Datenannotation bzw. Datenkennzeichnung ist, wie Sie wissen, ein fortlaufender Prozess. Es gibt keinen eindeutigen Zeitpunkt, an dem Sie sagen könnten, dass Sie das Training Ihrer KI-Module beenden könnten, weil diese perfekt präzise und schnell Ergebnisse liefern.
Während die Einführung Ihres KI-gestützten Moduls nur ein Meilenstein ist, findet nach dem Start kontinuierlich KI-Training statt, um Ergebnisse und Effizienz zu optimieren. Aus diesem Grund werden Unternehmen von der Sorge geplagt, riesige Mengen relevanter Daten für ihre Machine-Learning-Module zu generieren.
Das ist jedoch nicht das Problem, das wir heute besprechen werden. Wir werden uns mit den Herausforderungen befassen, die sich ergeben, sobald die Datengenerierung gelöst ist. Stellen Sie sich unzählige Datenquellen vor. Die größte Schwierigkeit wird dann die Annotation dieser enormen Datenmengen sein.
Skalierbare Datenkennzeichnung ist das, was wir heute beleuchten werden, denn die Organisationen und Teams, mit denen wir gesprochen haben, haben uns alle darauf hingewiesen, dass es für diese Interessengruppen schwieriger ist, das Vertrauen in die Maschinen aufzubauen, als Daten zu generieren. Und wie Sie wissen, kann das Vertrauen in die Maschine nur durch richtig trainierte Systeme aufgebaut werden, die durch präzise kommentierte Daten unterstützt werden. Schauen wir uns also 5 Hauptprobleme an, die die Effizienz von Datenkennzeichnungsprozessen beeinträchtigen.
5 reale Herausforderungen, die die Bemühungen um die Datenkennzeichnung verwässern
Workforce Management
Organisationen stehen also vor der Herausforderung, Qualität und Quantität in Einklang zu bringen, um Ergebnisse zu erzielen, die einen Unterschied machen und einen Zweck erfüllen. In solchen Fällen wird das Personalmanagement extrem schwierig und anstrengend. Outsourcing kann zwar helfen, doch Unternehmen mit eigenen internen Teams für die Datenannotation stehen vor Hürden wie:
- Mitarbeiterschulung zur Datenkennzeichnung
- Verteilung der Arbeit auf Teams und Förderung der Interoperabilität
- Leistungs- und Fortschrittsverfolgung auf Mikro- und Makroebene
- Fluktuation bekämpfen und neue Mitarbeiter umschulen
- Optimierte Koordination zwischen Data Scientists, Annotatoren und Projektmanagern
- Beseitigung kultureller, sprachlicher und geografischer Barrieren und Beseitigung von Verzerrungen aus betrieblichen Ökosystemen und mehr
Verfolgung der Finanzen
Die Budgetplanung ist eine der entscheidendsten Phasen bei der Entwicklung von KI-Systemen. Sie legt fest, wie viel Sie für die Entwicklung eines KI-Moduls ausgeben möchten – hinsichtlich Technologie, Ressourcen, Personal und mehr – und ermöglicht so eine präzise Berechnung des ROI. Fast 26 % der Unternehmen , die KI-Systeme entwickeln, scheitern aufgrund unzureichender Budgetplanung bereits nach der Hälfte des Projekts. Es fehlt an Transparenz darüber, wofür die Gelder verwendet werden, und an aussagekräftigen Kennzahlen, die den Stakeholdern in Echtzeit Einblick in die Verwendung ihrer Investitionen geben.
Kleine und mittlere Unternehmen stehen oft vor dem Dilemma, ob sie pro Projekt oder pro Stunde bezahlen sollen, und geraten in die Falle, KMU für die Datenerfassung zu beauftragen , anstatt einen Pool von Vermittlern zu rekrutieren. All diese Probleme lassen sich im Budgetierungsprozess vermeiden.
Datenschutzeinhaltung & Compliance
Während die Zahl der Anwendungsfälle für KI steigt, beeilen sich Unternehmen, auf der Welle zu reiten und Lösungen zu entwickeln, die das Leben und die Erfahrung verbessern. Am anderen Ende des Spektrums liegt eine Herausforderung, auf die Unternehmen jeder Größe achten müssen – Datenschutzbedenken.
Dies erhöht die Notwendigkeit einer ordnungsgemäßen Einhaltung von Datenschutzstandards und der Einhaltung einer fairen Nutzung vertraulicher Daten. Technisch gesehen sollte von Unternehmen eine solide und sichere Umgebung gewährleistet werden, die den unbefugten Zugriff auf Daten, die Verwendung nicht autorisierter Geräte in einem datensicheren Ökosystem, das illegale Herunterladen von Dateien, die Übertragung auf Cloud-Systeme und mehr verhindert. Die Datenschutzgesetze sind kompliziert und es muss sorgfältig darauf geachtet werden, dass alle Anforderungen erfüllt werden, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.
Intelligente Tools und unterstützte Anmerkungen
Von den beiden unterschiedlichen Annotationsmethoden – manuell und automatisch – ist ein hybrides Annotation-Modell ideal für die Zukunft. Denn KI-Systeme sind gut darin, riesige Datenmengen lückenlos zu verarbeiten und Menschen sind gut darin, auf Fehler hinzuweisen und Ergebnisse zu optimieren.
KI-unterstützte Tools und Annotationstechniken sind feste Lösungen für die Herausforderungen, denen wir heute gegenüberstehen, da sie das Leben aller am Prozess beteiligten Stakeholder vereinfachen. Intelligente Tools ermöglichen es Unternehmen, Arbeitsaufträge, Pipeline-Management, Qualitätskontrolle von annotierten Daten zu automatisieren und mehr Komfort zu bieten. Ohne intelligente Tools würden die Mitarbeiter immer noch an veralteten Techniken arbeiten und die Arbeitsstunden erheblich erhöhen, um die Arbeit abzuschließen.
Konsistenz in Datenqualität und -quantität verwalten
Einer der wichtigen Aspekte bei der Bewertung der Datenqualität ist die Bewertung der Definition von Labels in Datensätzen. Für die Uneingeweihten sollten wir verstehen, dass es zwei Haupttypen von Datensätzen gibt –
- Objektive Daten – Daten, die wahr oder universell sind, unabhängig davon, wer sie betrachtet
- Und subjektive Daten – Daten, die mehrere Wahrnehmungen haben können, je nachdem, wer darauf zugreift
Die Kennzeichnung eines Apfels als roter Apfel ist beispielsweise objektiv, da sie universell gültig ist. Schwieriger wird es jedoch bei differenzierten Datensätzen. Nehmen wir etwa eine geistreiche Antwort eines Kunden auf eine Rezension. Der Bearbeiter muss in der Lage sein, zu erkennen, ob der Kommentar sarkastisch oder ein Kompliment ist, um ihn entsprechend zu kennzeichnen. Die Module zur Stimmungsanalyse verarbeiten die Daten basierend auf der Kennzeichnung des Bearbeiters. Wie kann also ein Team einen Konsens erzielen, wenn mehrere Personen beteiligt sind?
Wie können Unternehmen Richtlinien und Regeln durchsetzen, die Unterschiede beseitigen und ein hohes Maß an Objektivität in subjektive Datensätze bringen?
Fazit
Die Anzahl der Herausforderungen, mit denen Datenwissenschaftler und -annotatoren täglich konfrontiert sind, ist wirklich überwältigend, nicht wahr? Die bisher besprochenen Probleme stellen nur einen Teil der Herausforderung dar, die sich aus der ständigen Verfügbarkeit von Daten ergibt. Es gibt noch viele weitere Aspekte.
Hoffentlich können wir all dem dank der Weiterentwicklung von Prozessen und Systemen in der Datenannotation zuvorkommen. Es gibt ja auch immer Outsourcing- Optionen , die Ihnen qualitativ hochwertige Daten gemäß Ihren Anforderungen liefern.
