Umati wa Wafanyakazi kwa Ukusanyaji wa Data

Wafanyakazi wa Umati kwa Ukusanyaji wa Data - Sehemu Muhimu ya AI ya Maadili

Katika juhudi zetu za kujenga suluhu thabiti na zisizo na upendeleo wa AI, ni vyema tukazingatia kutoa mafunzo kwa miundo juu ya utofauti usiopendelea, unaobadilika na uwakilishi wa data. Mchakato wetu wa kukusanya data ni muhimu sana katika kutengeneza masuluhisho ya kuaminika ya AI. Katika suala hili, mkusanyiko Data ya mafunzo ya AI kupitia wafanyikazi wa umati inakuwa kipengele muhimu cha mkakati wa kukusanya data.

Katika nakala hii, wacha tuchunguze jukumu la wafanyikazi wa umati, athari zake katika kukuza AI kujifunza algorithms na vielelezo vya ML, na hitaji na manufaa inayochangia mchakato mzima. 

Kwa nini wafanyikazi wa umati wanahitajika kuunda mifano ya AI?

Kama wanadamu, tunazalisha tani nyingi za data, hata hivyo, ni sehemu tu ya data hii iliyotolewa na iliyokusanywa ndiyo yenye thamani. Kwa sababu ya ukosefu wa viwango vya ulinganishaji wa data, data nyingi zinazokusanywa aidha zina upendeleo, zilizojaa masuala ya ubora, au si uwakilishi wa mazingira. Tangu zaidi na zaidi mashine kujifunza na miundo ya kujifunza kwa kina inatengenezwa ambayo hustawi kwa wingi mkubwa wa data, hitaji la seti bora zaidi, mpya zaidi na tofauti linazidi kuhisiwa.

Hapo ndipo wafanyikazi wa umati wanapohusika.

Data ya kutafuta umati inaunda mkusanyiko wa data kwa kushirikisha makundi makubwa ya watu. Wafanyakazi wa umati huingiza akili ya binadamu katika akili ya bandia.

Majukwaa ya kutafuta umati toa mkusanyiko wa data na majukumu madogo ya maelezo kwa kundi kubwa na la watu mbalimbali. Utafutaji wa watu wengi huruhusu makampuni kufikia wafanyakazi wakubwa, wenye nguvu, wa gharama nafuu na wanaoweza kuongezeka.

Jukwaa maarufu zaidi la kutafuta umati - Amazon Mechanical Turk, liliweza kutoa midahalo elfu 11 kati ya mwanadamu na mwanadamu ndani ya masaa 15, na ililipa wafanyikazi. $0.35 kwa kila mazungumzo yenye mafanikio. Wafanyikazi wa umati wanashughulikiwa kwa kiwango kidogo hivyo, ikitupa mwanga juu ya umuhimu wa kujenga viwango vya maadili vya kupata data.

Kinadharia, inaonekana kama mpango wa busara, hata hivyo, sio mkakati rahisi kutekeleza. Kutokujulikana kwa wafanyikazi wa kundi kumezua masuala ya malipo ya chini, kutozingatiwa kwa haki za mfanyakazi, na kazi duni inayoathiri utendaji wa muundo wa AI. 

Manufaa ya kuwa na wafanyikazi wa umati ili kupata data

Kwa kushirikisha kikundi tofauti cha wafanyikazi wa umati, watengenezaji wa suluhisho kulingana na AI wanaweza kusambaza kazi ndogo na kukusanya uchunguzi tofauti na ulioenea haraka na kwa gharama ya chini.

Baadhi ya faida kuu za kuajiri wafanyikazi wa umati kwa miradi ya AI ni

Faida za Ukusanyaji Data Kupitia Wafanyakazi wa Umati

Wakati wa Haraka kwa Soko: Kulingana na utafiti kutoka Cognilytica, karibu 80% of bandia akili muda wa mradi unatumika katika shughuli za kukusanya data kama vile kusafisha data, kuweka lebo na kuijumlisha. Ni 20% tu ya muda unaotumika katika maendeleo na mafunzo. Vikwazo vya jadi vya kuzalisha data vimeondolewa kwani idadi kubwa ya wachangiaji wanaweza kuajiriwa ndani ya muda mfupi. 

Suluhisho la Gharama nafuu: Mkusanyiko wa data kutoka kwa umati hupunguza muda na nguvu zinazotumika katika mafunzo, kuajiri na kuwaleta kwenye bodi. Hii huondoa gharama, muda, na rasilimali zinazohitajika kwa kuwa wafanyikazi wameajiriwa kwa njia ya malipo kwa kila kazi. 

Huongeza Utofauti katika Seti ya Data: Utofauti wa data ni muhimu kwa mafunzo yote ya suluhisho la AI. Ili modeli kutoa matokeo yasiyo na upendeleo, lazima ifunzwe kwenye hifadhidata tofauti. Kwa kutafuta data kwa umati, inawezekana kutengeneza seti tofauti za data (za kijiografia, lugha, lahaja) kwa juhudi na gharama kidogo.

Huongeza Uzani: Unapoajiri wafanyikazi wanaoaminika wa umati, unaweza kuhakikisha ubora ukusanyaji wa data ambao unaweza kuongezwa kulingana na mahitaji ya mradi wako.

Ndani ya nyumba dhidi ya crowdsourcing - Nani anatoka kama mshindi?

Data ya ndaniData ya Crowdsourced
Usahihi wa data na uthabiti unaweza kuhakikishwa.Ubora wa data, usahihi na uthabiti unaweza kudumishwa ikiwa majukwaa ya kuaminika ya kutafuta umati yenye hatua za kawaida za QA zitatumika.
Upataji wa data wa ndani sio kila wakati ni uamuzi wa vitendo kwani timu yako ya ndani inaweza isikidhi mahitaji ya mradi.Uanuwai wa data unaweza kuhakikishwa kwani inawezekana kuajiri kundi tofauti la wafanyikazi wa umati kulingana na mahitaji ya mradi.
Gharama kubwa ya kuajiri na kutoa mafunzo kwa wafanyikazi kwa mahitaji ya mradi.Suluhisho la gharama nafuu kwa ukusanyaji wa takwimu kwani inawezekana kuajiri, kuwafunza, na wafanyakazi wa ndani kwa uwekezaji mdogo.
Muda wa soko ni mkubwa kwani ukusanyaji wa data wa ndani huchukua muda mwingi.Muda wa soko ni mdogo sana kwani michango mingi huja haraka.
Kikundi kidogo cha wachangiaji wa ndani na waweka leboKundi kubwa na tofauti la wachangiaji na vitambulisho vya data
Usiri wa data uko juu sana ukiwa na timu ya ndani.Usiri wa data ni vigumu kudumisha unapofanya kazi na wafanyakazi wengi wa umati duniani kote.
Rahisi kufuatilia, kutoa mafunzo na kutathmini wakusanyaji dataChangamoto ya kufuatilia na kutoa mafunzo kwa wakusanyaji wa data.

Kuziba pengo kati ya wafanyikazi wa rasilimali watu na mwombaji.

Kuziba Pengo Kati ya Wafanyakazi wa Crowdsource na Muombaji Kuna hitaji kubwa la kuziba pengo kati ya wafanyikazi wa umati na waombaji, sio tu katika uwanja wa malipo.

Kuna ukosefu wa wazi wa taarifa kutoka kwa mwombaji kwa sababu wafanyakazi wanapewa tu taarifa kuhusu kazi maalum. Kwa mfano, ingawa wafanyakazi hupewa kazi ndogo ndogo kama vile kurekodi midahalo katika lahaja yao ya asili, mara chache hazipewi muktadha. Hawana taarifa zinazohitajika kwa nini wanafanya wanachofanya na namna bora ya kukifanya. Ukosefu huu wa habari unaathiri ubora wa kazi inayotokana na umati.

Kwa mwanadamu, kuwa na muktadha mzima hutoa uwazi na kusudi kwa kazi yao.

Ongeza kwa mchanganyiko huu mwelekeo mwingine wa NDA - mikataba ya kutofichua ambayo inapunguza kiwango cha habari ambacho mfanyakazi wa umati hutolewa. Kwa mtazamo wa wafanyikazi wa umati, uondoaji huu wa habari unaonyesha ukosefu wa uaminifu na kupungua kwa umuhimu kwa kazi yao.

Wakati hali hiyo hiyo inaangaliwa kutoka mwisho mwingine wa wigo, kuna ukosefu wa uwazi kutoka kwa mwisho wa mfanyakazi. Mwombaji haelewi kikamilifu mfanyakazi aliyeagizwa kufanya kazi hiyo. Baadhi ya miradi inaweza kuhitaji aina maalum ya mfanyakazi; hata hivyo, katika miradi mingi, kuna utata. The ukweli wa msingi hii inaweza kutatiza tathmini, maoni, na mafunzo chini ya mstari.

Ili kukabiliana na matatizo haya, kufanya kazi na wataalam wa ukusanyaji data walio na rekodi ya kutoa data mbalimbali, zilizoratibiwa na zilizowakilishwa vyema kutoka kwa wachangiaji wengi waliochaguliwa ni muhimu.

Kuchagua Shaip kama mshirika wako wa data kunaweza kuwa na manufaa mengi. Tunazingatia utofauti na uwakilishi wa usambazaji wa data. Wafanyikazi wetu wenye uzoefu na waliojitolea wanaelewa shurutisho la kila mradi na kukuza hifadhidata ambazo zinaweza kutoa mafunzo thabiti ya msingi wa AI kwa haraka.

[Soma pia: Mwongozo wa Kuanzisha Data ya Mafunzo ya AI: Ufafanuzi, Mfano, Seti za Data]

Kushiriki kwa Jamii