In einer Welt, in der Unternehmen gegeneinander antreten, um als Erste ihre Geschäftspraktiken durch den Einsatz von Lösungen der künstlichen Intelligenz zu verändern, scheint die Datenkennzeichnung die einzige Aufgabe zu sein, auf die alle zu stolpern beginnen. Vielleicht liegt das daran, dass die Qualität der Daten, auf denen Sie Ihre KI-Modelle trainieren, deren Genauigkeit und Erfolg bestimmt.
Die Datenkennzeichnung oder Datenanmerkung ist niemals ein einmaliges Ereignis. Es ist ein kontinuierlicher Prozess. Es gibt keinen entscheidenden Punkt, an dem Sie denken könnten, dass Sie ausreichend trainiert haben oder dass Ihre KI-Modelle bei der Erzielung von Ergebnissen präzise sind.
Aber wo geht das Versprechen der KI, neue Chancen zu nutzen, schief? Manchmal während des Datenkennzeichnungsprozesses.
Einer der größten Schwachpunkte von Unternehmen, die KI-Lösungen einsetzen, ist die Datenannotation. Werfen wir also einen Blick auf die 5 häufigsten Fehler bei der Datenkennzeichnung, die es zu vermeiden gilt.
Die 5 häufigsten Fehler bei der Datenkennzeichnung, die Sie vermeiden sollten
Nicht genügend Daten für das Projekt gesammelt
Daten sind wichtig, aber sie sollten für Ihre Projektziele relevant sein. Damit das Modell genaue Ergebnisse liefert, sollten die Daten, auf denen es trainiert wird, gekennzeichnet und qualitätsgeprüft sein, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
Wer eine funktionierende, zuverlässige KI-Lösung entwickeln will, muss diese mit großen Mengen hochwertiger, relevanter Daten füttern. Und Sie müssen diese Daten ständig in Ihre Machine-Learning-Modelle einspeisen, damit diese verschiedene von Ihnen bereitgestellte Informationen verstehen und korrelieren können.
Offensichtlich sind die Vorhersagen umso besser, je größer der verwendete Datensatz ist.
Ein Fallstrick bei der Datenkennzeichnung besteht darin, dass nur sehr wenige Daten für weniger häufige Variablen gesammelt werden. Wenn Sie Bilder basierend auf einer allgemein verfügbaren Variablen in den Rohdokumenten beschriften, trainieren Sie Ihr Deep-Learning-KI-Modell nicht mit anderen weniger verbreiteten Variablen.
Deep-Learning-Modelle erfordern Tausende von Datenteilen, damit das Modell einigermaßen gut funktioniert. Wenn beispielsweise ein KI-basierter Roboterarm trainiert wird, um komplexe Maschinen zu manövrieren, kann jede geringfügige Variation des Jobs einen weiteren Trainingsdatensatz erfordern. Das Sammeln solcher Daten kann jedoch teuer und manchmal geradezu unmöglich sein und für jedes Unternehmen schwierig zu kommentieren.
Datenqualität nicht validieren
Daten zu haben ist zwar eine Sache, aber es ist auch wichtig, die von Ihnen verwendeten Datensätze zu validieren, um sicherzustellen, dass sie von gleichbleibend hoher Qualität sind. Für Unternehmen ist es jedoch eine Herausforderung, qualitativ hochwertige Datensätze zu erwerben. Im Allgemeinen gibt es zwei grundlegende Arten von Datensätzen – subjektiv und objektiv.
Beim Kennzeichnen von Datensätzen kommt die subjektive Wahrheit des Kennzeichners ins Spiel. Ihre Erfahrung, Sprache, kulturelle Interpretation, Geografie und mehr können sich beispielsweise auf die Interpretation von Daten auswirken. Ausnahmslos wird jeder Etikettierer basierend auf seinen eigenen Vorurteilen eine andere Antwort geben. Aber bei subjektiven Daten gibt es keine richtige oder falsche Antwort – deshalb brauchen die Mitarbeiter klare Standards und Richtlinien bei der Kennzeichnung von Bildern und anderen Daten.Die Herausforderung bei objektiven Daten besteht darin, dass der Etikettierer nicht über die Erfahrung oder das Wissen verfügt, um die richtigen Antworten zu finden. Es ist unmöglich, menschliche Fehler vollständig zu vermeiden, daher werden Standards und eine geschlossene Feedback-Methode unerlässlich.
Beim Kennzeichnen von Datensätzen kommt die subjektive Wahrheit des Kennzeichners ins Spiel. Ihre Erfahrung, Sprache, kulturelle Interpretation, Geografie und mehr können sich beispielsweise auf die Interpretation von Daten auswirken. Ausnahmslos wird jeder Etikettierer basierend auf seinen eigenen Vorurteilen eine andere Antwort geben. Aber bei subjektiven Daten gibt es keine richtige oder falsche Antwort – deshalb brauchen die Mitarbeiter klare Standards und Richtlinien bei der Kennzeichnung von Bildern und anderen Daten.
Kein Fokus auf Workforce Management
Modelle für maschinelles Lernen sind von großen Datensätzen unterschiedlicher Art abhängig, sodass jedes Szenario abgedeckt ist. Eine erfolgreiche Bildannotation bringt jedoch ihre eigenen Herausforderungen beim Personalmanagement mit sich.
Ein großes Problem ist die Verwaltung einer riesigen Belegschaft, die große unstrukturierte Datensätze manuell verarbeiten kann. Das nächste ist die Aufrechterhaltung hoher Qualitätsstandards in der gesamten Belegschaft. Viele Probleme können während Datenannotationsprojekten auftreten.
Einige sind:
- Die Notwendigkeit, neue Etikettierer in der Verwendung von Anmerkungswerkzeugen zu schulen
- Anleitungen im Codebuch dokumentieren
- Sicherstellen, dass das Codebuch von allen Teammitgliedern befolgt wird
- Definition des Workflows – Zuweisung, wer was tut, basierend auf seinen Fähigkeiten
- Überprüfung und Lösung technischer Probleme
- Sicherstellung der Qualität und Validierung von Datensätzen
- Gewährleistung einer reibungslosen Zusammenarbeit zwischen Etikettierteams
- Minimierung des Etikettierer-Bias
Um sicherzustellen, dass Sie diese Herausforderung meistern, sollten Sie Ihre Fähigkeiten und Fähigkeiten im Personalmanagement verbessern.
Nicht die richtigen Datenbeschriftungstools auswählen
Die Marktgröße für Datenannotationstools war überschritten $ 1 Milliarden in 2020, und es wird erwartet, dass diese Zahl bis 30 um mehr als 2027 % CAGR ansteigen wird. Das enorme Wachstum bei Datenkennzeichnungstools besteht darin, dass es die Ergebnisse von KI und maschinellem Lernen verändert.
Die verwendeten Werkzeugtechniken variieren von einem Datensatz zum anderen. Wir haben festgestellt, dass die meisten Unternehmen den Deep-Learning-Prozess beginnen, indem sie sich auf die Entwicklung interner Labeling-Tools konzentrieren. Aber sehr bald stellen sie fest, dass ihre Tools mit zunehmendem Annotationsbedarf nicht Schritt halten können. Außerdem ist die Entwicklung eigener Tools teuer, zeitaufwändig und praktisch unnötig.
Anstatt den konservativen Weg der manuellen Etikettierung zu gehen oder in die Entwicklung benutzerdefinierter Etikettierungstools zu investieren, ist der Kauf von Geräten von Drittanbietern klug. Bei dieser Methode müssen Sie lediglich das richtige Tool basierend auf Ihrem Bedarf, den bereitgestellten Services und der Skalierbarkeit auswählen.
Nichteinhaltung der Datenschutzrichtlinien
Die Einhaltung der Datensicherheit wird einen erheblichen Anstieg erfahren, sobald immer mehr Unternehmen große Mengen unstrukturierter Daten sammeln. CCPA, DPA und DSGVO sind einige der internationalen Compliance-Standards zur Datensicherheit, die von Unternehmen verwendet werden.
Der Drang nach Security-Compliance setzt sich durch, da bei der Kennzeichnung unstrukturierter Daten personenbezogene Daten auf den Bildern vorhanden sind. Neben dem Schutz der Privatsphäre der Probanden ist auch die Sicherung der Daten von entscheidender Bedeutung. Die Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Arbeitnehmer ohne Sicherheitsüberprüfung keinen Zugriff auf diese Datensätze haben und diese in keiner Form übertragen oder manipulieren können.Security Compliance wird zu einem zentralen Pain Point, wenn es um die Auslagerung von Labelling-Aufgaben an Drittanbieter geht. Die Datensicherheit erhöht die Komplexität des Projekts und Kennzeichnungsdienstleister müssen die Vorschriften des Unternehmens einhalten.
Der Drang nach Security-Compliance setzt sich durch, da bei der Kennzeichnung unstrukturierter Daten personenbezogene Daten auf den Bildern vorhanden sind. Neben dem Schutz der Privatsphäre der Probanden ist auch die Sicherung der Daten von entscheidender Bedeutung. Die Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Arbeitnehmer ohne Sicherheitsüberprüfung keinen Zugriff auf diese Datensätze haben und diese in keiner Form übertragen oder manipulieren können.Wartet Ihr nächstes großes KI-Projekt also auf den richtigen Datenkennzeichnungsservice?
Wir glauben, dass der Erfolg eines jeden KI-Projekts von den Datensätzen abhängt, die wir in den Algorithmus für maschinelles Lernen einspeisen. Und wenn vom KI-Projekt erwartet wird, dass es genaue Ergebnisse und Vorhersagen liefert, sind Datenannotationen und -beschriftungen von größter Bedeutung. Durch Outsourcing Ihrer Datenannotationsaufgaben, versichern wir Ihnen, dass Sie diese Herausforderungen effizient lösen können.
Mit unserem Fokus auf die konsequente Pflege hochwertiger Datensätze, die Bereitstellung von Closed-Loop-Feedback und die effektive Verwaltung der Mitarbeiter können Sie erstklassige KI-Projekte mit einem höheren Maß an Genauigkeit durchführen.
[Lesen Sie auch: Interne oder ausgelagerte Datenannotation – was führt zu besseren KI-Ergebnissen?]
