In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Bedeutung der Datenbeschriftung und wie der Prozess aussieht. Außerdem sehen Sie sich einige Anwendungsfälle für die Datenbeschriftung an und entdecken Techniken zur Steigerung der Effizienz.
Die entscheidende Rolle der Datenbeschriftung im maschinellen Lernen
Datenbeschriftung ist der Prozess des Taggens oder Kommentierens von Daten, der die Grundwahrheit liefert, die überwachte Lernmodelle benötigen, um zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Durch die Zuweisung genauer Beschriftungen zu Trainingsdaten ermöglichen Sie Modellen, Muster zu identifizieren, Beziehungen zu verstehen und Ergebnisse genau vorherzusagen.
Im Wesentlichen lehrt die Datenbeschriftung Modelle, verschiedene Dinge zu identifizieren. Ohne ordnungsgemäß beschriftete Daten hätten diese Modelle Schwierigkeiten, zwischen verschiedenen Entitäten zu unterscheiden. Im ML, insbesondere beim überwachten Lernen, ist die Datenbeschriftung wichtig, da sie sich direkt darauf auswirkt, wie gut ein Modell lernt und wie genau seine Vorhersagen sind, wenn es auf neue, unbekannte Daten angewendet wird.
Arten der Datenbeschriftung
Da beim ML große Datenmengen zum Trainieren der Modelle erforderlich sind und diese Daten in den meisten Fällen aus verschiedenen Quellen stammen (einschließlich Büchern, Stockbildern und öffentlichen Audio-/Videoaufzeichnungen), kann die Kennzeichnung mehrere verschiedene Prozesse umfassen.
Natürliche Sprachverarbeitung
Die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) konzentriert sich auf die Verarbeitung von Daten, die menschliche Sprache enthalten, wie beispielsweise geschriebener Text oder aufgezeichnete Sprache. Diese ML-basierte Technik hilft Computern, solche Daten zu verstehen und zu interpretieren. NLP kann auch die Datenkennzeichnung automatisieren, indem es Techniken wiedie Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER)zur Identifizierung von Entitäten (z. B.Namen, Daten), die Textklassifizierung zur Kategorisierung von Daten und die Sentimentanalyse zur Kennzeichnung von Emotionen oder Meinungen einsetzt:
NLP nutzt vortrainierte ML-Modelle, um ähnliche Muster in neuen Daten vorherzusagen und zu kennzeichnen, was den manuellen Aufwand erheblich reduzieren kann.
Computersicht
Computersicht ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern ermöglicht, Bilddaten objektiv zu interpretieren. Das bedeutet, dass Computer Bilder nicht mehr nur als Dateien mit einer bestimmten Erweiterung behandeln, sondern mit Hilfe der Computersicht Entitäten und Orte (sogar menschliche Handlungen) in den Bildern identifizieren können. Sie können Teile von Bildern anhand von Anweisungen segmentieren und auch dabei helfen, Bilder anhand festgelegter Kriterien zu klassifizieren (z. B.jedes Bild markieren, auf dem ein Apfel zu sehen ist).
Vortrainierte ML-Modelle unterstützen die automatisierte Datenkennzeichnung, indem sie Labels für neue, ähnliche Daten vorhersagen. Dies beschleunigt den Kennzeichnungsprozess und verbessert die Konsistenz großer Datensätze, die für das Training von ML-Modellen verwendet werden.
Audioverarbeitung
Unter Audioverarbeitung versteht man die Analyse (und optional die Modifizierung) von Audiodateien, um nützliche Informationen wie Sprache, Musik oder Umgebungsgeräusche zu extrahieren. Um Erkenntnisse aus Audiodateien zu gewinnen, werden verschiedene Techniken wie Rauschunterdrückung, Merkmalsextraktion (z. B. Tonhöhe, Frequenz) und die Umwandlung von Audio in Text durch Spracherkennung eingesetzt.
Die Audioverarbeitung kann die Datenbeschriftung optimieren, indem sie Sprache automatisch in Text umwandelt, Sprecher identifiziert, Ereignisse (z. B.Schüsse, Alarme) erkennt und Geräusche klassifiziert. Dies ist besonders nützlich bei der Annotation großer Audiodatensätze, da es die Notwendigkeit verringert, stunden- oder sogar tagelang manuell Roh-Audiodaten zu durchsuchen, um Ereignisse, Sprecher und andere interessante Punkte zu markieren.
Große Sprachmodelle
Der neueste Punkt auf dieser Liste ist ein großes Sprachmodell (LLM). LLM ist eine Art KI-Modell, das mit riesigen Datenmengen trainiert wird, um menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren. LLMs können eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprache ausführen, wie z. B. Übersetzen, Zusammenfassen, Vervollständigen von Texten und Beantworten von Fragen.
LLMs können Labels für Textdaten generieren (z. B. Stimmung, Themenkategorisierung), Tags basierend auf Mustern in den Daten vorschlagen und sogar manuelle Annotationen verfeinern oder korrigieren. Darüber hinaus können viele LLMs Bilddaten verarbeiten und Ihnen auch dabei helfen, Objekte in Bildern zu labeln.
Neben der Beschriftung von Daten können LLMs schnell Daten aus dem Internet sammeln, um Ihre ML-Modelle zu trainieren. KI-Web-Scraping, das Ihre reguläre Web-Scraping-Konfiguration mit einem LLM verbindet, um Website-Strukturen und verfügbare Daten schnell zu verstehen, kann Ihnen dabei helfen, große Mengen an Daten aus dem Internet zu sichten, diese Daten zu verstehen und sogar spontan zu beschriften. KI-Web-Scraping kann auch die DOM-Struktur (Document Object Model) einer Website untersuchen, um Daten zu sammeln und Screenshots einer Website zu machen, wie sie den Benutzern angezeigt wird. KI-Web-Scraping-Tools können diese Screenshots dann verarbeiten, um Daten zu sammeln. Wenn Sie mehr über KI-Web-Scraping erfahren möchten, lesen Sie diesen Blogbeitrag: „Wie man AI für Web-Scraping nutzt”.
Ansätze zur Datenbeschriftung
Daten können in allen möglichen Formaten vorliegen, und für jedes dieser Formate gibt es Methoden, die Sie befolgen müssen, um Daten zu kennzeichnen. Der Ansatz zur Kennzeichnung von Daten variiert je nach Unternehmen und Projekt. Hier sind einige der gängigsten Methoden, mit denen Teams Datenkennzeichnungsaufgaben angehen:
Interne Kennzeichnung
Wenn Teams ihre Daten intern kennzeichnen, spricht man von interner Kennzeichnung. Die interne Kennzeichnung wird in der Regel verwendet, wenn Genauigkeit, Kontrolle und Fachwissen erforderlich sind.
Wenn Sie Wert auf Qualität und Konsistenz legen, ist diese Methode ideal. Mit einem engagierten Team von Fachleuten sind die Datenbeschriftungen sehr spezifisch für den Bereich des Datensatzes und das Projekt, was die Genauigkeit der trainierten Modelle weiter verbessert. Da die Datenbeschriftungen intern erstellt werden, bleiben die Daten zudem privat und sicher.
Ein großer Nachteil dieses Ansatzes ist jedoch, dass er nicht skalierbar ist. Die Größe der internen Teams, die an solchen Aufgaben arbeiten, ist in der Regel begrenzt, sodass es zeitaufwändig und kostspielig ist, eine nützliche Menge an Daten zu kennzeichnen.
Synthetische Beschriftung
Die synthetische Beschriftung verwendet Metadaten und bezieht sich auf die Generierung beschrifteter Daten aus bereits vorhandenen Datensätzen unter Verwendung von ML.
Der Hauptvorteil der synthetischen Beschriftung ist ihre Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Durch die künstliche Generierung von Daten können Sie schnell große Datensätze erstellen, ohne den Zeit- und Kostenaufwand, der mit der Sammlung realer Beispiele verbunden ist. Darüber hinaus ermöglichen synthetische Daten die Simulation seltener Ereignisse oder Randfälle, die im realen Leben möglicherweise schwer oder unsicher zu erfassen sind.
Der Nachteil ist jedoch, dass synthetische Labels die Komplexität realer Szenarien möglicherweise nicht vollständig erfassen, was sich auf die Genauigkeit und Leistung der Modelle auswirken kann. Die Erstellung hochwertiger synthetischer Daten erfordert Fachwissen über ML-Techniken, was einen ansonsten einfachen Prozess komplexer macht. Darüber hinaus hängt die Qualität der in diesem Prozess generierten Daten stark von den ursprünglichen Trainingsdaten des verwendeten Modells ab.
Programmatische Beschriftung
Programmatische Beschriftung bezieht sich auf die Verwendung von Regeln, Algorithmen oder Skripten zur Automatisierung des Beschriftungsprozesses. Sie wird in der Regel bei der Arbeit mit großen Datensätzen verwendet, bei denen eine manuelle Beschriftung zu zeitaufwändig wäre und bei denen die Daten mit klaren, regelbasierten Mustern strukturiert werden können, wie z. B. bei der In-Text-Klassifizierung oder der Sentimentanalyse.
Der größte Vorteil der programmatischen Beschriftung ist ihre Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Automatisierte Methoden können große Datenmengen viel schneller verarbeiten als Menschen, wodurch der manuelle Arbeitsaufwand erheblich reduziert und eine schnelle Erweiterung des Datensatzes ermöglicht wird. Dieser Ansatz ist besonders effektiv für einfache, sich wiederholende Beschriftungsaufgaben, bei denen konsistente Regeln angewendet werden können.
Ein wesentlicher Nachteil ist jedoch die geringere Genauigkeit im Vergleich zur manuellen Kennzeichnung, insbesondere bei komplexen oder anomalen Daten, die möglicherweise nicht genau in vordefinierte Regeln passen. Darüber hinaus müssen mit dieser Methode gekennzeichnete Daten häufig validiert und verfeinert werden, um die Qualität sicherzustellen, was immer noch einen hohen manuellen Aufwand erfordern kann.
Outsourcing
Beim Outsourcing werden externe Anbieter oder Unternehmen mit der Datenbeschriftung beauftragt. Dieser Ansatz wird verwendet, wenn interne Teams nicht über die erforderlichen Kapazitäten verfügen oder wenn Projekte eine umfangreiche Beschriftung erfordern, die schnell und effizient durchgeführt werden muss.
Outsourcing ist kostengünstig, wenn es um die Verarbeitung großer Datenmengen geht. Durch die Auslagerung an externe Unternehmen können Teams ihre Beschriftungsbemühungen skalieren, ohne hohe Investitionen in den Aufbau und die Schulung interner Fachkräfte tätigen zu müssen. Darüber hinaus werden interne Ressourcen freigesetzt, die sich auf Kernaufgaben und die Projektentwicklung konzentrieren können.
Die Qualität der ausgelagerten Kennzeichnung kann jedoch variieren, da externe Teams selten über das gleiche Maß an Fachwissen oder Verständnis für projektspezifische Anforderungen verfügen. Außerdem bestehen potenzielle Risiken in Bezug auf Datenschutz und -sicherheit, da sensible Informationen an Dritte weitergegeben werden müssen.
Crowdsourcing
Beim Crowdsourcing werden Datenbeschriftungsaufgaben über Plattformen wieAmazon Mechanical Turk an eine große, vielfältige Gruppe von Nicht-Fachkräften verteilt. Es wird in der Regel für Aufgaben verwendet, die in einfache, umfangreiche Einheiten unterteilt werden können, wie z. B. Bildbeschriftung oder grundlegende Textklassifizierung.
Der Hauptvorteil von Crowdsourcing ist seine Skalierbarkeit und Geschwindigkeit. Durch den Einsatz einer großen, verteilten Belegschaft können Teams große Datensätze schnell und zu relativ geringen Kosten kennzeichnen, was es zu einer effizienten Option für einfache Kennzeichnungsaufgaben macht, die keine speziellen Fachkenntnisse erfordern.
Allerdings kann die Qualität und Genauigkeit von Crowdsourcing-Labels uneinheitlich sein, da den Mitarbeitern möglicherweise domänenspezifisches Wissen fehlt. Die Gewährleistung von Einheitlichkeit und Präzision bei den Labels kann eine Herausforderung sein, und oft sind Qualitätskontrollmaßnahmen wie Redundanz und Validierung erforderlich. Trotz seiner Kosteneffizienz ist Crowdsourcing möglicherweise nicht für komplexe Beschriftungsaufgaben geeignet, die Fachwissen erfordern, oder in Szenarien, in denen der Datenschutz von entscheidender Bedeutung ist.
Verwendung vertrauenswürdiger Datensätze
Während manuelle, programmatische und Crowdsourcing-Methoden verschiedene Ansätze für die Beschriftung bieten, kann der Zugriff auf vorbeschriftete, hochwertige Datensätze die Skalierbarkeit erheblich verbessern. Vertrauenswürdige Datensätze, wiesie beispielsweise von Bright Data angeboten werden, bieten eine einsatzbereite Lösung für die groß angelegte Datenerfassung, gewährleisten Konsistenz und Genauigkeit und reduzieren gleichzeitig den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Beschriftung.
Wenn Sie vertrauenswürdige Datensätze in Ihrem Workflow verwenden, können Sie die Modellentwicklung beschleunigen, sich auf die Verfeinerung von Algorithmen konzentrieren und hohe Standards für die Datenqualität aufrechterhalten, wodurch letztendlich der Beschriftungsprozess für effektivere ML-Ergebnisse optimiert wird.
Herausforderungen bei der Datenbeschriftung
Unabhängig davon, für welche Methode und welchen Ansatz Sie sich entscheiden, werden Sie bei der Arbeit an Datenkennzeichnungsaufgaben auf Herausforderungen stoßen.
Unausgewogene Datensätze
Eines der häufigsten Probleme sind unausgewogene Datensätze, bei denen bestimmte Klassen oder Kategorien deutlich weniger Beispiele aufweisen als andere. Dies kann zu verzerrten Modellen führen, die bei Mehrheitsklassen gut, bei Minderheitsklassen jedoch schlecht funktionieren. Um eine ausreichende Repräsentation aller Kategorien sicherzustellen, müssen entweder mehr Daten gesammelt oder synthetische Stichproben generiert werden, was in beiden Fällen zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein kann.
Verrauschte Labels
Verrauschte Labels treten auf, wenn Daten falsch gekennzeichnet sind, sei es aufgrund manueller Fehler, Unklarheiten in den Kennzeichnungsrichtlinien oder Inkonsistenzen bei der Crowdsourcing-Arbeit. Verrauschte Labels können die Modellleistung erheblich beeinträchtigen, da das Modell möglicherweise falsche Muster oder Assoziationen lernt. Sie können dieses Problem mit Techniken wie Label-Validierung, Redundanz und Verfeinerung der Kennzeichnungskriterien lösen, die jedoch alle den Zeit- und Kostenaufwand für den Kennzeichnungsprozess erhöhen können.
Skalierungsprobleme
Da das für das Training von Modellen erforderliche Datenvolumen wächst, müssen Sie in der Lage sein, den Beschriftungsprozess zu skalieren. Herkömmliche manuelle Beschriftungsmethoden sind nicht immer praktikabel, und selbst automatisierte Methoden wie programmatische oder ausgelagerte Beschriftung haben Einschränkungen, wie z. B. geringere Genauigkeit oder Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Um sowohl Skalierbarkeit als auch Qualität bei der Beschriftung zu erreichen, muss ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle gefunden werden, was komplex zu handhaben sein kann.
Dynamische Daten
In den meisten realen Anwendungen ändern sich die Daten ständig und entwickeln sich weiter, sodass die gekennzeichneten Datensätze kontinuierlich aktualisiert werden müssen. Dies ist besonders relevant in Bereichen wie Echtzeitüberwachung oder autonomes Fahren. Um Datensätze aktuell und relevant zu halten, müssen effiziente Pipelines für die fortlaufende Kennzeichnung und Validierung implementiert werden, was den Kennzeichnungsprozess noch komplexer macht.
Best Practices für die Datenbeschriftung
Es gibt einige Techniken, die Sie beachten sollten, um Ihre Daten effizient mit hochwertigen Labels zu versehen.
Label-Audit
Die erste und offensichtlichste bewährte Methode ist die Überprüfung von Labels. Dabei wird eine Teilmenge der mit Labels versehenen Beispiele untersucht, um Fehler, Inkonsistenzen oder Unklarheiten im Labeling-Prozess zu identifizieren. Wenn Sie Fehler frühzeitig erkennen, können Teams die Richtlinien verfeinern und gezieltes Feedback geben, um sicherzustellen, dass der gesamte Datensatz korrekt bleibt.
Transferlernen
Ähnlich wie beim programmatischen Beschriften, jedoch mit einer persönlicheren Note, verwenden Teams beim Transferlernen vortrainierte Modelle, um neue Datensätze zu beschriften. Die Modelle können auf der Grundlage ihres Vorwissens Beschriftungen vorhersagen und vorschlagen, wodurch die Beschriftung großer Datensätze schneller und effizienter wird.
Aktives Lernen
Aktives Lernen konzentriert sich auf die Auswahl der informativsten oder ungewissesten Proben für die manuelle Kennzeichnung. Durch die Priorisierung dieser Proben können Teams die Effizienz ihrer Kennzeichnungsbemühungen verbessern und menschliches Fachwissen dort einsetzen, wo es den größten Mehrwert bringt. Dieser Ansatz hilft, Modelle schneller zu verfeinern und gleichzeitig den Gesamtarbeitsaufwand für die Kennzeichnung zu minimieren.
Konsens
Konsensmethoden können in Crowdsourcing- oder Outsourcing-Umgebungen eingesetzt werden, um die Genauigkeit der Beschriftungen zu verbessern. Bei solchen Methoden wird dieselbe Probe mit mehreren Beschriftungen versehen, und die endgültige Beschriftung wird auf der Grundlage der Übereinstimmung zwischen den verschiedenen Beschriftungen festgelegt. Es gibt viele Möglichkeiten, den Konsens anzupassen und zu bestimmen, z. B. durch ein Mehrheitswahlsystem oder durch das Aussortieren von Beschriftungsvorschlägen auf der Grundlage voreingestellter Regeln.
Anwendungsfälle für die Datenbeschriftung
Nachdem Sie nun wissen, wie man Daten labelt, werfen wir einen Blick auf einige der häufigsten Anwendungsfälle für ML:
- Sentimentanalyse
- Modelle können trainiert werden
Verwenden Sie Bright Data für die Datenbeschriftung
Wie bereits erwähnt, bietet Bright Datahochwertige Datensätze, die die Genauigkeit und Effizienz des Datenkennzeichnungsprozesses erheblich verbessern. Durch seine umfangreichen Datenerfassungsfunktionen stellt Bright Data KI-Teams aktuelle, umfangreiche, vielfältige und genau gekennzeichnete Datensätze zur Verfügung, die für das Trainieren von Modellen unerlässlich sind.
Die Datensätze von Bright Data sind auf verschiedene Bereiche zugeschnitten und stellen sicher, dass die Modelle präzise, domänenspezifische Informationen für eine optimale Leistung erhalten. Sie können Ihnen auch dabei helfen, Beschriftungsfehler zu reduzieren und ein höheres Maß an Modellleistung und Effizienz zu erreichen. Sie können diese Datensätze unverändert in Ihren primären ML-Trainingsübungen verwenden oder sie zur Unterstützung Ihrer synthetischen oder programmatischen Beschriftungsbemühungen einsetzen.
Die Datensätze von Bright Data unterstützen auch die Skalierung Ihrer Beschriftungsprozesse. Durch den Zugriff auf umfangreiche, strukturierte Datensätze aus verschiedenen Bereichen wie sozialen Medien, Immobilien und E-Commerce können KI-Teams den Beschriftungsprozess beschleunigen, den manuellen Aufwand reduzieren und die Entwicklungszyklen verkürzen. Diese Skalierbarkeit ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen zu verarbeiten, was für die Entwicklung von KI-Lösungen unerlässlich ist.
Fazit
Die Datenkennzeichnung ist ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung von ML-Modellen, da sie die strukturierten Informationen liefert, die Algorithmen benötigen, um zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen. In diesem Artikel wurden verschiedene Techniken und Ansätze zur Datenkennzeichnung sowie deren wichtigste Anwendungsfälle erläutert, wie z. B. die Sentimentanalyse (bei der Texte mit Emotionen gekennzeichnet werden) und die Betrugserkennung (bei der Anomalien markiert werden, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren).
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