Bei der Datenannotation werden relevante Informationen und Metadaten in einem Datensatz mit Etiketten oder Tags versehen, damit Maschinen sie verstehen können. Der Datensatz kann in jeder Form vorliegen, beispielsweise als Bild, Audiodatei, Videomaterial oder Text. Durch die Kennzeichnung von Datenelementen können Modelle des maschinellen Lernens (ML) genau verstehen, was sie verarbeiten sollen. Künstliche Intelligenz speichert diese Informationen, um automatisch neue, auf vorhandenem Wissen basierende Informationen zu verarbeiten. Dieses Verfahren garantiert rechtzeitige Entscheidungen auf einer soliden Grundlage.
Datenannotation ist notwendig, weil KI- und maschinelle Lernmodelle ständig trainiert werden müssen, um effizienter und effektiver zu werden, damit sie die gewünschten Ergebnisse liefern.
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.
Die Beschriftung von Daten ist ein weites Feld. Es umfasst verschiedene Datentypen, darunter Bild, Text, Audio und Video. Jede Art von Daten hat ihre eigenen Herausforderungen, wenn es um die Kommentierung geht.
Die Beschriftung von Bildern umfasst die Erstellung von Begrenzungsrahmen (für die Objekterkennung) und Segmentierungsmasken (für die semantische und instanzielle Segmentierung), um die Objekte verschiedener Klassen zu unterscheiden. Die Bildbeschriftung wird häufig zur Erstellung von Trainingsdatensätzen für maschinelles Lernen für die Lernalgorithmen verwendet.
Unter Textanmerkungen versteht man das Hinzufügen relevanter Informationen zu den Sprachdaten mithilfe von Etiketten oder Metadaten. So können Sie beispielsweise Textdateien mit Bezeichnungen wie Titel, Beschreibung und Copyright versehen. Die Textanmerkung kann auch eine Gefühlsanmerkung beinhalten, bei der Etiketten zugewiesen werden, die menschliche Emotionen darstellen: zum Beispiel traurig, glücklich, wütend, positiv, negativ, neutral usw.
Bei der semantischen Annotation schließlich werden dem Text Metadaten, zusätzliche Informationen oder Tags hinzugefügt, die sich auf Konzepte und Entitäten wie Personen, Orte oder Themen beziehen.
NLP for Developers: Annotating Language Data – A Video by Rasa
Unter Audioannotation versteht man die Aufnahme und Transkription von Sprache mit Schwerpunkt auf Phonetik, Akzente und die demografischen Merkmale der Sprecher. Jeder Anwendungsfall ist anders: Einige erfordern einen sehr spezifischen Ansatz, wie zum Beispiel die Kennzeichnung von aggressiven Sprachindikatoren für Anwendungen der Notfall-Hotline-Technologie. Der Begriff Datenannotation
kann sich auf alles beziehen: von der Annotation des Inhalts einer Audiodatei bis zur Annotation eines einzelnen Wortes.
Mehrere Faktoren beeinflussen die Effizienz eines Systems bei der Verarbeitung von Informationen. Die Datenannotation hilft bei diesem Prozess, indem sie alle identifiziert. Auch nonverbale Hinweise wie Stille oder Hintergrundgeräusche werden kommentiert, um die Effizienz von Algorithmen zu erhöhen.
Bei der Beschriftung von Videos geht es um die Kennzeichnung von Abschnitten oder Clips, die zur Identifizierung, Klassifizierung oder Erkennung der gewünschten Objekte in einer virtuellen Umgebung verwendet werden sollen. Dies geschieht mit denselben Techniken wie bei der Bildbeschriftung – zum Beispiel Bounding Boxes oder semantische Segmentierung, jedoch auf Einzelbildbasis.
Die Beschriftung ist eine wesentliche Technik für Computer-Vision-Aufgaben wie Lokalisierung und Objektverfolgung. Die Kommentierung von Videos liefert wertvolle Informationen, die zur Verbesserung dieser Aufgaben verwendet werden können.
Tipp:
Erhalten Sie kommentierte KI-Trainingsdaten in beliebiger Menge, um Ihr Computer-Vision-Modell optimal zu trainieren.
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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.
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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.
Es gibt zwei Möglichkeiten, Daten mit Anmerkungen zu versehen: automatisierte und menschliche Datenannotation. Beide Verfahren haben ihre Vor- und Nachteile:
Außerdem können die menschlichen Anmerkungen auf ihre Genauigkeit hin überprüft werden, was die Qualität des Datensatzes insgesamt verbessert.
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.
Bei der Beschriftung von Daten sind einige bewährte Verfahren zu beachten:
Es gibt eine Vielzahl von Werkzeugen und Methoden, die Sie verwenden können. Sie können entweder eigene Anmerkungswerkzeuge entwickeln oder ein kommerzielles Werkzeug verwenden.
Die interne Entwicklung von Anmerkungswerkzeugen ist eine gute Option für Unternehmen in der Wachstums- oder Unternehmensphase. Diese Tools können mit wenigen eigenen Entwicklungsressourcen angepasst werden. Es ist jedoch wichtig, langfristige Prozesse und Stack-Integrationen zu schaffen, die Ihren Anforderungen in Bezug auf Sicherheit und Flexibilität für Änderungen im Laufe der Zeit gerecht werden.
Vor einigen Jahren waren die meisten Tools zur Datenannotation nur über Open Source oder durch Eigenbau verfügbar. Im Jahr 2018 wurde jedoch eine Reihe kommerzieller Tools für die Datenannotation verfügbar. Diese professionell entwickelten Tools von Drittanbietern bieten voll funktionsfähige, vollständige Workflow-Optionen für die Datenbeschriftung.
Wenn Sie die Anschaffung eines Tools zur Datenannotation in Erwägung ziehen, wählen Sie eines, das den Anforderungen Ihres Projekts in Bezug auf Sicherheit und Flexibilität entspricht.
Bei der Suche nach einem Tool zur Datenannotation ist es wichtig, Folgendes zu beachten:
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.
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.
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.
Hier finden Sie Antworten auf die am häufigsten gestellten Fragen zu Kommentaren.
Unter Datenbeschriftung versteht man das Hinzufügen von Etiketten zu Datenpunkten in einem Datensatz. Die Datenbeschriftung hingegen bezieht sich auf die Beschreibung jedes Datenpunkts, der in einen bestimmten Bereich fällt, zum Beispiel Alter oder Geschlecht.
Kommentierte Daten sind eine Sammlung von Informationen über die Struktur und Semantik eines Dokuments oder Korpus auf hoher Ebene. In der Regel handelt es sich um unstrukturierten Text, aber auch um halbstrukturierte Daten. Anmerkungen sind eine Schlüsselkomponente bei der Kategorisierung von Texten, der Verarbeitung natürlicher Sprache und dem maschinellen Lernen.
Spezialisten für Datenannotation sind Personen, die über Fachwissen und Erfahrung in den Bereichen Geschäftsanalyse, Datenanalyse, Datenbankmanagement und verwandten Bereichen verfügen. Sie arbeiten häufig im Bereich der Datenanalyse mit Organisationen in vielen verschiedenen Branchen zusammen.
