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Nov 01, 2023

Die Auswirkungen der Datenkennzeichnung 2023: Aktuelle Trends und zukünftige Anforderungen

Datenkennzeichnung und/oder Datenanmerkungen sind seit langem ein wichtiger Bestandteil vieler Anwendungen

Datenkennzeichnung und/oder Datenanmerkungen sind seit langem ein wichtiger Bestandteil vieler maschineller Lern- und KI-Initiativen. In den letzten Jahren ist die Nachfrage nach genauer und zuverlässiger Datenkennzeichnung dramatisch gestiegen, da der Prozess für den Erfolg zahlreicher Projekte immer wichtiger wird. Aber was genau ist Datenkennzeichnung? Datenkennzeichnung 2023 – welche Auswirkungen wird sie auf Unternehmen haben? Und welche Trends sollten wir jetzt beachten, die die Zukunft der Datenkennzeichnung prägen werden? In diesem Blogbeitrag gehen wir diesen Fragen nach, um besser zu verstehen, wohin sich diese Technologie in den nächsten Jahren entwickeln wird.

Die Nachfrage nach Datenanmerkungstools auf dem Markt wird größtenteils von den folgenden drei Faktoren bestimmt:

Automatisierte Datenkennzeichnungstools und die zunehmende Nutzung cloudbasierter Computing-Ressourcen.

Unternehmen nutzen zunehmend Datenannotationstools, um große Mengen an KI-Trainingsdaten genau zu kennzeichnen.

Da die Investitionen in autonome Fahrtechnologie zunehmen, steigt der Bedarf an gut kommentierten Daten zur Verbesserung fahrerloser ML-Modelle.

Da sich die digitale Landschaft im 21. Jahrhundert weiterentwickelt, wird erwartet, dass die Datenannotation einen großen Schritt nach vorne macht und noch stärker integriert wird. Ein wesentlicher Faktor für solche Veränderungen ist der Aufstieg der digitalen Bildverarbeitung und des mobilen Computings.

Wo passt die Datenannotation hinein und warum wird sie benötigt?

Verbesserung des Kundenerlebnisses durch digitalen Handel.

Dokumentenprüfung und Kundeninteraktion in Echtzeit im Bank-, Finanz- und Versicherungswesen.

Analyse zahlreicher unstrukturierter und akkumulierter Datensätze für Forschungszwecke.

Überwachung und Kuratierung von Social-Media-Inhalten, Identifizierung unangemessener Inhalte.

Pflanzenüberwachung, Bodenbeurteilung usw. sind allesamt Teil des Agrarsektors.

Datenanmerkungstrends werden von einer Vielzahl von Faktoren beeinflusst; Dies ist jedoch keine vollständige Liste.

Darüber hinaus verzeichnen alle Geschäftsplattformen ein phänomenales Wachstum digitaler Inhalte. Daher sollten Daten über Massennutzer über eine Vielzahl digitaler Kanäle verarbeitet werden. Durch die Annotation von Daten können Unternehmen die Vorteile von Online-Inhalten voll ausschöpfen, einen Mehrwert schaffen und neue Kunden gewinnen.

Die meisten Unternehmen implementieren eine datenzentrierte Architektur. Die datenzentrierte Denkweise und die datenzentrierte Architektur sind beide integraler Bestandteil der Bereitstellung und Wartung einer effektiven Unternehmensarchitektur. Daher müssen Datenkennzeichnungsmitarbeiter intelligent sein und automatisierte Optionen müssen erforscht werden.

Neben Verbesserungen im IoT, ML, DL, Robotik, Predictive Analytics, Betrugserkennungssystemen und Empfehlungssystemen erfordern KI-Projekte hochwirksame Daten. Dies ist vielleicht der wichtigste Faktor, der zu Durchbrüchen bei der Datenkennzeichnung geführt hat.

Aktueller Status des Marktes für KI-Datenkennzeichnung

Der Markt für Datenkennzeichnung befindet sich derzeit in einer Übergangsphase. Dies ist auf die steigende Nachfrage nach gekennzeichneten Daten zurückzuführen, die das traditionelle Angebot an arbeitsintensiver manueller Kennzeichnung übersteigt. Als Reaktion darauf sind eine Reihe neuer Datenkennzeichnungsdienste entstanden, die den Kennzeichnungsprozess durch Automatisierung beschleunigen.

Der aktuelle Stand des KI-Datenkennzeichnungsmarktes lässt sich wie folgt zusammenfassen:

Der Studie zufolge soll der globale Markt für Datenanmerkungen bis 2028 einen Wert von 8,22 Milliarden US-Dollar haben. Darüber hinaus wird erwartet, dass der globale Markt für Datenanmerkungsdienste bis 2030 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 26,6 % wachsen wird, und bis 2030 ist dies der Fall voraussichtlich 5,3 Milliarden US-Dollar wert sein.

Es besteht eine steigende Nachfrage nach gekennzeichneten Daten, die das traditionelle Angebot an arbeitsintensiver manueller Kennzeichnung übersteigt.

Als Reaktion auf diese Nachfrage sind eine Reihe neuer Datenkennzeichnungsdienste entstanden, die den Kennzeichnungsprozess durch Automatisierung beschleunigen.

Diese Dienste befinden sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium und es bleibt abzuwarten, wie sie sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln werden.

Neue zukünftige Trends der Datenkennzeichnung

Es besteht eine wachsende Nachfrage nach Datenkennzeichnungsdiensten, da immer mehr Unternehmen genaue und aktuelle, verfeinerte Datensätze benötigen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Dies gilt insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, wo gekennzeichnete Daten zum Trainieren von Algorithmen verwendet werden.

Im Bereich der Datenkennzeichnung zeichnen sich einige wichtige Trends ab, die erhebliche Auswirkungen auf die zukünftige Nachfrage nach diesen Diensten haben werden.

Erstens gibt es einen Trend zu komplexeren Datensätzen

Da maschinelles Lernen immer ausgefeilter wird, werden die zu kennzeichnenden Datensätze immer komplexer. Dies führt zu einem größeren Bedarf an fachkundigen Etikettierern, die die Nuancen der Daten verstehen und die entsprechenden Etiketten anwenden können.

Zweitens gibt es einen Trend zur Echtzeitkennzeichnung.

In vielen Fällen ist es mittlerweile notwendig, Daten bereits bei der Erfassung zu kennzeichnen, damit Algorithmen in Echtzeit daraus lernen können. Dies erfordert eine noch effizientere und genauere Arbeit der Etikettierer, da sie es sich nicht leisten können, Fehler zu machen, die die Ergebnisse des Trainingsprozesses beeinträchtigen könnten.

Drittens gibt es einen Trend zur automatisierten Etikettierung.

In einigen Fällen ist es möglich, Algorithmen zu verwenden, um Datensätze automatisch zu kennzeichnen. Dieser Ansatz ist jedoch nicht immer zuverlässig und erfordert häufig menschliches Eingreifen, um die Genauigkeit sicherzustellen. Daher dürfte die automatisierte Etikettierung in Zukunft die traditionelle, vom Menschen vorgenommene Etikettierung eher ergänzen als ersetzen.

Führende Technologietrends, die Sie im Auge behalten sollten, werden sich auf die KI auswirken

Unter Berücksichtigung einer der Forschungsarbeiten von Gartner prognostizieren wir große Wachstumschancen für die Datenannotationsbranche im Jahr 2023 sowie neue technologische Trends, die ihre aktuellen Aussichten prägen werden.

KI: Vertrauen, Risiko und Sicherheit in Einklang bringen

Die Zuverlässigkeit, Glaubwürdigkeit, Sicherheit und Privatsphäre eines Modells müssen durch die erweiterten Fähigkeiten der Managementteams gewährleistet werden. Dadurch werden die Nutzerakzeptanz und die Unternehmensziele bis 2026 um 50 % steigen.

Aufbau eines digitalen Immunsystems

Eine wirksame Strategie reduziert Risiken, verbessert das Benutzer- und Kundenerlebnis und macht Ihr Unternehmen widerstandsfähiger gegen Rückschläge. Eine Investition in ein digitales Immunsystem führt bis 2025 zu 80 % weniger Ausfallzeiten, was zu einer höheren Verbraucherzufriedenheit führt.

Plattformen für Branchen-Cloud-Computing

Mit Branchen-Clouds könnten Unternehmen die dringendsten Probleme und Fälle in ihrer Branche angehen. Bis 2027 werden mehr als die Hälfte der modernen Unternehmen branchenspezifische Cloud-Plattformen nutzen.

Plattformtechnik

In den letzten Jahren haben Pionierunternehmen damit begonnen, Betriebsplattformen zu schaffen, die zwischen Benutzern und den unterstützenden Diensten, auf die sie angewiesen sind, fungieren. Schätzungen zufolge werden bis 2026 80 % der Softwareentwicklungsunternehmen Plattformen erstellen, um wiederverwendbare Dienste, Komponenten und Tools bereitzustellen.

Adaptive künstliche Intelligenz

Die Fähigkeit, KI in mehreren Organisationskontexten aufzubauen, bereitzustellen, anzupassen und zu verwalten, kann durch die Operationalisierung von KI erlangt werden. KI-Engineering-Methoden erzielen nicht nur eine um mindestens 25 % bessere Leistung als ihre Konkurrenten, sondern können ihnen auch bei der Entwicklung adaptiver Systeme helfen.

Das Metaversum

Durch die Nutzung von Metaverse-Erlebnissen finden Unternehmen Möglichkeiten, das Engagement, die Zusammenarbeit und die Verbindung der Mitarbeiter zu steigern. Die meisten großen Unternehmen werden bis 2027 Web3, Spatial Computing und digitale Zwillinge nutzen, um ihren Umsatz zu steigern.

Das Potenzial der drahtlosen Technologie

Durch die Integration mehrerer Funktechnologien kann eine zuverlässigere, skalierbarere und kostengünstigere Basis geschaffen werden, die weniger Kapitalinvestitionen erfordert. Bis zum Ende der nächsten drei Jahre werden 50 % der drahtlosen Endpunkte von Unternehmen andere Netzwerkdienste als Kommunikation nutzen.

Mit jedem dieser jüngsten Branchentrends sind sowohl Chancen als auch Risiken verbunden. Berücksichtigen Sie beim Erstellen einer Technologie-Roadmap für Ihre KI-Initiative unbedingt die Bedeutung eines gut kommentierten Datensatzes für das Erreichen der Ziele Ihres Projekts.

Wichtige Punkte, die die Datenkennzeichnungsbranche voranbringen werden

1 – Die Datenkennzeichnungsbranche wird in den nächsten Jahren voraussichtlich exponentiell wachsen.

2 – Dieses Wachstum wird durch die Notwendigkeit einer genaueren und zuverlässigeren Datenkennzeichnung vorangetrieben.

3 – Datenkennzeichnungsdienste werden ausgefeilter und effizienter.

4 – Die Nachfrage nach Datenkennzeichnungsdiensten wird weiter steigen, da Unternehmen immer stärker auf datengesteuerte Entscheidungen angewiesen sind. Ursprünglich veröffentlicht bei – Cogito