Вступление
Сегодня мы поговорим о краудсорсинге и о том, где его можно использовать. В частности, мы будем обсуждать использование краудсорсинга в области машинного обучения. Краудсорсинг в целом - это коллективный сбор различных типов информации от общественности, которая может быть использована для выполнения задачи. Итак, в этом руководстве мы рассмотрим способы использования преимуществ краудсорсинга для задач машинного обучения. Мы также поговорим о некоторых распространенных платформах краудсорсинга технических решений, а также о преимуществах самой концепции. Итак, приступим!
Краудсорсинг
Краудсорсинг - это идея выполнения работы путем передачи ее на аутсорсинг толпе сотрудников, обычно в сети. Лучшим примером этого, существующим сегодня, является Википедия. Вместо того, чтобы создавать свой собственный контент, нанимая писателей и редакторов, Википедия дала толпе возможность создавать информацию самостоятельно, и в результате Википедия стала самой полной энциклопедией, которую когда-либо видел мир.
Краудсорсинг и машинное обучение
Машинное обучение - это метод, который позволяет компьютерам приобретать навыки, глядя на несколько примеров, а не на наборы правил, и следуя им. Машинное обучение упрощает выполнение повседневных задач, таких как поиск фотографий, которые вам нравятся, разговор с кем-то на любом языке и перемещение в любую точку мира. Первый вопрос: как машины обучаются? В машинном обучении компьютеры находят, идентифицируют и изучают общие закономерности с помощью нескольких наборов данных, известных как данные обучения, например показывая компьютеру множество изображений кошек, учит его распознавать одну на любой картинке. Чем больше разнообразия изображений кошек мы показываем, тем лучше они распознаются.
Второй вопрос: как во все это вписывается краудсорсинг? Дело в том, что люди понимают многие области, особенно реальный мир, глубже, чем современные системы машинного обучения. По сути, то, что делает краудсорсинг, помогает создавать и проверять точные примеры, чтобы компьютеры могли их изучить, которые, в свою очередь, могут включать функции, которые могут принести пользу каждому. Это использование человеческих знаний в сочетании с вычислительной мощностью машины для изучения интересных закономерностей. Например, когда вы проверяете метки изображений, вы помогаете различным приложениям для работы с фотографиями лучше классифицировать фотографии и идентифицировать объекты внутри них. Когда вы обозначаете тональность предложений, вы разрешаете приложениям классифицировать отзывы на вашем языке как положительные или отрицательные. Аналогичным образом, проверяя различные переводы, вы помогаете приложениям для перевода делать более точные переводы на вашем языке. Ваши ответы комбинируются с тысячами других ответов от таких же людей, как вы, чтобы определить лучший ответ, который называется достоверной информацией. Затем основная истина передается моделям машинного обучения, которые находят шаблоны для обучения определенным навыкам, например, как идентифицировать кошек на фотографии или переводить что-то с одного языка на другой. То, что изучает машина, ограничивается предоставленными ей данными. Следовательно, чем больше данных будет предоставлено из разных частей света, тем лучше будет распознаваться машина.
Приложения машинного обучения, использующие краудсорсинг
Краудсорсинг может быть использован как крупными, так и небольшими компаниями в своих интересах из-за преимуществ, которые дает эта концепция. Это оказалось особенно полезным в области машинного обучения. Некоторые распространенные применения машинного обучения с использованием краудсорсинга:
Создание данных
Это, вероятно, наиболее распространенное применение краудсорсинга в сообществе машинного обучения. В этом случае крауд-работникам предоставляются немаркированные экземпляры данных, например веб-сайтов, и их просят предоставить этикетки, например двоичная метка, указывающая, содержит ли веб-сайт неприемлемый контент или нет. Краудсорсинг также используется для создания более сложных меток произвольной формы, таких как транскрипции, языковые переводы, аннотации к изображениям и т. Д.
Оценка и отладка моделей
Краудсорсинг также используется в моделях оценки и отладки, например. модели обучения без учителя, в которых истина не так очевидна или ясна. Одним из таких примеров являются тематические модели, в которых вы выбираете тему статьи на основе слов, используемых в статье, и их частоты, например если статья в основном содержит повторяющиеся слова, такие как сыр, хлеб, молоко и т. д., то, скорее всего, это статья, связанная с едой.
Гибридные интеллектуальные системы
Как следует из названия, эти системы представляют собой гибрид машинного обучения и человеческого интеллекта. Эти системы способны достичь большего, чем одни только современные системы машинного обучения или искусственного интеллекта, потому что они могут использовать здравый смысл людей, жизненный опыт, убеждения, умение рассуждать. Одним из таких примеров может быть система, которая прогнозирует событие.
Краудсорсинговые платформы
Хотя краудсорсинг может осуществляться разными способами, большинство компаний и предприятий обращаются к платформам краудсорсинга, чтобы получить работников. Выбор лучшей платформы для краудсорсинга зависит от типа задач или работы, которую компания хочет выполнить. Одной из самых известных платформ краудсорсинга для задач, связанных с машинным обучением, очевидно, может быть Amazon Mechanical Turk (MTurk). MTurk лучше всего подходит для простых небольших задач с минимальными усилиями по управлению. Однако, как правило, платформа MTurk обеспечивает ограниченный или почти нулевой контроль над средами сбора данных и приводит к плохому качеству данных.
Преимущества краудсорсинга
Краудсорсинг имеет ряд преимуществ, которые компании и предприятия могут использовать в своих интересах. Когда дело доходит до машинного обучения, краудсорсинг привел к:
- Улучшение анализа тональности
С помощью классификатора можно классифицировать огромное количество немаркированных элементов, чтобы получить надежную статистику о тенденциях тональности, а статистику можно создать после завершения процесса аннотации. Степень, в которой это может быть сделано, зависит от степени дрейфа концепций, который происходит в течение определенного периода времени в конкретной интересующей области. - Улучшение обработки естественного языка
Отзывы клиентов имеют большое значение для оценки отзывов рынка. Однако точно проанализировать эти обзоры сложно из-за трудностей при обработке естественного языка. Краудсорсинг может повысить точность методов обработки естественного языка. Во-первых, несколько алгоритмов машинного обучения совместно обрабатывают классификацию обзора. Затем выбираются обзоры, по которым все алгоритмы машинного обучения не могут быть согласованы, и назначаются для обработки людям. Наконец, результаты машинного обучения и краудсорсинга объединяются для получения окончательного результата анализа. - Повышение качества данных
Благодаря краудсорсингу размеченные данные теперь доступны в большом количестве. Раньше из-за традиционных препятствий для сбора данных исследователи имели тенденцию повторно использовать существующие данные, а не собирать и аннотировать свои собственные. Краудсорсинг изменил картину количества, качества и типа помеченных данных, доступных для обучения систем машинного обучения, основанных на данных.
Лучшая краудсорсинговая платформа для вашего набора данных?
Краудсорсинг - это сложная задача не только для сбора крауд-воркеров, но и для контроля качества собранных данных. Это особенно актуально, если ваша компания является небольшой или средней; Наличие достаточного количества человеческих ресурсов всегда является большой проблемой для компаний такого размера. Поэтому зачастую эффективнее найти другую службу, которая сделает за вас кропотливую работу. Мы могли бы стать вашим идеальным решением!
Здесь, в Selectstar, мы предоставляем интеллектуальную краудсорсинговую платформу гарантированного качества для различных пользователей, расположенных по всему миру. Более того, наши штатные менеджеры перепроверяют качество собранных или обрабатываемых данных. Так что, если вам нужны данные, загляните к нам!
Заключение
Подводя итог, мы начали с ознакомления с тем, что такое краудсорсинг и как его можно использовать для решения нескольких задач, в частности, связанных с машинным обучением. Мы также говорили о некоторых распространенных платформах для этого и о преимуществах, которые он имеет в мире машинного обучения. В целом, краудсорсинг - чрезвычайно полезная концепция, приносящая множество преимуществ различным компаниям и предприятиям.
