Datenanmerkung und Datenbeschriftung
Der ultimative Einkaufsführer 2023
Sie möchten also eine neue KI/ML-Initiative starten und stellen jetzt schnell fest, dass Sie nicht nur hohe Qualität finden Trainingsdaten aber auch die Datenannotation wird einige der herausfordernden Aspekte für Ihr Projekt sein. Die Ausgabe Ihrer KI- und ML-Modelle ist nur so gut wie die Daten, die Sie zum Trainieren verwenden – daher ist die Präzision, die Sie bei der Datenaggregation und beim Tagging und Identifizieren dieser Daten anwenden, wichtig!
Wo finden Sie die besten Datenannotations- und Datenkennzeichnungsdienste für geschäftliche KI und Maschinen
Lernprojekte?
Diese Frage muss sich jede Führungskraft und jede Führungskraft wie Sie bei der Entwicklung ihrer
Roadmap und Zeitplan für jede ihrer KI/ML-Initiativen.
Lesen Sie den Käuferleitfaden für Datenanmerkungen/Kennzeichnungen, oder Laden Sie eine PDF-Version herunter
Einleitung
Dieser Leitfaden ist äußerst hilfreich für Käufer und Entscheidungsträger, die beginnen, sich mit den Grundlagen der Datenbeschaffung und Datenimplementierung sowohl für neuronale Netze als auch für andere Arten von KI- und ML-Vorgängen zu befassen.
Dieser Artikel widmet sich ganz der Aufklärung darüber, was der Prozess ist, warum er unvermeidlich und entscheidend ist
Faktoren, die Unternehmen bei der Herangehensweise an Datenannotationstools und mehr berücksichtigen sollten. Wenn Sie also ein Unternehmen besitzen, bereiten Sie sich darauf vor, aufgeklärt zu werden, denn dieser Leitfaden führt Sie durch alles, was Sie über die Datenannotation wissen müssen.
Fangen wir an.
Für diejenigen unter Ihnen, die den Artikel überfliegen, finden Sie hier einige schnelle Erkenntnisse, die Sie im Leitfaden finden:
- Verstehen, was Datenanmerkung ist
- Kennen Sie die verschiedenen Arten von Datenannotationsprozessen
- Kennen Sie die Vorteile der Implementierung des Datenannotationsprozesses
- Verschaffen Sie sich Klarheit darüber, ob Sie sich für eine interne Datenkennzeichnung entscheiden oder diese auslagern lassen sollten
- Einblicke auch in die Auswahl der richtigen Datenanmerkung
Für wen ist dieser Leitfaden?
Dieser umfangreiche Leitfaden ist für:
- Alle Unternehmer und Solopreneure, die regelmäßig riesige Datenmengen verarbeiten
- KI und maschinelles Lernen oder Profis, die mit Prozessoptimierungstechniken beginnen
- Projektmanager, die eine schnellere Markteinführung ihrer KI-Module oder KI-gesteuerten Produkte beabsichtigen
- Und Technikbegeisterte, die gerne in die Details der Schichten von KI-Prozessen einsteigen.
Was ist maschinelles Lernen?
Wir haben darüber gesprochen, wie Datenannotation oder Datenkennzeichnung unterstützt maschinelles Lernen und besteht aus dem Markieren oder Identifizieren von Komponenten. Aber was Deep Learning und maschinelles Lernen selbst betrifft: Die grundlegende Prämisse des maschinellen Lernens ist, dass Computersysteme und -programme ihre Ergebnisse auf eine Weise verbessern können, die menschlichen kognitiven Prozessen ähnelt, ohne direkte menschliche Hilfe oder Intervention, um uns Erkenntnisse zu geben. Mit anderen Worten, sie werden zu selbstlernenden Maschinen, die wie ein Mensch mit mehr Übung ihre Arbeit besser machen. Diese „Praxis“ wird durch die Analyse und Interpretation von mehr (und besseren) Trainingsdaten gewonnen.
Eines der Schlüsselkonzepte des maschinellen Lernens ist das neuronale Netz, bei dem einzelne digitale Neuronen in Schichten zusammen abgebildet werden. Das neuronale Netzwerk sendet Signale durch diese Schichten, ähnlich wie die Funktionsweise eines echten menschlichen Gehirns, um Ergebnisse zu erzielen.
Wie dies in der Praxis aussieht, ist von Fall zu Fall unterschiedlich, aber es gelten grundlegende Elemente. Eine davon ist die Notwendigkeit von gekennzeichnetem und überwachtem Lernen.
Diese gekennzeichneten Daten liegen normalerweise in Form von Trainings- und Testsätzen vor, die das maschinelle Lernprogramm auf zukünftige Ergebnisse ausrichten, wenn zukünftige Dateneingaben hinzugefügt werden. Mit anderen Worten, wenn Sie ein gutes Test- und Trainingsdaten-Setup haben, ist die Maschine in der Lage, neue eingehende Produktionsdaten besser und effizienter zu interpretieren und zu sortieren.
In diesem Sinne ist die Optimierung dieses maschinellen Lernens eine Suche nach Qualität und ein Weg, das „Wertelernproblem“ zu lösen – das Problem, wie Maschinen lernen können, selbstständig zu denken und Ergebnisse mit so wenig menschlicher Hilfe wie möglich zu priorisieren.
Bei der Entwicklung der besten aktuellen Programme sind „saubere“ gekennzeichnete Daten der Schlüssel zu effektiven KI/ML-Implementierungen. Gut gestaltete und kommentierte Test- und Trainingsdatensätze unterstützen die Ergebnisse, die Ingenieure für eine erfolgreiche ML benötigen.
Was ist Datenanmerkung?
Wie bereits erwähnt, sind fast 95 % der generierten Daten unstrukturiert. In einfachen Worten, unstrukturierte Daten können überall vorhanden sein und sind nicht richtig definiert. Wenn Sie ein KI-Modell erstellen, müssen Sie einem Algorithmus Informationen zuführen, damit dieser Ausgaben und Schlussfolgerungen verarbeiten und liefern kann.
Dieser Prozess kann nur erfolgen, wenn der Algorithmus die ihm zugeführten Daten versteht und klassifiziert.
Und dieser Vorgang des Zuordnens, Markierens oder Kennzeichnens von Daten wird als Datenannotation bezeichnet. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es bei der Datenkennzeichnung und Datenanmerkung darum geht, relevante Informationen/Metadaten in einem Datensatz zu kennzeichnen oder zu markieren, damit Maschinen verstehen, was sie sind. Der Datensatz kann in beliebiger Form vorliegen, dh Bild, Audiodatei, Videomaterial oder sogar Text. Wenn wir Elemente in Daten kennzeichnen, verstehen ML-Modelle genau, was sie verarbeiten werden, und behalten diese Informationen, um automatisch neuere Informationen zu verarbeiten, die auf vorhandenem Wissen aufbauen, um zeitnahe Entscheidungen zu treffen.
Mit der Datenannotation würde ein KI-Modell wissen, ob es sich bei den empfangenen Daten um Audio-, Video-, Text-, Grafik- oder Formatmix handelt. Abhängig von seinen zugewiesenen Funktionalitäten und Parametern würde das Modell dann die Daten klassifizieren und mit der Ausführung seiner Aufgaben fortfahren.
Die Datenannotation ist unvermeidlich, da KI- und Machine-Learning-Modelle konsequent trainiert werden müssen, um die erforderlichen Ergebnisse effizienter und effektiver zu liefern. Beim überwachten Lernen wird der Prozess umso entscheidender, denn je mehr annotierte Daten in das Modell eingespeist werden, desto eher trainiert es sich selbstständig zu lernen.
Zum Beispiel, wenn wir über selbstfahrende Autos sprechen müssen, die vollständig auf Daten angewiesen sind, die aus ihren verschiedenen technischen Komponenten generiert werden, wie z Computer Vision, NLP (Natural Language Processing), Sensoren und mehr, Datenannotation ist es, was die Algorithmen dazu bringt, jede Sekunde präzise Fahrentscheidungen zu treffen. Ohne den Prozess würde ein Modell nicht verstehen, ob eine sich nähernde Hürde ein anderes Auto, ein Fußgänger, ein Tier oder eine Straßensperre ist. Dies führt nur zu einer unerwünschten Konsequenz und zum Scheitern des KI-Modells.
Bei der Implementierung der Datenannotation werden Ihre Modelle präzise trainiert. Unabhängig davon, ob Sie das Modell für Chatbots, Spracherkennung, Automatisierung oder andere Prozesse einsetzen, erhalten Sie optimale Ergebnisse und ein narrensicheres Modell.
Warum ist eine Datenanmerkung erforderlich?
Wir wissen mit Sicherheit, dass Computer in der Lage sind, ultimative Ergebnisse zu liefern, die nicht nur präzise, sondern auch relevant und zeitnah sind. Aber wie lernt eine Maschine, so effizient zu liefern?
Dies ist alles wegen der Datenanmerkung. Wenn sich ein Modul für maschinelles Lernen noch in der Entwicklung befindet, werden sie mit Mengen an KI-Trainingsdaten gefüttert, um sie bei der Entscheidungsfindung und der Identifizierung von Objekten oder Elementen zu verbessern.
Nur durch den Prozess der Datenannotation können Module zwischen einer Katze und einem Hund, einem Substantiv und einem Adjektiv oder einer Straße von einem Bürgersteig unterscheiden. Ohne Datenanmerkung wäre jedes Bild für Maschinen gleich, da sie keine inhärenten Informationen oder Kenntnisse über irgendetwas in der Welt haben.
Datenannotationen sind erforderlich, damit Systeme genaue Ergebnisse liefern und Module dabei helfen, Elemente zu identifizieren, um Computer Vision und Spracherkennungsmodelle zu trainieren. Bei jedem Modell oder System mit einem maschinengesteuerten Entscheidungsfindungssystem am Drehpunkt ist eine Datenannotation erforderlich, um sicherzustellen, dass die Entscheidungen genau und relevant sind.
Datenanmerkung VS Datenbeschriftung
Es gibt einen sehr schmalen Unterschied zwischen Datenannotation und Datenbeschriftung, mit Ausnahme des Stils und der Art der verwendeten Inhaltskennzeichnung. Daher wurden sie oft austauschbar verwendet, um ML-Trainingsdatensätze abhängig vom KI-Modell und dem Trainingsprozess der Algorithmen zu erstellen.
| Datenanmerkung | Datenbeschriftung |
|---|---|
| Datenannotation ist die Technik, mit der wir Daten kennzeichnen, um Objekte für Maschinen erkennbar zu machen | Bei der Datenbeschriftung geht es darum, verschiedenen Daten mehr Informationen/Metadaten hinzuzufügen Typen (Text, Audio, Bild und Video) um ML-Modelle zu trainieren |
| Annotierte Daten sind die Grundvoraussetzung zum Trainieren von ML-Modellen | Beim Labeling geht es darum, relevante Merkmale im Datensatz zu identifizieren |
| Annotation hilft beim Erkennen relevanter Daten | Labeling hilft beim Erkennen von Mustern, um Algorithmen zu trainieren |
Der Aufstieg der Datenannotation und Datenkennzeichnung
Der einfachste Weg, die Anwendungsfälle von Datenannotation und Datenkennzeichnung zu erklären, besteht darin, zunächst überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen zu diskutieren.
Im Allgemeinen in überwachtes maschinelles Lernen, Menschen stellen „gekennzeichnete Daten“ bereit, die dem maschinellen Lernalgorithmus einen Vorsprung verschaffen; etwas weiterzugehen. Menschen haben Dateneinheiten mit verschiedenen Tools oder Plattformen wie ShaipCloud markiert, damit der Algorithmus des maschinellen Lernens jede anstehende Arbeit anwenden kann, da er bereits etwas über die Daten weiß, auf die er stößt.
Dagegen unüberwachtes Datenlernen beinhaltet Programme, in denen Maschinen Datenpunkte mehr oder weniger selbstständig identifizieren müssen.
Um dies auf eine stark vereinfachte Weise zu verstehen, verwenden Sie ein Beispiel für einen „Obstkorb“. Angenommen, Sie haben das Ziel, Äpfel, Bananen und Trauben mithilfe eines Algorithmus der künstlichen Intelligenz zu logischen Ergebnissen zu sortieren.
Bei gekennzeichneten Daten, Ergebnissen, die bereits als Äpfel, Bananen und Trauben identifiziert wurden, muss das Programm lediglich zwischen diesen gekennzeichneten Testobjekten unterscheiden, um die Ergebnisse korrekt zu klassifizieren.
Beim unüberwachten maschinellen Lernen – wo keine Datenkennzeichnung vorhanden ist – muss die Maschine jedoch Äpfel, Trauben und Bananen anhand ihrer visuellen Kriterien identifizieren – zum Beispiel rote, runde Objekte von gelben, langen Objekten oder grünen, gruppierten Objekten sortieren.
Der größte Nachteil des unüberwachten Lernens besteht darin, dass der Algorithmus in vielerlei Hinsicht blind arbeitet. Ja, es kann Ergebnisse erzielen – aber nur mit viel leistungsfähigerer Algorithmusentwicklung und technischen Ressourcen. All dies bedeutet mehr Entwicklungsgelder und Vorab-Ressourcen – was zu noch größerer Unsicherheit führt. Aus diesem Grund sind überwachte Lernmodelle und die damit verbundenen Datenannotationen und -beschriftungen so wertvoll für den Aufbau jeder Art von ML-Projekt. In den meisten Fällen sind beaufsichtigte Lernprojekte mit geringeren Vorabentwicklungskosten und viel größerer Genauigkeit verbunden.
In diesem Zusammenhang ist es leicht zu erkennen, wie Datenannotation und Datenkennzeichnung die Leistungsfähigkeit eines KI- oder ML-Programms drastisch steigern und gleichzeitig die Markteinführungszeit und die Gesamtbetriebskosten senken können.
Nachdem wir nun festgestellt haben, dass diese Art der Forschungsanwendung und -implementierung sowohl wichtig als auch gefragt ist, lassen Sie uns einen Blick auf die Akteure werfen.
Auch hier beginnt es bei den Menschen, denen dieser Leitfaden helfen soll – den Einkäufern und Entscheidungsträgern, die als Strategen oder Schöpfer des KI-Plans eines Unternehmens agieren. Es erstreckt sich dann auf die Data Scientists und Data Engineers, die direkt mit Algorithmen und Daten arbeiten und in einigen Fällen die Ausgabe von KI/ML-Systemen überwachen und steuern. Hier kommt die entscheidende Rolle des „Human in the Loop“ ins Spiel.
Human-in-the-Loop (HITL) ist ein allgemeiner Weg, um die Bedeutung der menschlichen Aufsicht bei KI-Operationen zu thematisieren. Dieses Konzept ist für die Datenkennzeichnung an mehreren Fronten sehr relevant – zunächst kann die Datenkennzeichnung selbst als Implementierung von HITL angesehen werden.
Was ist ein Datenkennzeichnungs-/Anmerkungstool?
Einfach ausgedrückt ist es eine Plattform oder ein Portal, mit dem Spezialisten und Experten Datensätze aller Art kommentieren, markieren oder beschriften können. Es ist eine Brücke oder ein Medium zwischen Rohdaten und den Ergebnissen, die Ihre Module für maschinelles Lernen letztendlich liefern würden.
Ein Tool zur Datenkennzeichnung ist eine lokale oder cloudbasierte Lösung, die hochwertige Trainingsdaten für Modelle für maschinelles Lernen mit Anmerkungen versehen. Während sich viele Unternehmen für die Erstellung komplexer Anmerkungen auf einen externen Anbieter verlassen, haben einige Unternehmen immer noch ihre eigenen Tools, die entweder maßgeschneidert sind oder auf Freeware- oder Open-Source-Tools basieren, die auf dem Markt erhältlich sind. Solche Werkzeuge sind normalerweise dafür ausgelegt, bestimmte Datentypen zu handhaben, dh Bild, Video, Text, Audio usw. Die Werkzeuge bieten Funktionen oder Optionen wie Begrenzungsrahmen oder Polygone für Datenannotatoren zum Beschriften von Bildern. Sie können einfach die Option auswählen und ihre spezifischen Aufgaben ausführen.
Meistern Sie die wichtigsten Herausforderungen in der Datenarbeit
Es gibt eine Reihe von zentralen Herausforderungen, die bei der Entwicklung oder dem Erwerb der Datenannotations- und -kennzeichnungsdienste die die hochwertigste Ausgabe Ihrer Machine Learning (ML)-Modelle bietet.
Einige der Herausforderungen bestehen darin, die zu beschriftenden Daten (z. B. Textdokumente, Audiodateien, Bilder oder Videos) mit der richtigen Analyse zu versehen. In allen Fällen werden die besten Lösungen in der Lage sein, spezifische, zielgerichtete Interpretationen, Beschriftungen und Transkriptionen zu erzielen.
Hier müssen Algorithmen muskulös und auf die jeweilige Aufgabe ausgerichtet sein. Dies ist jedoch nur die Grundlage für einige der eher technischen Überlegungen bei der Entwicklung besserer nlp-Datenkennzeichnungsdienste.
Auf einer breiteren Ebene geht es bei der besten Datenkennzeichnung für maschinelles Lernen viel mehr um die Qualität der menschlichen Beteiligung. Es geht um Workflow-Management und Onboarding für menschliche Mitarbeiter aller Art – und um sicherzustellen, dass die richtige Person qualifiziert ist und den richtigen Job macht.
Es ist eine Herausforderung, die richtigen Talente und die richtige Delegation zu finden, um sich einem bestimmten Anwendungsfall des maschinellen Lernens zu nähern, worauf wir später noch eingehen werden.
Diese beiden grundlegenden grundlegenden Standards müssen für eine effektive Datenannotation und Datenkennzeichnungsunterstützung für KI/ML-Implementierungen ins Spiel gebracht werden.
Arten von Datenanmerkungen
Dies ist ein Überbegriff, der verschiedene Datenannotationstypen umfasst. Dazu gehören Bild, Text, Audio und Video. Zum besseren Verständnis haben wir sie jeweils in weitere Fragmente zerlegt. Schauen wir sie uns einzeln an.
Bildanmerkung
Anhand der trainierten Datensätze können sie Ihre Augen sofort und präzise von Ihrer Nase und Ihre Augenbrauen von Ihren Wimpern unterscheiden. Aus diesem Grund passen die von Ihnen angewendeten Filter unabhängig von Ihrer Gesichtsform, Ihrer Kameranähe und vielem mehr perfekt.
Also, wie Sie jetzt wissen, Bildanmerkung ist in Modulen, die Gesichtserkennung, Computer Vision, Robotic Vision und mehr beinhalten, von entscheidender Bedeutung. Wenn KI-Experten solche Modelle trainieren, fügen sie ihren Bildern Bildunterschriften, Bezeichner und Schlüsselwörter als Attribute hinzu. Die Algorithmen identifizieren und verstehen dann diese Parameter und lernen autonom.
Audiokommentar
Audiodaten haben noch mehr Dynamik als Bilddaten. Mehrere Faktoren sind mit einer Audiodatei verbunden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf – Sprache, Sprecherdemografie, Dialekte, Stimmung, Absicht, Emotion, Verhalten. Damit Algorithmen effizient in der Verarbeitung sind, sollten alle diese Parameter durch Techniken wie Zeitstempel, Audio-Labeling und mehr identifiziert und markiert werden. Neben rein verbalen Hinweisen könnten auch nonverbale Vorkommnisse wie Stille, Atemzüge und sogar Hintergrundgeräusche kommentiert werden, damit Systeme umfassend verstanden werden.
Videoanmerkung
Während ein Bild stillsteht, ist ein Video eine Zusammenstellung von Bildern, die den Effekt von bewegten Objekten erzeugen. Nun wird jedes Bild in dieser Zusammenstellung als Rahmen bezeichnet. Was die Videoanmerkung betrifft, beinhaltet der Prozess das Hinzufügen von Eigenpunkten, Polygonen oder Begrenzungsboxen, um unterschiedliche Objekte im Feld in jedem Frame zu kommentieren.
Wenn diese Rahmen zusammengefügt werden, können Bewegung, Verhalten, Muster und mehr von den KI-Modellen in Aktion gelernt werden. Es geht nur durch Video-Annotation dass Konzepte wie Lokalisierung, Bewegungsunschärfe und Objektverfolgung in Systemen implementiert werden könnten.
Textanmerkung
Heutzutage sind die meisten Unternehmen auf textbasierte Daten angewiesen, um einzigartige Einblicke und Informationen zu erhalten. Text kann jetzt alles sein, von Kundenfeedback zu einer App bis hin zu einer Erwähnung in sozialen Medien. Und im Gegensatz zu Bildern und Videos, die meist geradlinige Absichten vermitteln, hat Text viel Semantik.
Als Menschen sind wir darauf eingestellt, den Kontext eines Satzes, die Bedeutung jedes Wortes, Satzes oder Satzes zu verstehen, ihn auf eine bestimmte Situation oder ein Gespräch zu beziehen und dann die ganzheitliche Bedeutung einer Aussage zu erkennen. Maschinen hingegen können dies nicht auf genauen Ebenen tun. Begriffe wie Sarkasmus, Humor und andere abstrakte Elemente sind ihnen unbekannt und deshalb wird die Beschriftung von Textdaten schwieriger. Aus diesem Grund hat die Textannotation einige verfeinerte Stufen wie die folgenden:
Semantische Annotation – Gegenstände, Produkte und Dienstleistungen werden durch geeignete Schlüsselwort-Tagging- und Identifikationsparameter relevanter gemacht. Chatbots sind auch dazu gemacht, menschliche Gespräche auf diese Weise nachzuahmen.
Absichtsanmerkung – die Absicht eines Benutzers und die von ihm verwendete Sprache werden markiert, damit Maschinen sie verstehen. Damit können Models eine Anfrage von einem Befehl oder eine Empfehlung von einer Buchung usw. unterscheiden.
Textkategorisierung – Sätze oder Absätze können nach übergreifenden Themen, Trends, Themen, Meinungen, Kategorien (Sport, Unterhaltung und ähnliches) und anderen Parametern getaggt und klassifiziert werden.
Entitätsanmerkung – wo unstrukturierte Sätze mit Tags versehen werden, um sie aussagekräftiger zu machen und in ein maschinenlesbares Format zu bringen. Um dies zu erreichen, spielen zwei Aspekte eine Rolle – Erkennung benannter Entitäten und Entitätsverknüpfung. Bei der Erkennung benannter Entitäten werden Namen von Orten, Personen, Ereignissen, Organisationen und mehr markiert und identifiziert, und Entitätsverknüpfung ist, wenn diese Tags mit Sätzen, Phrasen, Fakten oder Meinungen verknüpft werden, die ihnen folgen. Zusammengenommen stellen diese beiden Prozesse die Beziehung zwischen den zugehörigen Texten und der sie umgebenden Aussage her.
3 wichtige Schritte bei der Datenbeschriftung und Datenanmerkung
Manchmal kann es nützlich sein, über die Staging-Prozesse zu sprechen, die in einem komplexen Datenannotations- und Labeling-Projekt stattfinden.
Die ersten Stufe ist der Erwerb. Hier sammeln und aggregieren Unternehmen Daten. Diese Phase beinhaltet in der Regel die Beschaffung des Fachwissens zum Thema, entweder von menschlichen Bedienern oder durch einen Datenlizenzvertrag.
Die zweite und zentraler Schritt im Prozess ist die eigentliche Beschriftung und Annotation.
In diesem Schritt würde die NER-, Sentiment- und Absichtsanalyse stattfinden, wie wir zuvor in diesem Buch besprochen haben.
Dies sind die Grundlagen für die genaue Kennzeichnung und Kennzeichnung von Daten, die in Machine-Learning-Projekten verwendet werden sollen, die die für sie gesetzten Ziele und Vorgaben erfüllen.
Nachdem die Daten ausreichend getaggt, beschriftet oder kommentiert wurden, werden die Daten an die dritte und letzte Etappe des Prozesses, der Bereitstellung oder Produktion ist.
Eine Sache, die Sie in der Bewerbungsphase beachten sollten, ist die Notwendigkeit der Compliance. Dies ist die Phase, in der Datenschutzprobleme problematisch werden könnten. Unabhängig davon, ob es sich um HIPAA oder DSGVO oder andere lokale oder bundesstaatliche Richtlinien handelt, können die im Spiel befindlichen Daten sensible Daten sein, die kontrolliert werden müssen.
Unter Berücksichtigung all dieser Faktoren kann dieser dreistufige Prozess bei der Entwicklung von Ergebnissen für Geschäftsbeteiligte einzigartig effektiv sein.
Datenanmerkungsprozess
Funktionen für Datenanmerkungs- und Datenkennzeichnungstools
Datenannotationstools sind entscheidende Faktoren, die Ihr KI-Projekt ausmachen oder zerstören können. Wenn es um präzise Outputs und Ergebnisse geht, spielt die Qualität der Datensätze allein keine Rolle. Tatsächlich beeinflussen die Datenannotationstools, mit denen Sie Ihre KI-Module trainieren, Ihre Ausgaben immens.
Aus diesem Grund ist es wichtig, das funktionalste und geeignetste Datenkennzeichnungstool auszuwählen und zu verwenden, das Ihren Geschäfts- oder Projektanforderungen entspricht. Aber was ist ein Data-Annotation-Tool überhaupt? Welchem Zweck dient es? Gibt es Typen? Nun, lass es uns herausfinden.
Ähnlich wie andere Tools bieten Datenannotationstools eine breite Palette von Funktionen und Fähigkeiten. Um Ihnen einen schnellen Überblick über die Funktionen zu geben, finden Sie hier eine Liste mit einigen der grundlegendsten Funktionen, auf die Sie bei der Auswahl eines Datenanmerkungswerkzeugs achten sollten.
Datensatzverwaltung
Das von Ihnen zu verwendende Datenannotationstool muss die von Ihnen vorliegenden Datensätze unterstützen und Sie zum Beschriften in die Software importieren können. Die Verwaltung Ihrer Datasets ist also das Hauptangebot der Feature-Tools. Moderne Lösungen bieten Funktionen, mit denen Sie große Datenmengen nahtlos importieren und gleichzeitig Ihre Datensätze durch Aktionen wie Sortieren, Filtern, Klonen, Zusammenführen und mehr organisieren können.
Sobald die Eingabe Ihrer Datensätze abgeschlossen ist, exportieren Sie sie als verwendbare Dateien. Das von Ihnen verwendete Tool sollte es Ihnen ermöglichen, Ihre Datasets in dem von Ihnen angegebenen Format zu speichern, damit Sie sie in Ihre ML-Modelle einspeisen können.
Anmerkungstechniken
Dafür wurde ein Datenannotationstool entwickelt oder entwickelt. Ein solides Werkzeug sollte Ihnen eine Reihe von Anmerkungstechniken für Datensätze aller Art bieten. Es sei denn, Sie entwickeln eine benutzerdefinierte Lösung für Ihre Anforderungen. Ihr Tool sollte es Ihnen ermöglichen, Videos oder Bilder aus Computer Vision, Audio oder Text aus NLPs und Transkriptionen und mehr zu kommentieren. Um dies weiter zu verfeinern, sollten Optionen zur Verwendung von Bounding Boxes, semantischer Segmentierung, Quadern, Interpolation, Sentimentanalyse, Wortarten, Koreferenzlösung und mehr vorhanden sein.
Für Uneingeweihte gibt es auch KI-gestützte Datenannotationstools. Diese kommen mit KI-Modulen, die selbstständig aus den Arbeitsmustern eines Annotators lernen und Bilder oder Text automatisch kommentieren. Eine solche
Module können verwendet werden, um Annotatoren unglaublich zu unterstützen, Annotationen zu optimieren und sogar Qualitätsprüfungen durchzuführen.
Datenqualitätskontrolle
Apropos Qualitätsprüfungen: Mehrere Datenannotationstools werden mit eingebetteten Qualitätsprüfungsmodulen eingeführt. Dadurch können Annotatoren besser mit ihren Teammitgliedern zusammenarbeiten und Arbeitsabläufe optimieren. Mit dieser Funktion können Kommentatoren Kommentare oder Feedback in Echtzeit markieren und verfolgen, Identitäten hinter Personen verfolgen, die Änderungen an Dateien vornehmen, frühere Versionen wiederherstellen, sich für die Kennzeichnung von Konsens entscheiden und vieles mehr.
Sicherheit
Da Sie mit Daten arbeiten, sollte Sicherheit höchste Priorität haben. Möglicherweise arbeiten Sie an vertraulichen Daten, die personenbezogene Daten oder geistiges Eigentum beinhalten. Daher muss Ihr Tool absolut sicher sein, wo die Daten gespeichert und wie sie weitergegeben werden. Es muss Tools bereitstellen, die den Zugriff auf Teammitglieder beschränken, nicht autorisierte Downloads verhindern und mehr.
Darüber hinaus müssen Sicherheitsstandards und -protokolle erfüllt und eingehalten werden.
Personalmanagement
Ein Data-Annotation-Tool ist auch eine Art Projektmanagement-Plattform, auf der Teammitgliedern Aufgaben zugewiesen werden, kollaboratives Arbeiten stattfinden kann, Reviews möglich sind und vieles mehr. Aus diesem Grund sollte sich Ihr Werkzeug für eine optimierte Produktivität in Ihren Workflow und Prozess einfügen.
Außerdem muss das Tool auch eine minimale Lernkurve aufweisen, da der Prozess der Datenannotation selbst zeitaufwändig ist. Es hat keinen Zweck, zu viel Zeit damit zu verbringen, das Tool einfach zu erlernen. Es sollte also intuitiv und nahtlos sein, damit jeder schnell loslegen kann.
Analysieren der Vorteile der Datenanmerkung
Wenn ein Prozess so aufwendig und definiert ist, muss es eine Reihe von Vorteilen geben, die Benutzer oder Fachleute erfahren können. Abgesehen davon, dass die Datenannotation den Trainingsprozess für KI- und Machine-Learning-Algorithmen optimiert, bietet sie auch vielfältige Vorteile. Lassen Sie uns erforschen, was sie sind.
Immersivere Benutzererfahrung
Der eigentliche Zweck von KI-Modellen besteht darin, Benutzern ein ultimatives Erlebnis zu bieten und ihr Leben zu vereinfachen. Ideen wie Chatbots, Automatisierung, Suchmaschinen und mehr sind alle mit dem gleichen Ziel aufgetaucht. Mit Datenannotation erhalten Benutzer ein nahtloses Online-Erlebnis, bei dem ihre Konflikte gelöst, Suchanfragen mit relevanten Ergebnissen beantwortet und Befehle und Aufgaben problemlos ausgeführt werden.
Sie machen Turing-Tests knackbar
Der Turing-Test wurde von Alan Turing für Denkmaschinen vorgeschlagen. Wenn ein System den Test knackt, wird es dem menschlichen Verstand gleichgestellt, wobei die Person auf der anderen Seite der Maschine nicht in der Lage wäre, zu erkennen, ob sie mit einem anderen Menschen oder einer Maschine interagiert. Heute sind wir alle einen Schritt davon entfernt, den Turing-Test zu knacken, aufgrund von Datenetikettierungstechniken. Die Chatbots und virtuellen Assistenten werden alle von überlegenen Annotationsmodellen angetrieben, die Gespräche, die man mit Menschen führen könnte, nahtlos nachbilden. Wenn Sie bemerken, sind virtuelle Assistenten wie Siri nicht nur schlauer, sondern auch skurriler geworden.
Sie machen die Ergebnisse effektiver
Die Wirkung von KI-Modellen lässt sich anhand der Effizienz der Ergebnisse, die sie liefern, entschlüsseln. Wenn Daten perfekt annotiert und gekennzeichnet sind, können KI-Modelle nichts falsch machen und würden einfach die effektivsten und präzisesten Ergebnisse liefern. Tatsächlich würden sie in einem solchen Ausmaß trainiert, dass ihre Ergebnisse dynamisch wären und die Reaktionen je nach einzigartigen Situationen und Szenarien variieren würden.
So erstellen Sie ein Data-Annotation-Tool oder erstellen es nicht
Ein kritisches und übergreifendes Problem, das während eines Datenannotations- oder Datenkennzeichnungsprojekts auftreten kann, ist die Entscheidung, Funktionen für diese Prozesse entweder zu erstellen oder zu kaufen. Dies kann in verschiedenen Projektphasen mehrmals vorkommen oder sich auf unterschiedliche Programmabschnitte beziehen. Bei der Entscheidung, ob Sie ein System intern erstellen oder sich auf Anbieter verlassen möchten, müssen Sie immer einen Kompromiss eingehen.
Wie Sie jetzt wahrscheinlich feststellen können, ist die Datenannotation ein komplexer Prozess. Gleichzeitig ist es auch ein subjektiver Prozess. Das heißt, es gibt keine einheitliche Antwort auf die Frage, ob Sie ein Data-Annotation-Tool kaufen oder bauen sollten. Viele Faktoren müssen berücksichtigt werden und Sie müssen sich einige Fragen stellen, um Ihre Anforderungen zu verstehen und zu erkennen, ob Sie tatsächlich einen kaufen oder bauen müssen.
Um dies zu vereinfachen, sind hier einige der Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten.
Dein Ziel
Das erste Element, das Sie definieren müssen, ist das Ziel mit Ihren Konzepten für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
- Warum implementieren Sie sie in Ihrem Unternehmen?
- Lösen sie ein reales Problem, mit dem Ihre Kunden konfrontiert sind?
- Führen sie einen Front-End- oder Back-End-Prozess durch?
- Werden Sie KI nutzen, um neue Funktionen einzuführen oder Ihre bestehende Website, App oder ein Modul zu optimieren?
- Was macht Ihr Wettbewerber in Ihrem Segment?
- Haben Sie genügend Anwendungsfälle, die eine KI-Intervention benötigen?
Antworten darauf bündeln Ihre Gedanken – die derzeit vielleicht überall präsent sind – an einem Ort und verschaffen Ihnen mehr Klarheit.
KI-Datenerfassung / Lizenzierung
KI-Modelle benötigen nur ein Element zum Funktionieren – Daten. Sie müssen herausfinden, woher Sie riesige Mengen an Ground-Truth-Daten generieren können. Wenn Ihr Unternehmen große Datenmengen generiert, die für wichtige Erkenntnisse über Geschäft, Betrieb, Wettbewerbsforschung, Marktvolatilitätsanalyse, Kundenverhaltensstudie und mehr verarbeitet werden müssen, benötigen Sie ein Datenanmerkungstool. Sie sollten jedoch auch die Datenmenge berücksichtigen, die Sie generieren. Wie bereits erwähnt, ist ein KI-Modell nur so effektiv wie die Qualität und Quantität der zugeführten Daten. Ihre Entscheidungen sollten also ausnahmslos von diesem Faktor abhängen.
Wenn Sie nicht über die richtigen Daten zum Trainieren Ihrer ML-Modelle verfügen, können sich Anbieter als sehr praktisch erweisen, die Sie bei der Datenlizenzierung des richtigen Datensatzes zum Trainieren von ML-Modellen unterstützen. In einigen Fällen umfasst ein Teil des Werts, den der Anbieter einbringt, sowohl technisches Können als auch Zugang zu Ressourcen, die den Projekterfolg fördern.
Preis
Eine weitere grundlegende Bedingung, die wahrscheinlich jeden einzelnen Faktor beeinflusst, den wir derzeit diskutieren. Die Lösung für die Frage, ob Sie eine Datenannotation erstellen oder kaufen sollten, wird einfach, wenn Sie verstehen, ob Sie über genügend Budget verfügen.
Compliance-Komplexitäten
Anbieter können sehr hilfreich sein, wenn es um Datenschutz und den richtigen Umgang mit sensiblen Daten geht. Einer dieser Anwendungsfälle betrifft ein Krankenhaus oder ein gesundheitsbezogenes Unternehmen, das die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens nutzen möchte, ohne die Einhaltung von HIPAA und anderen Datenschutzbestimmungen zu gefährden. Auch außerhalb des medizinischen Bereichs verschärfen Gesetze wie die europäische DSGVO die Kontrolle von Datensätzen und erfordern mehr Wachsamkeit seitens der Unternehmensakteure.
Arbeitskräfte
Die Datenannotation erfordert qualifiziertes Personal, um unabhängig von der Größe, dem Umfang und der Domäne Ihres Unternehmens zu arbeiten. Auch wenn Sie jeden Tag ein Minimum an Daten generieren, benötigen Sie Datenexperten, die an Ihren Daten für die Kennzeichnung arbeiten. Jetzt müssen Sie also erkennen, ob Sie über die erforderliche Arbeitskraft verfügen. Wenn ja, sind sie mit den erforderlichen Werkzeugen und Techniken vertraut oder müssen weiterqualifiziert werden? Wenn sie weiterqualifiziert werden müssen, haben Sie das Budget, um sie überhaupt auszubilden?
Darüber hinaus nehmen die besten Datenannotations- und Datenkennzeichnungsprogramme eine Reihe von Fach- oder Domänenexperten und segmentieren sie nach demografischen Merkmalen wie Alter, Geschlecht und Fachgebiet – oder oft in Bezug auf die lokalisierten Sprachen, mit denen sie arbeiten werden. Auch hier sprechen wir bei Shaip darüber, die richtigen Leute auf die richtigen Plätze zu bringen und so die richtigen Human-in-the-Loop-Prozesse voranzutreiben, die Ihre programmatischen Bemühungen zum Erfolg führen.
Klein- und Großprojektbetrieb und Kostenschwellen
In vielen Fällen kann der Herstellersupport eher für ein kleineres Projekt oder für kleinere Projektphasen eine Option sein. Wenn die Kosten kontrollierbar sind, kann das Unternehmen vom Outsourcing profitieren, um Datenannotations- oder Datenkennzeichnungsprojekte effizienter zu gestalten.
Unternehmen können sich auch wichtige Schwellenwerte ansehen – bei denen viele Anbieter die Kosten an die verbrauchte Datenmenge oder andere Ressourcen-Benchmarks binden. Angenommen, ein Unternehmen hat sich bei einem Anbieter angemeldet, um die mühsame Dateneingabe durchzuführen, die zum Einrichten von Testsätzen erforderlich ist.
In der Vereinbarung kann es einen versteckten Schwellenwert geben, bei dem der Geschäftspartner beispielsweise einen weiteren AWS-Datenspeicherblock oder eine andere Servicekomponente von Amazon Web Services oder einem anderen Drittanbieter entfernen muss. Das geben sie in Form von höheren Kosten an den Kunden weiter, und das Preisschild ist für den Kunden unerreichbar.
In diesen Fällen trägt die Messung der Dienste, die Sie von den Anbietern erhalten, dazu bei, das Projekt erschwinglich zu halten. Durch den richtigen Umfang wird sichergestellt, dass die Projektkosten das für das jeweilige Unternehmen zumutbare oder machbare Maß nicht überschreiten.
Open Source- und Freeware-Alternativen
Einige Alternativen zur vollständigen Herstellerunterstützung beinhalten die Verwendung von Open-Source-Software oder sogar Freeware, um Datenanmerkungs- oder Kennzeichnungsprojekte durchzuführen. Hier gibt es eine Art Mittelweg, in dem Unternehmen nicht alles von Grund auf neu erstellen, sondern auch vermeiden, sich zu sehr auf kommerzielle Anbieter zu verlassen.
Die Do-it-yourself-Mentalität von Open Source ist selbst eine Art Kompromiss – Ingenieure und interne Leute können die Open-Source-Community nutzen, in der dezentrale Benutzerbasen ihre eigene Art von Basisunterstützung bieten. Es wird nicht so sein, wie Sie es von einem Anbieter bekommen – Sie erhalten keine rund um die Uhr einfache Hilfe oder Antworten auf Fragen, ohne interne Recherchen durchzuführen – aber der Preis ist niedriger.
Die große Frage also – Wann sollten Sie ein Data-Annotation-Tool kaufen:
Wie bei vielen Arten von High-Tech-Projekten erfordert diese Art der Analyse – wann gebaut und wann gekauft werden soll – engagiertes Nachdenken und Überlegen, wie diese Projekte beschafft und verwaltet werden. Die Herausforderungen, denen sich die meisten Unternehmen im Zusammenhang mit KI/ML-Projekten gegenübersehen, wenn sie die Option „Build“ in Betracht ziehen, besteht darin, dass es nicht nur um den Bau- und Entwicklungsabschnitt des Projekts geht. Es gibt oft eine enorme Lernkurve, um überhaupt an den Punkt zu gelangen, an dem eine echte KI/ML-Entwicklung stattfinden kann. Bei neuen KI/ML-Teams und -Initiativen überwiegt die Zahl der „unbekannten Unbekannten“ bei weitem die Zahl der „bekannten Unbekannten“.
| Bauen | Kaufen |
|---|---|
Vorteile:
| Vorteile:
|
Nachteile:
| Nachteile:
|
Um es noch einfacher zu machen, bedenken Sie die folgenden Aspekte:
- wenn Sie mit riesigen Datenmengen arbeiten
- wenn Sie mit unterschiedlichen Datentypen arbeiten
- wenn sich die mit Ihren Modellen oder Lösungen verbundenen Funktionalitäten in Zukunft ändern oder weiterentwickeln könnten
- wenn Sie einen vagen oder generischen Anwendungsfall haben
- wenn Sie eine klare Vorstellung von den Kosten benötigen, die mit der Bereitstellung eines Datenanmerkungstools verbunden sind
- und wenn Sie nicht die richtigen Mitarbeiter oder qualifizierten Experten haben, um an den Tools zu arbeiten und eine minimale Lernkurve suchen
Wenn Ihre Antworten diesen Szenarien entgegengesetzt waren, sollten Sie sich auf die Entwicklung Ihres Tools konzentrieren.
Faktoren, die bei der Auswahl des richtigen Datenanmerkungstools zu berücksichtigen sind
Wenn Sie dies lesen, klingen diese Ideen aufregend und sind definitiv leichter gesagt als getan. Wie kann man also die Fülle bereits vorhandener Datenannotationstools nutzen? Im nächsten Schritt werden daher die Faktoren berücksichtigt, die mit der Auswahl des richtigen Datenannotationstools verbunden sind.
Im Gegensatz zu vor ein paar Jahren hat sich der Markt heute mit Tonnen von Datenannotationstools in der Praxis weiterentwickelt. Unternehmen haben mehr Möglichkeiten bei der Auswahl einer basierend auf ihren unterschiedlichen Bedürfnissen. Aber jedes einzelne Tool hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Um eine weise Entscheidung treffen zu können, muss neben subjektiven Anforderungen auch ein objektiver Weg beschritten werden.
Schauen wir uns einige der entscheidenden Faktoren an, die Sie dabei berücksichtigen sollten.
Definieren Ihres Anwendungsfalls
Um das richtige Datenannotationstool auszuwählen, müssen Sie Ihren Anwendungsfall definieren. Sie sollten wissen, ob Ihre Anforderung Text, Bild, Video, Audio oder eine Mischung aus allen Datentypen umfasst. Es gibt eigenständige Tools, die Sie kaufen können, und es gibt ganzheitliche Tools, mit denen Sie verschiedene Aktionen an Datensätzen ausführen können.
Die Tools sind heute intuitiv und bieten Ihnen Optionen in Bezug auf Speichermöglichkeiten (Netzwerk, lokal oder Cloud), Anmerkungstechniken (Audio, Bild, 3D und mehr) und viele andere Aspekte. Sie können ein Werkzeug basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen auswählen.
Etablierung von Qualitätskontrollstandards
Dies ist ein entscheidender Faktor, den Sie berücksichtigen sollten, da der Zweck und die Effizienz Ihrer KI-Modelle von den von Ihnen festgelegten Qualitätsstandards abhängen. Wie bei einem Audit müssen Sie Qualitätsprüfungen der von Ihnen eingegebenen Daten und der erhaltenen Ergebnisse durchführen, um zu verstehen, ob Ihre Modelle richtig und für die richtigen Zwecke trainiert werden. Die Frage ist jedoch, wie wollen Sie Qualitätsstandards etablieren?
Wie bei vielen verschiedenen Arten von Jobs können viele Leute Daten annotieren und markieren, aber sie tun dies mit unterschiedlichem Erfolg. Wenn Sie einen Service anfordern, überprüfen Sie nicht automatisch das Niveau der Qualitätskontrolle. Deshalb variieren die Ergebnisse.
Möchten Sie also ein Konsensmodell einsetzen, bei dem Annotatoren Feedback zur Qualität geben und Korrekturmaßnahmen sofort ergriffen werden? Oder bevorzugen Sie Musterprüfungen, Goldstandards oder Schnittmengen gegenüber Unionsmodellen?
Der beste Einkaufsplan stellt sicher, dass die Qualitätskontrolle von Anfang an erfolgt, indem Standards festgelegt werden, bevor ein endgültiger Vertrag vereinbart wird. Dabei sollten Sie auch Fehlermargen nicht übersehen. Manuelle Eingriffe lassen sich nicht vollständig vermeiden, da Systeme mit einer Fehlerquote von bis zu 3% zwangsläufig auftreten. Das kostet zwar Arbeit im Vorfeld, aber es lohnt sich.
Wer wird Ihre Daten kommentieren?
Der nächste wichtige Faktor hängt davon ab, wer Ihre Daten annotiert. Beabsichtigen Sie ein internes Team zu haben oder möchten Sie es lieber auslagern? Wenn Sie auslagern, müssen Sie aufgrund der Datenschutz- und Vertraulichkeitsbedenken im Zusammenhang mit Daten rechtliche und Compliance-Maßnahmen berücksichtigen. Und wenn Sie ein internes Team haben, wie effizient sind sie beim Erlernen eines neuen Tools? Was ist Ihre Time-to-Market mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung? Verfügen Sie über die richtigen Qualitätskennzahlen und Teams, um die Ergebnisse zu genehmigen?
Der Verkäufer vs. Partnerdebatte
Die Datenannotation ist ein kollaborativer Prozess. Es beinhaltet Abhängigkeiten und Feinheiten wie Interoperabilität. Dies bedeutet, dass bestimmte Teams immer zusammen arbeiten und eines der Teams Ihr Anbieter sein könnte. Aus diesem Grund ist der von Ihnen ausgewählte Anbieter oder Partner genauso wichtig wie das Tool, das Sie für die Datenkennzeichnung verwenden.
Mit diesem Faktor sollten Aspekte wie die Fähigkeit, Ihre Daten und Absichten vertraulich zu behandeln, die Absicht, Feedback anzunehmen und daran zu arbeiten, proaktiv in Bezug auf Datenanforderungen, Flexibilität im Betrieb und mehr berücksichtigt werden, bevor Sie einem Anbieter oder Partner die Hand geben . Wir haben Flexibilität aufgenommen, da die Anforderungen an die Datenannotation nicht immer linear oder statisch sind. Sie können sich in Zukunft ändern, wenn Sie Ihr Geschäft weiter skalieren. Wenn Sie derzeit nur mit textbasierten Daten arbeiten, möchten Sie möglicherweise Audio- oder Videodaten beim Skalieren mit Anmerkungen versehen, und Ihr Support sollte bereit sein, seinen Horizont mit Ihnen zu erweitern.
Beteiligung des Anbieters
Eine Möglichkeit zur Bewertung der Anbieterbeteiligung ist die Unterstützung, die Sie erhalten.
Jeder Kaufplan muss diese Komponente berücksichtigen. Wie wird die Unterstützung vor Ort aussehen? Wer werden die Stakeholder und Point People auf beiden Seiten der Gleichung sein?
Es gibt auch konkrete Aufgaben, die klar machen müssen, was die Beteiligung des Anbieters ist (oder sein wird). Wird der Anbieter insbesondere bei einem Datenannotations- oder Datenkennzeichnungsprojekt die Rohdaten aktiv bereitstellen oder nicht? Wer wird als Fachexperten fungieren und wer wird sie entweder als Angestellte oder als unabhängige Auftragnehmer beschäftigen?
Wichtige Anwendungsfälle
Warum führen Unternehmen solche Datenannotations- und Datenkennzeichnungsprojekte durch?
Anwendungsfälle gibt es zuhauf, aber einige der gängigsten veranschaulichen, wie diese Systeme Unternehmen helfen, ihre Ziele zu erreichen.
In einigen Anwendungsfällen wird beispielsweise versucht, digitale Assistenten oder interaktive Sprachausgabesysteme zu trainieren. Tatsächlich können dieselben Arten von Ressourcen in jeder Situation hilfreich sein, in der eine Entität der künstlichen Intelligenz mit einem Menschen interagiert. Je mehr Datenannotation und Datenbeschriftung zu gezielten Testdaten und Trainingsdaten beigetragen haben, desto besser funktionieren diese Beziehungen im Allgemeinen.
Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall für die Datenannotation und Datenkennzeichnung ist die Entwicklung branchenspezifischer KI. Man könnte einige dieser Arten von Projekten als „forschungsorientierte“ KI bezeichnen, während andere eher operationell oder verfahrensorientiert sind. Das Gesundheitswesen ist eine wichtige Branche für diese datenintensiven Bemühungen. Vor diesem Hintergrund werden jedoch auch andere Branchen wie das Finanzwesen, das Gastgewerbe, die Fertigung oder sogar der Einzelhandel solche Systeme verwenden.
Andere Anwendungsfälle sind spezifischer Natur. Nehmen Sie die Gesichtserkennung als Bildverarbeitungssystem. Dieselben Datenkommentare und Datenkennzeichnungen helfen dabei, die Computersysteme mit den Informationen zu versorgen, die sie benötigen, um Personen zu identifizieren und zielgerichtete Ergebnisse zu erzielen.
Die Abneigung einiger Unternehmen gegenüber dem Gesichtserkennungssektor ist ein Beispiel dafür, wie das funktioniert. Wenn die Technologie unzureichend kontrolliert wird, führt dies zu großen Bedenken hinsichtlich der Fairness und ihrer Auswirkungen auf menschliche Gemeinschaften.
Fallstudien
Hier sind einige konkrete Fallstudienbeispiele, die sich damit befassen, wie Datenannotation und Datenkennzeichnung vor Ort wirklich funktionieren. Bei Shaip achten wir auf höchste Qualität und hervorragende Ergebnisse bei der Datenannotation und Datenbeschriftung.
Ein Großteil der obigen Diskussion über Standardleistungen für Datenannotation und Datenkennzeichnung zeigt, wie wir jedes Projekt angehen und was wir den Unternehmen und Interessengruppen bieten, mit denen wir zusammenarbeiten.
Fallstudienmaterialien, die zeigen, wie dies funktioniert:
In einem Lizenzierungsprojekt für klinische Daten verarbeitete das Shaip-Team über 6,000 Stunden Audio, entfernte alle geschützten Gesundheitsinformationen (PHI) und hinterließ HIPAA-konforme Inhalte für Spracherkennungsmodelle im Gesundheitswesen.
In diesem Fall sind es die Kriterien und die Einstufung von Leistungen, die wichtig sind. Die Rohdaten liegen in Form von Audio vor, und es besteht die Notwendigkeit, Parteien zu de-identifizieren. Bei der Verwendung der NER-Analyse beispielsweise besteht das doppelte Ziel darin, den Inhalt zu de-identifizieren und zu kommentieren.
Eine weitere Fallstudie beinhaltet eine eingehende Konversations-KI-Trainingsdaten Projekt, das wir mit 3,000 Linguisten über einen Zeitraum von 14 Wochen abgeschlossen haben. Dies führte zur Produktion von Trainingsdaten in 27 Sprachen, um mehrsprachige digitale Assistenten zu entwickeln, die in der Lage sind, menschliche Interaktionen in einer breiten Auswahl an Muttersprachen zu bewältigen.
In dieser speziellen Fallstudie war die Notwendigkeit offensichtlich, die richtige Person auf den richtigen Lehrstuhl zu bringen. Die große Zahl von Fachexperten und Operatoren für die Inhaltseingabe erforderte eine organisatorische und prozessuale Optimierung, um das Projekt in einem bestimmten Zeitplan zu erledigen. Unser Team konnte durch die Optimierung der Datenerhebung und der Folgeprozesse den Industriestandard bei weitem übertreffen.
Andere Arten von Fallstudien umfassen Dinge wie Bot-Training und Textannotation für maschinelles Lernen. Auch in einem Textformat ist es immer noch wichtig, identifizierte Parteien gemäß den Datenschutzgesetzen zu behandeln und die Rohdaten zu sortieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Mit anderen Worten, bei der Arbeit mit mehreren Datentypen und -formaten hat Shaip den gleichen entscheidenden Erfolg gezeigt, indem er die gleichen Methoden und Prinzipien sowohl auf Rohdaten- als auch auf Datenlizenzierungs-Geschäftsszenarien anwendet.
Fazit
Wir glauben ehrlich, dass dieser Leitfaden für Sie einfallsreich war und dass Sie die meisten Ihrer Fragen beantwortet haben. Wenn Sie jedoch immer noch nicht von einem zuverlässigen Anbieter überzeugt sind, suchen Sie nicht weiter.
Wir bei Shaip sind ein führendes Unternehmen für Datenanmerkungen. Wir haben Experten auf diesem Gebiet, die Daten und die damit verbundenen Anliegen wie kein anderer verstehen. Wir könnten Ihr idealer Partner sein, da wir Kompetenzen wie Engagement, Vertraulichkeit, Flexibilität und Eigenverantwortung in jedes Projekt oder jede Zusammenarbeit einbringen.
Unabhängig von der Art der Daten, für die Sie Anmerkungen erhalten möchten, finden Sie in uns das erfahrene Team, das Ihre Anforderungen und Ziele erfüllt. Optimieren Sie Ihre KI-Modelle für das Lernen mit uns.
Lassen Sie uns ins Gespräch kommen
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Data Annotation oder Data Labeling ist der Prozess, der Daten mit bestimmten Objekten für Maschinen erkennbar macht, um das Ergebnis vorherzusagen. Das Markieren, Transkribieren oder Verarbeiten von Objekten in Texten, Bildern, Scans usw. ermöglicht es Algorithmen, die gekennzeichneten Daten zu interpretieren und zu trainieren, um echte Geschäftsfälle ohne menschliches Eingreifen selbstständig zu lösen.
Beim maschinellen Lernen (sowohl überwacht als auch unüberwacht) sind gekennzeichnete oder kommentierte Daten das Markieren, Transkribieren oder Verarbeiten der Funktionen, die Ihre Modelle für maschinelles Lernen verstehen und erkennen sollen, um reale Herausforderungen zu lösen.
Ein Datenannotator ist eine Person, die unermüdlich daran arbeitet, die Daten anzureichern, um sie für Maschinen erkennbar zu machen. Es kann einen oder alle der folgenden Schritte umfassen (je nach Anwendungsfall und Anforderung): Datenbereinigung, Datentranskribierung, Datenkennzeichnung oder Datenanmerkung, QA usw.
Tools oder Plattformen (cloudbasiert oder lokal), die verwendet werden, um hochwertige Daten (wie Text, Audio, Bild, Video) mit Metadaten für maschinelles Lernen zu kennzeichnen oder zu kommentieren, werden als Datenannotationstools bezeichnet.
Tools oder Plattformen (cloudbasiert oder lokal), die verwendet werden, um bewegte Bilder Frame für Frame aus einem Video zu kennzeichnen oder zu kommentieren, um hochwertige Trainingsdaten für maschinelles Lernen zu erstellen.
Tools oder Plattformen (cloudbasiert oder lokal), die verwendet werden, um Text aus Rezensionen, Zeitungen, Arztrezepten, elektronischen Patientenakten, Bilanzen usw. zu kennzeichnen oder zu kommentieren, um hochwertige Trainingsdaten für maschinelles Lernen zu erstellen. Dieser Vorgang kann auch als Labeling, Tagging, Transkribieren oder Processing bezeichnet werden.