मजबूत और निष्पक्ष एआई समाधान बनाने के हमारे प्रयासों में, यह उचित है कि हम डेटा के निष्पक्ष, गतिशील और प्रतिनिधि वर्गीकरण पर मॉडलों को प्रशिक्षित करने पर ध्यान केंद्रित करें। विश्वसनीय एआई समाधान विकसित करने में हमारी डेटा संग्रह प्रक्रिया अत्यंत महत्वपूर्ण है। इस संबंध में सभा भीड़ कार्यकर्ताओं के माध्यम से एआई प्रशिक्षण डेटा डेटा संग्रह रणनीति का एक महत्वपूर्ण पहलू बन जाता है।
इस लेख में, आइए क्राउड वर्कर्स की भूमिका, एआई के विकास पर इसके प्रभाव के बारे में जानें एल्गोरिदम सीखना और एमएल मॉडल, और इसकी आवश्यकता और लाभ पूरी प्रक्रिया को उधार देता है।
एआई मॉडल बनाने के लिए क्राउड वर्कर्स की आवश्यकता क्यों है?
मनुष्यों के रूप में, हम टन डेटा उत्पन्न करते हैं, फिर भी, इस उत्पन्न और एकत्रित डेटा का केवल एक अंश ही मूल्य का होता है। डेटा बेंचमार्किंग मानकों की कमी के कारण, एकत्र किए गए अधिकांश डेटा या तो पक्षपाती हैं, गुणवत्ता के मुद्दों से भरे हुए हैं, या पर्यावरण के प्रतिनिधि नहीं हैं। चूंकि अधिक से अधिक यंत्र अधिगम और गहन शिक्षण मॉडल विकसित किए जा रहे हैं जो भारी मात्रा में डेटा पर पनपे हैं, बेहतर, नए और विविध डेटासेट की आवश्यकता तेजी से महसूस की 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।
भीड़-सोर्सिंग प्लेटफॉर्म लोगों के एक बड़े और विविध समूह को डेटा संग्रह और एनोटेशन माइक्रोटास्क दें। क्राउडसोर्सिंग कंपनियों को बड़े पैमाने पर, गतिशील, लागत प्रभावी और स्केलेबल कार्यबल तक पहुंचने की अनुमति देता है।
सबसे लोकप्रिय क्राउड-सोर्सिंग प्लेटफॉर्म - अमेज़ॅन मैकेनिकल तुर्क, 11 घंटे के भीतर 15 हजार मानव-से-मानव संवादों को स्रोत करने में सक्षम था, और इसने श्रमिकों को भुगतान किया $0.35 प्रत्येक सफल संवाद के लिए। एथिकल डेटा सोर्सिंग मानकों के निर्माण के महत्व पर प्रकाश डालते हुए इतनी कम राशि के लिए क्राउड वर्कर्स को लगाया जा रहा 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 के लिए तेज़ समय: कॉग्निलिटिका के शोध के अनुसार, लगभग 80% तक of कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोजेक्ट का समय डेटा संग्रह गतिविधियों जैसे डेटा सफाई, लेबलिंग और इसे एकत्रित करने पर खर्च किया जाता है। केवल 20% समय विकास और प्रशिक्षण पर खर्च किया जाता है। डेटा उत्पन्न करने के लिए पारंपरिक बाधाओं को समाप्त कर दिया गया है क्योंकि बड़ी संख्या में योगदानकर्ताओं को थोड़े समय के भीतर भर्ती किया जा सकता है।
लागत प्रभावी समाधान: भीड़-स्रोत डेटा संग्रह प्रशिक्षण, भर्ती और उन्हें बोर्ड पर लाने पर खर्च होने वाले समय और ऊर्जा को कम करता है। यह आवश्यक लागत, समय और संसाधनों को समाप्त कर देता है क्योंकि कार्यबल भुगतान-प्रति-कार्य पद्धति पर कार्यरत है।
डेटासेट में विविधता बढ़ाता है: संपूर्ण एआई समाधान प्रशिक्षण के लिए डेटा विविधता महत्वपूर्ण है। एक मॉडल के लिए निष्पक्ष परिणाम उत्पन्न करने के लिए, इसे एक विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित करना होगा। डेटा के क्राउड-सोर्सिंग के साथ, कम प्रयास और लागत के साथ विविध (भौगोलिक, भाषा, बोलियाँ) डेटासेट उत्पन्न करना संभव है।
स्केलेबिलिटी बढ़ाता है: जब आप विश्वसनीय क्राउड वर्कर्स की भर्ती करते हैं, तो आप सुनिश्चित कर सकते हैं उच्च गुणवत्ता डेटा संग्रह जिसे आपकी परियोजना 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।
सिर्फ वेतन के दायरे में ही नहीं, बल्कि क्राउड वर्कर्स और रिक्वेस्टर्स के बीच की खाई को पाटने की सख्त जरूरत है।
अनुरोधकर्ता की ओर से जानकारी का घोर अभाव है क्योंकि श्रमिकों को केवल विशिष्ट कार्य के बारे में जानकारी प्रदान की जाती है। उदाहरण के लिए, यद्यपि श्रमिकों को उनकी मूल बोली में संवाद रिकॉर्ड करने जैसे सूक्ष्म कार्य दिए जाते हैं, लेकिन उन्हें शायद ही कभी संदर्भ प्रदान किया जाता है। उनके पास आवश्यक जानकारी नहीं है कि वे जो कर रहे हैं वह क्यों कर रहे हैं और इसे कैसे करना सबसे अच्छा है। जानकारी की यह कमी प्रभावित करती है जन-स्रोत कार्य की गुणवत्ता.
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 स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर से देखा जाता है, तो कार्यकर्ता की ओर से पारदर्शिता की कमी दिखाई देती है। अनुरोधकर्ता काम करने के लिए अधिकृत कर्मचारी को पूरी तरह से नहीं समझता है। कुछ परियोजनाओं के लिए एक विशिष्ट प्रकार के कार्यकर्ता की आवश्यकता हो सकती है; हालाँकि, अधिकांश परियोजनाओं में अस्पष्टता है। वास्तविक्ता क्या यह लाइन के नीचे मूल्यांकन, प्रतिक्रिया और प्रशिक्षण को जटिल बना सकता 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।
[ये भी पढ़ें: एआई प्रशिक्षण डेटा स्टार्टर गाइड: परिभाषा, उदाहरण, डेटासेट]
