Datenlabeling Service

Wozu dient Datenlabeling?

Viele Computeranwendungen nutzen Datenlabeling. Der Prozess ist für Spracherkennung, NLP und Computer Vision erforderlich. Auch wenn es hauptsächlich in den drei Anwendungen eingesetzt wird, kann das Datenlabeling auch in kleineren Anwendungen für Verbraucherprodukte und Unternehmensanalysen verwendet werden.

Im Bereich der Computer Vision können Algorithmen mit Hilfe von Datenlabeling Elemente in einem Foto identifizieren. Der Benutzer gibt einen Text für eine Bildsuche ein, und das Datenlabeling ermöglicht es den Algorithmen, die erforderlichen Elemente des Bildes zu erkennen, um relevante Ergebnisse zu erhalten.

In NLP (engl.: Natural Language Processing) markierte Wörter oder Satzteile können Algorithmen dabei helfen, Akzente oder Dialekte in der menschlichen Kommunikation zu erkennen. Mit Hilfe von Labels, die dem Text zugewiesen werden, können NLP-Algorithmen Sonderzeichen erkennen und dieselben Ausdrücke und Umgangsformen verwenden wie Menschen. Unternehmen nutzen Labels für die Arbeit mit Chatbots, die Spam-Erkennung und zur virtuellen Unterstützung.

Produkte, die mit Spracheingabe und -ausgabe arbeiten, um eine bestimmte Aktion durchzuführen oder um Sprache in Text umzuwandeln, benötigen Spracherkennung. Transkriptionsanwendungen nutzen das Datenlabeling, um die Videoeingabe und -ausgabe besser zu verarbeiten, oder um die Spracheingabe eines Benutzers in einem Smart Home aufzunehmen, um die gewünschte Aktion auszuführen.

Datenlabeling Service für maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich, der in unserem Leben immer mehr an Bedeutung gewinnt. Ob Spracherkennung auf unseren Smartphones oder autonome Fahr- und Parksysteme – die Technologien sind vielfältig und entwickeln sich ständig weiter. Um dies zu erreichen, ist Datenlabeling unerlässlich. Systeme müssen verstehen, was auf einem Foto gezeigt, in einer Sprachaufnahme gesagt oder in einem Text geschrieben wird. Durch das Labeln all dieser Daten können Maschinen lernen (maschinelles Lernen) und KI-Systeme weiterentwickelt und optimiert werden.

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Was sind die Vorteile des Datenlabelings?

Datenlabeling bringt viele Vorteile mit sich. Schauen wir sie uns näher an.

• Präzisere Vorhersagen: Korrektes Datenlabeling verbessert die Qualitätssicherung des maschinellen Lernens und ermöglicht dem Netzwerk, zu trainieren, zu lernen und die gewünschten Ergebnisse zu liefern. Ordnungsgemäß gelabelte Daten dienen als Grundlage für die Überprüfung und Iteration künftiger ML-Modelle.
• Erhöht die Nutzbarkeit der Daten: Das Datenlabeling hilft bei der Verbesserung der Datennutzbarkeit innerhalb eines Modells. Um beispielsweise eine Variable für ein Modell nutzbar zu machen, können Sie sie in eine binäre Variable umklassifizieren. Diese Datenaggregation kann das Modell optimieren, indem sie die Anzahl der Modellparameter reduziert oder die Einbeziehung von Kontrollvariablen ermöglicht.
• Steigert die Effizienz in Ihrem Unternehmen: Die Nutzung von Datenlabeling innerhalb Ihres Unternehmens oder die Inanspruchnahme von zuverlässigen Dienstleistern, die für einen optimalen Labeling Prozess sorgen, wird die Effizienz der Arbeitsablaufe in Ihrem Unternehmen erhöhen.
• Verbessern Sie den Kundenservice: Mithilfe von Datenlabeling können Sie herausfinden, welche Kunden Probleme haben und wo sich diese befinden. Außerdem können die Mitarbeiter des Kundendienstes so einen besseren Support bieten und Probleme effizienter lösen.

Was sind die Herausforderungen des Datenlabelings?

Lassen Sie uns nun die Herausforderungen des Datenlabelings näher betrachten und verstehen. Das ist der erste Schritt, um sie zu lösen und um die Erfolgsquote von Projekten künstlicher Intelligenz zu verbessern.

1. Verwaltung der Arbeitskräfte

Erfolgreiches Datenlabeling kann aus zwei verschiedenen Gründen eine Herausforderung für die Mitarbeiter darstellen.

• Die Notwendigkeit, genügend Arbeitskräfte für die Verarbeitung des großen Volumens an unstrukturierten Daten zu beschäftigen
• Die Notwendigkeit, eine hohe Qualität bei einem großen Personalbestand zu gewährleisten

Auch wenn das Datenlabeling eine Aufgabe mit hohem Volumen ist, ist die Qualität ebenso wichtig wie die Quantität. Unternehmen müssen einen schwierigen Spagat zwischen dem raschen Wachstum ihrer Belegschaft und der Verwaltung und Schulung einer so großen und heterogenen Gruppe bewältigen.

1. Handhabung konsistenter Datenqualität

Es liegt auf der Hand, dass gute Daten von einer höheren Datensatzqualität abhängen, aber das bringt seine eigenen Herausforderungen mit sich. Unternehmen müssen nach Möglichkeiten suchen, um sicherzustellen, dass Labeler in der Lage sind, eine einheitliche Datensatzqualität zu erzeugen.

Es gibt zwei Arten der Datensatzqualität –

• Subjektiv: Hier geht es darum, wie das Label in Fällen zu definieren ist, in denen es nicht nur eine Quelle mit einem korrekten Wahrheitsgehalt gibt. Die Sprache, das Fachwissen, die kulturellen Assoziationen und die geografischen Gegebenheiten des Labelers können die Art und Weise beeinflussen, wie die Daten interpretiert werden.
• Zielsetzung: Die Frage nach der Datenqualität hat zwar nur eine richtige Antwort, sie ist aber dennoch schwierig. Es besteht zum Beispiel das Risiko, dass der Labeler nicht über das erforderliche Fachwissen verfügt, um die Frage angemessen zu beantworten.

Darüber hinaus ist es fast unmöglich, menschliches Versagen auszuschließen, unabhängig davon, wie gut das System zur Überprüfung der Datensatzqualität auch ist.

1. Überwachung der finanziellen Kosten

Vielen Unternehmen fällt es schwer, die Kosten für einen Datenlabeling Prozess korrekt einzuschätzen, da es keine etablierten Metriken und Standardpreise gibt. 26 % der Unternehmen geben ein fehlendes Budget als Grund für das Scheitern ihrer Projekte an. Ohne eine verantwortungsvolle Überwachung und objektive Standards zur Messung des Erfolgs sind Unternehmen nur begrenzt in der Lage, die Ergebnisse im Verhältnis zur aufgewendeten Zeit zu bewerten.

Unternehmen, die das Datenlabeling auslagern, müssen sich entscheiden, ob sie hierfür pro Aufgabe oder pro Stunde bezahlen. Die Bezahlung pro Aufgabe kann günstiger sein. Sie bietet jedoch Anreize für überstürztes und somit ungenaues Arbeiten, wenn die Labeler versuchen, mehr Aufgaben in einer bestimmten Zeit zu erledigen.

Eigene Datenlabeling Fachleute sind teuer, da sie geschult werden müssen und viel Zeit benötigen, um grundlegende Fachkenntnisse zu erwerben. Mit dem Umfang der Daten steigen auch die Preise, und es ist unmöglich, das endgültige Volumen der zu verarbeitenden Daten vorherzusagen.

Welche Ansätze gibt es für das Datenlabeling?

Datenlabeling ist wichtig für die Entwicklung eines leistungsstarken maschinellen Lernmodells. Auch wenn das labeln von Daten einfach zu sein scheint, ist es möglicherweise nicht leicht umzusetzen. Daher müssen Unternehmen verschiedene Faktoren und Methoden in Betracht ziehen, um sich für den besten Ansatz für den optimalen Datenlabeling Prozess zu entscheiden. Da jede Methode ihre eigenen Vor- und Nachteile hat, empfiehlt sich eine umfassende Bewertung der Aufgabenkomplexität zusammen mit dem Umfang, der Größe und der Dauer des Projekts.

Sehen wir uns einige mögliche Ansätze etwas genauer an:

• Internes Labeling: Um die Nachverfolgung zu vereinfachen, eine größere Genauigkeit zu bieten und die Qualität zu verbessern, sollten Sie interne Datenwissenschaft einsetzen. Dieser Ansatz erfordert jedoch mehr Zeit und begünstigt somit große Unternehmen mit mehr Ressourcen.
• Programmatisches Labeling: Die automatisierten Labeling Prozesse verwenden Skripte, um den Zeitaufwand und die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens zu verringern. Da jedoch technische Probleme auftreten können, muss HITL unbedingt ein Teil des Qualitätssicherungsprozesses sein.
• Synthetisches Labeling: Hierbei handelt es sich um einen Ansatz, bei dem aus bereits vorhandenen Datensätzen neue Projektdaten generiert werden, was die Zeiteffizienz und Datenqualität verbessern kann. Allerdings erfordert das korrekte labeln eine umfangreiche Rechenleistung, die den Preis in die Höhe treiben kann.
• Crowdsourcing: Dieser Ansatz ist schneller und kostengünstiger, weil er webbasiert ist und die Möglichkeit bietet, microtaskingfähig zu sein. Allerdings variieren die Qualität der Mitarbeiter, des Projektmanagements und die Qualitätssicherung bei Crowdsourcing-Plattformen.
• Outsourcing: Es ist eine optimale Wahl für zeitlich befristete Qualitätsprojekte. Die Erstellung und Verwaltung von Arbeitsabläufen, die auf Freiberufler ausgerichtet sind, kann aber auch sehr zeitaufwändig sein. Um den Überprüfungsprozess zu vereinfachen, stellen Plattformen zwar umfassende Freiberuflerdetails zur Verfügung, aber die Beauftragung von Fachleuten bietet dagegen geprüfte Mitarbeiter und vorentwickelte Tools zum korrekten labeln von Daten.

Metadaten sammeln: Mensch oder Maschine?

Künstliche Intelligenz hat seit den ersten Entwicklungen auf diesem Gebiet einen langen Weg zurückgelegt. Heute kann Software Aufgaben erfüllen, die noch vor wenigen Jahrzehnten undenkbar waren. Die Qualität einer KI hängt jedoch nach wie vor vom menschlichen Input ab, der den Systemen hilft zu lernen. Die Algorithmen können nur dann richtig funktionieren, wenn es eine Art menschliche Interaktion gibt. Indem sie von Menschen lernen, können Maschinen Wege entwickeln, menschenähnliche Ergebnisse zu erzielen. Aus diesem Grund ist es so wichtig, den Softwareentwicklern das Datenlabeling zu ermöglichen. Jedes Bit an Daten vermittelt dem System ein besseres Verständnis dafür, wie wir Dinge sehen, hören oder definieren. Die Qualität der Daten, die durch menschlichen Input erreicht wird, ist dem, was eine Maschine allein entwickeln könnte, weit überlegen.

Wie funktioniert Datenlabeling?

Maschinelles Lernen (ML) hängt von einem korrekt gelabelten Datensatz ab, aus dem der Algorithmus lernen kann. Dieser Datensatz wird generiert, indem nicht gelabelte Daten Menschen gegeben und sie gebeten werden, bestimmte Urteile über sie zu fällen. Die Frage könnte zum Beispiel lauten: „Ist auf diesem Foto ein Auto zu sehen?“ Der Labeler sieht sich dann jedes Foto an und bestimmt, ob ein Auto zu sehen ist oder nicht. Natürlich gibt es Unterschiede in der Ausführlichkeit des Taggings. Es kann einfach ein Ja oder Nein zu der Frage gegeben werden. Es kann aber auch erforderlich sein, die spezifischen Pixel auf dem Foto zu identifizieren, die ein Auto zeigen.

Sobald diese Daten gelabelt wurden, kann die Maschine diese Informationen nutzen, um die zugrunde liegenden Muster zu verstehen. So lernt die Maschine, auf der Grundlage der KI-Trainingsdaten Vorhersagen für neue Bilder zu treffen. Die Genauigkeit des Algorithmus hängt von der Genauigkeit dieser Trainingsdaten ab. Daher ist es wichtig, dass qualitativ hochwertige Daten gesammelt und gelabelt werden, aus denen die Maschine lernen kann.

Welche Arten des Datenlabelings gibt es?

Es gibt eine Reihe von verschiedenen Arten des Datenlabelings. Die folgenden sind einige der gebräuchlichsten:

• Natürliche Sprachverarbeitung: Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) wird zur Analyse von Texten verwendet. So können Labeler beispielsweise die Absicht oder die Stimmung eines bestimmten Textes erkennen, Orte, Personen und andere Eigennamen klassifizieren oder Teile der Sprache identifizieren. NLP kann auch dazu verwendet werden, um Text in PDFs oder Bildern zu erkennen. Dieser Prozess erfordert Beschriftungsprogramme, um Textabschnitte zu identifizieren, z. B. durch das Zeichnen von Begrenzungsrahmen (Bounding Boxes), um anschließend den Text mit spezifischen Labels zu versehen oder ihn zu transkribieren. NLP wird für die Erkennung von Entitätsnamen und optischen Zeichen sowie für die Stimmungsanalyse genutzt.
  
• Computer Vision: Computer Vision ist erforderlich, um einer Maschine beizubringen, Bilder oder bestimmte Merkmale in ihnen zu erkennen. Zu diesem Zweck müssen Bilder oder Pixel gelabelt werden. Dies kann durch Klassifizierung von Bildern nach Typ oder Inhalt geschehen. Labeler können Bilder auch viel detaillierter auf der Pixelebene segmentieren. Mit Hilfe dieser Trainingsdaten können Maschinen lernen, Bilder automatisch zu kategorisieren oder Schlüsselpunkte in ihnen zu identifizieren. Sie können auch lernen, Bilder automatisch zu segmentieren.
  
• Audioverarbeitung: Die Audioverarbeitung dient der Umwandlung von Geräuschen – z. B. Sprache oder Tönen wie Alarmsignale – in ein strukturiertes Format. Sobald diese Verarbeitung abgeschlossen ist, wird daraus der Audio-Trainingsdatensatz. Die Audiobearbeitung erfolgt durch manuelle Transkription der Töne in geschriebenen Text. Außerdem können Tags hinzugefügt werden, um weitere Informationen über den Ton zu erhalten.

Datenqualität und Genauigkeit im Datenlabeling

Datensätze für maschinelles Lernen müssen genau und qualitativ hochwertig sein. Die Begriffe „Genauigkeit“ und „Qualität“ werden oft synonym verwendet, es gibt jedoch einen Unterschied zwischen den beiden Begriffen:

• Die Genauigkeit beschreibt, wie gut das Labeling der einzelnen Daten mit der realen Welt übereinstimmt, d. h. wie nahe sie an der so genannten „Grundwahrheit“ liegt.
• Die Qualität misst die Genauigkeit über den gesamten Datensatz hinweg. Dazu gehört die Frage, ob die Arbeit aller Labeler gleich gut ist und ob das Labeln über die Datensätze hinweg konsistent ist.

Die Erstellung und Validierung von Modellen des maschinellen Lernens erfordert zuverlässige Daten – sowohl während des Modelltrainings als auch während des Prozesses, in dem das Modell aus den gelabelten Daten lernt, um zukünftige Entscheidungen treffen zu können.

Was beeinflusst die Qualität und Genauigkeit des Datenlabelings?

Es gibt eine Reihe potenzieller Probleme, die sich auf die Qualität und Genauigkeit von gelabelten Daten auswirken können:

• Kein Wissen oder fehlender Kontext:
  Wenn die Labeler keinen Kontext zu den Daten haben, beeinträchtigt dies die Gesamtqualität. So kann sich das Wort „Ufer“ beispielsweise auf ein Finanzinstitut oder auf den flachen Bereich eines Gewässers beziehen. Um dies richtig zu kennzeichnen, muss der Labeler wissen, ob es sich um einen Text über Finanzen oder über Naturgeografie handelt. Daher sollten Labeler die wichtigsten Details über die Tätigkeit des Unternehmens oder des Produkts, für das sie Daten labeln, kennen und verstehen.
  
• Flexibilität:
  Maschinelles Lernen erfordert viele Test- und Abstimmungsrunden. Das bedeutet, dass neue Datensätze vorbereitet und bestehende angepasst werden müssen. Die Labeler müssen daher in der Lage sein, auf Veränderungen zu reagieren, z. B. auf mehr Daten, eine höhere Komplexität der Aufgaben oder eine längere Dauer des Projekts. Ein flexibles Team wird qualitativ hochwertigere Daten liefern.
  
• Beziehung und Kommunikation:
  Neben einem Labeling Team, das auf Änderungen reagieren kann, ist es auch wichtig, dass die Kommunikation zwischen dem Kunden und dem Team funktioniert. Im Idealfall gibt es eine geschlossene Feedback-Schleife, die es ermöglicht, Änderungen schnell in die Datensätze einzuarbeiten. Dies funktioniert in der Regel am besten, wenn es im Labeling Team einen Leiter gibt, der einen direkten Draht zum Kunden hat, um Änderungen zu besprechen und effektiv umzusetzen.

Wie kann die Qualität des Datenlabelings gemessen werden?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Qualität des Datenlabelings zu messen:

• Stichprobenprüfung: Ein erfahrener Labeler – z. B. ein Projektmanager oder ein Teamleiter – überprüft eine Stichprobe bereits erledigter Aufgaben auf ihre Richtigkeit.
• Goldstandard: Wenn es eine richtige Antwort für eine Aufgabe gibt, bestimmt die Anzahl der richtigen und falschen Angaben die Gesamtqualität des Datensatzes.
• Konsens: Mehrere Personen führen die gleiche Aufgabe aus. Die Antwort, die von der Mehrheit der Labeler zurückkommt, ist die richtige.
• Schnittmenge über Vereinigung (IoU): Hierbei werden die Ergebnisse von Menschen und Maschinen kombiniert, indem die Ergebnisse der von Hand gelabelten Daten (die sogenannte Grundwahrheit) mit den Ergebnissen des Algorithmus verglichen werden. Dies wird häufig für Bounding-Boxen in Bildern verwendet.

Was sind die Gründe für die Auslagerung von Datenlabeling?

Die Skalierung und Senkung der Gesamtkosten für Unternehmen wird durch die Auslagerung von Datenlabeling Prozessen einfacher. Wenn Unternehmen auslagern, können sie sich auf die wesentlichen und wichtigen Aufgaben konzentrieren. Es hilft dabei, Geld zu sparen, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen. Wenn Unternehmen das Datenlabeling auslagern, können sie auf einen professionellen Anbieter vertrauen und mit ihm kommunizieren. Sie können eine Auswahlliste von Anbietern auswerten, um den besten für ihre Anforderungen zu finden.

Wie finden Sie die richtigen Datenlabeling Dienstleistungen für Ihre Anforderungen?

Bei der Suche nach Datenlabeling Dienstleistungen oder Dienstleistern ist es wichtig, ein Unternehmen zu finden, das maßgeschneiderte Arbeitsabläufe anbietet, die sich an Ihre speziellen Anforderungen anpassen. Die Unternehmen sollten eine einfache Möglichkeit bieten, die Anweisungen zum korrekten labeln der Daten hochzuladen. Außerdem ist es hilfreich, einen Datenlabeling Dienstleister zu finden, der Experten für das labeln von Daten beschäftigt, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Microjobs – Datenlabeling interessant halten

Wie kann schnelles und effizientes Datenlabeling erreicht werden, ohne dass die beteiligten Personen die Freude an ihrer Arbeit verlieren? Bei clickworker bieten wir viele Microjobs an, die von Tausenden von Clickworkern auf der ganzen Welt angenommen werden können. Jeder Clickworker kann wählen, an welchen Aufgaben er arbeiten möchte und so die Jobs finden, die ihn am meisten interessieren. Unsere Clickworker können an einer Vielzahl von verschiedenen Aufgaben arbeiten, so bleibt die Arbeit interessant und spannend.

Es gibt natürlich einige Vorgaben, wer die einzelnen Microjobs ausführen darf. Einige Kunden verlangen nur, dass die Clickworker eine bestimmte Sprache als Muttersprache sprechen oder aus einer bestimmten Region kommen. In manchen Fällen ist aber auch ein detaillierteres Know-how des jeweiligen Fachgebiets erforderlich. Für jede Aufgabe erstellen wir ein Profil nach den Bedürfnissen des Kunden und bieten die Jobs allen Clickworkern an, die diesem Profil entsprechen.

Datenlabeling Service von clickworker

Datenlabeling umfasst viele verschiedene Aufgaben. Dazu gehört zum Beispiel das Platzieren von elektronischen Markierungen auf Bilddateien (z. B. Bounding Boxes), das Hervorheben von signifikanten Stellen auf Bildern von Gesichtern, das Taggen von relevanten Keywords oder das Umschreiben von Texten in Bezug auf die Wortfolge oder die gewählte Perspektive.

Bounding Boxes

Bildsegmentierung

Kennzeichnung von Bildelementen

Gesichtsmarkierung mit Punkten

Ein weiterer wichtiger Aspekt unseres Datenlabeling Dienstes ist die Kategorisierung von Texten, Audiodateien oder Videos nach ihrem Inhalt.
Diese sogenannte Sentiment-Analyse lässt Ihr System wissen, was Kunden fühlen und meinen, wenn sie mit Ihnen in Kontakt treten.

Bounding Boxes, Tagging, etc. – Datenlabeling für Bilder

Das Anbringen von Markierungen auf Bildern ist ein wichtiger Bestandteil des Datenlabelings. Dies kann verschiedene Formen annehmen. Begrenzungsrahmen (engl. Bounding Boxes) werden beispielsweise verwendet, um wiederkehrende Elemente in einem Bild zu markieren, wie z. B. mehrere Fahrzeuge (siehe Bild). Dadurch kann der Algorithmus verschiedene Formen in unterschiedlichen Positionen und Größen als zur gleichen Kategorie (Fahrzeug) gehörig zu erkennen. Es ist auch möglich, Elemente zu markieren und so der KI beizubringen, was in jedem Bild zu sehen ist. Wenn das Ziel darin besteht, verschiedene Teile eines Bildes zu klassifizieren, kann eine Segmentierung sinnvoll sein. In diesem Fall werden die Labels auf jeden Teil des Bildes angewendet. Jedes Teil, das das gleiche Label hat, wird dann auf die gleiche Art und Weise dargestellt, was die Analyse erleichtert.

Zur Verbesserung der Gesichtserkennungssoftware, können Gesichtsmarkierungen verwendet werden. Punkte werden gesetzt, um die Form des Gesichts, der Lippen, der Augenbrauen und mehr anzuzeigen. Durch das Lernen aus diesen Markierungen können Algorithmen Gesichter leichter identifizieren, auch wenn sie aus verschiedenen Perspektiven gezeigt werden- oder nicht das ganze Gesicht sichtbar ist.

Text- und Sentiment-Analyse: Maschinen lehren, was wir meinen

Das Verstehen von Texten kann für eine KI schwierig sein. Natürliche Sprache ist anders als konstruierte oder formale Sprache und kann daher nicht ohne weiteres von Maschinen analysiert werden. Menschen verwenden Wiederholungen, Redewendungen oder rhetorische Mittel wie Ironie, oft ohne bewusste Planung. Es braucht das menschliche Verständnis dieser Sprache, damit Maschinen daraus lernen können. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist Text Mining oder Textanalyse: Während dieses Prozesses wird die natürliche Sprache strukturiert, um der KI zu helfen, die Bedeutung herauszufinden.

Eine Art der Textanalyse ist die Sentiment-Analyse. Auf diese Weise lernen Maschinen, was Menschen meinen, wenn sie etwas sagen oder schreiben. Die bloße Kenntnis der verwendeten Wörter reicht in den meisten Fällen nicht aus, um die Bedeutung dahinter zu verstehen. Bei einer gesprochenen Äußerung muss zum Beispiel auch der Tonfall berücksichtigt werden. Anhand mehrerer Variablen lässt sich feststellen, ob die Stimmung positiv oder negativ ist oder, noch weiter fortgeschritten, ob sie auf eine bestimmte Emotion wie „glücklich“, „traurig“ oder „wütend“ zurückzuführen ist.

Sie möchten mehr über unsere Datenlabeling Dienste erfahren?
Kontaktieren Sie unser Sales-Team und teilen Sie uns mit, was Sie benötigen, um die Algorithmen Ihrer Systeme zu verbessern. Wir haben großartige Lösungen für Sie, die Ihnen helfen werden, Ihre KI-Systeme zu optimieren.

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