Datenbeschriftung oder Datenannotation ist Teil der Vorverarbeitungsphase bei der Entwicklung eines Modells zum maschinellen Lernen (ML). Es erfordert die Identifizierung von Rohdaten (d. h. Bilder, Textdateien, Videos) und dann das Hinzufügen einer oder mehrerer Beschriftungen zu diesen Daten, um den Kontext für die Modelle anzugeben, sodass das maschinelle Lernmodell genaue Vorhersagen treffen kann.
Die Datenbeschriftung unterstützt verschiedene Anwendungsfälle für maschinelles Lernen und Deep Learning, einschließlich Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
IBM Watson Natural Language Understanding
IBM Cloud Object Storage
Unternehmen integrieren Software, Prozesse und Datenannotatoren, um Daten zu bereinigen, zu strukturieren und zu beschriften. Aus diesen Trainingsdaten entsteht die Grundlage für maschinelle Lernmodelle. Diese Beschriftungen ermöglichen es Analysten, Variablen innerhalb von Datensätzen zu isolieren, was wiederum die Auswahl optimaler Datenvorhersagen für ML-Modelle ermöglicht. Die Beschriftungen identifizieren die geeigneten Datenvektoren, die für das Modelltraining herangezogen werden sollen, wobei das Modell dann lernt, die besten Vorhersagen zu treffen.
Neben der maschinellen Unterstützung erfordern Datenbeschriftungsaufgaben die Teilnahme von „Human-in-the-Loop“ (HITL). HITL nutzt das Urteil menschlicher „Datenbeschrifter“, um ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren, zu optimieren und zu testen. Sie helfen, den Datenbeschriftungsprozess zu steuern, indem sie die Modelle mit Datensätze füttern, die für ein bestimmtes Projekt am geeignetsten sind.
Computer verwenden beschriftete und unbeschriftete Daten, um ML-Modelle zu trainieren, aber was ist der Unterschied?
Computer können auch kombinierte Daten für halbüberwachtes Lernen verwenden, wodurch der Bedarf an manuell beschrifteten Daten reduziert und gleichzeitig ein großer annotierter Datensatz bereitgestellt wird.
Datenbeschriftung ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung eines leistungsfähigen ML-Modells. Auch wenn Beschriftung einfach erscheint, ist sie nicht immer einfach zu implementieren. Infolgedessen müssen Unternehmen mehrere Faktoren und Methoden berücksichtigen, um den besten Ansatz für die Beschriftung zu bestimmen. Da jede Datenbeschriftungsmethode ihre Vor- und Nachteile hat, wird eine detaillierte Bewertung der Aufgabenkomplexität sowie der Größe, des Umfangs und der Dauer des Projekts empfohlen.
Hier sind einige Möglichkeiten zur Beschriftung Ihrer Daten:
Der allgemeine Zielkonflikt der Datenbeschriftung besteht darin, dass sie zwar die Zeit bis zur Skalierung eines Unternehmens verkürzen kann, aber tendenziell mit Kosten verbunden ist. Genauere Daten verbessern im Allgemeinen die Modellvorhersagen, sodass trotz ihrer hohen Kosten der Wert, den sie bieten, die Investition in der Regel lohnt. Da Datenannotation mehr Kontext für Datensätze bietet, verbessert sie den Durchsatz der explorativen Datenanalyse sowie für Anwendungen zum maschinellen Lernen (ML) und für künstliche Intelligenz (KI). Die Kennzeichnung von Daten führt zum Beispiel zu relevanteren Suchergebnissen auf Suchmaschinenplattformen und zu besseren Produktempfehlungen auf E-Commerce-Plattformen. Andere wichtige Vorteile und Herausforderungen sind die Folgenden:
Datenbeschriftung bietet Anwendern, Teams und Unternehmen mehr Zusammenhang, Qualität und Bedienungskomfort. Konkret kann Folgendes erwartet werden:
Datenbeschriftung ist nicht ohne Herausforderungen. Einige der häufigsten Herausforderungen sind insbesondere:
Unabhängig vom Ansatz optimieren die folgenden Best Practices die Genauigkeit und Effizienz der Datenbeschriftung:
Obwohl die Datenbeschriftung Genauigkeit, Qualität und Nutzbarkeit in verschiedenen Kontexten in verschiedenen Branchen verbessern kann, gehören zu den bekannteren Anwendungsfällen:
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