Datenannotation

Was sind die Vorteile der Datenannotation?

• Unternehmen können die Interaktion mit ihren Kunden durch Chatbots und Sprachassistenten verbessern und so eine menschlichere Konversation ermöglichen. Dies führt auch zu qualitativ hochwertigeren Ergebnissen bei Suchanfragen.
• IoT-Geräte im Haus erkennen viel akustische Signale von menschlichen Stimme bis zu einer plötzlichen Bewegung im Haus, was die Zugänglichkeit und die Sicherheit des Hauses verbessert.
• Online-Videos, -Bilder und -Artikel sind zunehmend auch für Nutzer mit Seh- oder Hörbehinderungen zugänglich.
• Die Spracherkennungstechnologie hat die Reichweite der Zugänglichkeit auf Mobil- und Desktop-Geräten ebenfalls erhöht.

Wie können Datenkommentare zur Verbesserung von Modellen des maschinellen Lernens beitragen?

Datenkommentare tragen zur Verbesserung von Modellen des maschinellen Lernens bei, indem sie genauere und relevantere Informationen liefern.

Das überwachte maschinelle Lernmodell ist eine Art von Algorithmus, der einen vorher festgelegten Satz von Trainingsdaten benötigt, der die richtige Antwort oder Ausgabe für ein bestimmtes Problem enthält. Das Modell lernt, wie das Problem zu lösen ist, indem es diese Trainingsdaten mit den Ergebnissen vergleicht, die es bei der Anwendung auf neue, nicht beschriftete Rohdaten erzielt.

Wenn der Trainingsdatensatz nicht richtig beschriftet ist, besteht die Gefahr, dass das Modell nicht lernt, das Problem richtig zu lösen. Die Beschriftung der Daten hilft sicherzustellen, dass alle Daten in einem Datensatz korrekt beschriftet sind. So kann das überwachte maschinelle Lernmodell effektiv aus ihnen lernen.

Modelle für maschinelles Lernen erfordern sowohl menschliche als auch maschinelle Intelligenz, was als Human-in-the-Loop-Modell bezeichnet wird.

Der Prozess der Datenannotation

Beim maschinellen Lernen (ML) ist die Datenannotation ein wesentlicher Bestandteil des Prozesses. Sie hilft dabei, die Eingabemuster zu klären und zu verstehen, damit das System daraus lernt und die gewünschten Ergebnisse erzielt.

• Die Verwendung von Karteikarten zum Unterrichten von Kindern ist ein gutes Beispiel, um das Konzept zu verstehen.
• Eine Karteikarte mit dem Bild eines Apfels und dem Wort Apfel erklärt den Kindern, wie ein Apfel aussieht und wie das Wort geschrieben wird.

Bei der Beschriftung von Daten handelt es sich um die Informationen, die dem Datensatz hinzugefügt werden, damit das maschinelle Lernmodell sie verstehen und daraus lernen kann.

Der Prozess der Datenannotation kann zeitaufwändig sein. Aber es ist wichtig, diesen Prozess präzise durchzuführen. Je genauer die Anmerkungen sind, desto besser funktioniert das maschinelle Lernmodell. Wie bei allem anderen gilt auch hier: Übung macht den Meister. Achten Sie also darauf, Ihre Daten so genau wie möglich zu kommentieren.

Automatisierte Datenannotation und von Menschen annotierte Daten

Es gibt zwei Möglichkeiten, Daten mit Anmerkungen zu versehen: automatisierte und menschliche Datenannotation. Beide Verfahren haben ihre Vor- und Nachteile:

• Automatisierte Annotationen können schneller und billiger sein als menschliche Annotationen. Sie sind aber unter Umständen ungenau. Das liegt daran, dass Maschinen nicht immer alle Merkmale eines Datensatzes richtig erkennen.

• Menschliche Annotationen sind oft genauer, aber auch kostspieliger. Dies liegt daran, dass Menschen in der Lage sind, die Daten detaillierter zu betrachten und Merkmale zu erkennen, die Maschinen möglicherweise übersehen.

Außerdem können die menschlichen Anmerkungen auf ihre Genauigkeit hin überprüft werden, was die Qualität des Datensatzes insgesamt verbessert.

Wie kann ich mit der Datenannotation beginnen?

Am besten ist es, ein End-to-End-Toolset wie die Vision-KI-Plattform von Plainsight zu verwenden. Diese Plattform ermöglicht die Zusammenarbeit im Team, Beschriftungsanweisungen, die Versionskontrolle von Datensätzen, KI-gestützte Datenkommentare und sogar Modelltraining ohne Code.

Eine weitere Option für Datenkommentare ist iMerit. Dieses Unternehmen kombiniert prädiktive und automatisierte Annotationstechnologie mit einem erstklassigen Kundenservice.

Welche Best Practices gibt es für Datenkommentare?

Bei der Beschriftung von Daten sind einige bewährte Verfahren zu beachten:

• Einführung einer anderen Dateneingabe-Pipeline: Dies kann dazu beitragen, die Zeit zu verkürzen, die erforderlich ist, um Ihre Daten in ein analysefähiges Format zu bringen.
• Die Art der Datenspeicherung: Wenn Sie Ihre Daten so speichern, dass sie leicht zugänglich und nutzbar sind, sparen Sie später Zeit und Mühe.
• Das Ausgabeformat: Vergewissern Sie sich, dass die Ausgabe Ihres Anmerkungsprozesses in einem Format erfolgt, mit dem Sie leicht arbeiten können.
• Verwendung eines neuen Tools: Wenn Sie ein neues Tool in Ihren Arbeitsablauf einführen, stellen Sie möglichst sicher, dass alle Anwender angemessen geschult sind.
• Die Technologie Ihres Personaldienstleisters: Nutzen Sie die von Ihrem Personaldienstleister zur Verfügung gestellte Technologie, um die Qualität und Produktivität seiner Mitarbeiter zu verfolgen, und die Art und Weise, wie er die dafür erforderlichen Daten erfasst.

Was sind die häufigsten Herausforderungen bei der Annotation von Daten?

Eine der häufigsten Herausforderungen ist die genaue Kennzeichnung von Daten. Dies kann schwierig sein, da diese Aufgabe sehr zeitaufwändig ist und präzise Beschriftungen erforderlich macht.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass alle Daten korrekt beschriftet sind. Dies kann aufgrund von Schwankungen in der Bildqualität und Objektgröße eine Herausforderung sein.

Schließlich kann es schwierig sein, Mitarbeiter zu finden, die sich mit der Kommentierung von Daten auskennen.

Wer kann mir bei den Anmerkungsdiensten helfen?

Wenn Sie jemanden suchen, der Ihnen bei der Datenannotation hilft, ist clickworker eine gute Wahl. Wir haben eine Plattform, auf der sich Menschen aus der ganzen Welt anmelden und an Projekten arbeiten können. Wir verfügen über Fachwissen in einer Vielzahl von Bereichen, einschließlich Datenannotation.

Anmerkungsdienste von clickworker

Clickworker bietet Annotationsdienste für alle Arten von Daten an. Alle Dienstleistungen werden von einem Expertenteam erbracht, das über langjährige Erfahrung in diesem Bereich verfügt. Die Datensicherheit wird durch ein zuverlässiges Informationssicherheitsmanagementsystem (ISMS) auf der Grundlage der Norm ISO 27001 gewährleistet. Es stehen komplette Teams zur Verfügung, einschließlich Spezialisten für alle Geschäftsanforderungen. Mehrsprachiger Support ist für die Kundenbetreuer verfügbar. Die Preise sind erschwinglich. Kleine und große Projekte sind willkommen. Für weitere Fragen steht Ihnen unser Service-Team gerne zur Verfügung.