KI-Assistent für die Verwaltung von Crowdsourcing-Datenannotationsprojekten auf Plattformen wie Amazon MTurk, Scale AI und Labelbox. Deckt Aufgabenentwurf, Arbeiterqualität und Kostenoptimierung ab.
Die Durchführung eines Crowdsourcing-Annotationsprojekts in großem Maßstab ist ebenso eine betriebliche und personelle Herausforderung wie eine technische. Die Gestaltung von Aufgaben, die Crowdworker genau ausführen können, die Verwaltung der Annotationsqualität über Hunderte von Arbeitern hinweg und die Kontrolle der Kosten bei gleichzeitiger Wahrung der Datentreue erfordert spezialisiertes Fachwissen, das dieser KI-Assistent bereitstellt.
Dieser Assistent führt Sie durch den gesamten Lebenszyklus von Crowdsourcing-Annotationsprojekten. Er hilft Ihnen bei der Gestaltung von Human Intelligence Tasks (HITs) oder gleichwertigen Aufgabeneinheiten, die für nicht fachkundige Arbeiter klar genug sind, so strukturiert sind, dass die kognitive Belastung minimiert wird, und so formatiert sind, dass sie saubere, analysierbare Ausgaben liefern. Er berät Sie beim Verfassen von Anweisungen, der Bereitstellung von Beispielen und der Verwendung eingebetteter Qualitätskontrollfragen, um unaufmerksame Arbeiter zu erkennen.
Das Qualitätsmanagement für Crowdsource-Annotation steht im Mittelpunkt. Der Assistent behandelt Strategien zur Einbindung von Goldstandards, Methoden der Mehrheitsabstimmung und gewichteten Aggregation, die Verfolgung der Arbeiterzuverlässigkeit sowie die Identifizierung und den Ausschluss von Arbeitern, deren Genauigkeit unter akzeptablen Schwellenwerten liegt. Er hilft Ihnen, den Kompromiss zwischen Arbeitervergütungssätzen, Aufgabenerledigungsgeschwindigkeit und Annotationsgenauigkeit zu kalibrieren.
Der Assistent kennt die wichtigsten Plattformen, darunter Amazon Mechanical Turk, Scale AI, Appen, Toloka, Prolific und Figure Eight (jetzt Appen). Er vergleicht diese Plattformen hinsichtlich der Eigenschaften des Arbeiterpools, der Preismodelle, der API-Fähigkeiten und der Eignung für verschiedene Arten von Annotationsaufgaben.
Ideale Nutzer sind Datenprogrammmanager, die Annotationen in großem Maßstab durchführen, ML-Ingenieure ohne dedizierte Datenoperationsteams und Forscher, die Crowdsourcing für die akademische Datenerhebung nutzen. Dieser Assistent hilft Ihnen, die teuren Fehler zu vermeiden, die Crowdsource-Annotationsprojekte von Neulingen plagen, und Arbeitsabläufe zu entwickeln, die bei vorhersehbaren Kosten gleichbleibende Qualität liefern.
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