे लोकप्रिय क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म - अमेज़न मैकेनिकल टर्क - ने 15 घंटों के भीतर 11 हज़ार मानव-से-मानव संवाद जुटाए और प्रत्येक सफल संवाद के लिए कार्यकर्ताओं को 0.35 डॉलर का भुगतान किया । क्राउड वर्कर्स को इतनी कम राशि में काम पर लगाया जाना नैतिक डेटा सोर्सिंग मानकों के निर्माण के महत्व को उजागर करता है।
सैद्धांतिक रूप से, यह एक चतुर योजना की तरह लगता है, फिर भी, यह क्रियान्वित करने के लिए एक आसान रणनीति नहीं है। क्राउड वर्कर्स की गुमनामी ने कम वेतन, वर्कर अधिकारों की अवहेलना, और एआई मॉडल के प्रदर्शन को प्रभावित करने वाले खराब गुणवत्ता वाले मुद्दों को जन्म दिया है।
स्रोत डेटा के लिए क्राउड वर्कर्स होने के लाभ
क्राउड वर्कर्स के एक विविध समूह को शामिल करके, एआई-आधारित समाधान डेवलपर्स सूक्ष्म कार्यों को वितरित कर सकते हैं और विभिन्न और व्यापक टिप्पणियों को जल्दी और अपेक्षाकृत कम लागत पर एकत्र कर सकते हैं।
एआई परियोजनाओं के लिए क्राउड वर्कर्स को नियुक्त करने के कुछ प्रमुख लाभ हैं
बाजार में तेजी से उत्पाद लॉन्च करना: कॉग्निलिटिका के शोध के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं में लगने वाले समय का लगभग 80% हिस्सा डेटा संग्रह गतिविधियों जैसे डेटा की सफाई, लेबलिंग और एकत्रीकरण में खर्च होता है। विकास और प्रशिक्षण में केवल 20% समय ही लगता है। डेटा उत्पन्न करने में आने वाली पारंपरिक बाधाएं दूर हो जाती हैं क्योंकि कम समय में बड़ी संख्या में योगदानकर्ताओं को भर्ती किया जा सकता है।
किफायती समाधान: क्राउडसोर्स डेटा संग्रह से प्रशिक्षण, भर्ती और कर्मचारियों को काम पर रखने में लगने वाला समय और ऊर्जा कम हो जाती है। इससे लागत, समय और संसाधनों की बचत होती है क्योंकि कर्मचारियों को कार्य-प्रति-भुगतान पद्धति के आधार पर नियोजित किया जाता है।
डेटासेट में विविधता को बढ़ावा: संपूर्ण एआई समाधान प्रशिक्षण के लिए डेटा विविधता अत्यंत महत्वपूर्ण है। किसी मॉडल से निष्पक्ष परिणाम प्राप्त करने के लिए, उसे विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाना आवश्यक है। डेटा की क्राउडसोर्सिंग के माध्यम से, कम प्रयास और लागत में विविध (भौगोलिक, भाषाएँ, बोलियाँ) डेटासेट तैयार करना संभव है।
विस्तारशीलता को बढ़ाता है: जब आप विश्वसनीय क्राउड वर्कर्स की भर्ती करते हैं, तो आप उच्च गुणवत्ता वाले डेटा संग्रह को सुनिश्चित कर सकते हैं जिसे आपकी परियोजना की आवश्यकताओं के आधार पर बढ़ाया जा सकता है।
इन-हाउस बनाम क्राउडसोर्सिंग - विजेता के रूप में कौन सामने आता है?
| इन-हाउस डेटा | क्राउडसोर्स्ड डेटा |
|---|---|
| डेटा सटीकता और स्थिरता की गारंटी दी जा सकती है। | डेटा की गुणवत्ता, सटीकता और निरंतरता को बनाए रखा जा सकता है यदि मानक क्यूए उपायों के साथ विश्वसनीय क्राउड-सोर्सिंग प्लेटफॉर्म लगे हों |
| इन-हाउस डेटा सोर्सिंग हमेशा एक व्यावहारिक निर्णय नहीं होता है क्योंकि आपकी इन-हाउस टीम प्रोजेक्ट की मांगों को पूरा नहीं कर सकती है। | डेटा विविधता का आश्वासन दिया जा सकता है क्योंकि परियोजना की जरूरतों के आधार पर भीड़-भाड़ वाले श्रमिकों के एक विषम समूह को भर्ती करना संभव है। |
| परियोजना की जरूरतों के लिए कर्मचारियों की भर्ती और प्रशिक्षण महंगा है। | लागत प्रभावी समाधान डेटा संग्रह क्योंकि कम निवेश के साथ कर्मचारियों की भर्ती, प्रशिक्षण और जहाज पर काम करना संभव है। |
| बाजार में आने का समय अधिक है क्योंकि इन-हाउस डेटा संग्रह में काफी समय लगता है। | बाजार में आने का समय काफी कम है क्योंकि कई योगदान जल्दी आते हैं। |
| इन-हाउस योगदानकर्ताओं और लेबलर्स का एक छोटा समूह | योगदानकर्ताओं का एक बड़ा और विविध समूह और डेटा लेबलर्स |
| इन-हाउस टीम के साथ डेटा गोपनीयता बहुत अधिक होती है। | दुनिया भर में बड़ी संख्या में कर्मचारियों के साथ काम करते समय डेटा गोपनीयता बनाए रखना मुश्किल है। |
| डेटा संग्राहकों को ट्रैक करना, प्रशिक्षित करना और उनका मूल्यांकन करना आसान है | डेटा संग्राहकों को ट्रैक करना और प्रशिक्षित करना चुनौतीपूर्ण है। |
क्राउडसोर्स कार्यकर्ताओं और अनुरोधकर्ता के बीच की खाई को पाटना।
अनुरोधकर्ता की ओर से जानकारी की घोर कमी है क्योंकि श्रमिकों को केवल विशिष्ट कार्य से संबंधित जानकारी ही प्रदान की जाती है। उदाहरण के लिए, श्रमिकों को भले ही उनकी मातृभाषा में संवाद रिकॉर्ड करने जैसे छोटे-छोटे कार्य दिए जाते हैं, लेकिन उन्हें शायद ही कभी संदर्भ प्रदान किया जाता है। उनके पास यह आवश्यक जानकारी नहीं होती कि वे जो कर रहे हैं वह क्यों कर रहे हैं और इसे करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है। जानकारी की यह कमी क्राउडसोर्सिंग कार्य की गुणवत्ता को प्रभावित करती है ।
एक इंसान के लिए, पूरे संदर्भ का होना उनके काम को स्पष्टता और उद्देश्य प्रदान करता है।
इस मिश्रण में एनडीए का एक और आयाम जोड़ें - गैर-प्रकटीकरण समझौते जो एक क्राउड वर्कर द्वारा प्रदान की जाने वाली जानकारी की मात्रा को सीमित करते हैं। क्राउड वर्कर के नजरिए से, सूचना की यह वापसी विश्वास की कमी और उनके काम के लिए कम महत्व को दर्शाती है।
जब इसी स्थिति को दूसरे दृष्टिकोण से देखा जाता है, तो कामगार की ओर से पारदर्शिता की कमी नज़र आती है। काम का अनुरोध करने वाला व्यक्ति नियुक्त किए गए कामगार को पूरी तरह से नहीं समझ पाता। कुछ परियोजनाओं में विशिष्ट प्रकार के कामगार की आवश्यकता हो सकती है; हालाँकि, अधिकांश परियोजनाओं में अस्पष्टता बनी रहती है। असलियत यह है कि इससे आगे चलकर मूल्यांकन, प्रतिक्रिया और प्रशिक्षण प्रक्रिया जटिल हो सकती है।
इन कठिनाइयों का सामना करने के लिए, योगदानकर्ताओं के विस्तृत चयन से विविध, क्यूरेटेड और अच्छी तरह से प्रस्तुत डेटा प्रदान करने के ट्रैक रिकॉर्ड के साथ डेटा संग्रह विशेषज्ञों के साथ काम करना महत्वपूर्ण है।
Shaip को अपने डेटा पार्टनर के रूप में चुनने के कई फ़ायदे हो सकते हैं। हम डेटा की विविधता और प्रतिनिधि वितरण पर ध्यान केंद्रित करते हैं। हमारे अनुभवी और समर्पित कर्मचारी प्रत्येक परियोजना की मजबूरियों को समझते हैं और डेटासेट विकसित करते हैं जो कुछ ही समय में मजबूत एआई-आधारित समाधानों को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
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