Datenkennzeichnung für Machine-Learning-Modelle: Prozessübersicht

Qualitativ hochwertige beschriftete Daten werden aufgrund der schnellen Entwicklung des maschinellen Lernens immer wichtiger, um KI-basierte Modelle zu trainieren und zu verbessern.

Genauer gesagt müssen Daten mit einem Label versehen werden, damit Algorithmen des maschinellen Lernens die darin enthaltenen Informationen leicht erkennen und nutzen können. Andernfalls sind maschinelle Lernmodelle nicht in der Lage, Muster zu erkennen oder Ergebnisse genau vorherzusagen.

Laut einem Bericht von Grand View Research wurde die globale Marktgröße für Datenanmerkungstools im Jahr 2020 auf 642,7 Millionen US-Dollar geschätzt und soll von 2021 bis 2028 mit einer CAGR von 25,5 % wachsen. Dieses schnelle Wachstum ist ein Hinweis auf die zunehmende Bedeutung von Daten Etikettierung in der Machine-Learning-Branche heute.

Lesen Sie den Artikel weiter, um mehr über die Datenannotation und die wichtigsten Schritte des Prozesses zu erfahren. Sie werden besser verstehen, wie genaue und leistungsstarke Modelle für maschinelles Lernen mit Hilfe einer geeigneten Datenkennzeichnung erstellt werden können.

Von chaotischen Daten zum Meisterwerk: Wie die Datenkennzeichnung Ihre ML-Modelle transformieren kann

Die Datenkennzeichnung im Kontext des maschinellen Lernens ist der Vorgang des Einfügens von Informationen in Rohdaten, sodass sie von den Algorithmen sofort erkannt und verwendet werden. Dazu müssen Datenpunkte mit bestimmten Labels (oder Tags) versehen werden, damit ML-Modelle Korrelationen finden und präzise Schätzungen erstellen können.

Ungenaue Vorhersagen und unerwartete Ergebnisse können aus der Unfähigkeit von ML-Modellen resultieren, Muster in Ermangelung einer ausreichenden Kennzeichnung genau zu identifizieren. Abhängig von der Art der Daten und der maschinellen Lernanwendung können viele Arten von Labels verwendet werden. Einige Beispiele sind:

• Binäre Labels: Zuweisen von Labels zu Datenpunkten mit nur zwei möglichen Werten, wie „Ja“ oder „Nein“, „Wahr“ oder „Falsch“ oder „Spam“ oder „Kein Spam“.
• Labels mit mehreren Klassen: Fügen Sie mehrere mögliche Werte hinzu, z. B. „rot“, „grün“ oder „blau“ oder „Katze“, „Hund“ oder „Vogel“.
• Fortlaufende Beschriftungen: Das sind Zahlenwerte wie „Temperatur“, „Luftfeuchtigkeit“ oder „Gewicht“.

Wenn es um die Datenannotation geht, können Unternehmen wie https://labelyourdata.com/ bei der Bewältigung dieser komplexen Aufgabe hilfreich sein. Sie bieten qualitativ hochwertige, sichere Datenannotationsdienste für NLP- und Computer-Vision-Aufgaben, um sicherzustellen, dass Ihre Daten für die Anforderungen Ihres KI-Projekts korrekt gehandhabt und angeordnet werden. Sie verfügen über das Fachwissen, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle mit den richtigen Daten trainiert werden, was zu einer höheren Leistung und genaueren Ergebnissen führt.

Lassen Sie uns jetzt zum Prozess der Datenkennzeichnung übergehen und die Best Practices für die Entwicklung effizienter Kennzeichnungsschemata und die Aufrechterhaltung der Qualitätssicherung sehen.

Eine Schritt-für-Schritt-Aufschlüsselung des Datenkennzeichnungsprozesses

Nachdem wir uns nun der Bedeutung der Datenkennzeichnung bewusst sind, wollen wir uns das Verfahren genauer ansehen. Die Datenkennzeichnung ist kein einheitlicher Prozess, und die beste Strategie hängt von der jeweiligen Aufgabe und der Art der zu verarbeitenden Daten ab.

Hier ist jedoch eine allgemeine Erklärung der Idee:

1. Datenerhebung: Vor der Kennzeichnung müssen Daten erhoben werden. Die Informationen können in Text-, Bild-, Video-, Audio- und anderen Formaten vorliegen. Die Auswahl und Identifizierung der Daten, die zum Trainieren Ihres ML-Modells verwendet werden, sind die ersten Schritte im Datenerfassungsprozess.
2. Aufgabenstellung: Nach dem Erhalt der Daten ist im nächsten Schritt der Zweck der Nutzung festzulegen. Dazu gehört die Entscheidung über die Art der Labels, die auf die Daten angewendet werden, wie viele Labels erforderlich sind und die Standards für deren Anbringung.
3. Annotationsrichtlinien: Durch die Schaffung von Annotationsstandards wird die Einheitlichkeit des Kennzeichnungsverfahrens gewährleistet. Sie enthalten Beispiele, Definitionen und Anweisungen zum Kommentieren der Daten.
4. Etikettierung: Die nächste Stufe besteht darin, mit der Etikettierung zu beginnen, nachdem der Datentyp, die Aufgabenspezifikation und die Anmerkungsregeln festgelegt wurden. Dies kann manuell durch Menschen oder automatisch durch Maschinen erfolgen.
5. Qualitätssicherung: Nach der Kennzeichnung sollten Sie Kontrolltests an den annotierten Daten durchführen. Die Überprüfung der Genauigkeit und Konformität der auf den Daten angebrachten Labels ist ein Bestandteil der Qualitätssicherung.
6. Iteration: Da es sich um einen iterativen Prozess handelt, beinhaltet die Annotation häufig das Zurückgehen und Anpassen der Aufgabenbeschreibung, der Annotationsrichtlinien und der auf die Daten angewendeten Labels.

Indem Sie diese Schritte befolgen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten gut kommentiert und vollständig für die Verwendung zu Modellschulungszwecken vorbereitet sind. Gleichzeitig bieten Dienste wie Label Your Data Expertenlösungen für Anmerkungen, die Ihnen helfen können, den Arbeitsablauf zu beschleunigen und erstklassige Ergebnisse zu garantieren.

Häufige Fehler, die beim Beschriften von Daten für Machine-Learning-Modelle zu vermeiden sind

Um genaue und vertrauenswürdige Ergebnisse zu erzielen, sollten beim Kennzeichnen von Daten für Modelle für maschinelles Lernen bestimmte Dinge vermieden werden. Sie beinhalten:

• Inkonsistente Kennzeichnung: Wenn Kommentatoren unterschiedliche Kennzeichnungskriterien verwenden, kann dies zu Ungenauigkeiten führen. Ein klarer Kennzeichnungsprozess ist ein Muss, um solche Fehler zu vermeiden.
• Unzureichende Schulung: Wenn Kommentatoren nicht ausreichend über die Kennzeichnungsrichtlinien informiert werden, kann dies zu widersprüchlichen oder irreführenden Ergebnissen führen. Um eine qualitativ hochwertige Kennzeichnung zu erreichen, sollten ausreichende Schulungen angeboten werden.
• Ignorieren des Kontexts: Labels ohne Kontext geben nicht das vollständige Bild des Datensatzes wieder. Denken Sie darüber nach, wie die Daten insgesamt verwendet werden, und stellen Sie sicher, dass die Labels sie korrekt wiedergeben.
• Kennzeichnungsverzerrung: Voreingenommene Modelle, die nicht repräsentativ für die tatsächlichen Daten sind, können von einer unsachgemäßen Kennzeichnung herrühren. Es ist entscheidend, Vorurteile im Annotationsverfahren zu lokalisieren und auszuräumen.

Die Vermeidung dieser häufigen Fehler hilft Ihnen, korrekte Etiketten und leistungsstarke Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Die Beauftragung von Drittunternehmen kann Ihnen beim Etikettierungsprozess helfen, mit fachkundigen Kommentatoren und Qualitätssicherung, die Sie unterstützen.

Einpacken

Die Datenkennzeichnung spielt eine entscheidende Rolle bei der Erstellung effektiver Modelle für maschinelles Lernen. Sie geben Daten den Kontext und die Bedeutung, die sie benötigen, indem Sie sie kommentieren, wodurch ML-Algorithmen Informationen aufnehmen und korrekte Vorhersagen treffen können. Obwohl die Datenkennzeichnung wie eine lästige und zeitaufwändige Tätigkeit erscheinen mag, ist es eine wichtige Phase, die nicht übersehen oder überstürzt werden sollte.

Stellen Sie sicher, dass die Metriken, auf denen Ihre ML-Modelle basieren, von höchster Qualität sind, indem Sie sich an die Best Practices halten und zuverlässige Datenannotationsdienste verwenden. Nehmen Sie sich die Zeit, Ihre Daten richtig zu kennzeichnen, und genießen Sie die Vorteile eines gut trainierten ML-Modells, das komplexe Probleme lösen und Innovationen in Ihrem Bereich vorantreiben kann. Durch die Zusammenarbeit mit Experten auf diesem Gebiet können Sie den Datenanmerkungsprozess rationalisieren, die Genauigkeit verbessern und letztendlich die oben genannten Fehler vermeiden.

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