Was ist Datenannotation [2024 aktualisiert] – Best Practices, Tools, Vorteile, Herausforderungen, Typen und mehr
Möchten Sie die Grundlagen der Datenannotation kennen? Lesen Sie zum Einstieg diesen umfassenden Leitfaden zur Datenannotation für Anfänger.
Sie möchten also eine neue KI/ML-Initiative starten und stellen jetzt schnell fest, dass Sie nicht nur hohe Qualität finden Trainingsdaten aber auch Datenanmerkungen werden einige der herausfordernden Aspekte Ihres Projekts sein. Die Ausgabe Ihrer KI- und ML-Modelle ist nur so gut wie die Daten, die Sie verwenden, um sie zu trainieren – daher ist die Präzision, die Sie auf die Datenaggregation und das Markieren 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.
Einleitung
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.
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 Datenanmerkung?
Datenannotation ist der Prozess des Zuordnens, Markierens oder Kennzeichnens von Daten, um maschinellen Lernalgorithmen dabei zu helfen, die von ihnen verarbeiteten Informationen zu verstehen und zu klassifizieren. Dieser Prozess ist für das Training von KI-Modellen unerlässlich, damit sie verschiedene Datentypen wie Bilder, Audiodateien, Videomaterial oder Text genau verstehen können.
Stellen Sie sich ein selbstfahrendes Auto vor, das auf Daten aus Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Sensoren angewiesen ist, um genaue Fahrentscheidungen zu treffen. Damit das KI-Modell des Autos zwischen Hindernissen wie anderen Fahrzeugen, Fußgängern, Tieren oder Straßensperren unterscheiden kann, müssen die empfangenen Daten beschriftet oder kommentiert werden.
Beim überwachten Lernen ist die Datenannotation besonders wichtig, denn je mehr beschriftete Daten in das Modell eingespeist werden, desto schneller lernt es, autonom zu funktionieren. Annotierte Daten ermöglichen den Einsatz von KI-Modellen in verschiedenen Anwendungen wie Chatbots, Spracherkennung und Automatisierung, was zu optimaler Leistung und zuverlässigen Ergebnissen führt.
Bedeutung der Datenannotation beim maschinellen Lernen
Beim maschinellen Lernen verbessern Computersysteme ihre Leistung, indem sie aus Daten lernen, ähnlich wie Menschen aus Erfahrung lernen. Die Annotation oder Kennzeichnung von Daten ist in diesem Prozess von entscheidender Bedeutung, da sie dabei hilft, Algorithmen zu trainieren, um Muster zu erkennen und genaue Vorhersagen zu treffen.
Beim maschinellen Lernen bestehen neuronale Netze aus digitalen Neuronen, die in Schichten organisiert sind. Diese Netzwerke verarbeiten Informationen ähnlich wie das menschliche Gehirn. Beschriftete Daten sind für das überwachte Lernen von entscheidender Bedeutung, ein gängiger Ansatz beim maschinellen Lernen, bei dem Algorithmen aus beschrifteten Beispielen lernen.
Durch das Trainieren und Testen von Datensätzen mit gekennzeichneten Daten können Machine-Learning-Modelle eingehende Daten effizient interpretieren und sortieren. Wir können qualitativ hochwertige annotierte Daten bereitstellen, damit Algorithmen autonom lernen und Ergebnisse mit minimalem menschlichen Eingriff priorisieren können. Die Bedeutung der Datenannotation in der KI liegt in ihrer Fähigkeit, die Modellgenauigkeit und -leistung zu verbessern.
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 Gehweg unterscheiden.
Ohne Datenannotation wäre jedes Bild für Maschinen gleich, da sie über keine inhärenten Informationen oder Kenntnisse über irgendetwas auf der Welt verfügen.
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.
Datenannotation für LLMs?
LLMs verstehen standardmäßig keine Texte und Sätze. Sie müssen darin geschult werden, jede Phrase und jedes Wort zu analysieren, um zu entschlüsseln, wonach ein Benutzer genau sucht, und dann entsprechend zu liefern.
Wenn also ein generatives KI-Modell die präziseste und relevanteste Antwort auf eine Anfrage liefert – selbst wenn ihm die bizarrsten Fragen gestellt werden – beruht seine Genauigkeit auf seiner Fähigkeit, die Aufforderung und die dahinter stehenden Feinheiten wie den Kontext perfekt zu verstehen. Zweck, Sarkasmus, Absicht und mehr.
Datenanmerkungen geben LLMS die Möglichkeit, dies zu tun.
Einfach ausgedrückt umfasst die Datenannotation für maschinelles Lernen das Beschriften, Kategorisieren, Markieren und Hinzufügen beliebiger zusätzlicher Attribute zu Daten, damit Modelle für maschinelles Lernen sie besser verarbeiten und analysieren können. Nur durch diesen kritischen Prozess können die Ergebnisse perfekt optimiert werden.
Bei der Annotation von Daten für LLMs kommen unterschiedliche Techniken zum Einsatz. Obwohl es keine systematische Regel für die Implementierung einer Technik gibt, liegt sie im Allgemeinen im Ermessen von Experten, die die Vor- und Nachteile jeder einzelnen Technik analysieren und die idealste Technik einsetzen.
Schauen wir uns einige der gängigen Datenanmerkungstechniken für LLMs an.
Manuelle Anmerkung: Dies bringt den Menschen dazu, Daten manuell zu kommentieren und zu überprüfen. Obwohl dies eine qualitativ hochwertige Ausgabe gewährleistet, ist es mühsam und zeitaufwändig.
Halbautomatische Annotation: Menschen und LLMs arbeiten Hand in Hand, um Datensätze zu kennzeichnen. Dies gewährleistet die Genauigkeit des Menschen und die Volumenbewältigungsfähigkeiten der Maschinen. KI-Algorithmen können Rohdaten analysieren und vorläufige Beschriftungen vorschlagen, wodurch menschliche Annotatoren wertvolle Zeit sparen. (Beispielsweise kann KI potenzielle Bereiche von Interesse in medizinischen Bildern für eine weitere menschliche Beschriftung identifizieren.)
Halbüberwachtes Lernen: Kombinieren einer kleinen Menge gekennzeichneter Daten mit einer großen Menge unbeschrifteter Daten, um die Modellleistung zu verbessern.
Automatische Annotation: Diese zeitsparende Technik eignet sich am besten zum Annotieren großer Datenmengen. Sie basiert auf den inhärenten Fähigkeiten eines LLM-Modells zum Markieren und Hinzufügen von Attributen. Sie spart zwar Zeit und verarbeitet große Datenmengen effizient, die Genauigkeit hängt jedoch stark von der Qualität und Relevanz der vorab trainierten Modelle ab.
Befehlsabstimmung: Es bezieht sich auf die Feinabstimmung von Sprachmodellen für Aufgaben, die durch Anweisungen in natürlicher Sprache beschrieben werden, und umfasst das Training anhand unterschiedlicher Anweisungssätze und entsprechender Ausgaben.
Zero-Shot-Lernen: Basierend auf vorhandenem Wissen und Erkenntnissen können LLMs bei dieser Technik gekennzeichnete Daten als Ausgabe liefern. Dies senkt den Aufwand für das Abrufen von Beschriftungen und ist ideal für die Verarbeitung großer Datenmengen. Bei dieser Technik wird das vorhandene Wissen eines Modells genutzt, um Vorhersagen für Aufgaben zu treffen, für die es nicht explizit trainiert wurde.
Eingabeaufforderung: Ähnlich wie ein Benutzer ein Modell als Abfrage für Antworten auffordert, können LLMs aufgefordert werden, Daten durch die Beschreibung von Anforderungen mit Anmerkungen zu versehen. Die Ausgabequalität hängt hier direkt von der Qualität der Eingabeaufforderung und der Genauigkeit der Anweisungen ab.
Transferlernen: Verwenden Sie für ähnliche Aufgaben vorab trainierte Modelle, um die Menge der benötigten gekennzeichneten Daten zu reduzieren.
Aktives Lernen: Hier leitet das ML-Modell selbst den Datenannotationsprozess. Das Modell identifiziert Datenpunkte, die für sein Lernen am vorteilhaftesten wären, und fordert Annotationen für diese spezifischen Punkte an. Dieser gezielte Ansatz reduziert die Gesamtmenge der zu annotierenden Daten, was zu Erhöhte Effizienz und Verbesserte Modellleistung.
Das richtige Datenanmerkungstool auswählen?
Einfach ausgedrückt handelt es sich um eine Plattform, mit der Spezialisten und Experten Datensätze aller Art kommentieren, markieren oder beschriften können. Es ist eine Brücke oder ein Medium zwischen den Rohdaten und den Ergebnissen, die Ihre Machine-Learning-Module letztendlich ausspucken würden.
Ein Datenbeschriftungstool ist eine lokale oder Cloud-basierte Lösung, die hochwertige Trainingsdaten für Modelle des maschinellen Lernens annotiert. Während viele Unternehmen sich bei komplexen Annotationen auf einen externen Anbieter verlassen, haben manche Organisationen noch immer ihre eigenen Tools, die entweder individuell entwickelt wurden oder auf Freeware oder Open-Source-Tools basieren, die auf dem Markt erhältlich sind. Solche Tools sind normalerweise für die Verarbeitung bestimmter Datentypen konzipiert, z. B. Bilder, Videos, Texte, Audiodaten usw. Die Tools 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.
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.
Bildklassifizierung – Bei der Bildklassifizierung werden Bildern anhand ihres Inhalts vordefinierte Kategorien oder Labels zugewiesen. Diese Art der Annotation wird verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, Bilder automatisch zu erkennen und zu kategorisieren.
Objekterkennung/-detektion – Die Objekterkennung oder Objekterkennung ist der Prozess der Identifizierung und Kennzeichnung bestimmter Objekte in einem Bild. Diese Art der Annotation wird verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, Objekte in realen Bildern oder Videos zu lokalisieren und zu erkennen.
Segmentierung – Bei der Bildsegmentierung wird ein Bild in mehrere Segmente oder Bereiche unterteilt, die jeweils einem bestimmten Objekt oder Interessenbereich entsprechen. Diese Art der Annotation wird verwendet, um KI-Modelle für die Analyse von Bildern auf Pixelebene zu trainieren, was eine genauere Objekterkennung und ein besseres Szenenverständnis ermöglicht.
Bilduntertitelung: Bei der Bildtranskription werden Details aus Bildern extrahiert und in beschreibenden Text umgewandelt, der dann als kommentierte Daten gespeichert wird. Indem Sie Bilder bereitstellen und angeben, was kommentiert werden soll, erstellt das Tool sowohl die Bilder als auch die entsprechenden Beschreibungen.
Optische Zeichenerkennung (OCR): Mithilfe der OCR-Technologie können Computer Text aus gescannten Bildern oder Dokumenten lesen und erkennen. Dieser Prozess hilft dabei, Text präzise zu extrahieren und hat die Digitalisierung, die automatisierte Dateneingabe und die verbesserte Zugänglichkeit für Sehbehinderte erheblich verbessert.
Posenschätzung (Keypoint-Annotation): Bei der Posenschätzung werden wichtige Punkte des Körpers, typischerweise an Gelenken, genau lokalisiert und verfolgt, um die Position und Ausrichtung einer Person im 2D- oder 3D-Raum in Bildern oder Videos zu bestimmen.
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.
Audio-Klassifizierung: Bei der Audioklassifizierung werden Tondaten anhand ihrer Merkmale sortiert, sodass Maschinen verschiedene Audiotypen wie Musik, Sprache und Naturgeräusche erkennen und unterscheiden können. Sie wird häufig zur Klassifizierung von Musikgenres verwendet, was Plattformen wie Spotify dabei hilft, ähnliche Titel zu empfehlen.
Audiotranskription: Bei der Audiotranskription werden gesprochene Wörter aus Audiodateien in geschriebenen Text umgewandelt. Dies ist nützlich, um Untertitel für Interviews, Filme oder Fernsehsendungen zu erstellen. Tools wie Whisper von OpenAI können die Transkription zwar in mehrere Sprachen automatisieren, erfordern jedoch möglicherweise manuelle Korrekturen. Wir bieten ein Tutorial zur Verfeinerung dieser Transkriptionen mit dem Audioannotationstool von Shaip.
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. Verschiedene Software zur Videodatenannotation hilft Ihnen beim Annotieren von Frames. Wenn diese annotierten Frames zusammengefügt werden, können KI-Modelle Bewegung, Verhalten, Muster und mehr lernen. Videoannotation ist entscheidend für die Implementierung von Konzepten wie Lokalisierung, Bewegungsunschärfe und Objektverfolgung in KI.
Videoklassifizierung (Tagging): Bei der Videoklassifizierung geht es darum, Videoinhalte in bestimmte Kategorien zu sortieren. Das ist für die Moderation von Online-Inhalten und die Gewährleistung eines sicheren Benutzererlebnisses von entscheidender Bedeutung.
Videountertitel: Ähnlich wie bei der Untertitelung von Bildern geht es bei der Untertitelung von Videos darum, Videoinhalte in beschreibenden Text umzuwandeln.
Videoereignis- oder Aktionserkennung: Mit dieser Technik werden Aktionen in Videos identifiziert und klassifiziert. Sie wird häufig im Sport zur Leistungsanalyse oder in der Überwachung zum Erkennen seltener Ereignisse eingesetzt.
Videoobjekterkennung und -verfolgung: Die Objekterkennung in Videos identifiziert Objekte und verfolgt ihre Bewegung über die einzelnen Frames hinweg. Dabei werden Details wie Position und Größe erfasst, während sie sich durch die Sequenz bewegen.
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.
Sentiment-Anmerkung – Sentiment Annotation beinhaltet die Kennzeichnung von Textdaten mit der Stimmung, die sie vermitteln, wie z. B. positiv, negativ oder neutral. Diese Art der Annotation wird häufig in der Stimmungsanalyse verwendet, bei der KI-Modelle darauf trainiert werden, die im Text ausgedrückten Emotionen zu verstehen und zu bewerten.
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.
Textkategorisierung – Sätze oder Absätze können anhand von übergreifenden Themen, Trends, Themen, Meinungen, Kategorien (Sport, Unterhaltung und ähnliches) und anderen Parametern verschlagwortet und klassifiziert werden.
Lidar-Anmerkung
Bei der LiDAR-Annotation werden 3D-Punktwolkendaten von LiDAR-Sensoren beschriftet und kategorisiert. Dieser grundlegende Prozess hilft Maschinen, räumliche Informationen für verschiedene Zwecke zu verstehen. In autonomen Fahrzeugen beispielsweise ermöglichen annotierte LiDAR-Daten den Autos, Objekte zu identifizieren und sicher zu navigieren. In der Stadtplanung helfen sie bei der Erstellung detaillierter 3D-Stadtpläne. Bei der Umweltüberwachung helfen sie bei der Analyse von Waldstrukturen und der Verfolgung von Geländeveränderungen. Sie werden auch in der Robotik, Augmented Reality und im Bauwesen für genaue Messungen und Objekterkennung eingesetzt.
Wichtige Schritte im Datenbeschriftungs- und Datenannotationsprozess
Der Datenannotationsprozess umfasst eine Reihe klar definierter Schritte, um eine qualitativ hochwertige und genaue Datenkennzeichnung für maschinelle Lernanwendungen sicherzustellen. Diese Schritte decken jeden Aspekt des Prozesses ab, von der Datenerfassung bis zum Export der annotierten Daten zur weiteren Verwendung.
So findet die Datenannotation statt:
- Datensammlung: Der erste Schritt im Datenannotationsprozess besteht darin, alle relevanten Daten wie Bilder, Videos, Audioaufzeichnungen oder Textdaten an einem zentralen Ort zu sammeln.
- Datenvorverarbeitung: Standardisieren und verbessern Sie die gesammelten Daten, indem Sie Bilder geraderichten, Text formatieren oder Videoinhalte transkribieren. Die Vorverarbeitung stellt sicher, dass die Daten für die Annotation bereit sind.
- Wählen Sie den richtigen Anbieter oder das richtige Tool aus: Wählen Sie basierend auf den Anforderungen Ihres Projekts ein geeignetes Datenannotationstool oder einen geeigneten Anbieter aus. Zu den Optionen gehören Plattformen wie Nanonets für die Datenanmerkung, V7 für die Bildanmerkung, Appen für die Videoanmerkung und Nanonets für die Dokumentanmerkung.
- Anmerkungsrichtlinien: Legen Sie klare Richtlinien für Kommentatoren oder Kommentierungswerkzeuge fest, um Konsistenz und Genauigkeit während des gesamten Prozesses zu gewährleisten.
- Anmerkung: Beschriften und taggen Sie die Daten mit menschlichen Annotatoren oder Datenannotationssoftware gemäß den festgelegten Richtlinien.
- Qualitätssicherung (QS): Überprüfen Sie die annotierten Daten, um Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen. Verwenden Sie ggf. mehrere blinde Anmerkungen, um die Qualität der Ergebnisse zu überprüfen.
- Datenexport: Exportieren Sie nach Abschluss der Datenanmerkung die Daten im erforderlichen Format. Plattformen wie Nanonets ermöglichen einen nahtlosen Datenexport in verschiedene Business-Softwareanwendungen.
Der gesamte Datenanmerkungsprozess kann je nach Größe, Komplexität und verfügbaren Ressourcen des Projekts einige Tage bis mehrere Wochen dauern.
Funktionen für Datenanmerkungs-/Datenbeschriftungstools
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.
Was sind die Vorteile der Datenannotation?
Die Datenannotation ist entscheidend für die Optimierung von maschinellen Lernsystemen und die Bereitstellung verbesserter Benutzererfahrungen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile der Datenannotation:
- Verbesserte Trainingseffizienz: Die Datenkennzeichnung hilft dabei, maschinelle Lernmodelle besser zu trainieren, die Gesamteffizienz zu steigern und genauere Ergebnisse zu erzielen.
- Erhöhte Präzision: Präzise annotierte Daten stellen sicher, dass sich Algorithmen effektiv anpassen und lernen können, was zu einer höheren Präzision bei zukünftigen Aufgaben führt.
- Reduzierte menschliche Intervention: Fortschrittliche Tools zur Datenanmerkung verringern den Bedarf an manuellen Eingriffen erheblich, rationalisieren Prozesse und reduzieren die damit verbundenen Kosten.
Somit trägt die Datenannotation zu effizienteren und präziseren maschinellen Lernsystemen bei und minimiert gleichzeitig die Kosten und den manuellen Aufwand, die traditionell zum Trainieren von KI-Modellen erforderlich sind.
Qualitätskontrolle bei der Datenannotation
Shaip gewährleistet durch mehrere Stufen der Qualitätskontrolle erstklassige Qualität, um die Qualität der Datenannotation sicherzustellen.
- Erstausbildung: Annotatoren werden gründlich in projektspezifischen Richtlinien geschult.
- Laufende Überwachung: Regelmäßige Qualitätskontrollen während des Annotationsprozesses.
- Abschließende Prüfung: Umfassende Überprüfungen durch erfahrene Kommentatoren und automatisierte Tools gewährleisten Genauigkeit und Konsistenz.
Darüber hinaus kann KI auch Inkonsistenzen in menschlichen Anmerkungen erkennen und sie zur Überprüfung markieren, wodurch eine insgesamt höhere Datenqualität sichergestellt wird. (KI kann beispielsweise Diskrepanzen in der Art und Weise erkennen, wie verschiedene Annotatoren dasselbe Objekt in einem Bild beschriften.) Durch die Zusammenarbeit von Mensch und KI kann die Qualität der Anmerkungen also erheblich verbessert und gleichzeitig die Gesamtzeit für die Fertigstellung der Projekte verkürzt werden.
Wichtige Herausforderungen bei der Datenannotation für den KI-Erfolg
Die Datenannotation spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Genauigkeit von KI- und maschinellen Lernmodellen. Der Prozess bringt jedoch seine eigenen Herausforderungen mit sich:
- Kosten für das Annotieren von Daten: Datenkommentierung kann manuell oder automatisch durchgeführt werden. Manuelle Anmerkungen erfordern erheblichen Aufwand, Zeit und Ressourcen, was zu erhöhten Kosten führen kann. Auch die Aufrechterhaltung der Datenqualität während des gesamten Prozesses trägt zu diesen Kosten bei.
- Genauigkeit der Anmerkung: Menschliche Fehler während des Annotationsprozesses können zu schlechter Datenqualität führen und sich direkt auf die Leistung und Vorhersagen von KI/ML-Modellen auswirken. Das zeigt eine Studie von Gartner schlechte Datenqualität kostet Unternehmen bis zu 15 % ihrer Einnahmen.
- Skalierbarkeit: Mit zunehmender Datenmenge kann der Annotationsprozess komplexer und zeitaufwändiger werden. Die Skalierung von Datenanmerkungen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung von Qualität und Effizienz ist für viele Unternehmen eine Herausforderung.
- Datenschutz und Sicherheit: Das Kommentieren sensibler Daten, wie z. B. persönliche Informationen, Krankenakten oder Finanzdaten, wirft Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit auf. Die Sicherstellung, dass der Annotationsprozess den einschlägigen Datenschutzbestimmungen und ethischen Richtlinien entspricht, ist entscheidend, um Rechts- und Reputationsrisiken zu vermeiden.
- Verwalten verschiedener Datentypen: Der Umgang mit verschiedenen Datentypen wie Text, Bildern, Audio und Video kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn sie unterschiedliche Annotationstechniken und Fachkenntnisse erfordern. Das Koordinieren und Verwalten des Annotationsprozesses über diese Datentypen hinweg kann komplex und ressourcenintensiv sein.
Unternehmen können diese Herausforderungen verstehen und angehen, um die mit der Datenannotation verbundenen Hindernisse zu überwinden und die Effizienz und Effektivität ihrer KI- und maschinellen Lernprojekte zu verbessern.
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.
Budget
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
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 ist die Unterstützung durch einen Anbieter eher eine Option für kleinere Projekte oder kleinere Projektphasen. Wenn die Kosten kontrollierbar sind, kann das Unternehmen vom Outsourcing profitieren, um Projekte zur Datenannotation oder Datenbeschriftung 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
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.
Auswahl des richtigen Datenannotationstools
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.
Anders als noch vor einigen Jahren hat sich der Markt weiterentwickelt und heute gibt es unzählige Plattformen zur KI-Datenkennzeichnung. Unternehmen haben mehr Möglichkeiten, eine Plattform basierend auf ihren individuellen Anforderungen auszuwählen. Aber jedes einzelne Tool hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Um eine kluge Entscheidung zu treffen, muss neben subjektiven Anforderungen auch ein objektiver Ansatz verfolgt 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
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
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?
Anwendungsfälle aus der Praxis für die Datenannotation in der KI
Die Annotation von Daten ist in verschiedenen Branchen von entscheidender Bedeutung, damit sie genauere und effizientere KI- und maschinelle Lernmodelle entwickeln können. Hier sind einige branchenspezifische Anwendungsfälle für die Datenannotation:
Anmerkung zu Gesundheitsdaten
Die Datenannotation für medizinische Bilder ist von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung KI-gestützter Tools zur medizinischen Bildanalyse. Annotatoren kennzeichnen medizinische Bilder (wie Röntgenaufnahmen, MRTs) nach Merkmalen wie Tumoren oder bestimmten anatomischen Strukturen, sodass Algorithmen Krankheiten und Anomalien genauer erkennen können. Beispielsweise ist die Datenannotation von entscheidender Bedeutung für das Training von maschinellen Lernmodellen zur Identifizierung von Krebsläsionen in Hautkrebserkennungssystemen. Darüber hinaus kennzeichnen Datenannotatoren elektronische Patientenakten (EMRs) und klinische Notizen und unterstützen so die Entwicklung von Computer-Vision-Systemen zur Krankheitsdiagnose und automatisierten medizinischen Datenanalyse.
Anmerkung zu Einzelhandelsdaten
Die Annotation von Einzelhandelsdaten umfasst die Kennzeichnung von Produktbildern, Kundendaten und Stimmungsdaten. Diese Art der Anmerkung hilft beim Erstellen und Trainieren von KI/ML-Modellen, um die Kundenstimmung zu verstehen, Produkte zu empfehlen und das allgemeine Kundenerlebnis zu verbessern.
Anmerkung zu Finanzdaten
Der Finanzsektor nutzt Datenannotationen zur Betrugserkennung und Stimmungsanalyse von Finanznachrichtenartikeln. Annotatoren kennzeichnen Transaktionen oder Nachrichtenartikel als betrügerisch oder legitim und trainieren KI-Modelle, verdächtige Aktivitäten automatisch zu kennzeichnen und potenzielle Markttrends zu identifizieren. Annotationen helfen Finanzinstituten beispielsweise dabei, KI-Modelle zu trainieren, um Muster in Finanztransaktionen zu erkennen und betrügerische Aktivitäten aufzudecken. Darüber hinaus konzentriert sich die Annotation von Finanzdaten auf die Annotation von Finanzdokumenten und Transaktionsdaten, die für die Entwicklung von KI/ML-Systemen unerlässlich sind, die Betrug erkennen, Compliance-Probleme angehen und andere Finanzprozesse optimieren.
Annotation von Automobildaten
Die Datenannotation in der Automobilindustrie umfasst die Kennzeichnung von Daten aus autonomen Fahrzeugen, wie z. B. Kamera- und LiDAR-Sensorinformationen. Diese Annotation hilft bei der Erstellung von Modellen zur Erkennung von Objekten in der Umgebung und zur Verarbeitung anderer kritischer Datenpunkte für autonome Fahrzeugsysteme.
Annotation von Industrie- oder Fertigungsdaten
Die Datenannotation für die Fertigungsautomatisierung treibt die Entwicklung intelligenter Roboter und automatisierter Systeme in der Fertigung voran. Annotatoren kennzeichnen Bilder oder Sensordaten, um KI-Modelle für Aufgaben wie Objekterkennung (Roboter, die Artikel aus einem Lager entnehmen) oder Anomalieerkennung (Identifizierung potenzieller Gerätestörungen anhand von Sensorwerten) zu trainieren. Beispielsweise ermöglicht die Datenannotation Robotern, bestimmte Objekte an einer Produktionslinie zu erkennen und zu greifen, was die Effizienz und Automatisierung verbessert. Darüber hinaus wird die industrielle Datenannotation verwendet, um Daten aus verschiedenen industriellen Anwendungen zu annotieren, darunter Fertigungsbilder, Wartungsdaten, Sicherheitsdaten und Qualitätskontrollinformationen. Diese Art der Datenannotation hilft bei der Erstellung von Modellen, die Anomalien in Produktionsprozessen erkennen und die Sicherheit der Arbeiter gewährleisten können.
E-Commerce-Datenannotation
Kommentieren von Produktbildern und Benutzerbewertungen für personalisierte Empfehlungen und Stimmungsanalysen.
Was sind die Best Practices für die Datenanmerkung?
Um den Erfolg Ihrer KI- und maschinellen Lernprojekte sicherzustellen, ist es wichtig, Best Practices für die Datenannotation zu befolgen. Diese Praktiken können dazu beitragen, die Genauigkeit und Konsistenz Ihrer annotierten Daten zu verbessern:
- Wählen Sie die passende Datenstruktur: Erstellen Sie Datenbeschriftungen, die spezifisch genug sind, um nützlich zu sein, aber allgemein genug, um alle möglichen Variationen in Datensätzen zu erfassen.
- Geben Sie klare Anweisungen: Entwickeln Sie detaillierte, leicht verständliche Richtlinien und Best Practices für die Datenannotation, um die Datenkonsistenz und -genauigkeit für verschiedene Annotatoren sicherzustellen.
- Optimieren Sie die Annotationsarbeitslast: Da die Annotation kostspielig sein kann, ziehen Sie kostengünstigere Alternativen in Betracht, z. B. die Zusammenarbeit mit Datenerfassungsdiensten, die vorbezeichnete Datensätze anbieten.
- Sammeln Sie bei Bedarf weitere Daten: Um zu verhindern, dass die Qualität von Modellen für maschinelles Lernen leidet, arbeiten Sie mit Datenerfassungsunternehmen zusammen, um bei Bedarf weitere Daten zu sammeln.
- Outsourcen oder Crowdsourcen: Wenn die Anforderungen an die Datenanmerkung für interne Ressourcen zu groß und zeitaufwändig werden, sollten Sie Outsourcing oder Crowdsourcing in Betracht ziehen.
- Kombinieren Sie menschliche und maschinelle Anstrengungen: Verwenden Sie einen Human-in-the-Loop-Ansatz mit Datenkommentierungssoftware, um menschlichen Kommentatoren dabei zu helfen, sich auf die schwierigsten Fälle zu konzentrieren und die Vielfalt des Trainingsdatensatzes zu erhöhen.
- Priorisieren Sie Qualität: Testen Sie regelmäßig Ihre Datenannotationen zur Qualitätssicherung. Ermutigen Sie mehrere Annotatoren, die Arbeit der anderen auf Genauigkeit und Konsistenz bei der Kennzeichnung von Datensätzen zu überprüfen.
- Sicherstellung der Compliance: Berücksichtigen Sie beim Kommentieren sensibler Datensätze, z. B. Bilder mit Personen oder Gesundheitsakten, Datenschutz und ethische Fragen sorgfältig. Die Nichteinhaltung lokaler Vorschriften kann den Ruf Ihres Unternehmens schädigen.
Durch die Einhaltung dieser Best Practices für die Datenannotation können Sie sicherstellen, dass Ihre Datensätze korrekt gekennzeichnet, für Data Scientists zugänglich und bereit sind, Ihre datengesteuerten Projekte voranzutreiben.
Case Studies
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.
In einem unserer jüngsten Projekte zur Lizenzierung klinischer Daten haben wir über 6,000 Stunden Audiodaten verarbeitet und dabei sorgfältig alle geschützten Gesundheitsinformationen (PHI) entfernt, um sicherzustellen, dass der Inhalt den HIPAA-Standards entspricht. Nach der Anonymisierung der Daten konnten diese zum Trainieren von Spracherkennungsmodellen im Gesundheitswesen verwendet werden.
Bei Projekten wie diesen besteht die wahre Herausforderung darin, die strengen Kriterien zu erfüllen und wichtige Meilensteine zu erreichen. Wir beginnen mit Roh-Audiodaten, was bedeutet, dass wir großen Wert darauf legen, alle Beteiligten zu anonymisieren. Wenn wir beispielsweise eine Named Entity Recognition (NER)-Analyse verwenden, besteht unser Ziel nicht nur darin, die Informationen zu anonymisieren, sondern auch sicherzustellen, dass sie für die Modelle richtig annotiert sind.
Eine weitere herausragende Fallstudie ist eine massive Konversations-KI-Trainingsdaten Projekt, bei dem wir 3,000 Wochen lang mit 14 Linguisten zusammengearbeitet haben. Das Ergebnis? Wir haben Trainingsdaten in 27 verschiedenen Sprachen erstellt und so bei der Entwicklung mehrsprachiger digitaler Assistenten geholfen, die mit Menschen in ihrer Muttersprache kommunizieren können.
Dieses Projekt hat deutlich gezeigt, wie wichtig es ist, die richtigen Leute an Bord zu haben. Bei einem so großen Team aus Fachexperten und Datenverarbeitern war es entscheidend, alles organisiert und rationalisiert zu halten, um unsere Frist einzuhalten. Dank unseres Ansatzes konnten wir das Projekt deutlich vor dem Branchenstandard abschließen.
In einem anderen Beispiel benötigte einer unserer Kunden aus dem Gesundheitswesen erstklassige annotierte medizinische Bilder für ein neues KI-Diagnosetool. Durch die Nutzung der umfassenden Annotationsexpertise von Shaip verbesserte der Kunde die Genauigkeit seines Modells um 25 %, was zu schnelleren und zuverlässigeren Diagnosen führte.
Wir haben auch viel Arbeit in Bereichen wie Bot-Training und Textannotation für maschinelles Lernen geleistet. Auch bei der Arbeit mit Text gelten weiterhin Datenschutzgesetze. Daher ist die Anonymisierung vertraulicher Informationen und das Sortieren von Rohdaten genauso wichtig.
Bei all diesen unterschiedlichen Datentypen – ob Audio, Text oder Bilder – hat unser Team bei Shaip stets dieselben bewährten Methoden und Prinzipien angewendet, um den Erfolg sicherzustellen.
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.
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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.