बलियो र निष्पक्ष एआई समाधानहरू निर्माण गर्ने हाम्रो प्रयासहरूमा, यो सान्दर्भिक छ कि हामीले डेटाको निष्पक्ष, गतिशील, र प्रतिनिधि वर्गीकरणमा मोडेलहरूलाई प्रशिक्षण दिनमा ध्यान केन्द्रित गर्छौं। हाम्रो डाटा सङ्कलन प्रक्रिया विश्वसनीय AI समाधानहरू विकास गर्न अत्यन्त महत्त्वपूर्ण छ। यस सम्बन्धमा भेला भईरहेको छ भीड कार्यकर्ताहरू मार्फत एआई प्रशिक्षण डेटा तथ्याङ्क सङ्कलन रणनीतिको महत्वपूर्ण पक्ष बन्छ।
यस लेखमा, भीड कार्यकर्ताहरूको भूमिका, AI को विकासमा यसको प्रभाव अन्वेषण गरौं एल्गोरिदम सिक्ने र एमएल मोडेलहरू, र आवश्यकता र लाभहरू यसले सम्पूर्ण प्रक्रियालाई उधारो दिन्छ।
किन एआई मोडेलहरू निर्माण गर्न भीड कार्यकर्ताहरू आवश्यक छन्?
मानिसको रूपमा, हामी धेरै डाटा उत्पन्न गर्छौं, तर पनि, यो उत्पन्न र सङ्कलन डाटाको एक अंश मात्र मूल्यको हुन्छ। डाटा बेन्चमार्किङ मापदण्डको कमीको कारणले गर्दा, सङ्कलन गरिएका धेरैजसो डाटा या त पक्षपातपूर्ण छन्, गुणस्तरका मुद्दाहरूले भरिएका छन् वा वातावरणको प्रतिनिधित्व गर्दैनन्। धेरै देखि मेशिन सिकाइ र गहिरो सिकाइ मोडेलहरू विकसित भइरहेका छन् जुन डेटाको ठूलो मात्रामा फस्टाउँछन्, अझ राम्रो, नयाँ, र विविध डेटासेटहरूको आवश्यकता बढ्दो रूपमा महसुस भइरहेको छ।
यो जहाँ भीड कार्यकर्ताहरू खेल्न आउँछन्।
क्राउड-सोर्सिङ डेटाले मानिसहरूको ठूलो समूहको सहभागितामा डेटासेट निर्माण गरिरहेको छ। भीड कार्यकर्ताहरूले मानव बुद्धिलाई कृत्रिम बुद्धिमत्तामा जोड्छन्।
क्राउड सोर्सिङ प्लेटफर्महरू मानिसहरूको ठूलो र विविध समूहलाई डेटा सङ्कलन र एनोटेसन माइक्रोटास्कहरू दिनुहोस्। क्राउडसोर्सिङले कम्पनीहरूलाई विशाल, गतिशील, लागत-प्रभावी, र मापनयोग्य कार्यबल पहुँच गर्न अनुमति दिन्छ।
सबैभन्दा लोकप्रिय क्राउड-सोर्सिङ प्लेटफर्म - अमेजन मेकानिकल टर्कले १५ घण्टाभित्रै ११ हजार मानव-देखि-मानव संवादहरू स्रोत बनाउन सक्षम थियो, र यसले कामदारहरूलाई भुक्तानी गर्यो। $0.35 प्रत्येक सफल संवादको लागि। नैतिक डेटा सोर्सिङ मापदण्डहरू निर्माण गर्ने महत्त्वमा प्रकाश फ्याँक्दै, भीड कार्यकर्ताहरू यति थोरै रकममा संलग्न भइरहेका छन्।
सैद्धान्तिक रूपमा, यो एक चतुर योजना जस्तो लाग्दछ, यद्यपि, यो कार्यान्वयन गर्न सजिलो रणनीति होइन। भीडका कामदारहरूको अज्ञातताले कम पारिश्रमिक, कामदारको अधिकारको बेवास्ता र एआई मोडेलको प्रदर्शनलाई असर गर्ने खराब गुणस्तरको कामका समस्याहरू जन्माएको छ।
स्रोत डेटामा भीड कार्यकर्ताहरू हुनुको फाइदाहरू
भीड कार्यकर्ताहरूको विविध समूहलाई संलग्न गरेर, एआई-आधारित समाधान विकासकर्ताहरूले सूक्ष्म कार्यहरू वितरण गर्न र छिटो र अपेक्षाकृत कम लागतमा विविध र व्यापक अवलोकनहरू सङ्कलन गर्न सक्छन्।
AI परियोजनाहरूका लागि भीड कार्यकर्ताहरूलाई रोजगारी गर्ने केही प्रमुख फाइदाहरू हुन्
बजारमा छिटो समय: Cognilytica को अनुसन्धान अनुसार, लगभग 80% कृत्रिम बुद्धि परियोजनाको समय डाटा सङ्कलन गतिविधिहरूमा खर्च गरिन्छ जस्तै डाटा क्लिन्जिङ, लेबलिङ, र यसलाई एकत्रित गर्ने। समयको २०% मात्र विकास र प्रशिक्षणमा खर्च हुन्छ। थोरै समयमा ठूलो संख्यामा योगदानकर्ताहरू भर्ती गर्न सकिने भएकाले डाटा उत्पन्न गर्नका परम्परागत अवरोधहरू हटाइएको छ।
लागत-प्रभावी समाधान: क्राउड-सोर्स डेटा संग्रह तालिम, भर्ती, र बोर्डमा ल्याउनमा खर्च हुने समय र ऊर्जा घटाउँछ। यसले लागत, समय, र स्रोतहरू हटाउँछ किनभने कार्यबललाई भुक्तानी-प्रति-कार्य विधिमा नियोजित गरिएको छ।
डाटासेटमा विविधता बढाउँछ: डाटा विविधता सम्पूर्ण AI समाधान प्रशिक्षणको लागि महत्त्वपूर्ण छ। निष्पक्ष नतिजाहरू उत्पादन गर्न मोडेलको लागि, यसलाई विविध डेटासेटमा तालिम दिनु पर्छ। डाटाको क्राउड-सोर्सिङको साथ, थोरै प्रयास र लागतमा विविध (भौगोलिक, भाषा, बोली) डाटासेटहरू उत्पन्न गर्न सम्भव छ।
स्केलेबिलिटी बढाउँछ: जब तपाइँ भरपर्दो भीड कर्मचारीहरू भर्ती गर्नुहुन्छ, तपाइँ सुनिश्चित गर्न सक्नुहुन्छ उच्च गुणस्तर डाटा संग्रह जुन तपाइँको परियोजना आवश्यकताहरु मा आधारित मापन गर्न सकिन्छ।
इन-हाउस बनाम क्राउडसोर्सिङ - को विजेताको रूपमा बाहिर आउँछ?
| इन-हाउस डाटा | क्राउडसोर्स डेटा |
|---|---|
| डाटा शुद्धता र स्थिरता ग्यारेन्टी गर्न सकिन्छ। | यदि मानक QA उपायहरूसँग भरपर्दो क्राउड-सोर्सिङ प्लेटफर्महरू संलग्न छन् भने डेटा गुणस्तर, शुद्धता र स्थिरता कायम गर्न सकिन्छ। |
| इन-हाउस डाटा सोर्सिङ सधैं व्यावहारिक निर्णय होइन किनकि तपाईंको इन-हाउस टोलीले परियोजनाको मागहरू पूरा नगर्न सक्छ। | डाटा विविधता सुनिश्चित गर्न सकिन्छ किनभने यो परियोजना आवश्यकताहरूमा आधारित भीड कार्यकर्ताहरूको एक भिन्न समूह भर्ती गर्न सम्भव छ। |
| परियोजना आवश्यकताहरूको लागि कर्मचारीहरू भर्ती र तालिम दिन महँगो। | को लागत प्रभावी समाधान तथ्यांक संकलन कम लगानीमा भर्ना, तालिम र जहाजमा कामदारहरू भर्ना गर्न सम्भव छ। |
| बजारमा जानको लागि समय धेरै छ किनकि इन-हाउस डाटा सङ्कलनमा धेरै समय लाग्छ। | धेरै योगदानहरू चाँडै आउँदा बजारको लागि समय निकै कम छ। |
| इन-हाउस योगदानकर्ता र लेबलरहरूको सानो समूह | योगदानकर्ताहरूको ठूलो र विविध समूह र डाटा लेबलरहरू |
| इन-हाउस टोलीसँग डाटा गोपनीयता धेरै उच्च छ। | विश्वभरका ठूलो भीडका कामदारहरूसँग काम गर्दा डाटाको गोपनीयता कायम राख्न गाह्रो हुन्छ। |
| डेटा सङ्कलनकर्ताहरूलाई ट्र्याक गर्न, तालिम दिन र मूल्याङ्कन गर्न सजिलो हुन्छ | डाटा सङ्कलनकर्ताहरूलाई ट्र्याक गर्न र तालिम दिन चुनौतीपूर्ण। |
क्राउडसोर्स कार्यकर्ता र अनुरोधकर्ता बीचको खाडललाई कम गर्दै।
अनुरोधकर्ताको अन्तबाट जानकारीको स्पष्ट अभाव छ किनभने कामदारहरूलाई विशेष कार्यको बारेमा मात्र जानकारी प्रदान गरिन्छ। उदाहरणका लागि, यद्यपि कामदारहरूलाई तिनीहरूको मातृभाषामा संवादहरू रेकर्ड गर्ने जस्ता सूक्ष्म कार्यहरू दिइन्छ, उनीहरूलाई विरलै सन्दर्भ प्रदान गरिन्छ। आफूले के गरिरहनुभएको छ र कसरी गर्न सकिन्छ भन्ने आवश्यक जानकारी उनीहरूसँग छैन। जानकारीको कमीले यसले प्रभाव पार्छ भीड स्रोत काम को गुणस्तर.
मानिसको लागि, सम्पूर्ण सन्दर्भ भएकोले उनीहरूको काममा स्पष्टता र उद्देश्य प्रदान गर्दछ।
यस मिश्रणमा NDA को अर्को आयाम थप्नुहोस् - गैर-प्रकटीकरण सम्झौता जसले भीड कार्यकर्तालाई प्रदान गरिएको जानकारीको मात्रा सीमित गर्दछ। भीड कार्यकर्ताको दृष्टिकोणबाट, जानकारीको यो फिर्ताले उनीहरूको काममा विश्वासको कमी र कम महत्त्व देखाउँछ।
उस्तै अवस्थालाई स्पेक्ट्रमको अर्को छेउबाट हेर्दा कामदारको छेउबाट पारदर्शिताको अभाव देखिन्छ। अनुरोधकर्ताले काम गर्न नियुक्त गरेको कामदारलाई पूर्ण रूपमा बुझ्दैनन्। केहि परियोजनाहरु लाई एक विशेष प्रकार को कामदार को आवश्यकता हुन सक्छ; तर, अधिकांश आयोजनामा अन्योलता छ । द जमीनी सत्य के यसले मूल्याङ्कन, प्रतिक्रिया, र तालिमलाई जटिल बनाउन सक्छ।
यी कठिनाइहरूको सामना गर्न, योगदानकर्ताहरूको विस्तृत चयनबाट विविध, क्युरेट गरिएको, र राम्रोसँग प्रतिनिधित्व गरिएको डेटा प्रदान गर्ने ट्र्याक रेकर्डको साथ डेटा सङ्कलन विशेषज्ञहरूसँग काम गर्नु महत्त्वपूर्ण छ।
तपाईंको डेटा साझेदारको रूपमा Shaip छनौट गर्दा धेरै फाइदाहरू हुन सक्छन्। हामी डेटाको विविधता र प्रतिनिधि वितरणमा फोकस गर्छौं। हाम्रा अनुभवी र समर्पित कर्मचारीहरूले प्रत्येक परियोजनाका बाध्यताहरू बुझ्छन् र डेटासेटहरू विकास गर्छन् जसले कुनै पनि समयमा बलियो एआई-आधारित समाधानहरू प्रशिक्षित गर्न सक्छन्।
[यो पनि पढ्नुहोस्: एआई प्रशिक्षण डाटा स्टार्टर गाइड: परिभाषा, उदाहरण, डाटासेट]
