由于需要优化您的结果并为更多的 AI 培训让路，您可能会不确定是否应该考虑众包 数据采集 或坚持您的内部资源。 随着发病 众包平台，以适当的质量获得所需的数据量似乎相对简单。
众包数据可能会破坏或实现您的 AI 抱负，在您继续进行此过程之前，您需要了解 众包数据的好处和缺陷.
在这个行业工作多年，我们了解该系统的工作原理，并且我们已经处理了各种数据收集技术以在这方面拥有权威。 所以，从我们的专业知识和角度，让我们分析一下 众包工作 是你应该走的路线。
解读众包数据对机器学习的好处和陷阱
快速参考
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 节省时间 | 维护数据机密性 |
| 最大限度地减少开支 | 摇摆不定的数据质量 |
| 消除数据偏差 | 缺乏标准化 |
| 减轻内部人才库的压力 | |
| 高度可扩展 |
众包数据采集的优势
节省时间
研究表明，数据科学家和 AI 专家只需花费 20% 的时间来构建和开发机器学习模型. 剩余时间用于编译、整理和清理数据。 这意味着需要他们注意和干预的任务在数据收集和注释任务之后被优先处理。
但是，通过经验丰富的供应商进行众包数据收集消除了这一阶段，并使数据收集和注释过程自动化。 通过严格的指导方针和协议，他们确保数据众包是统一和标准化的。 这让专家有时间专注于更重要的事情，最终缩短您的产品或服务的上市时间。
消除数据偏差
您是否打算推出具有通用应用程序的 AI 解决方案？ 嗯，这个雄心壮志是好的，但有它自己的一套条件和考虑因素。 如果您着眼于全球范围，您的 AI 必须具有足够的多功能性，以适应不同种族、细分市场、人口统计、性别等的要求。
为了让您的 AI 模型产生具有普遍意义的有意义的结果，它必须使用丰富的数据集进行训练。 众包通过允许来自不同背景的人上传所需的数据并使您的 AI 模型尽可能健全，从而对这一过程进行了补充。 你最终会在很大程度上消除偏见。
尽量减少开支
数据收集不仅乏味和耗时，而且还很昂贵。 无论您有内部团队还是第 3 方供应商，只有在长期过程中才会产生利润。 所以，相比之下， 众包数据收集 最大限度地减少您在数据采购和标记方面产生的费用。 对于预算有限的自力更生公司来说，这可能是一个理想的解决方案。
减轻内部人才库的压力
当您雇用现有团队成员来收集数据并对其进行注释时，您要么要求他们加班，要么为此补偿他们。 或者，您要求他们在工作时间和紧迫的期限内完成这项任务。
无论如何，它会给您的员工增加压力，并且会破坏他们试图处理的两项任务的质量。 这可能会导致人员流失和培训新员工的更多费用。 在这 例如，众包数据收集是一种可靠的替代方案，因为您的团队手中有标准化的数据可供处理.
高度可扩展
依靠内部资源生成比当前数字更多的数据可能会很昂贵。 同时与数据收集和注释公司合作将是一个更好的选择。 (阅读：入围时要记住的要点 数据收集供应商.)
众包工作使您可以扩展数据量需求，从而减轻压力。 您可以在任何给定时间增加或减少数据量. 您所要做的就是确保有足够的 QA 流程来确保质量输出。
数据众包的缺点
维护数据机密性
在众包方面，保持数据机密性是摆在您面前的一项艰巨任务。 现在，供应商和众包团队有责任通过遵守协议和数据隐私标准来维护和尊重数据完整性和机密性。 如果数据与 医疗保健、其他措施和合规性，如 HIPAA 也应该满足。 这可能会花费您团队的大部分时间来设置协议。
摇摆不定的数据质量
如果控制得当，我们无法保证您收到的数据的最终质量将是无懈可击和无可挑剔的。 众包数据收集的主要缺点之一是您会遇到错误和不相关的数据。 如果您的流程设置不正确，与与数据供应商合作相比，您最终可能会在这方面花费更多的时间和金钱。
这就是为什么我们建议查看我们的 众包指南。
缺乏数据标准化
当您与数据供应商合作时，他们向您发送最终数据集时会遵循特定的格式或标准。 您会明白它们是机器就绪的文件，可以毫不犹豫地上传。
对于众包工作，情况并非如此。 没有遵循适当的标准，这完全取决于个人贡献者以及他们在参与众包数据方面的经验。 您可能会不时收到杂乱无章的文件，这使您难以建立标准。
那么，什么更好？
这取决于您的紧迫性和预算。 如果你觉得你的时间非常有限并且 众包 数据采集 是唯一不可避免的前进方式，它会奏效，因为您愿意在我们讨论的几个方面做出妥协。
但是，如果您觉得您的 AI 抱负更重要，并且您不会为问题的出现提供任何范围或空间，那么最好的前进方式是寻找像我们这样的理想数据供应商，如何帮助您从众包中获益.