Organisationen mit datenspezifischen Abhängigkeiten müssen bei der Datenverarbeitung einen schrittweisen Ansatz verfolgen. Beispielsweise benötigt ein Unternehmen, das die Entwicklung eines intelligenten Modells für maschinelles Lernen plant, Zugang, um seine Algorithmen mit markierten, gekennzeichneten oder Marktdaten zu füttern. Blind werden hilft kaum! In dieser Diskussion werden wir den eigentlichen Aspekt der Datenannotation ansprechen und wie Unternehmen vorgehen sollten, die Daten mit einem Label versehen möchten.
Hier sind die drei wichtigsten Erkenntnisse:
- Datenannotation – ein Prozess zum Kennzeichnen oder Markieren von Daten – erleichtert KI- und ML-Algorithmen die Verarbeitung von Audio, Text, Bildern und sogar Videos. Die meisten Menschen übersehen, dass die Annotation priorisiert werden muss, da Maschinen nur mit gekennzeichneten Daten arbeiten können.
- Unternehmen können die Datenannotation intern durchführen oder sogar eine Auslagerung in Betracht ziehen. Letzteres führt oft zu besserer Etikettierungsqualität, minimierter interner Voreingenommenheit, der Möglichkeit, mit Datensätzen in großen Mengen zu arbeiten, und der Flexibilität, die internen Teams für die dringenderen und zeitintensiveren Aufgaben einzusetzen.
- Die interne Datenannotation hat ihren Platz. Es ist sinnvoll, wenn das Unternehmen mit weniger Datensätzen arbeiten muss oder ein begrenztes Budget hat. Wenn Vertraulichkeit ein Problem darstellt, ist es außerdem ratsam, vollständig intern zu arbeiten oder die ausgelagerten Firmen dazu zu bringen, Vertraulichkeitsvereinbarungen zu unterzeichnen.
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