Wie funktioniert die Datenkennzeichnung und was bedeutet sie? In diesem Beitrag gehen wir auf alles ein, was Sie über Datenkennzeichnungsdienste und -software wissen müssen, damit Sie dies tun können intelligentes Geschäft Treffen Sie Entscheidungen und erstellen Sie letztendlich leistungsstarke KI- und maschinelle Lernmodelle.
Datenbeschriftung
Die Datenkennzeichnung ist eine Phase des maschinellen Lernens, die darauf abzielt, Elemente in unstrukturierten Daten (z. B. Bilder, Videos, Audio oder Text) zu erkennen und sie mit Etiketten zu versehen, um das Modell des maschinellen Lernens bei der Erstellung präziser Vorhersagen und Schätzungen zu unterstützen. Theoretisch sollte es einfach sein, Objekte in Rohdaten zu erkennen. In der Praxis ist es wichtiger, die geeigneten Anmerkungswerkzeuge zu verwenden, um interessante Dinge mit möglichst geringem Fehlerspielraum präzise abzugrenzen. Der betreffende Datensatz besteht aus Tausenden von Elementen.
Auch wenn unbeschriftete Daten für sich genommen für ein zertifiziertes Modell keine Bedeutung haben, können sie zum Scheitern Ihres Modells führen.
So funktioniert die Datenkennzeichnung
Um Daten zu bereinigen, zu ordnen und zu kennzeichnen, nutzen Unternehmen Software, Verfahren und Datenannotatoren. Modelle für maschinelles Lernen basieren auf diesen Trainingsdaten. Diese Bezeichnungen geben Analysten die Möglichkeit, bestimmte Variablen innerhalb von Datensätzen zu trennen, was die Auswahl der besten Datenprädiktoren für ML-Modelle erleichtert. Die Beschriftungen geben an, welche Datenvektoren für das Modelltraining verwendet werden sollen, bei dem das Modell seine Fähigkeit verbessert, die Zukunft vorherzusagen.
Datenkennzeichnungsaufgaben erfordern zusätzlich zur maschinellen Unterstützung den Einsatz von „Human-in-the-Loop“ (HITL). HITL nutzt das Fachwissen menschlicher „Datenkennzeichner“, um ML-Modelle zu entwickeln, zu trainieren, zu optimieren und zu testen. Indem sie den Modellen die Datensätze zuführen, die für ein bestimmtes Projekt am relevantesten sind, helfen sie bei der Steuerung des Datenkennzeichnungsprozesses.
Ansätze zur Datenkennzeichnung
Ein wesentlicher Schritt bei der Erstellung eines leistungsstarken ML-Modells ist die Datenkennzeichnung. Obwohl die Beschriftung einfach erscheint, ist sie nicht immer einfach anzuwenden. Daher müssen Unternehmen eine Vielzahl von Aspekten und Strategien abwägen, um die effektivste Etikettierungsstrategie auszuwählen. Eine gründliche Bewertung der Aufgabenschwierigkeit sowie der Größe, des Umfangs und der Dauer des Projekts wird empfohlen, da jeder Data-Branding-Ansatz Vor- und Nachteile hat. Sie können Ihre Daten auf folgende Weise kennzeichnen:
- Interne Kennzeichnung: Der Einsatz interner Datenwissenschaftler erleichtert die Überwachung und verbessert die Qualität. Diese Strategie nimmt jedoch oft mehr Zeit in Anspruch und ist für große Unternehmen mit vielen Ressourcen vorteilhafter.
- Synthetisches Branding: Diese Methode, die die Datenqualität und Zeiteffizienz verbessert, erstellt neue Projektdaten aus bereits vorhandenen Datensätzen. Die synthetische Markierung erfordert jedoch viel Rechenleistung, was die Kosten erhöhen könnte.
- Programmatisches Branding – Um Zeit zu sparen und die Notwendigkeit menschlicher Anmerkungen zu eliminieren, verwendet dieses automatisierte Daten-Branding-Verfahren Skripte. Aufgrund der Wahrscheinlichkeit technischer Probleme muss HITL jedoch weiterhin am Qualitätssicherungsverfahren (QS) beteiligt sein.
- Outsourcing – Obwohl es für komplexe temporäre Aufgaben die beste Option sein kann, kann die Erstellung und Aufrechterhaltung eines Arbeitsablaufs, der sich auf unabhängige Auftragnehmer konzentriert, Zeit in Anspruch nehmen. Der Einsatz organisierter Data-Branding-Teams bietet vorab geprüfte Personen und vorgefertigte Data-Branding-Lösungen, im Gegensatz zur Nutzung freiberuflicher Plattformen, die vollständige Bewerberinformationen bereitstellen, um den Überprüfungsprozess zu beschleunigen.
- Crowdsourcing – Diese Methode, die Microtasking und webbasierte Verteilung ermöglicht, ist schneller und kostengünstiger. Projektmanagement, Qualitätssicherung und Arbeitsqualität unterscheiden sich jedoch je nach Crowdsourcing-Plattform. Recaptcha gehört zu den bekanntesten Beispielen für Crowdsourcing-Data-Branding. Dieses Projekt verfolgt zwei Ziele: Es verbessert die Annotation von Bilddaten und verhindert gleichzeitig den Einsatz von Bots.
Vorteile und Herausforderungen der Datenkennzeichnung
Während die Datenkennzeichnung das Wachstum eines Unternehmens beschleunigen kann, sind in der Regel damit Kompromisse verbunden. Ungeachtet der hohen Kosten führen präzisere Daten in der Regel zu besseren Modellvorhersagen, sodass der Wert, den sie bieten, in der Regel den Aufwand wert ist. Lassen Sie uns einige weitere wichtige Vorteile und Schwierigkeiten untersuchen:
Benefits
Die Datenkennzeichnung verbessert den Kontext, die Qualität und die Nutzbarkeit von Daten für Einzelpersonen, Teams und Unternehmen. Konkret können Sie damit rechnen:
- Genauere Vorhersagen: Eine genaue Datenkennzeichnung verbessert die Qualitätskontrolle in Algorithmen für maschinelles Lernen und ermöglicht es, das Modell zu trainieren und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Wenn nicht, wie es so schön heißt: „Müll rein, Müll raus.“ Zum Testen und Iterieren zukünftiger Modelle liefern ordnungsgemäß gekennzeichnete Daten die „Grundwahrheit“ (dh, wie Bezeichnungen die Umstände der „realen Welt“ darstellen).
- Bessere Datenverwendbarkeit: Das Branding von Datenvariablen innerhalb eines Modells kann diese auch benutzerfreundlicher machen. Um beispielsweise eine kategoriale Variable besser für ein Modell nutzbar zu machen, können Sie sie in eine binäre Variable umklassifizieren.
Herausforderungen
Die Datenkennzeichnung bringt eine Reihe von Schwierigkeiten mit sich. Im Folgenden sind einige der typischsten Schwierigkeiten aufgeführt:
- Kostspielig und zeitaufwändig: Data Branding ist für Modelle des maschinellen Lernens unerlässlich, kann jedoch sowohl ressourcen- als auch zeitintensiv sein. Selbst wenn ein Unternehmen eine stärker automatisierte Strategie verfolgt, müssen die Entwicklungsteams vor der Datenverarbeitung immer noch Datenpipelines aufbauen, und manuelles Branding ist wahrscheinlich kostspielig und zeitaufwändig.
- Anfällig für menschliche Fehler: Solche Kennzeichnungstechniken sind anfällig für menschliche Fehler, die die Datenqualität beeinträchtigen können (z. B. Codierungsfehler und manuelle Eingabefehler). Die Folge davon ist eine fehlerhafte Datenverarbeitung und -modellierung. Kontrollen zur Qualitätskontrolle sind für den Schutz der Datenintegrität von entscheidender Bedeutung.
Best Practices für die Datenkennzeichnung
Die folgenden Best Practices maximieren die Genauigkeit und Wirksamkeit der Datenkennzeichnung, unabhängig von der Strategie:
- Für menschliche Etikettierer reduzieren intuitive und vereinfachte Aufgabenschnittstellen die kognitive Belastung und erleichtern den Kontextwechsel.
- Misst den Grad des Konsenses zwischen zahlreichen Etikettierern (Mensch oder Computer). Um eine Konsensbewertung zu ermitteln, dividieren Sie die Gesamtzahl der übereinstimmenden Labels durch die Gesamtzahl der Labels für jedes Asset.
- Label-Audit: Prüft die Zuverlässigkeit von Labels und nimmt gegebenenfalls Anpassungen vor.
- Das Anwenden eines oder mehrerer zuvor trainierter Modelle von einem Datensatz auf einen anderen wird als Transferlernen bezeichnet. Dies kann das Lernen beinhalten, während man mehrere Dinge erledigt, oder Multitasking.
- Aktives Lernen ist eine Klasse maschineller Lerntechniken und eine Teilmenge des halbüberwachten Lernens, die Menschen bei der Auswahl der relevantesten Datensätze unterstützt.
Datenkennzeichnungsdienst
Unternehmen können mit Hilfe von Datenkennzeichnungsdienstleistern unmarkierte oder unbeschriftete Daten in gelabelte Daten umwandeln. Um die von Unternehmen bereitgestellten Datensätze zu kennzeichnen, nutzen sie häufig eine menschliche Task Force oder eine durch maschinelles Lernen unterstützte Kennzeichnung. Anbieter von Datenkennzeichnungsdiensten stellen möglicherweise eine Plattform oder Schnittstelle bereit, über die Unternehmen nicht gekennzeichnete Daten eingeben und den Markenbildungsprozess überwachen können. Normalerweise basieren ihre Preise auf der Anzahl der getaggten Datenpunkte. Für die Identifizierung eines Bildes kann beispielsweise ein festgelegter Preis anfallen, oder es kann Kommentatoren gestattet werden, die auf Stundenbasis bezahlt werden.
Benutzer haben mehr Kontrolle über den Datenkennzeichnungsdienst dank Datenkennzeichnungssoftware, dem Softwareäquivalent von Datenkennzeichnungsdienstanbietern. Benutzer dieser Lösungen haben die Kontrolle über Dinge wie Preis, Geschwindigkeit und Qualität des Data Brandings. Diese Technologien sind häufig mit Plattformen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen verbunden und bieten Funktionen zur Bewertung der Qualität oder Genauigkeit der Datenkennzeichnung.
A Der Anbieter muss die folgenden Anforderungen erfüllen, um für die Platzierung in der qualifiziert zu sein Datenbeschriftung Services Kategorie:
- Greifen Sie auf die Belegschaft zur Datenkennzeichnung zu
- Bieten Sie stündliche, monatliche oder datenpunktbezogene Zahlungspläne an.
- Bieten Sie eine Auswahl vorbeschrifteter Datensätze an.
Software zur Datenkennzeichnung
Eine Form von Software namens Datenkennzeichnungssoftware wird verwendet, um Daten zu kennzeichnen oder zu kennzeichnen, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren. Algorithmen für maschinelles Lernen nutzen große Mengen gekennzeichneter Daten, um Muster zu finden und Empfehlungen abzugeben. Die wichtigen Eigenschaften und Qualitäten der Daten, die zum Training des maschinellen Lernmodells verwendet werden, werden von Menschen mithilfe von Data-Branding-Software identifiziert und gekennzeichnet.
Zu den Anwendungen für Data-Branding-Software gehören die Objektidentifizierung, die Kategorisierung von Bildern und Videos sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es ist ein wichtiges Werkzeug für die Erstellung und Verfeinerung von Modellen für maschinelles Lernen und hat erhebliche Auswirkungen auf die Präzision und Effizienz dieser Modelle.
Arten von Datenkennzeichnungssoftware
Insgesamt bestimmen die individuellen Ziele des Projekts und die Art der zu kennzeichnenden Daten, welche Art von Datenkennzeichnungssoftware für eine bestimmte Aufgabe am besten geeignet ist.
#1. Manuelle Datenkennzeichnungssoftware
Durch das Anbringen von Etiketten oder Tags an bestimmten Datenpunkten ermöglicht Software für manuell gebrandete Daten den Benutzern, Daten manuell zu kennzeichnen. Dieses Programm verarbeitet häufig kleinere Datensätze oder Aufgaben, die höchste Genauigkeit und Liebe zum Detail erfordern.
#2. Automatische Daten-Branding-Software
Software zur automatischen Datenkennzeichnung nutzt Techniken des maschinellen Lernens, um Daten automatisch gemäß voreingestellten Regeln oder Mustern zu kennzeichnen. Größere Datensätze oder routinemäßigere oder wiederholte Aktivitäten werden häufig für diese Art von Software verwendet.
#3. Halbautomatische Data-Branding-Software
Software für halbautomatisiertes Daten-Branding umfasst Aspekte sowohl des automatischen als auch des manuellen Daten-Brandings. Algorithmen für maschinelles Lernen können Datenetiketten generieren, die von Menschen dann bewertet und bei Bedarf geändert werden können.
#4. Bildanmerkungssoftware
Software zum Markieren und Kommentieren von Fotos und anderen visuellen Daten wird als Bildanmerkungssoftware bezeichnet. Begrenzungsrahmen, Polygon-Zeichenwerkzeuge und Punktanmerkungswerkzeuge sind nur einige Beispiele für ihre Funktionen.
Funktionen der Datenkennzeichnungssoftware
Datenkennzeichnungssoftware umfasst häufig eine Reihe von Funktionen, wie zum Beispiel:
- Datenkennzeichnungssoftware ermöglicht es Benutzern, bestimmte Datenpunkte, einschließlich Text, Fotos und Videos, mit Etiketten oder Tags zu versehen.
- Tools zum Kommentieren von Daten: Einige Data-Branding-Programme bieten Begrenzungsrahmen, Polygon-Zeichentools und Punkt-Annotationstools. Mit diesen Instrumenten kann auf bestimmte Aspekte oder Eigenschaften der Daten aufmerksam gemacht werden.
- Algorithmen für maschinelles Lernen: Bestimmte Informations-Branding-Software verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, um den Branding-Vorgang durchzuführen oder erste Etiketten für Daten zu erstellen, die anschließend von Menschen überprüft und bei Bedarf angepasst werden können.
- Datenorganisations- und -verwaltungsfunktionen sind häufig in Daten-Branding-Software enthalten, einschließlich der Möglichkeit, bestimmte Datenpunkte zu filtern und zu suchen, den Fortschritt und die Fertigstellung zu überwachen und Berichte zu erstellen.
Vorteile der Datenkennzeichnungssoftware
Der Einsatz von Software zur Datenkennzeichnung bietet eine Reihe von Vorteilen, darunter:
- Datenkennzeichnungssoftware kann dabei helfen, sicherzustellen, dass Daten konsistent und präzise gekennzeichnet sind, was für die Präzision und Wirksamkeit von Modellen für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung ist.
- Erhöhte Produktivität und Effizienz: Datenkennzeichnungssoftware kann Benutzern dabei helfen, den Branding-Prozess zu beschleunigen, sodass sie mehr Daten in kürzerer Zeit kennzeichnen können. Sowohl große Datensätze als auch sich wiederholende oder routinemäßige Prozesse können davon stark profitieren.
- Die Möglichkeit, Aufgaben mehreren Benutzern zuzuweisen und Änderungen und Aktualisierungen zu verfolgen, sind nur einige der Möglichkeiten für die Zusammenarbeit, die bestimmte Data-Branding-Software bietet. Dies kann Teams, die an Data-Branding-Initiativen beteiligt sind, dabei helfen, besser zu kommunizieren und zu koordinieren.
- Kosteneinsparungen: Durch die Automatisierung typischer Vorgänge und den Wegfall manueller Arbeit kann Data-Branding-Software Data-Branding-Projekte erschwinglicher machen.
- Verbesserte Anpassungsfähigkeit und Flexibilität: Daten-Branding-Software kann zur Kennzeichnung einer Vielzahl von Datentypen verwendet werden und lässt sich einfach nach oben oder unten skalieren, um den Projektanforderungen gerecht zu werden.
Was ist der Zweck von Datenetiketten?
Da sie Informationen zu einer Datenreihe oder ihren einzelnen Datenpunkten bereitstellen, helfen Datenbeschriftungen den Betrachtern eines Diagramms, dessen Inhalt besser zu verstehen. Ohne die Datenbeschriftungen wäre es beispielsweise schwierig zu bestimmen, dass Kaffee 38 % des Gesamtumsatzes im Kreisdiagramm unten ausmacht.
Ist die Datenkennzeichnung schwierig?
Die Datenkennzeichnung ist nicht ohne Probleme. Im Folgenden sind einige der typischsten Schwierigkeiten aufgeführt: Zeitaufwändig und teuer: Obwohl Data Branding für Modelle des maschinellen Lernens unerlässlich ist, kann es in Bezug auf Ressourcen und Zeit teuer sein.
Wer braucht Datenkennzeichnung?
Vor dem Training oder Einsatz eines maschinellen Lernmodells ist die Datenkennzeichnung ein wesentlicher Schritt. Es wird in zahlreichen Anwendungen eingesetzt, darunter Bild- und Spracherkennung, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Wie verwenden Sie Datenetiketten?
Nachdem Sie auf das Diagramm geklickt haben, wählen Sie die Registerkarte Diagrammdesign aus. Wählen Sie im Menü „Diagrammelement hinzufügen“ die Option „Datenbeschriftungen“ aus und wählen Sie dann einen Ort für die Datenbeschriftung aus.
Hinweis: Je nach Typ Ihres Diagramms ändern sich die Auswahlmöglichkeiten. Klicken Sie auf „Datenbeschriftung“, um Ihre Datenbeschriftung in einem Textblasenformular anzuzeigen.
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Referenz
