Kwa kuendeshwa na hitaji la kuongeza matokeo yako na kutoa nafasi kwa mafunzo zaidi ya AI na viwango vya ziada, unaweza kuwa katika wakati huo ambapo huna uhakika kama unapaswa kuzingatia kutafuta watu. ukusanyaji wa takwimu au ushikamane na vyanzo vyako vya ndani. Na mwanzo wa majukwaa ya watu wengi, inaweza kuonekana kuwa rahisi kupata kiasi kinachohitajika cha data katika ubora unaofaa.
Data ya Crowdsourced inaweza kuvunja au kufanya matarajio yako ya AI na kabla ya kuendelea na mchakato huu, unahitaji kuelewa manufaa na mitego ya data ya watu wengi.
Kwa kuwa katika sekta hii kwa miaka mingi, tunaelewa jinsi mfumo unavyofanya kazi na tumeshughulikia mbinu mbalimbali za kukusanya data ili kuwa na mamlaka kuhusu hili. Kwa hivyo, kwa utaalamu na mtazamo wetu, hebu tuchambue ikiwa kazi ya watu wengi ni njia unapaswa kuchukua.
Kusimbua Manufaa na Mitego ya Data Iliyowekwa kwa Mkusanyiko kwa Kujifunza kwa Mashine
Marejeleo ya haraka
| faida | Africa |
|---|---|
| Huokoa Wakati | Kudumisha Usiri wa Data |
| Inapunguza Gharama | Ubora wa Data Unaoyumba |
| Huondoa Upendeleo wa Data | Ukosefu wa Viwango |
| Hupunguza Shinikizo kwenye Dimbwi la Vipaji vya Ndani Yako | |
| Scalable Sana |
Manufaa ya Ukusanyaji wa Data ya Crowdsource
Huokoa Wakati
Utafiti unaonyesha kuwa wanasayansi wa data na Wataalamu wa AI hupata kutumia 20% pekee ya muda wao kujenga na kutengeneza miundo ya kujifunza kwa mashine. Muda uliobaki unatumika kukusanya, kutayarisha na kusafisha data. Hii ina maana kwamba kazi zinazohitaji uangalizi wao na uingiliaji kati zinapewa kipaumbele baada ya kukusanya data na kazi za ufafanuzi.
Hata hivyo, ukusanyaji wa data ya watu wengi kupitia kwa muuzaji mwenye uzoefu huondoa awamu hii na kuorodhesha michakato ya ukusanyaji wa data na ufafanuzi. Kwa miongozo na itifaki ngumu, wanahakikisha uwekaji data kwa wingi ni sawa na sanifu. Hili huweka muda wa wataalamu kuzingatia mambo muhimu zaidi, hatimaye kupunguza muda wa soko la bidhaa au huduma yako.
Huondoa Upendeleo wa Data
Je! unakusudia kuzindua suluhisho la AI ambalo litakuwa na matumizi ya ulimwengu wote? Kweli, tamaa hii ni nzuri lakini inakuja na seti yake ya masharti na mazingatio. Ikiwa jicho lako liko kwenye ufikivu wa kimataifa, AI yako lazima ibadilike vya kutosha ili kukidhi mahitaji ya makabila mbalimbali, sehemu za soko, idadi ya watu, jinsia, na zaidi.
Ili muundo wako wa AI kupata matokeo yenye maana ambayo ni ya ulimwengu wote, lazima ifunzwe na hifadhi nyingi za hifadhidata. Utafutaji wa watu wengi hukamilisha mchakato huu kwa kuruhusu watu kutoka asili tofauti kupakia data inayohitajika na kufanya miundo yako ya AI kuwa nzuri iwezekanavyo. Ungekuwa mwishowe umeondoa upendeleo kwa kiwango kikubwa.
Punguza Gharama
Ukusanyaji wa data sio tu wa kuchosha na unatumia wakati lakini pia ni ghali. Bila kujali kama una timu za ndani au wachuuzi wengine, faida hutokea tu wakati mchakato ni wa muda mrefu. Kwa hivyo, kwa kulinganisha, ukusanyaji wa data ya watu wengi hupunguza gharama ambazo ungetumia katika kutafuta na kuweka lebo. Kwa makampuni ya buti na bajeti ndogo, hii inaweza kuwa suluhisho bora.
Hupunguza Shinikizo kwenye Dimbwi la Vipaji vya Ndani Yako
Unapowaajiri washiriki wa timu yako waliopo kukusanya data na kuifafanulia, unawauliza wafanye kazi kwa saa za ziada au uwafidie kwa hilo. Au, unawauliza kushughulikia kazi hii kati ya saa zao za kazi na makataa mafupi.
Bila kujali kesi, inaongeza shinikizo kwa wafanyikazi wako na inaweza kuharibu ubora wa kazi zote mbili wanazojaribu kushughulikia. Hii inaweza kusababisha kupunguzwa na gharama zaidi za kuwafunza waajiriwa wapya. Katika hili kwa mfano, ukusanyaji wa data ya umati wa watu huja kama njia mbadala ya kuaminika kwani timu yako ina data sanifu mikononi mwao ya kufanyia kazi.
Scalable Sana
Kutegemea vyanzo vya ndani kuzalisha kiasi kikubwa cha data kuliko nambari za sasa kunaweza kuwa ghali. Huku kushirikiana na kampuni za ukusanyaji wa data na maelezo itakuwa njia bora zaidi. (Soma: Mambo ya kuzingatia wakati wa kuorodhesha a muuzaji wa ukusanyaji wa data.)
Kazi ya Mkusanyiko huja kama ahueni kwa kukuruhusu kuongeza mahitaji yako ya kiasi cha data. Nyote mnaweza kuongeza sauti ya data yako au kuipunguza wakati wowote. Unachohitajika kufanya ni kuhakikisha kuwa kuna michakato ya kutosha ya QA iliyowekwa ili kuhakikisha utoaji wa ubora.
Hasara za Utafutaji Data
Kudumisha Usiri wa Data
Kudumisha usiri wa data ni kazi kubwa mbele yako linapokuja suala la kutafuta watu wengi. Sasa, ni juu ya muuzaji na timu ya vyanzo vya watu kudumisha na kuheshimu uadilifu na usiri wa data kwa kuzingatia itifaki na viwango vya faragha vya data. Ikiwa data inahusiana na huduma za afya, hatua za ziada na uzingatiaji kama HIPAA inapaswa kukutana pia. Hii inaweza kuchukua sehemu kubwa ya muda wa timu yako kuweka itifaki.
Ubora wa Data Unaoyumba
Hakuna hakikisho kwamba ubora wa mwisho wa data utakayopokea itakuwa ya hewa na isiyo na dosari ikiwa itadhibitiwa ipasavyo. Mojawapo ya shida kuu za ukusanyaji wa data ya watu wengi ni kwamba utakutana na data isiyo sahihi na isiyo na maana. Ikiwa mchakato wako haujawekwa sawa, unaweza kuishia kutumia muda na pesa zaidi kwa hili kuliko kufanya kazi na wachuuzi wa data.
Ndiyo sababu tunapendekeza uangalie yetu miongozo ya umati wa watu.
Ukosefu wa Usanifu wa Data
Unapofanya kazi na wachuuzi wa data, kuna umbizo au viwango maalum vinavyofuatwa wanapokutumia hifadhidata za mwisho. Utaelewa kuwa ni faili zilizo tayari kwa mashine ambazo zinaweza kupakiwa bila mawazo ya pili.
Kwa kazi ya watu wengi, sivyo ilivyo. Hakuna kiwango kinachofaa kinachofuatwa na yote inategemea wachangiaji binafsi na jinsi walivyo na uzoefu katika kushiriki katika data ya wingi wa watu. Unaweza kupokea faili zisizo na mpangilio na safi mara kwa mara, na hivyo kufanya iwe vigumu kwako kuweka viwango.
Kwa hivyo, Nini Bora?
Inategemea uharaka wako na bajeti. Ikiwa unahisi kuwa una wakati mdogo sana na crowdsourcing ukusanyaji wa takwimu ndiyo njia pekee isiyoepukika ya kusonga mbele, ingefanya kazi kwa sababu ungekuwa tayari kuafikiana katika vipengele vichache kama tulivyojadili.
Walakini, ikiwa unahisi matarajio yako ya AI ni muhimu zaidi na kwamba hautatoa wigo au nafasi yoyote ya wasiwasi kuibuka, njia bora zaidi ni kutafuta wachuuzi bora wa data kama sisi jinsi ya kukusaidia kupata faida za kutafuta watu wengi. .