KI-Datenerfassungsanbieter

KI-Datenerfassungsanbieter und ihre Services

Mit einem erfahrenen KI-Datenerfassungsanbieter profitieren Unternehmen vom Zugang zu einer zuverlässigen Datenquelle, die ihren Modellen zu genaueren Ergebnissen verhilft.

Die Erfassung der Daten ist häufig einer der schwierigsten Teile eines Projekts für maschinelles Lernen. Das gilt vor allem für umfangreiche Datensätze. Bei der KI-Datenerfassung kommen verschiedene Methoden zum Einsatz, um große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu sammeln: darunter Web-Scraping-Tools, Social-Media-APIs, Unternehmensdatenbanken und mehr.

Datenerhebung

Das Sammeln von Daten macht es möglich, vergangene Ereignisse zu dokumentieren und mithilfe der Datenanalyse Muster zu erkennen. Aus diesen Mustern erstellen ML-Algorithmen Modelle, die Trends erkennen und künftige Veränderungen abschätzen. Damit Ihre Vorhersagemodelle erfolgreich sind, müssen Sie die richtigen Datenerfassungsmethoden anwenden. Aber Sie müssen auch über die richtigen Daten verfügen. Diese müssen genau und für die jeweilige Aufgabe geeignet sein, um nicht zu falschen Ergebnissen zu führen.

Die drei Arten der Datenerhebung

Daten, die für KI-Anwendungen gesammelt werden, können in verschiedene Kategorien eingeteilt werden. KI-Algorithmen können alle diese Datentypen verarbeiten und daraus Erkenntnisse gewinnen.

• Die visuelle KI-Datenerfassung erfordert Tools, die Bilder oder Videos in einem strukturierten Format erfassen. Diese Strukturen können von KI-Algorithmen interpretiert werden. Auf diese visuellen Daten trainierte KI-Modelle erkennen Objekte, Gesichter oder Text in Bildern und Videos. Diese Art der KI wird für Anwendungen wie Gesichtserkennung, autonome Fahrzeuge und medizinische Bildgebung verwendet.
• Textuelle KI-Datenerfassung sammelt Textinformationen mit Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). KI-Modelle interpretieren die von Textdokumenten und unstrukturierten Datenbanken bereitgestellten Informationen, um Rückschlüsse auf Beziehungen zwischen den im Text behandelten Entitäten und Themen zu ziehen. Darüber hinaus werden Textdaten nach Zeichen, Wörtern, Sätzen und sprachlich relevanten Konzepten sortiert. KI wird auch eingesetzt, um die Stimmung von Texten zu verstehen und Anomalien oder Unregelmäßigkeiten zu erkennen. Ein Beispiel für Textdaten sind Kundenrezensionen zu Produkten und Dienstleistungen.
• Die KI-Audiodatenerfassung erfasst Audioinformationen mithilfe von Spracherkennungssoftware und -techniken. KI-Modelle können gesprochene Sprache interpretieren, zum Beispiel die Absicht eines Benutzers anhand von Sprachbefehlen. Sie können ebenfalls bestimmte Schlüsselwörter aus einem Audioclip extrahieren. KI-Modelle erkennen und analysieren Emotionen anhand der Intonation und akustischer Faktoren. Die Erfassung von KI-Daten aus Audioquellen ist für Anwendungen mit Echtzeit-Interaktionen praktisch: zum Beispiel für Kundendienstabteilungen und intelligente persönliche Assistenten wie Siri oder Alexa.

Tipp:

Verschiedene Typen von hochwertigen Daten – bereitgestellt von clickworker

KI-Datensätze für Maschinelles Lernen

Daten verstehen

Daten gibt es in verschiedenen Formaten: Texte, Bilder, Audios und Videos. Grob können Daten jedoch entweder als strukturiert oder als unstrukturiert unterschieden werden.

1. Strukturierte Daten
   Strukturierte Daten sind in einem vordefinierten Format organisiert, das ein schnelles Abrufen und Analysieren bestimmter Elemente ermöglicht. KI-Datenerfassungsmethoden für strukturierte Daten umfassen Datenbanken, APIs, Tabellenkalkulationen und andere Formen von organisierten digitalen Informationen. Die Erfassung strukturierter KI-Daten kann weitgehend automatisiert werden, wenn der Prozess richtig programmiert ist.
2. Unstrukturierte Daten
   Die unstrukturierte KI-Datenerfassung umfasst Quellen wie Audiodateien, Videos und Beiträge in sozialen Medien, die keine vordefinierte Struktur oder Kennzeichnungen haben. Die Sammlung unstrukturierter KI-Daten ist ein komplexerer Prozess als die Sammlung strukturierter KI-Daten, da KI-Algorithmen den Kontext der Daten verstehen müssen, um sinnvolle Erkenntnisse daraus zu ziehen. Zu den KI-Algorithmen, die für die unstrukturierte KI-Datenerfassung verwendet werden, gehören NLP für gesprochene Sprache und die Erkennung von Fotos.
3. Halbstrukturierte Daten
   Die halbstrukturierte KI-Datenerfassung umfasst Quellen wie E-Mails, PDFs, Textdateien und Webseiten, die eine gewisse Struktur aufweisen, aber auch eine manuelle Verarbeitung für eine erfolgreiche KI-Datenerfassung erfordern. Diese Art der KI-Datensammlung ist aufwendiger als die strukturierte KI-Datensammlung. Denn hier sind menschliches Verständnis und KI-gesteuerte Techniken zur Interpretation der Daten erforderlich. Zu den KI-gesteuerten Techniken, die bei der halbstrukturierten KI-Datensammlung zum Einsatz kommen, gehören Entitätsextraktion, Sentimentanalyse, Textklassifizierung und Entitätsauflösung.

Die verschiedenen Arten des Lernens

Überwachtes und unüberwachtes Lernen sind KI-Algorithmen, die KI-Daten analysieren. Sie unterscheiden sich in ihrem Ansatz.

• Überwachtes Lernen erfordert, dass KI-gesteuerte Modelle mit markierten KI-Daten trainiert werden. Beim überwachten Lernen wird dem Algorithmus „beigebracht“, was richtig oder falsch ist, sodass er schnell lernt, die Unterschiede (beispielsweise zwischen einem Hund und einer Katze) zu erkennen. Dies geschieht manuell durch einen Experten, und das KI-Modell lernt die Muster in den KI-Daten anhand dieser Kennzeichnungen.
• Unüberwachtes Lernen ist aufwendiger. Der Algorithmus erhält keine Informationen darüber, was richtig oder falsch ist. Der Algorithmus lernt von selbst. Er erstellt verschiedene Muster auf der Grundlage der ihm zur Verfügung stehenden Informationen. Zum Beispiel versteht er vielleicht nicht den Unterschied zwischen einem Hund und einer Katze – er kann aber alle Bilder erkennen, auf denen das Tier ein schwarzes linkes Ohr hat.

Beim überwachten oder unüberwachten maschinellen Lernen spielen Bilddatensätze eine sehr wichtige Rolle.

Dienstleistungen der Datenerhebung

Erfolgreiche Datenerfassungsdienste erfordern strenge und klar definierte Prozesse. Je nach Art der zu erfassenden Daten können sich die Anforderungen ändern. Die Erfassung von Bilddaten und Videodaten unterscheidet sich deutlich von der Erfassung von Sprach- oder Audiodaten. Auch wenn einige Bereiche spezifisch sind, gibt es doch einige Gemeinsamkeiten bei der Suche nach einem Datenerfassungsdienst.

• Zu Beginn muss der Kunde seine speziellen Anforderungen und alle verfügbaren Muster zur Verfügung stellen. Die Anforderungen sollten detailliert beschreiben, welches Ergebnis erwartet wird, um zu verstehen, wonach überhaupt gesucht wird.
• Der Datenerhebungsdienst muss die bereitgestellten Proben überprüfen, um die Qualität zu beurteilen und die Erhebungsmethode zu bestimmen, die für die Sammlung weiterer Proben erforderlich ist. Sprachproben können zum Beispiel durch Telefonanrufe oder aufgezeichnete Gespräche gewonnen werden. Für Bilder gelten andere Anforderungen.
• Im nächsten Schritt wird festgelegt, wo die Daten gespeichert werden sollen, und es werden die geeigneten Instrumente für die gewählte Erhebungsmethode organisiert. Danach kann das Team mit der eigentlichen Datenerhebung beginnen. In einigen Fällen kann es erforderlich sein, zusätzliche geschulte Ressourcen zu beschaffen.
• Die gesammelten Daten müssen überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie mit den Anforderungen des Kunden übereinstimmen. Wenn dies der Fall ist, können sie an den Kunden weitergegeben werden.

Die KI-Datenerfassung ist häufig kompliziert und komplex. Sie erfordert deshalb ein erfahrenes Team, um sie korrekt durchzuführen. KI-Daten müssen mit Präzision und Sicherheit erfasst werden. Durch die korrekte Erfassung von KI-Daten erhalten die Kunden Zugang zu genaueren Analysen und verbesserten KI-Modellen, die wertvolle Erkenntnisse liefern. Schließlich müssen die KI-Daten auf Veränderungen oder Unregelmäßigkeiten hin überwacht und entsprechend aktualisiert werden. So bleibt das KI-System immer auf dem neuesten Stand und liefert detailliertere Berichte für die Kunden.

Durch die richtige Verwaltung der KI-Datenerfassung können Unternehmen die neuesten technologischen Fortschritte nutzen, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Die so erhaltenen Informationen machen fundierte Entscheidungen über Investitionen in die KI-Entwicklung und -Forschung möglich.

Wo werden KI-Daten verwendet?

Video über die globalen Auswirkungen der KI

Viele Branchen profitieren von der KI-Datenerfassung – vom Einzelhandel bis zum Gesundheitswesen. KI-Daten können helfen, ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen, das Produktdesign zu verbessern, den Warenbestand zu verfolgen und vieles mehr. KI wird auch die Medizin revolutionieren, indem sie auf der Grundlage von KI-erfassten Daten genauere Diagnosen stellt.

• KI-Daten in der Wirtschaft – KI-Daten bieten einen noch nie dagewesenen Einblick in Geschäftsabläufe und verschaffen Wettbewerbsvorteile. KI-Daten können genutzt werden, um fundierte Marketingstrategien zu entwickeln, den Kundenservice zu verbessern, repetitive Aufgaben zu automatisieren, die betriebliche Effizienz zu steigern und neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die auf die Bedürfnisse der Verbraucher zugeschnitten sind.
• KI-Daten in der Fertigung – KI-Daten werden auch in der Produktion eingesetzt, um Prozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. KI kann zur Überwachung von Maschinen, zur Identifikation von Anomalien und potenziellen Problemen, zur Analyse großer Datenmengen in Echtzeit und sogar zur Vorhersage künftiger Wartungsanforderungen eingesetzt werden. KI verfolgt Bestände, verwaltet Produktionspläne gibt Einblicke in das Produktdesign.
• KI-Daten in der Automobilindustrie – KI wird in der Automobilindustrie für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt. KI-Daten helfen autonomen Fahrzeugen, sicher in ihrer Umgebung zu navigieren, die Fahrzeugleistung durch Optimierung der Kraftstoffeffizienz und anderer Faktoren zu verbessern, den Herstellungsprozess von Fahrzeugkomponenten zu automatisieren und relevante Zustände der Fahrzeuge zu diagnostizieren. KI trägt auch dazu bei, intelligentere Städte mit einem verbesserten Verkehrsfluss zu schaffen. KI-gestützte Systeme ermöglichen die optimale Überwachung des Straßenzustands, um Verkehrssignale entsprechend anzupassen.
• KI-Daten im Smarthome – Die KI-Datenerfassung wird auch in der Smarthome-Branche eingesetzt. Hier geht es um optimale Energiemanagementsysteme, die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und das Sammeln von Daten aus vernetzten Geräten. Die Analyse dieser Daten ermöglicht KI-gesteuerte Beleuchtung, Temperaturkontrolle, Sicherheitsüberwachung, Geräteautomatisierung und vieles mehr. KI erkennt Auffälligkeiten und informiert Hausbesitzer über potenzielle Probleme, damit sie schnell Gegenmaßnahmen ergreifen können.
• KI-Daten im Gesundheitswesen – Auch im Gesundheitswesen hat die KI große Auswirkungen. KI-gestützte Technologien können Muster und Anomalien in medizinischen Bildgebungsdaten erkennen, die für den Menschen sonst nur schwer zu erkennen wären. KI kann auch eingesetzt werden, um riesige Mengen von Gesundheitsdaten zu analysieren, um Trends zu erkennen, Krankheiten genauer zu diagnostizieren und personalisierte Behandlungen für Patienten zu entwickeln. KI automatisiert alltägliche Verwaltungsaufgaben, so dass die Ärzte mehr Zeit für die Patientenversorgung haben.
• KI-Daten im Einzelhandel – KI verändert die Einzelhandelsbranche. Sie personalisiert das Einkaufserlebnis, indem sie Produkte auf der Grundlage von Kundenpräferenzen empfiehlt. KI kann auch die Nachfrage und den Lagerbestand vorhersagen, damit Einzelhändler stets die richtigen Produkte vorrätig haben. Künstliche Intelligenz optimiert Preisstrategien und erkennt Betrugsversuche frühzeitig. KI hilft Einzelhändlern auch bei der Automatisierung von Prozessen wie dem Checkout und der Zahlungsabwicklung, was das Einkaufen für Kunden einfacher und schneller macht.

Die Sammlung von KI-Daten ist für die ordnungsgemäße Funktionsweise dieser KI-Tools unerlässlich. Denn KI-Algorithmen benötigen viele hochwertige Trainingsdaten, um genaue Vorhersagen treffen zu können. KI-Technologie nutzt Rohdaten aus verschiedenen Quellen und macht sie nutzbar, indem sie verborgene Muster aufdeckt, die sonst vielleicht unbemerkt geblieben wären.

Letztlich hat die KI-Datenerfassung das Potenzial, die Art und Weise, wie wir Geschäfte machen, zu revolutionieren. KI-gestützte Datenerfassung kann Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Kunden besser zu bedienen. KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen, um Daten schneller und genauer als je zuvor zu erfassen und zu analysieren. Die KI-Datenerfassung ist nur eine der vielen Möglichkeiten, wie KI den Geschäftsbetrieb und das Kundenerlebnis verbessern kann.