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Oct 29, 2023

Was ist Datenkennzeichnung und warum ist sie für die künstliche Intelligenz wichtig?

11. Januar 2023 von Mark Allinson Kommentar hinterlassen Datenkennzeichnung ist der Prozess

11. Januar 2023 von Mark Allinson Hinterlasse einen Kommentar

Bei der Datenkennzeichnung handelt es sich um den Prozess der Identifizierung und Kennzeichnung von Elementen in Datenproben. Der Prozess kann manuell oder über eine bestimmte Software erfolgen. Die Beschriftungen der verschiedenen Klassenelemente müssen eindeutig, beschreibend und unabhängig sein, um eine eindeutige Sequenz bereitzustellen, die auch als Algorithmus bezeichnet wird.

Beim maschinellen Lernen fügt die Datenkennzeichnung den identifizierten Rohdaten aussagekräftige Beschriftungen hinzu, damit das maschinelle Lernmodell aus den Daten lernen kann.

Bildanmerkungstools sind Software, die den Prozess der Datenanmerkung und -kennzeichnung durch strukturierte Datensätze vereinfacht, die zum Trainieren von Computer-Vision-Algorithmen verwendet werden. Sie können die Tools für jede Form von Rohdaten wie Texte, Bilder, Datenbanken und Formate wie PowerPoint-Präsentationen oder Whiteboards verwenden.

Die Kennzeichnung und Annotation von Daten kann so einfach sein, dass man Menschen dazu auffordert, verschiedene Objekte zu identifizieren und diese mit Etiketten zu versehen, oder durch komplexe KI-gesteuerte Prozesse. Beim maschinellen Lernen beginnen die KI-gesteuerten Prozesse mit dem Sammeln von Tag-Eingaben von Menschen, und das maschinelle Lernmodell lernt die zugrunde liegenden Muster im Modelltrainingsprozess.

Sie können einen ordnungsgemäß gekennzeichneten Datensatz als Grundwahrheit verwenden, das Standardtool zum Trainieren und Bewerten eines bestimmten Modells für maschinelles Lernen. Die Genauigkeit der Grundwahrheit bestimmt die Genauigkeit des trainierten Modells und erfordert daher Zeit und Ressourcen, um Fehler zu vermeiden.

Für die Datenkennzeichnung sind große Rohdatenmengen erforderlich, um eine solide Grundlage für vorhersehbare Muster zu schaffen. Die Daten, die Sie als Grundlage für das Lernen verwenden, müssen mit bestimmten Datenmerkmalen versehen und beschriftet sein, die dem Lernmodell dabei helfen, die Daten in Muster zu organisieren.

Ein genau gekennzeichneter Datensatz liefert eine zuverlässige Grundwahrheit, die das maschinelle Lernmodell nutzt, um seine Annotationsgenauigkeit zu verfeinern und seine Vorhersage zu überprüfen. Die Genauigkeit des Trainingssatzes wird durch Fehler bei der Datenkennzeichnung beeinträchtigt.

Um Fehler zu vermeiden, können Sie einen Human-in-the-Loop-Ansatz (HITL) anwenden, bei dem menschliche Bezeichner beim Training und Testen von Datenmodellen für maschinelles Lernen einbezogen werden.

Beim maschinellen Lernen werden je nach Art der zu analysierenden Daten unterschiedliche KI-gestützte Datenkennzeichnungs- und Annotationsverfahren angewendet. Zu den gängigen Arten der Datenkennzeichnung gehören:

Bei der Entwicklung eines Computerversionsmodells müssen Sie wichtige Datenpunkte, Bilder oder Pixel beschriften oder eine einzelne Entität in einem Begrenzungsrahmen einkapseln, um den Trainingsdatensatz zu erstellen. Die jedem identifizierten Element zugewiesenen Etiketten sollten grundsätzlich korrekt sein.

Sie können die Computerversion, die Sie mit dieser Methode entwickeln, verwenden, um Schlüsselpunkte in einem Bild automatisch zu identifizieren, Bilder zu kategorisieren, ein Bild zu segmentieren oder die Position von Objekten zu erkennen.

Die Audioverarbeitungsversion wandelt jeden erkennbaren Ton in ein strukturiertes Format für maschinelles Lernen um. Zu diesen Geräuschen gehören:

Dieser Prozess erfordert menschliches Eingreifen und Sie transkribieren ihn zunächst manuell in geschriebenen Text. Sie können die Daten weiterentwickeln, indem Sie die Audiodaten kategorisieren und Tags hinzufügen. Die Kategorien und Tags in dieser Version werden zu Ihrem Trainingsdatensatz für die nachfolgenden Rohdaten.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Datenkennzeichnungsprozess für Textdaten bei der optischen Zeichenerkennung, der Erkennung von Entitätsnamen und der Stimmungsanalyse. Der Prozess muss mit der manuellen Identifizierung der verschiedenen Elemente in einem Textstapel und der Zuweisung von Tags beginnen, um die Grundwahrheit zu erstellen. Möglicherweise möchten Sie verschiedene Teile des Datenstapels identifizieren, darunter:

Um diese Teile zu identifizieren, müssen Sie Grenzen um die Textblöcke ziehen und den Text später in Ihre Grundwahrheit transkribieren.

Es gibt verschiedene Techniken, die Sie anwenden können, um die Genauigkeit und Effizienz jedes verfügbaren Datenkennzeichnungsformats zu verbessern, darunter:

Die Datenkennzeichnung ist beim maschinellen Lernen, bei der Datenverarbeitung und beim überwachten Lernen von wesentlicher Bedeutung. Obwohl eine manuelle Datenkennzeichnung möglich ist, verbessert der Einsatz von KI die Effizienz, Genauigkeit und Datenmenge, die man auf einmal kommentieren kann.

Eingabe- und Ausgabedaten werden verarbeitet und für die zukünftige Verwendung gekennzeichnet. Eine Systemschulung zum Identifizieren und Beschriften eines bestimmten Datenelements kann einen Stapel entschlüsseln und entsprechende Beschriftungen zuweisen.

Eine der häufigsten Anwendungen der KI-Datenkennzeichnung ist die Entwicklung von ML-Algorithmen für selbstfahrende Fahrzeuge. Autonome Fahrzeuge benötigen Algorithmen für maschinelles Lernen, um verschiedene Objekte auf ihrem Kurs zu identifizieren, um mit der Umgebung zu interagieren und sicher zu fahren.

Durch die Kennzeichnung und Annotation von Daten kann die künstliche Intelligenz der Autos die verschiedenen in der Umgebung verfügbaren Objekte unterscheiden und Maßnahmen ergreifen, um Unfälle zu vermeiden.

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