预测进化：选择团队
创建训练数据需要人员、流程和工具的战略组合。要解决收集、清理和标记数据的模糊性，你需要一个高效的技术人员团队，其中包括熟练的技术人员和先进的技术。
许多组织无法管理或扩展内部团队来准备训练数据，因此他们寻求利用人类智能的替代方法。众包劳动力是一种常见选择，它使你可以在短时间内找到数百名匿名工人。
然而，匿名众包带来了隐性成本，包括与员工的沟通不畅，这可能导致工作质量低下。而且，如果在开发初期训练数据集时这些缺点很明显，那么当你尝试重新训练和更新模型时，这些缺点将让人特别沮丧。
在一群匿名的众包工人的情况下，几乎不可能进行监督或转移机构记忆。每次开发新的训练数据时，都有发现新的不一致和性能问题的风险。
或许你也可以选择另一种方式，将这个问题外包给靠谱的、专业解决这种问题的企业，会更有保障。
如果有不清楚的地方或其他意见，欢迎评论告诉我们。
原文：
https://hackernoon.com/how-to-keep-your-machine-learning-models-up-to-date-vd5z3yzw
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