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解读使用众包数据收集进行机器学习的 5 大优势和陷阱
出于优化结果和为更多 AI 训练提供更多容量的需求，您可能不确定是否应该考虑众包数据收集或坚持使用内部来源。随着众包平台的出现，获得 […]
来源:Shaip 博客减轻内部人才库的压力
当您雇用现有团队成员收集数据并对其进行注释时，您要么要求他们加班，要么为此给予补偿。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，这都会给您的员工增加压力，并会破坏他们试图兼顾的两项任务的质量。这可能会导致人员流失和培训新员工的更多费用。在这种情况下，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。
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
依靠内部来源生成比当前数量更多的数据可能会花费不菲。而与数据收集和注释公司合作将是一个更好的选择。 （阅读：在筛选数据收集供应商时需要牢记的要点。）
阅读：在筛选数据收集供应商时需要牢记的要点 数据收集供应商众包工作可以让您轻松扩展数据量需求。您可以随时增加或减少数据量。您所要做的就是确保设置了足够的 QA 流程以确保输出质量。
您可以随时增加或减少数据量数据众包的缺点
保持数据机密性
医疗保健、其他措施和 HIPAA 等合规性数据质量不稳定
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这就是我们建议您查看众包指南的原因。
众包指南。