Se proyecta que el mercado de aprendizaje automático crezca a una CAGR del 42 % durante el período 2018 a 2024.1: Sin embargo, solo el 15% de las organizaciones son usuarios avanzados de ML.2: Encontrar y aprovechar la experiencia superior en aprendizaje automático y profesionales capacitados que puedan encontrar soluciones originales para los problemas desafiantes del aprendizaje automático puede ser una tarea difícil y costosa.
El crowdsourcing ha ganado popularidad en los últimos años como método para producir soluciones avanzadas de aprendizaje automático para empresas y organizaciones al aprovechar las habilidades y el conocimiento de una amplia red de científicos de datos remotos.
Hemos creado esta guía para ayudar a las empresas a resolver problemas complejos de aprendizaje automático para el talento de crowdsourcing.
¿Qué es el crowdsourcing?
El crowdsourcing generalmente significa dividir una tarea o problema complejo en componentes más pequeños y manejables y luego distribuirlos a un grupo grande y diverso de personas conocido como la “multitud”. Esta multitud puede incluir personas de diferentes orígenes, ubicaciones y niveles de experiencia.
El crowdsourcing se puede utilizar para realizar muchas tareas, entre ellas:
Fuente: DailyCrowdsource
Figura 1: Tipos de crowdsourcing
¿Qué son los expertos en crowdsourcing para concursos de aprendizaje automático?
Tener a los mejores expertos en análisis en su equipo es esencial si desea ganar competencias de aprendizaje automático. Sin embargo, puede ser difícil encontrar a los expertos adecuados con la experiencia y los conocimientos de codificación adecuados para crear modelos exitosos. El crowdsourcing puede ser una técnica útil en esta situación.
El crowdsourcing de expertos en análisis para resolver problemas de aprendizaje automático se denomina aprendizaje automático. Una amplia gama de talentos y perspectivas puede brindar a los equipos una ventaja competitiva en estas competencias, que a menudo requieren que los participantes creen los modelos más precisos para un conjunto de datos determinado utilizando enfoques de última generación.
Los 3 principales beneficios del talento de crowdsourcing para competencias de aprendizaje automático
1- Acceso a un grupo diverso de talentos
Al aprovechar un grupo de talentos diverso, las empresas pueden llegar a personas con diferentes experiencias, perspectivas y antecedentes, lo que aporta ideas nuevas y únicas.
2- Aumentar la velocidad y la escalabilidad
El crowdsourcing, con su gran grupo de codificadores, puede ayudar a las organizaciones a ampliar rápidamente su fuerza laboral y completar tareas o proyectos en un período de tiempo más corto.
3- Aumentar el compromiso y la participación
El crowdsourcing puede ayudar a involucrar a codificadores que podrían no haber estado involucrados en una tarea o proyecto, lo que lleva a una mayor participación y compromiso.
Los 5 principales desafíos y soluciones de crowdsourcing de talentos para competencias de aprendizaje automático
1- Asegurar la calidad de los trabajadores
Mantener la calidad de las asignaciones es una de las principales preocupaciones cuando se utilizan codificadores colaborativos. Los códigos de mala calidad corren el riesgo de demoras o errores. Además, existe una amplia variación en la experiencia y los conocimientos de los colaboradores en la limpieza, el preprocesamiento y el etiquetado de datos. Para superar esto, debe existir un mecanismo exhaustivo de revisión y retroalimentación junto con normas claras y estándares de calidad para superar esta dificultad.
2- Provisión de herramientas e infraestructuras necesarias para la multitud
Esto puede incluir el acceso a herramientas informáticas avanzadas, software y hardware especializados y materiales de capacitación. Es más probable que las empresas que pueden poner estos recursos a disposición de la multitud atraigan a personas de alta calidad y brinden resultados de alta calidad.
3- Gestión de proyectos perfecta
Un proyecto que utiliza crowdsourcing debe tener una gestión de proyectos efectiva. Sin embargo, puede ser difícil y llevar mucho tiempo administrar un grupo grande y diverso de inversionistas. Abordar este desafío requiere una estrategia de programa clara, hitos bien definidos y procedimientos efectivos de seguimiento y presentación de informes.
4- Protección de la propiedad intelectual
La propiedad intelectual de las organizaciones, incluidos los conjuntos de datos y los modelos de aprendizaje automático, debe protegerse cuidadosamente. Deben aclararse los derechos y responsabilidades de los participantes con respecto a la propiedad y el uso de datos y modelos.
5- Provisión de incentivos
Las organizaciones deben proporcionar a los participantes los incentivos y las recompensas adecuados para atraer y retener a los mejores talentos. Esto puede incluir recompensas monetarias, elogios y otros beneficios. Por otro lado, ofrecer incentivos demasiado generosos puede hacer que los jugadores se concentren más en ganar el premio que en crear un modelo preciso.
3 casos de uso/aplicaciones de aprendizaje automático para expertos en crowdsourcing
Si bien existen amplias oportunidades para que los expertos colaborativos desarrollen modelos utilizando técnicas de aprendizaje automático, aquí proporcionamos los mejores casos de uso.
1- Análisis de sentimiento
El proceso de determinar el tono emocional en el contenido, como una publicación en las redes sociales o una reseña de un producto, se conoce como análisis de sentimiento. Los expertos en crowdsourcing sugieren crear algoritmos de aprendizaje automático que analicen el sentimiento de los textos, audios o videos como positivo, negativo o neutral. Dichos modelos pueden ayudar a las empresas a monitorear mejor su reputación en línea y responder a los comentarios de los clientes.
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Clickworker es un proveedor de servicios que brinda servicios colaborativos a través de su fuerza laboral de más de 4,5 millones en todo el mundo, y ofrece servicios como análisis de sentimientos. Su multitud trabaja en proyectos que tienen como objetivo identificar el sentimiento/estado de ánimo en función del significado contextual, en lugar de asignar automáticamente estados de ánimo a palabras individuales.
Proporcionan datos de colaboración colectiva como datos de entrenamiento para el aprendizaje automático, lo que aumenta la precisión de los modelos. Para obtener más información, vea su breve video:
Para aquellos interesados, aquí hay una lista de nuestros servicios de análisis de sentimientos basados en datos.
Para obtener un conocimiento más profundo sobre el análisis de sentimientos, descargue nuestro documento técnico completo:
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2- Pronóstico de series de tiempo
Fuente: Cuadro
Figura 2: Un ejemplo de pronóstico de series de tiempo
Pronosticar tendencias futuras en una base de datos basada en tendencias pasadas es de lo que se trata el pronóstico de series de tiempo. Este es un tema importante en muchas industrias, incluidas las finanzas, la energía y el transporte. Los expertos de colaboración colectiva pueden realizar investigaciones de aprendizaje automático para predecir tendencias en datos de series temporales, como los precios de las acciones o la demanda de energía. Estos modelos se pueden entrenar utilizando datos históricos y pueden tener en cuenta una variedad de factores, como patrones climáticos, indicadores económicos y otros factores externos.
3- Reconocimiento de objetos
El reconocimiento de objetos es un problema importante en la visión por computadora, con muchas aplicaciones potenciales en vigilancia, autos sin conductor y robótica. Los expertos de colaboración colectiva pueden construir sistemas de aprendizaje automático que pueden detectar y clasificar objetos en imágenes, como identificar automóviles o edificios en imágenes satelitales o reconocer rostros en fotografías. Estos modelos se pueden entrenar en grandes conjuntos de datos, lo que aumenta su precisión y confiabilidad.
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- Sangavi, Aayushi. (6 de abril de 2021). “51 estadísticas de aprendizaje automático para hacerte pensar”. G2:. Consultado el 14 de febrero de 2023.
- Sangavi, Aayushi. (6 de abril de 2021). “51 estadísticas de aprendizaje automático para hacerte pensar”. G2:. Consultado el 14 de febrero de 2023.
Begum es analista de la industria en AIMultiple. Tiene una licenciatura de la Universidad de Bogazici y se especializa en análisis de sentimientos, investigación de encuestas y servicios de redacción de contenido.
