Datenbeschriftung

Die Unterschiede zwischen manueller und automatischer Datenkennzeichnung verstehen

Wenn Sie eine KI-Lösung entwickeln, hängt die Markteinführungszeit Ihres Produkts stark von der rechtzeitigen Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Datensätze zu Schulungszwecken ab. Nur wenn Sie die benötigten Datensätze zur Hand haben, initiieren Sie die Trainingsprozesse Ihrer Modelle, optimieren die Ergebnisse und bringen Ihre Lösung auf den Markt.

Und wissen Sie, das rechtzeitige Abrufen hochwertiger Datensätze ist eine gewaltige Herausforderung für Unternehmen jeder Größe und Größenordnung. Für Uneingeweihte, in der Nähe 19% der Unternehmen zeigen, dass es die mangelnde Verfügbarkeit von Daten ist, die sie daran hindert, KI-Lösungen einzuführen.

Wir sollten auch verstehen, dass selbst wenn es Ihnen gelingt, relevante und kontextbezogene Daten zu generieren, Datenanmerkung ist eine Herausforderung für sich. Es ist zeitaufwendig und erfordert ausgezeichnete Beherrschung und Liebe zum Detail. Etwa 80 % der Entwicklungszeit einer KI entfällt auf das Kommentieren von Datensätzen.

Jetzt können wir Datenannotationsprozesse nicht einfach vollständig aus unseren Systemen eliminieren, da sie der Dreh- und Angelpunkt des KI-Trainings sind. Ihre Modelle würden keine Ergebnisse liefern (geschweige denn qualitativ hochwertige Ergebnisse), wenn keine annotierten Daten vorliegen. Bisher haben wir eine Vielzahl von Themen zu datenbasierten Herausforderungen, Anmerkungstechniken und mehr diskutiert. Heute werden wir einen weiteren entscheidenden Aspekt diskutieren, der sich um die Datenkennzeichnung selbst dreht.

In diesem Beitrag werden wir die beiden Arten von Annotationsmethoden untersuchen, die im gesamten Spektrum verwendet werden:

  • Manuelle Datenkennzeichnung
  • Und automatische Datenkennzeichnung

Wir werden die Unterschiede zwischen den beiden beleuchten, warum manuelle Eingriffe der Schlüssel sind und welche Risiken mit automatischen verbunden sind Datenkennzeichnung.

Manuelle Datenkennzeichnung

Wie der Name schon sagt, betrifft die manuelle Datenkennzeichnung Menschen. Experten für Datenannotation übernehmen das Tagging von Elementen in Datensätzen. Mit Experten meinen wir KMU und Domänenbehörden, die genau wissen, was sie annotieren müssen. Der manuelle Prozess beginnt damit, dass Annotatoren Rohdatensätze für die Annotation erhalten. Bei den Datensätzen kann es sich um Bilder, Videodateien, Audioaufzeichnungen oder Transkripte, Texte oder eine Kombination davon handeln.

Basierend auf Projekten, erforderlichen Ergebnissen und Spezifikationen arbeiten Annotatoren daran, relevante Elemente mit Anmerkungen zu versehen. Experten wissen, welche Technik für bestimmte Datensätze und Zwecke am besten geeignet ist. Sie verwenden die richtige Technik für ihre Projekte und liefern pünktlich trainierbare Datensätze.

Manuelle Datenkennzeichnung Die manuelle Beschriftung ist extrem zeitaufwändig und die durchschnittliche Annotationszeit pro Datensatz hängt von einer Reihe von Faktoren ab, wie dem verwendeten Tool, der Anzahl der zu kommentierenden Elemente, der Datenqualität und mehr. Es kann beispielsweise bis zu 1500 Stunden dauern, bis ein Experte fast 100,000 Bilder mit 5 Anmerkungen pro Bild beschriftet.

Während die manuelle Etikettierung nur ein Teil des Prozesses ist, gibt es eine zweite Phase im Annotations-Workflow, die als Qualitätsprüfungen und Audits bezeichnet wird. Dabei werden annotierte Datensätze auf Authentizität und Präzision überprüft. Um dies zu erreichen, wenden Unternehmen eine Konsensmethode an, bei der mehrere Anmerkungen an denselben Datensätzen arbeiten, um einstimmige Ergebnisse zu erzielen. Unstimmigkeiten werden auch bei Kommentaren und Markierungen behoben. Im Vergleich zum Annotationsprozess ist die Phase der Qualitätsprüfung weniger anstrengend und zeitaufwändig.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Automatische Datenkennzeichnung

Jetzt wissen Sie also, wie viel manueller Aufwand in die Datenkennzeichnung gesteckt wird. Für Lösungen, die in Bereichen wie dem Gesundheitswesen eingesetzt werden, werden Präzision und Liebe zum Detail umso wichtiger. Um den Weg für eine schnellere Datenkennzeichnung und Bereitstellung von annotierten Daten zu ebnen, gewinnen Modelle zur automatischen Datenkennzeichnung allmählich an Bedeutung.

Bei dieser Methode kümmern sich KI-Systeme um die Annotation von Daten. Dies wird entweder mit Hilfe von heuristischen Methoden oder Modellen des maschinellen Lernens oder beidem erreicht. Bei der heuristischen Methode durchläuft ein einzelner Datensatz eine Reihe vordefinierter Regeln oder Bedingungen, um ein bestimmtes Label zu validieren. Die Bedingungen werden von Menschen gelegt.

Dies ist zwar effizient, schlägt jedoch fehl, wenn sich Datenstrukturen häufig ändern. Außerdem wird die Auslegung von Bedingungen komplex, um Systeme dazu zu bringen, eine fundierte Entscheidung zu treffen. Während der Mensch zwischen Eiscreme und Limonade unterscheiden kann, kennen wir den Ansatz des Gehirns nicht, um diese Unterscheidung zu treffen. Dies zu replizieren ist in Maschinen menschlich unmöglich.

Dies führt zu einer Reihe von Bedenken hinsichtlich der Ergebnisqualität von KI-Systemen. Obwohl die Automatisierung einsetzt, benötigen Sie einen Menschen (oder eine Menge von ihnen), um Datenlabels zu validieren und zu korrigieren. Und dies ist ein ausgezeichneter Übergang zu unserem nächsten Abschnitt.

KI-gestützte Annotation: Intelligenz braucht Gehirne (Hybrid-Ansatz)

Um die besten Ergebnisse zu erzielen, ist ein hybrider Ansatz erforderlich. Während KI-Systeme für eine schnellere Kennzeichnung sorgen können, können Menschen Ergebnisse validieren und optimieren. Es könnte eine schlechte Idee sein, den gesamten Prozess der Datenannotation in die Hände von Maschinen zu legen, und deshalb ist es absolut sinnvoll, den Menschen in den Kreislauf einzubeziehen.

KI-gestützte Annotation Einmal trainiert, können Maschinen die grundlegendsten Elemente präzise segmentieren und kommentieren. Nur die komplexen Aufgaben erfordern manuelle Eingriffe. In solchen Fällen wäre dies nicht so zeitaufwändig wie die manuelle Datenkennzeichnung und so riskant wie die automatische Datenkennzeichnung.

Es gibt ein Gleichgewicht, das hergestellt wurde, und der Prozess kann auch auf kosteneffektive Weise ablaufen. Experten könnten optimierte Feedback-Schleifen für Maschinen entwickeln, um bessere Etiketten zu produzieren, was letztendlich den manuellen Aufwand reduziert. Mit der deutlichen Erhöhung der Maschinensicherheitswerte kann auch die Qualität der gekennzeichneten Daten verbessert werden.

Fazit

Völlig autonom Datenkennzeichnung Mechanismen würden nie funktionieren – zumindest vorerst. Was wir brauchen, ist die Harmonie zwischen Mensch und Maschine bei der Bewältigung einer mühsamen Aufgabe. Dadurch erhöht sich auch die Lieferzeit von annotierten Datensätzen, bei denen Unternehmen ihre KI-Trainingsphasen nahtlos einleiten können. Und wenn Sie hochwertige Datensätze für Ihre KI-Modelle suchen, melde dich noch heute bei uns.

Social Share

Share on Facebook
Teilen auf Twitter
Bei LinkedIn teilen
Teilen Sie per E-Mail
Teilen Sie auf WhatsApp