En İyi Veri Kitlesel Kaynak Kullanım Platformları
Üretken yapay zeka ve sohbet botları gibi yapay zeka araçlarının yaygınlaşmasıyla birlikte, yapay zeka veri hizmetlerine olan talep de arttı. Bu hizmetlerden biri de, büyük grupları veri toplamak için kullanan ve hızlı, ayrıntılı bilgilerle veri toplama çabalarını geliştiren veri kitle kaynak platformlarıdır.
İhtiyaç duyduğunuz yapay zeka verilerini anında temin edebileceğiniz en iyi kitlesel kaynak platformlarına göz atın:
En iyi veri kitle kaynak kullanımı platformları
Platformlar | Veri Açıklaması Bir Hizmet Olarak | Mobil uygulama | API kullanılabilirliği | ISO 27001 Sertifikasyonu | Davranış kodu |
|---|---|---|---|---|---|
LXT | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Appen | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Üretken | ✖ | ✖ | ✅ | ✖ | ✅ |
Amazon Mechanical Turk | ✅ | ✖ | ✅ | ✅ | ✖ |
Telus Uluslararası | ✅ | ✖ | ✅ | ✖ | ✖ |
TaskUs | ✅ | ✖ | ✅ | ✅ | ✅ |
Summa Linguae Teknolojileri | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✖ |
Surge AI | ✅ | ✖ | ✅ | ✅ | ✖ |
Toloka Yapay Zeka | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Innodata Inc | ✅ | ✖ | ✅ | ✅ | ✖ |
- Her iki tabloda da şirketler yorum sayısına göre sıralanmıştır; sponsorlu olanlar en üstte yer almaktadır.
- Karşılaştırma tablosu, kamuya açık ve doğrulanabilir verilerden oluşturulmuştur.
- Bu karşılaştırmada seçilen şirketler, sundukları hizmetlerin uygunluğu esas alınarak belirlenmiştir. Bu, bir kitle kaynak platformu aracılığıyla veri toplama veya veri üretme hizmetleri sunup sunmadıkları anlamına gelir.
- Bu karşılaştırma için seçilen tüm tedarikçilerin 50 veya daha fazla çalışanı bulunmaktadır.
- Sadece konuşma ve metin verileri sunan Surge AI hariç, tüm şirketler görüntü, video, ses ve metin dahil olmak üzere çok çeşitli veri türlerini kapsıyor.
- Bir şirketin, web sitesinde bir davranış kuralları sayfası bulunması durumunda, bu kurallara uyduğu varsayılır.
Tedarikçi pazar varlığı ve deneyim kriterlerine dayalı karşılaştırma
*Bir şirket, web sitesinde veri toplamayı ana faaliyet alanı olarak gösteriyorsa, veri toplamaya odaklı bir şirket olarak kabul edildi.
Karşılaştırma için kullandığımız kriterler şunlardır.
Veri kitle kaynak kullanımı platformlarına genel bakış
LXT
LXT, büyük projeleri mikro görevlere bölüp tamamlanması için küresel bir ağa dağıtan bir veri kitlesel kaynak platformudur. Yapay zeka veri toplama, veri etiketleme, veri kategorizasyonu ve web araştırması gibi görevlerde uzmanlaşmıştır. İşte LXT'nin veri çözümlerinin bir listesi:
- Yapay zeka eğitim verilerinin toplanması veya oluşturulması
- Görüntü ve video veri kümeleri
- Ses veya konuşma veri kümeleri
- Metin veri kümeleri
- Veri açıklama hizmeti
- Araştırma/anket verisi toplama
- İnsan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme ( RLHF )
Appen
Appen ayrıca kitlesel kaynak platformu aracılığıyla veri hizmetleri de sunmaktadır. Appen'in platformu kullanıcı dostu olarak kabul edilmekte ve veri işleme hizmetlerinin etkili olduğu bildirilmektedir. Daha küçük katılımcı ağı nedeniyle Appen, küçük ve orta ölçekli projeler için uygundur. Sunduğu hizmetler şunlardır:
- Veri toplama
- Veri açıklaması
- Veri doğrulama
Appen alternatifleri hakkında buradan bilgi edinebilirsiniz.
Üretken
Prolific, çeşitli kullanım alanları için veri hizmetleri sunan bir başka kitlesel kaynak platformudur. Kuruluşlar bunu yapay zeka verileri, akademik araştırmalar ve pazar araştırmaları amacıyla kullanmaktadır.
Prolific veri etiketleme hizmeti sunmamaktadır; bunun yerine, etiketleme araçlarınızı eşleştirme seçeneği sunmaktadır. Önceki müşteri yorumlarına göre, Prolific çalışanlarından bazıları görevlerini tamamlamak için yapay zeka araçları kullanmıştır.
İşte sundukları hizmetlerin listesi:
- Yapay zeka veri toplama
- Yapay zeka eğitimi ve değerlendirmesi
- Akademik araştırma verileri
- Çevrimiçi anket katılımcıları
Burada verimli alternatifler hakkında bilgi edinin.
Amazon Mechanical Turk (MTurk)
Amazon Mechanical Turk, kısaca MTurk olarak da bilinen bir kitle kaynak platformudur. Veri toplama hizmeti hızlı, verimli ve kullanıcı dostu olarak kabul edilir. Katılımcı tabanı oldukça küçüktür ve katılımcıların çoğunun İngilizce yeterliliği yetersizdir. İşte sunduğu hizmetlerin bir listesi:
- Veri toplama
- Veri açıklaması
- Pazar araştırması ve anketleri
- Akademik araştırma
- Diğer veri hizmetleri
Amazon Mechanical Turk alternatifleri hakkında buradan bilgi edinebilirsiniz.
5. Telus International
Telus International, müşteri deneyimi (CX) ve dijital BT çözümlerine odaklanmaktadır. Geniş bir hizmet yelpazesi sunarken, aynı zamanda kitlesel kaynak platformu aracılığıyla veri hizmetleri de sağlamaktadır. Yapay zeka veri toplama hizmetlerinin yanı sıra veri etiketleme hizmeti de sunmaktadır. Yapay zeka ile ilgili veriler Telus International'ın birincil odak noktası değildir. Şirket esas olarak müşteri deneyimi alanına odaklanmaktadır.
6. TaskUs
TaskUS'ın temel hizmetleri müşteri deneyimi etrafında şekillenirken, şirket neredeyse tüm veri türleri için veri toplama ve etiketleme hizmetleri sunmaktadır. Kullanıcı kitlesi, Clickworker ve Appen gibi diğer kitlesel kaynak platformlarına kıyasla önemli ölçüde daha küçüktür. Şirketin asıl odak noktası yapay zeka verilerini toplamak ve etiketlemek değildir.
Ayrıca aşağıdaki yapay zeka hizmetlerini de sunmaktadır:
- Veri toplama
- Veri açıklaması (görüntü, video, ses ve metin)
- Araştırma için veriler
DATAmundi.ai
Summa Linguae Technologies'in yeni markası olan DATAmundi.ai, Nisan 2025'te resmi olarak faaliyete geçti. Şirket, çok dilli veri toplama ve açıklama hizmetleri sunmaya devam ediyor ve basın bülteninde yeniden markalaşmanın "şirketin yüksek kaliteli çok dilli yapay zeka veri ve içerik hizmetleri sunma taahhüdünü yeniden teyit ettiği" belirtiliyor.
Yapılan açıklamada, isim değişikliğinin şirketin genişleyen yapay zeka veri odağını yansıtan ve "akıllı sistemlere güç veren veriler"i vurgulayan cesur bir stratejik değişim olduğu belirtildi.
Surge AI
Kaliforniya merkezli Surge AI, kitlesel kaynak kullanım platformu aracılığıyla makine öğrenimi modelleri için eğitim verileri sağlıyor. Surge AI, Büyük Dil Modelleri (LLMS) için veri toplama ve etiketlemeye odaklanıyor.
- Yapay zeka veri etiketleme ve açıklama
- Yapay zeka veri toplama
- Ve diğer insan tarafından oluşturulan veri hizmetleri
9. Toloka Yapay Zeka
Toloka AI, yapay zeka eğitim verilerini toplamak ve geliştirmek için kullanılan bir kitle kaynak platformudur. Makine öğrenimi modellerini geliştirmek için veri etiketleme, veri temizleme ve veri kategorizasyonu gibi çeşitli hizmetler sunmaktadır. Şirket, görüntüler, videolar, metin ve ses dosyaları dahil olmak üzere tüm veri türlerinin veri toplama ve etiketleme işlemlerini gerçekleştirmektedir.
Innodata A.Ş.
New Jersey merkezli Innodata Inc., kitlesel kaynak kullanım platformu aracılığıyla çeşitli yapay zeka çözümleri sunmaktadır. Çözümleri arasında veri toplama ve etiketleme yer almaktadır.
Şirket, rakiplerine kıyasla önemli ölçüde daha küçük bir kitlesel kaynak platformu sunmaktadır. Sadece yaklaşık 5000 çalışandan oluşan bir kitleyle çalışmaktadır.
Ölçeklenebilir Yapay Zeka
Scale AI, 2016 yılında kurulan bir Amerikan veri etiketleme şirketidir. Yapay zeka geliştirme için büyük ölçekli veri etiketleme ve model değerlendirme hizmetleri sunmaktadır. Scale AI, Meta, Microsoft ve OpenAI dahil olmak üzere kurumsal müşterilere hizmet vermektedir.
Clickworker
Clickworker, otomatik bir platform ve altı milyondan fazla kayıtlı serbest çalışandan oluşan küresel bir kitle aracılığıyla faaliyet gösteren Alman bir kitle kaynaklı veri şirketidir. 1 Aralık 2024'te, eğitim verisi firması LXT, Clickworker'ı satın almak üzere bir anlaşma duyurdu ve LXT'nin yapay zeka veri yeteneklerini Clickworker'ın iş gücüyle entegre etti. Bu birleşme, LXT'nin teknolojisini ve veri hizmetlerini Clickworker'ın geniş, etiketlenmiş iş gücüyle birleştirerek kapsamlı yapay zeka veri çözümleri sunmayı amaçlıyor.
CloudFactory
CloudFactory, yönetilen ekiplere ve iş gücü istikrarına önem veren küresel bir yapay zeka veri etiketleme şirketidir. Tamamen eğitimli iş gücü kullanır (serbest çalışanlar yerine) ve Nepal ve Kenya gibi ülkelerde faaliyet gösterir. CloudFactory, ekiplerinin yüksek doğrulukla "günde milyonlarca görevi" işlediğini belirtiyor. 2
Veri kitlesel kaynak kullanım platformu için karşılaştırma kriterleri
Yapay zeka projeleriniz için doğru kitlesel kaynak platformunu seçmek, veri kalitesi ve bütünlüğünü sağlamak açısından çok önemlidir. Kriterleri iki kategoriye ayırdık: pazar varlığı ve deneyim ile platform yetenekleri. İşte dikkate alınması gereken temel kriterler:
Pazar varlığı ve deneyimi:
- Kullanıcı değerlendirmeleri: Bu kriter, veri toplama platformunun performansını değerlendirmede B2B platform incelemelerinin (örneğin, G2, TrustRadius, Capterra) önemini vurgular.
- Yorum sayısı: Yüksek yorum sayıları geniş bir müşteri tabanına işaret eder ve müşteri memnuniyeti düzeyleri hakkında fikir verir.
- Kuruluş yılı: Daha eski şirketler genellikle daha fazla deneyime sahiptir ve daha rafine hizmetler sunabilirler. Bu nedenle şirketin yaşını dikkate almak önemlidir. Ancak bu her zaman böyle değildir, çünkü bazı şirketler veri toplama gibi belirli bir hizmete odaklanır ve bu alanda daha kısa sürede daha fazla uzmanlık kazanırlar.
- Veri kümesi çeşitliliği: Bu kriter, çeşitli diller ve lehçelerde doğruluğu sağlamak için veri toplama veya oluşturma sürecinde çeşitli bir kitleye sahip olmanın önemini vurgular. Şekil 1'de tüm şirketler için kitle büyüklüklerinin karşılaştırmasını görebilirsiniz.
Platformun özellikleri:
- Veri etiketleme hizmetleri: Bu kriter, makine öğrenimi modelleri için veri etiketlemenin gerekliliğini ve entegre etiketleme hizmetlerinin faydalarını kapsamaktadır.
- Mobil ve API entegrasyonu: Bu kriter, veri toplama platformlarında mobil uygulama kullanılabilirliğinin ve API entegrasyonunun önemini göstermektedir.
- ISO 27001 sertifikası: Bu kriter, ISO 27001 sertifikasında belirtildiği gibi veri koruma uygulamalarının önemini güvence altına alır.
- Davranış kuralları: Bu kriter, platform sağlayıcısının etik uygulamalarının işletmenin itibarı üzerindeki etkisini değerlendirir.
- Kapsanan veri türleri: Bir platformun sunduğu veri türlerinin çeşitliliği, otomatik sürüş sistemleri gibi belirli uygulamalar için çok önemlidir.
SSS'ler
Kitlesel kaynak kullanım platformları, işletmelerin görevleri topluca "kalabalık" olarak adlandırılan büyük bir insan grubuna dış kaynak olarak verebileceği çevrimiçi platformlardır. Bu platformlar, talep üzerine insan tarafından üretilen veriler sağlayarak, geleneksel yöntemlerin yetersiz kaldığı karmaşık sorunların çözümüne yardımcı olur. Basit anketlerden daha karmaşık insan zekası görevlerine kadar çeşitli görevleri kapsayan kitlesel kaynaklı verilerin toplanmasında önemli rol oynarlar.
Yapay zekâ ve makine öğrenimi modellerine giderek daha fazla yönelen bir dünyada, veri kitlesel kaynak platformları çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu platformlar, sağlam yapay zekâ ve makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için gerekli olan yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmak amacıyla veri toplamaya yardımcı olur. Toplanan veriler çeşitlidir ve bu da eğitilen yapay zekâ modellerinin sağlam ve iyi test edilmiş olmasını sağlar.
Yapay zekâ sistemlerinin etkili bir şekilde çalışabilmesi için şu bileşenlere ihtiyaç duyulmaktadır:
Sistemin doğru çalışmasına yardımcı olmak için etiketlenmiş temiz veriler.
Veri bilimi çalışmaları, etkili modeller oluşturmaya yöneliktir.
Sistemin beklendiği gibi çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için yapılan testler .
Çeşitlilik: Kitlesel kaynak kullanımı, işletmelerin farklı geçmişlere sahip bireyleri bir araya getirmesini sağlar ve bu da sonuçta yapay zeka çözümlerindeki önyargıyı azaltmaya yardımcı olur.
Daha hızlı pazara giriş: İşletmeler, iş gücünü sıfırdan ihtiyaç duydukları sayıya kadar ölçeklendirebilirler.
Maliyet etkinliği ve kaliteli iş: İşletmeler, sabit şartlar içeren bir sözleşme üzerinde anlaşmak yerine, bireylerin yaptığı işe göre ödeme yaparlar.
Dış kaynaklar
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.