**Grundlagen der Datenannotation für maschinelles Lernen**

Datenannotation ist der Prozess des Zuordnens, Markierens oder Kennzeichnens von Daten, um maschinellen Lernalgorithmen dabei zu helfen, die von ihnen verarbeiteten Informationen zu verstehen und zu klassifizieren. Dieser Prozess ist für das Training von KI-Modellen unerlässlich, damit sie verschiedene Datentypen wie Bilder, Audiodateien, Videomaterial oder Text genau verstehen können.

Stellen Sie sich ein selbstfahrendes Auto vor, das auf Daten aus Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Sensoren angewiesen ist, um genaue Fahrentscheidungen zu treffen. Damit das KI-Modell des Autos zwischen Hindernissen wie anderen Fahrzeugen, Fußgängern, Tieren oder Straßensperren unterscheiden kann, müssen die empfangenen Daten beschriftet oder kommentiert werden.

Beim überwachten Lernen ist die Datenannotation besonders wichtig, denn je mehr beschriftete Daten in das Modell eingespeist werden, desto schneller lernt es, autonom zu funktionieren. Annotierte Daten ermöglichen den Einsatz von KI-Modellen in verschiedenen Anwendungen wie Chatbots, Spracherkennung und Automatisierung, was zu optimaler Leistung und zuverlässigen Ergebnissen führt.

Bedeutung der Datenannotation beim maschinellen Lernen

Beim maschinellen Lernen verbessern Computersysteme ihre Leistung, indem sie aus Daten lernen, ähnlich wie Menschen aus Erfahrung lernen. Die Annotation oder Kennzeichnung von Daten ist in diesem Prozess von entscheidender Bedeutung, da sie dabei hilft, Algorithmen zu trainieren, um Muster zu erkennen und genaue Vorhersagen zu treffen.

Beim maschinellen Lernen bestehen neuronale Netze aus digitalen Neuronen, die in Schichten organisiert sind. Diese Netzwerke verarbeiten Informationen ähnlich wie das menschliche Gehirn. Beschriftete Daten sind für das überwachte Lernen von entscheidender Bedeutung, ein gängiger Ansatz beim maschinellen Lernen, bei dem Algorithmen aus beschrifteten Beispielen lernen.

Trainings- und Testdatensätze mit beschrifteten Daten ermöglichen maschinellen Lernmodellen, eingehende Daten effizient zu interpretieren und zu sortieren. Wir können qualitativ hochwertige kommentierte Daten bereitstellen, um Algorithmen dabei zu unterstützen, autonom zu lernen und Ergebnisse mit minimalem menschlichem Eingreifen zu priorisieren.

Warum ist eine Datenanmerkung erforderlich?

Wir wissen mit Sicherheit, dass Computer in der Lage sind, ultimative Ergebnisse zu liefern, die nicht nur präzise, ​​sondern auch relevant und zeitnah sind. Aber wie lernt eine Maschine, so effizient zu liefern?

Dies ist alles wegen der Datenanmerkung. Wenn sich ein Modul für maschinelles Lernen noch in der Entwicklung befindet, werden sie mit Mengen an KI-Trainingsdaten gefüttert, um sie bei der Entscheidungsfindung und der Identifizierung von Objekten oder Elementen zu verbessern.

Nur durch den Prozess der Datenannotation können Module zwischen einer Katze und einem Hund, einem Substantiv und einem Adjektiv oder einer Straße von einem Bürgersteig unterscheiden. Ohne Datenanmerkung wäre jedes Bild für Maschinen gleich, da sie keine inhärenten Informationen oder Kenntnisse über irgendetwas in der Welt haben.

Datenannotationen sind erforderlich, damit Systeme genaue Ergebnisse liefern und Module dabei helfen, Elemente zu identifizieren, um Computer Vision und Spracherkennungsmodelle zu trainieren. Bei jedem Modell oder System mit einem maschinengesteuerten Entscheidungsfindungssystem am Drehpunkt ist eine Datenannotation erforderlich, um sicherzustellen, dass die Entscheidungen genau und relevant sind.

Was ist ein Datenkennzeichnungs-/Anmerkungstool?

Einfach ausgedrückt ist es eine Plattform oder ein Portal, mit dem Spezialisten und Experten Datensätze aller Art kommentieren, markieren oder beschriften können. Es ist eine Brücke oder ein Medium zwischen Rohdaten und den Ergebnissen, die Ihre Module für maschinelles Lernen letztendlich liefern würden.

Ein Tool zur Datenkennzeichnung ist eine lokale oder cloudbasierte Lösung, die hochwertige Trainingsdaten für Modelle für maschinelles Lernen mit Anmerkungen versehen. Während sich viele Unternehmen für die Erstellung komplexer Anmerkungen auf einen externen Anbieter verlassen, haben einige Unternehmen immer noch ihre eigenen Tools, die entweder maßgeschneidert sind oder auf Freeware- oder Open-Source-Tools basieren, die auf dem Markt erhältlich sind. Solche Werkzeuge sind normalerweise dafür ausgelegt, bestimmte Datentypen zu handhaben, dh Bild, Video, Text, Audio usw. Die Werkzeuge bieten Funktionen oder Optionen wie Begrenzungsrahmen oder Polygone für Datenannotatoren zum Beschriften von Bildern. Sie können einfach die Option auswählen und ihre spezifischen Aufgaben ausführen.

Arten von Datenanmerkungen

Dies ist ein Überbegriff, der verschiedene Datenannotationstypen umfasst. Dazu gehören Bild, Text, Audio und Video. Zum besseren Verständnis haben wir sie jeweils in weitere Fragmente zerlegt. Schauen wir sie uns einzeln an.

Bildanmerkung

Anhand der trainierten Datensätze können sie Ihre Augen sofort und präzise von Ihrer Nase und Ihre Augenbrauen von Ihren Wimpern unterscheiden. Aus diesem Grund passen die von Ihnen angewendeten Filter unabhängig von Ihrer Gesichtsform, Ihrer Kameranähe und vielem mehr perfekt.

Also, wie Sie jetzt wissen, Bildanmerkung ist in Modulen, die Gesichtserkennung, Computer Vision, Robotic Vision und mehr beinhalten, von entscheidender Bedeutung. Wenn KI-Experten solche Modelle trainieren, fügen sie ihren Bildern Bildunterschriften, Bezeichner und Schlüsselwörter als Attribute hinzu. Die Algorithmen identifizieren und verstehen dann diese Parameter und lernen autonom.

Bildklassifizierung – Bei der Bildklassifizierung werden Bildern anhand ihres Inhalts vordefinierte Kategorien oder Labels zugewiesen. Diese Art der Annotation wird verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, Bilder automatisch zu erkennen und zu kategorisieren.

Objekterkennung/-detektion – Die Objekterkennung oder Objekterkennung ist der Prozess der Identifizierung und Kennzeichnung bestimmter Objekte in einem Bild. Diese Art der Annotation wird verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, Objekte in realen Bildern oder Videos zu lokalisieren und zu erkennen.

Segmentierung – Bei der Bildsegmentierung wird ein Bild in mehrere Segmente oder Bereiche unterteilt, die jeweils einem bestimmten Objekt oder Interessenbereich entsprechen. Diese Art der Annotation wird verwendet, um KI-Modelle für die Analyse von Bildern auf Pixelebene zu trainieren, was eine genauere Objekterkennung und ein besseres Szenenverständnis ermöglicht.

Audiokommentar

Audiodaten haben noch mehr Dynamik als Bilddaten. Mehrere Faktoren sind mit einer Audiodatei verbunden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf – Sprache, Sprecherdemografie, Dialekte, Stimmung, Absicht, Emotion, Verhalten. Damit Algorithmen effizient in der Verarbeitung sind, sollten alle diese Parameter durch Techniken wie Zeitstempel, Audio-Labeling und mehr identifiziert und markiert werden. Neben rein verbalen Hinweisen könnten auch nonverbale Vorkommnisse wie Stille, Atemzüge und sogar Hintergrundgeräusche kommentiert werden, damit Systeme umfassend verstanden werden.

Videoanmerkung

Während ein Bild stillsteht, ist ein Video eine Zusammenstellung von Bildern, die den Effekt von bewegten Objekten erzeugen. Nun wird jedes Bild in dieser Zusammenstellung als Rahmen bezeichnet. Was die Videoanmerkung betrifft, beinhaltet der Prozess das Hinzufügen von Eigenpunkten, Polygonen oder Begrenzungsboxen, um unterschiedliche Objekte im Feld in jedem Frame zu kommentieren.

Wenn diese Rahmen zusammengefügt werden, können Bewegung, Verhalten, Muster und mehr von den KI-Modellen in Aktion gelernt werden. Es geht nur durch Video-Annotation dass Konzepte wie Lokalisierung, Bewegungsunschärfe und Objektverfolgung in Systemen implementiert werden könnten.

Textanmerkung

Heutzutage sind die meisten Unternehmen auf textbasierte Daten angewiesen, um einzigartige Einblicke und Informationen zu erhalten. Text kann jetzt alles sein, von Kundenfeedback zu einer App bis hin zu einer Erwähnung in sozialen Medien. Und im Gegensatz zu Bildern und Videos, die meist geradlinige Absichten vermitteln, hat Text viel Semantik.

Als Menschen sind wir darauf eingestellt, den Kontext eines Satzes, die Bedeutung jedes Wortes, Satzes oder Satzes zu verstehen, ihn auf eine bestimmte Situation oder ein Gespräch zu beziehen und dann die ganzheitliche Bedeutung einer Aussage zu erkennen. Maschinen hingegen können dies nicht auf genauen Ebenen tun. Begriffe wie Sarkasmus, Humor und andere abstrakte Elemente sind ihnen unbekannt und deshalb wird die Beschriftung von Textdaten schwieriger. Aus diesem Grund hat die Textannotation einige verfeinerte Stufen wie die folgenden:

Semantische Annotation – Gegenstände, Produkte und Dienstleistungen werden durch geeignete Schlüsselwort-Tagging- und Identifikationsparameter relevanter gemacht. Chatbots sind auch dazu gemacht, menschliche Gespräche auf diese Weise nachzuahmen.

Absichtsanmerkung – die Absicht eines Benutzers und die von ihm verwendete Sprache werden markiert, damit Maschinen sie verstehen. Damit können Models eine Anfrage von einem Befehl oder eine Empfehlung von einer Buchung usw. unterscheiden.

Sentiment-Anmerkung – Sentiment Annotation beinhaltet die Kennzeichnung von Textdaten mit der Stimmung, die sie vermitteln, wie z. B. positiv, negativ oder neutral. Diese Art der Annotation wird häufig in der Stimmungsanalyse verwendet, bei der KI-Modelle darauf trainiert werden, die im Text ausgedrückten Emotionen zu verstehen und zu bewerten.

Entitätsanmerkung – wo unstrukturierte Sätze mit Tags versehen werden, um sie aussagekräftiger zu machen und in ein maschinenlesbares Format zu bringen. Um dies zu erreichen, spielen zwei Aspekte eine Rolle – Erkennung benannter Entitäten und Entitätsverknüpfung. Bei der Erkennung benannter Entitäten werden Namen von Orten, Personen, Ereignissen, Organisationen und mehr markiert und identifiziert, und Entitätsverknüpfung ist, wenn diese Tags mit Sätzen, Phrasen, Fakten oder Meinungen verknüpft werden, die ihnen folgen. Zusammengenommen stellen diese beiden Prozesse die Beziehung zwischen den zugehörigen Texten und der sie umgebenden Aussage her.

Textkategorisierung – Sätze oder Absätze können anhand von übergreifenden Themen, Trends, Themen, Meinungen, Kategorien (Sport, Unterhaltung und ähnliches) und anderen Parametern verschlagwortet und klassifiziert werden.

Wichtige Schritte bei der Datenkennzeichnung und Datenanmerkung

Der Datenannotationsprozess umfasst eine Reihe klar definierter Schritte, um eine qualitativ hochwertige und genaue Datenkennzeichnung für maschinelle Lernanwendungen sicherzustellen. Diese Schritte decken jeden Aspekt des Prozesses ab, von der Datenerfassung bis zum Export der annotierten Daten zur weiteren Verwendung.

So findet die Datenannotation statt:

Datensammlung: Der erste Schritt im Datenannotationsprozess besteht darin, alle relevanten Daten wie Bilder, Videos, Audioaufzeichnungen oder Textdaten an einem zentralen Ort zu sammeln.

Datenvorverarbeitung: Standardisieren und verbessern Sie die gesammelten Daten, indem Sie Bilder geraderichten, Text formatieren oder Videoinhalte transkribieren. Die Vorverarbeitung stellt sicher, dass die Daten für die Annotation bereit sind.

Wählen Sie den richtigen Anbieter oder das richtige Tool aus: Wählen Sie basierend auf den Anforderungen Ihres Projekts ein geeignetes Datenannotationstool oder einen geeigneten Anbieter aus. Zu den Optionen gehören Plattformen wie Nanonets für die Datenanmerkung, V7 für die Bildanmerkung, Appen für die Videoanmerkung und Nanonets für die Dokumentanmerkung.

Anmerkungsrichtlinien: Legen Sie klare Richtlinien für Kommentatoren oder Kommentierungswerkzeuge fest, um Konsistenz und Genauigkeit während des gesamten Prozesses zu gewährleisten.

Anmerkung: Beschriften und taggen Sie die Daten mit menschlichen Annotatoren oder Datenannotationssoftware gemäß den festgelegten Richtlinien.

Qualitätssicherung (QS): Überprüfen Sie die annotierten Daten, um Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen. Verwenden Sie ggf. mehrere blinde Anmerkungen, um die Qualität der Ergebnisse zu überprüfen.

Datenexport: Exportieren Sie nach Abschluss der Datenanmerkung die Daten im erforderlichen Format. Plattformen wie Nanonets ermöglichen einen nahtlosen Datenexport in verschiedene Business-Softwareanwendungen.

Der gesamte Datenanmerkungsprozess kann je nach Größe, Komplexität und verfügbaren Ressourcen des Projekts einige Tage bis mehrere Wochen dauern.

Funktionen für Datenanmerkungs- und Datenkennzeichnungstools

Datenannotationstools sind entscheidende Faktoren, die Ihr KI-Projekt ausmachen oder zerstören können. Wenn es um präzise Outputs und Ergebnisse geht, spielt die Qualität der Datensätze allein keine Rolle. Tatsächlich beeinflussen die Datenannotationstools, mit denen Sie Ihre KI-Module trainieren, Ihre Ausgaben immens.

Aus diesem Grund ist es wichtig, das funktionalste und geeignetste Datenkennzeichnungstool auszuwählen und zu verwenden, das Ihren Geschäfts- oder Projektanforderungen entspricht. Aber was ist ein Data-Annotation-Tool überhaupt? Welchem ​​Zweck dient es? Gibt es Typen? Nun, lass es uns herausfinden.

Ähnlich wie andere Tools bieten Datenannotationstools eine breite Palette von Funktionen und Fähigkeiten. Um Ihnen einen schnellen Überblick über die Funktionen zu geben, finden Sie hier eine Liste mit einigen der grundlegendsten Funktionen, auf die Sie bei der Auswahl eines Datenanmerkungswerkzeugs achten sollten.

Datensatzverwaltung

Das von Ihnen zu verwendende Datenannotationstool muss die von Ihnen vorliegenden Datensätze unterstützen und Sie zum Beschriften in die Software importieren können. Die Verwaltung Ihrer Datasets ist also das Hauptangebot der Feature-Tools. Moderne Lösungen bieten Funktionen, mit denen Sie große Datenmengen nahtlos importieren und gleichzeitig Ihre Datensätze durch Aktionen wie Sortieren, Filtern, Klonen, Zusammenführen und mehr organisieren können.

Sobald die Eingabe Ihrer Datensätze abgeschlossen ist, exportieren Sie sie als verwendbare Dateien. Das von Ihnen verwendete Tool sollte es Ihnen ermöglichen, Ihre Datasets in dem von Ihnen angegebenen Format zu speichern, damit Sie sie in Ihre ML-Modelle einspeisen können.

Anmerkungstechniken

Dafür wurde ein Datenannotationstool entwickelt oder entwickelt. Ein solides Werkzeug sollte Ihnen eine Reihe von Anmerkungstechniken für Datensätze aller Art bieten. Es sei denn, Sie entwickeln eine benutzerdefinierte Lösung für Ihre Anforderungen. Ihr Tool sollte es Ihnen ermöglichen, Videos oder Bilder aus Computer Vision, Audio oder Text aus NLPs und Transkriptionen und mehr zu kommentieren. Um dies weiter zu verfeinern, sollten Optionen zur Verwendung von Bounding Boxes, semantischer Segmentierung, Quadern, Interpolation, Sentimentanalyse, Wortarten, Koreferenzlösung und mehr vorhanden sein.

Für Uneingeweihte gibt es auch KI-gestützte Datenannotationstools. Diese kommen mit KI-Modulen, die selbstständig aus den Arbeitsmustern eines Annotators lernen und Bilder oder Text automatisch kommentieren. Eine solche
Module können verwendet werden, um Annotatoren unglaublich zu unterstützen, Annotationen zu optimieren und sogar Qualitäts