Künstliche Intelligenz (KI), Big Data und Maschinelles Lernen beeinflussen weiterhin Politik, Wirtschaft, Wissenschaft, Medien und diverse Branchen weltweit. Berichten zufolge liegt die globale KI-Nutzungsrate im Jahr 2022 bei 35 % – ein deutlicher Anstieg um 4 % gegenüber 2021. Weitere 42 % der Unternehmen prüfen demnach die vielfältigen Vorteile von KI für ihr Geschäft.
Die Grundlage vieler KI-Initiativen und Lösungen für maschinelles Lernen bilden Daten. Die Leistungsfähigkeit von KI hängt maßgeblich von den Daten ab, die dem Algorithmus zugeführt werden. Minderwertige Daten können zu minderwertigen Ergebnissen und ungenauen Vorhersagen führen.
Obwohl der Entwicklung von ML- und KI-Lösungen viel Aufmerksamkeit zuteilwurde, fehlt es an einem klaren Verständnis dafür, was einen qualitativ hochwertigen Datensatz ausmacht. In diesem Artikel zeichnen wir die Entwicklung hochwertiger KI-Trainingsdaten nach und zeigen die Zukunft der KI anhand eines besseren Verständnisses von Datenerfassung und Training auf.
Definition von KI-Trainingsdaten
Beim Aufbau einer ML-Lösung kommt es auf die Quantität und Qualität des Trainingsdatensatzes an. Das ML-System benötigt nicht nur große Mengen an dynamischen, unvoreingenommenen und wertvollen Trainingsdaten, sondern auch viele davon.
Aber was sind KI-Trainingsdaten?
KI-Trainingsdaten sind eine Sammlung gekennzeichneter Daten, die zum Trainieren des ML-Algorithmus verwendet werden, um genaue Vorhersagen zu treffen. Das ML-System versucht, Muster zu erkennen und zu identifizieren, Beziehungen zwischen Parametern zu verstehen, notwendige Entscheidungen zu treffen und basierend auf den Trainingsdaten zu bewerten.
Nehmen Sie zum Beispiel das Beispiel selbstfahrender Autos. Der Trainingsdatensatz für ein selbstfahrendes ML-Modell sollte beschriftete Bilder und Videos von Autos, Fußgängern, Straßenschildern und anderen Fahrzeugen enthalten.
Kurz gesagt, um die Qualität des ML-Algorithmus zu verbessern, benötigen Sie große Mengen an gut strukturierten, kommentierten und gekennzeichneten Trainingsdaten.
Bedeutung qualitativ hochwertiger Trainingsdaten und ihre Entwicklung
Qualitativ hochwertige Trainingsdaten sind der wichtigste Input bei der Entwicklung von KI- und ML-Apps. Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einer unorganisierten Form präsentiert, die für maschinelles Lernen ungeeignet ist. Qualitativ hochwertige Trainingsdaten – beschriftet, kommentiert und getaggt – liegen immer in einem organisierten Format vor – ideal für ML-Training.
Qualitativ hochwertige Trainingsdaten erleichtern es dem ML-System, Objekte zu erkennen und sie nach vorgegebenen Merkmalen zu klassifizieren. Der Datensatz könnte zu schlechten Modellergebnissen führen, wenn die Klassifizierung nicht genau ist.
Die Anfänge der KI-Trainingsdaten
Obwohl KI die heutige Geschäfts- und Forschungswelt dominiert, sah die Frühzeit, bevor maschinelles Lernen die Künstliche Intelligenz beherrschte , ganz anders aus.
Die nächsten Jahre konzentrierten sich darauf, dass Nicht-Programmierer die Datenmodelle erstellten und auswerteten. Derzeit liegt der Schwerpunkt auf vortrainierten Modellen, die mit fortschrittlichen Methoden der Trainingsdatenerhebung entwickelt wurden.
Quantität über Qualität
Bei der Beurteilung der Integrität von KI-Trainingsdatensätzen konzentrierten sich Datenwissenschaftler früher eher auf die Quantität als auf die Qualität der KI-Trainingsdaten.
Beispielsweise gab es ein weit verbreitetes Missverständnis, dass große Datenbanken genaue Ergebnisse liefern. Die schiere Menge an Daten galt als guter Indikator für den Wert von Daten. Die Quantität ist nur einer der Hauptfaktoren, die den Wert des Datensatzes bestimmen – die Rolle der Datenqualität wurde erkannt.
Das Bewusstsein, dass die Datenqualität von Vollständigkeit, Zuverlässigkeit, Gültigkeit, Verfügbarkeit und Aktualität der Daten abhängt, wuchs. Vor allem aber bestimmte die Eignung der Daten für das Projekt die Qualität der erhobenen Daten.
Einschränkungen früher KI-Systeme aufgrund schlechter Trainingsdaten
Schlechte Trainingsdaten in Verbindung mit dem Mangel an fortschrittlichen Computersystemen waren einer der Gründe für mehrere unerfüllte Versprechen früher KI-Systeme.
Aufgrund des Mangels an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten konnten ML-Lösungen visuelle Muster, die die Entwicklung der neuronalen Forschung zum Stillstand bringen, nicht genau identifizieren. Obwohl viele Forscher das Versprechen der Erkennung gesprochener Sprache identifizierten, konnte die Forschung oder Entwicklung von Spracherkennungswerkzeugen aufgrund des Mangels an Sprachdatensätzen nicht zum Tragen kommen. Ein weiteres großes Hindernis für die Entwicklung von High-End-KI-Tools war der Mangel an Rechen- und Speicherkapazitäten der Computer.
Die Umstellung auf hochwertige Trainingsdaten
Das Bewusstsein, dass es auf die Qualität des Datensatzes ankommt, hat sich deutlich gewandelt. Damit das ML-System die menschliche Intelligenz und Entscheidungsfähigkeit genau nachahmen kann, muss es auf umfangreichen, qualitativ hochwertigen Trainingsdaten basieren.
Betrachten Sie Ihre ML-Daten wie eine Umfrage – je größer die Stichprobe , desto besser die Vorhersage. Sind in den Stichprobendaten nicht alle Variablen enthalten, werden möglicherweise keine Muster erkannt oder es werden falsche Schlussfolgerungen gezogen.
Fortschritte in der KI-Technologie und die Notwendigkeit besserer Trainingsdaten
Das Verständnis, dass bessere Trainingsdaten die Chance auf zuverlässige ML-Modelle erhöhen, führte zu besseren Datenerfassungs-, Annotations- und Kennzeichnungsmethoden. Die Qualität und Relevanz der Daten wirkte sich direkt auf die Qualität des KI-Modells aus.
Verstärkter Fokus auf Datenqualität und Genauigkeit
Damit das ML-Modell genaue Ergebnisse liefern kann, wird es mit hochwertigen Datensätzen gespeist, die iterative Datenverfeinerungsschritte durchlaufen.
Beispielsweise kann ein Mensch eine bestimmte Hunderasse innerhalb weniger Tage nach der Einführung in die Rasse erkennen – anhand von Bildern, Videos oder persönlich. Menschen schöpfen aus ihrer Erfahrung und den damit verbundenen Informationen, um sich dieses Wissen zu merken und es bei Bedarf abzurufen. Für eine Maschine funktioniert es jedoch nicht so einfach. Die Maschine muss mit deutlich kommentierten und beschrifteten Bildern – Hunderten oder Tausenden – dieser bestimmten Rasse und anderer Rassen gefüttert werden, damit sie die Verbindung herstellen kann.
Ein KI-Modell prognostiziert das Ergebnis, indem es die trainierten Informationen mit den in der realen Welt vorhandenen Informationen korreliert . Der Algorithmus ist nutzlos, wenn die Trainingsdaten keine relevanten Informationen enthalten.
Bedeutung diverser und repräsentativer Trainingsdaten
Ein Datensatz könnte in Bezug auf eine bestimmte Population, Rasse, Geschlecht, Wahl und intellektuelle Meinungen voreingenommen sein, was zu einem ungenauen Modell führen könnte.
Es ist wichtig sicherzustellen, dass der gesamte Prozessablauf der Datenerhebung, einschließlich der Auswahl des Themenpools, der Kuration, Annotation und Kennzeichnung, angemessen vielfältig, ausgewogen und repräsentativ für die Bevölkerung ist.
Die Zukunft der KI-Trainingsdaten
Der zukünftige Erfolg von KI-Modellen hängt von der Qualität und Quantität der Trainingsdaten ab, die zum Trainieren der ML-Algorithmen verwendet werden. Es ist wichtig zu erkennen, dass diese Beziehung zwischen Datenqualität und -quantität aufgabenspezifisch ist und keine eindeutige Antwort hat.
Letztendlich wird die Angemessenheit eines Trainingsdatensatzes durch seine Fähigkeit definiert, für den Zweck, für den er erstellt wurde, zuverlässig gute Leistungen zu erbringen.
Fortschritte bei der Datenerfassung und Annotationstechniken
Da ML empfindlich auf die zugeführten Daten reagiert, ist es wichtig, die Datenerfassungs- und Anmerkungsrichtlinien zu rationalisieren. Fehler bei der Datenerfassung, Kuration, falsche Darstellung, unvollständige Messungen, ungenaue Inhalte, Datenduplizierung und fehlerhafte Messungen tragen zu einer unzureichenden Datenqualität bei.
Die automatisierte Datenerfassung durch Data Mining, Web Scraping und Datenextraktion ebnet den Weg für eine schnellere Datengenerierung. Darüber hinaus fungieren vorgefertigte Datensätze als Quick-Fix-Datenerfassungstechnik.
Crowdsourcing ist eine weitere bahnbrechende Methode der Datenerhebung. Obwohl die Richtigkeit der Daten nicht garantiert werden kann, ist sie ein hervorragendes Instrument zur Erfassung des öffentlichen Images. Schließlich bieten spezialisierte Datenerhebungsexperten auch Daten an, die für spezifische Zwecke erhoben werden.
Stärkere Betonung ethischer Erwägungen bei Trainingsdaten
Da Daten heute alles von Gesichtsbildern, Fingerabdrücken, Sprachaufzeichnungen und anderen kritischen biometrischen Daten umfassen, wird es immer wichtiger, die Einhaltung rechtlicher und ethischer Praktiken sicherzustellen, um teure Gerichtsverfahren und Rufschädigung zu vermeiden.
Das Potenzial für noch bessere Qualität und vielfältigere Trainingsdaten in der Zukunft
Hochwertige und vielfältige Trainingsdaten bergen zukünftig ein enormes Potenzial. Dies ist dem gestiegenen Bewusstsein für Datenqualität und der Verfügbarkeit von Datenanbietern zu verdanken, die den Qualitätsanforderungen von KI-Lösungen gerecht werden.
Derzeitige Datenanbieter sind in der Lage, bahnbrechende Technologien einzusetzen, um auf ethische und legale Weise riesige Mengen verschiedener Datensätze zu beschaffen. Sie haben auch interne Teams, um die Daten zu kennzeichnen, zu kommentieren und zu präsentieren, die für verschiedene ML-Projekte angepasst sind.
Fazit
Für die Entwicklung hochwertiger KI-Modelle ist die Zusammenarbeit mit zuverlässigen Anbietern, die über fundierte Kenntnisse im Bereich Daten und Datenqualität verfügen, unerlässlich . Shaip ist ein führendes Unternehmen im Bereich Datenannotation und bietet maßgeschneiderte Datenlösungen, die die Anforderungen und Ziele Ihres KI-Projekts optimal erfüllen. Arbeiten Sie mit uns zusammen und entdecken Sie unsere Kompetenzen, unser Engagement und unsere partnerschaftliche Zusammenarbeit.
