Datenbeschriftung

Was ist Datenkennzeichnung? Alles, was ein Anfänger wissen muss

Was ist Datenkennzeichnung?

Intelligente KI-Modelle müssen umfassend trainiert werden, um Muster und Objekte erkennen und schließlich zuverlässige Entscheidungen treffen zu können. Die trainierten Daten können jedoch nicht zufällig gefüttert werden und müssen gekennzeichnet werden, damit die Modelle die kuratierten Eingabemuster verstehen, verarbeiten und umfassend lernen können.

Hier kommt die Datenkennzeichnung als Akt der Kennzeichnung von Informationen bzw. Metadaten nach einem bestimmten Datensatz ins Spiel, um sich auf das Verständnis der Maschinen zu konzentrieren. Um es einfacher zu machen, kategorisiert Data Labeling selektiv Daten, Bilder, Text, Audio, Videos und Muster, um die KI-Implementierungen zu verbessern.

Globaler Markt für Datenetikettierung

Gemäß NASSCOM Datenkennzeichnung Bericht wird erwartet, dass der globale Markt für Datenkennzeichnung bis Ende 700 um 2023 % im Wert wachsen wird, verglichen mit dem im Jahr 2018. Dieses angebliche Wachstum wird höchstwahrscheinlich die finanzielle Zuweisung für selbstverwaltete Kennzeichnungstools berücksichtigen, die intern unterstützt werden Ressourcen und sogar Lösungen von Drittanbietern. 

Zusätzlich zu diesen Ergebnissen kann auch gefolgert werden, dass der globale Markt für Datenkennzeichnung im Jahr 1.2 einen Wert von 2018 Mrd bis 4.4.

7 Herausforderungen bei der Datenkennzeichnung für Unternehmen

Datenkennzeichnung ist das Gebot der Stunde, bringt jedoch mehrere implementierungs- und preisspezifische Herausforderungen mit sich.

Einige der dringendsten sind:

  • Langsame Datenaufbereitung dank redundanter Bereinigungstools
  • Mangel an der erforderlichen Hardware, um eine riesige Belegschaft und ein übermäßiges Volumen an verschrotteten Daten zu bewältigen
  • Eingeschränkter Zugang zu avantgardistischen Kennzeichnungswerkzeugen und unterstützenden Technologien
  • Höhere Kosten für die Datenkennzeichnung
  • Mangelnde Konsistenz beim Tagging von Qualitätsdaten
  • Mangelnde Skalierbarkeit, ob und wann das KI-Modell eine zusätzliche Gruppe von Teilnehmern abdecken muss
  • Mangelnde Compliance bei der Aufrechterhaltung einer stabilen Datensicherheit bei der Beschaffung und Nutzung von Daten
Arten der Datenkennzeichnung

Obwohl Sie die Datenbeschriftung konzeptionell trennen können, erfordern die entsprechenden Tools, dass Sie die Konzepte entsprechend der Art der Datasets klassifizieren. Diese beinhalten:

  • Audio-Klassifizierung: Umfasst Audiosammlung, Segmentierung und Transkription
  • Bildbeschriftung: Umfasst Sammlung, Klassifizierung, Segmentierung und Kennzeichnung von Schlüsselpunktdaten
  • Textbeschriftung: Beinhaltet Textextraktion und -klassifizierung
  • Videobeschriftung: Enthält Elemente wie Videosammlung, Klassifizierung und Segmentierung
  • 3D-Beschriftung: Verfügt über Objektverfolgung und Segmentierung

Abgesehen von der oben erwähnten Trennung, insbesondere aus einer breiteren Perspektive, wird die Datenkennzeichnung in vier Arten unterteilt, darunter beschreibend, bewertend, informativ und kombinatorisch. Klassifizierung, Extraktion, Objektverfolgung, die wir bereits für die einzelnen Datensätze besprochen haben.

4 wichtige Schritte bei der Datenbeschriftung

Die Datenkennzeichnung ist ein detaillierter Prozess und umfasst die folgenden Schritte, um KI-Modelle kategorisch zu trainieren:

  1. Sammeln von Datensätzen über Strategien, dh intern, Open Source, Anbieter
  2. Kennzeichnung von Datensätzen nach Computer Vision, Deep Learning und NLP-spezifischen Fähigkeiten
  3. Testen und Evaluieren von erstellten Modellen, um die Intelligenz als Teil der Bereitstellung zu bestimmen
  4. Erfüllen akzeptabler Modellqualität und schließlich Freigabe für die umfassende Nutzung
Faktoren, die bei der Auswahl der richtigen Tools zu berücksichtigen sind

Die richtigen Tools zur Datenkennzeichnung, gleichbedeutend mit einer glaubwürdigen Datenkennzeichnungsplattform, müssen unter Berücksichtigung der folgenden Faktoren ausgewählt werden:

  1. Art der Intelligenz, die das Modell über definierte Anwendungsfälle haben soll 
  2. Qualität und Erfahrung der Datenannotatoren, damit sie die Werkzeuge präzise einsetzen können
  3. Qualitätsstandards, die Sie im Auge haben 
  4. Compliance-spezifische Anforderungen
  5. Kommerzielle, Open-Source- und Freeware-Tools
  6. Budget, das Sie sparen können

Zusätzlich zu den genannten Faktoren sollten Sie sich folgende Überlegungen gut merken:

  1. Beschriftungsgenauigkeit der Werkzeuge
  2. Die Qualitätssicherung wird durch die Werkzeuge gewährleistet
  3. Integrationsmöglichkeiten
  4. Sicherheit und Immunisierung gegen Lecks
  5. Cloud-basierte Einrichtung oder nicht
  6. Scharfsinn im Qualitätskontrollmanagement 
  7. Fail-Safes, Stop-Gaps und skalierbare Fähigkeiten des Tools
  8. Das Unternehmen, das die Werkzeuge anbietet
Branchen, die Datenkennzeichnung verwenden

Zu den Branchen, die von Tools und Ressourcen zur Datenkennzeichnung am besten bedient werden, gehören:

  1. Medizinische KI: Zu den Schwerpunkten gehören das Training diagnostischer Modelle mit Computer Vision für eine verbesserte medizinische Bildgebung, minimierte Wartezeiten und minimaler Rückstand
  2. Finanzen: Schwerpunkte sind die Bewertung von Kreditrisiken, Kreditwürdigkeit und anderen wichtigen Faktoren durch Textbeschriftung
  3. Autonomes Fahrzeug oder Transport: Schwerpunkte sind die Implementierung von NLP und Computer Vision, um Modelle mit einer wahnsinnigen Menge an Trainingsdaten zu stapeln, um Personen, Signale, Blockaden usw.
  4. Einzelhandel: Zu den Schwerpunkten gehören preisspezifische Entscheidungen, verbesserter E-Commerce, Überwachung der Käuferpersönlichkeit, Verständnis der Kaufgewohnheiten und Verbesserung der Benutzererfahrung
  5. Technologie: Zu den Schwerpunkten gehören die Produktherstellung, die Behälterkommissionierung, das Erkennen kritischer Fertigungsfehler im Voraus und mehr
  6. Geodaten: Schwerpunktbereiche sind GPS und Fernerkundung durch ausgewählte Kennzeichnungstechniken
  7. Landwirtschaft: Schwerpunkte sind der Einsatz von GPS-Sensoren, Drohnen und Computer Vision, um die Konzepte der Präzisionslandwirtschaft voranzutreiben, Boden- und Pflanzenbedingungen zu optimieren, Erträge zu bestimmen und mehr
Build vs. Besorgen

Immer noch verwirrt darüber, welche Strategie die bessere ist, um die Datenkennzeichnung auf den richtigen Weg zu bringen, dh ein selbstverwaltetes Setup aufzubauen oder eines von einem Drittanbieter zu kaufen. Hier sind die Vor- und Nachteile der einzelnen, damit Sie sich besser entscheiden können:

Der 'Build'-Ansatz

BauenKaufen

Hits:

  • Bessere Kontrolle über die Setups
  • Schnellere Reaktionsüberwachung während des Trainings der Systeme

Hits:

  • Schnellere Markteinführung
  • Ermöglicht es Ihnen, den Early-Adopter-Vorteil zu nutzen
  • Zugang zu Avantgarde-Technologie
  • Bessere Einhaltung der Datensicherheit

Misses:

  • Langsamer Einsatz
  • Massive Gemeinkosten
  • Verzögerten Beginn
  • Höhere Budgetbeschränkungen
  • Erfordert laufende Wartung
  • Skalierbarkeit zieht Erweiterungskosten nach sich

Misses:

  • Meist generisch
  • Möglicherweise sind Anpassungen erforderlich, um in exklusive Anwendungsfälle zu passen
  • Keine Zusicherung zukünftiger Unterstützung

Vorteile:

  • Verbesserte Abhängigkeit
  • Flexibilität hinzugefügt
  • Selbst entwickelte Sicherheitsvorkehrungen

Vorteile:

  • Weiterer Zugriff auf Teams
  • Schnellere Integrationen
  • Verbesserte Skalierbarkeit
  • Null Betriebskosten
  • Sofortiger Zugriff auf Ressourcen und Techniken
  • Vordefinierte Sicherheitsprotokolle

Schlussfolgerung

Wenn Sie planen, ein exklusives KI-System aufzubauen, ohne dass die Zeit eine Einschränkung darstellt, ist es sinnvoll, ein Beschriftungstool von Grund auf neu zu erstellen. Für alles andere ist der Kauf eines Werkzeugs der beste Ansatz

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