Was ist Datenlabeling oder Datenannotation?

Das Datenlabeling umfasst die Identifizierung von Rohdaten, wie Bilder oder Textdateien, und die Hinzufügung beschreibender Labels, um deren Kontext anzugeben. Dieser Prozess bildet die Grundlage für verschiedene ML- und Deep-Learning-Anwendungen, einschließlich Computer Vision und Natural Language Processing.

Unternehmen nutzen eine Kombination aus Software-Tools, Verfahrensabläufen und menschlichen Annotatoren, um Datenlabelingaufgaben durchzuführen. Die Einbindung des Menschen (Human-in-the-loop, HITL) stellt die Qualität und Genauigkeit der beschrifteten Daten sicher und ermöglicht den ML-Modelltrainingsprozess.

Hier finden Sie einen Artikel zu den besten Bildkennzeichnungstools für Computer Vision und hier können Sie über die besten kostenlosen Kennzeichnungstools für Textannotation im NLP lesen.

Beschriftete Daten, die für überwachtes Lernen unerlässlich sind, zeichnen sich durch das Vorhandensein expliziter Labels aus, die ML-Modelle während des Trainings leiten. Im Gegensatz dazu fehlen unbeschrifteten Daten solche Annotationen und sie werden typischerweise in unüberwachten Lernszenarien verwendet. Beschriftete Daten sind ressourcenintensiver zu erfassen und zu speichern, bieten jedoch verwertbare Einblicke für ML-Aufgaben. Weitere Details finden Sie hier: Erklärung von überwachten vs. unüberwachten Lernen.

Das Datenlabeling bietet zahlreiche Vorteile, darunter präzisere Vorhersagen und eine bessere Nutzbarkeit von Daten für ML-Modelle. Sie stellt jedoch auch Herausforderungen wie Kosten, Zeitaufwand und das Potenzial für menschliche Fehler dar. Qualitätskontrollmaßnahmen sind unerlässlich, um diese Herausforderungen zu mindern und die Genauigkeit der beschrifteten Daten zu gewährleisten.

Die Einhaltung von Best Practices ist entscheidend, um eine hohe Qualität beim Labeling zu erreichen. Datenaugmentationen, Label-Audits, Transferlernen oder active Learning sind einige der empfohlenen Praktiken zur Verbesserung der Datenlabeling-Ergebnisse.

Bei dida, einem deutschen KI-Dienstleister, haben wir eine klare Meinung zur Datenkennzeichnung:

Es ist am besten, zunächst an einem qualitativ hochwertigen Datenlabelingschema zu arbeiten, also einem System, bei dem die Fachexperten und die Machine Learning Scientists gemeinsam festlegen, welche Aspekte entscheidend zu kennzeichnen sind und welche Details wichtig sind. Sobald das Labelingschema gut definiert ist, beginnen wir bei dida mit dem Labeling: Zuerst unsere ML-Scientists selbst und dann hauptsächlich mit Hilfe unserer internen Werkstudenten. Wir bevorzugen es, Daten intern zu labeln, da wir so mehr Kontrolle über die Qualität haben und das Schema leichter anpassen können.

Nehmen Sie dieses Computer-Vision-Beispiel der Fernerkundung, bei dem vier Personen dasselbe Dach für unsere Dachsegmentierungslösung kennzeichnen: Alle vier Personen erstellten ihre Labels unterschiedlich. Person 1 hat gute Arbeit geleistet. Person 2 hat einige Hindernisse auf den Dächern vergessen. Person 3 hat seine/ihre Labels nicht präzise und nicht mit Kanten gezeichnet und Person 4 hat die Aufgabe völlig verfehlt.

Wenn Sie sich dieses NLP-Projektbeispiel ansehen, wird erneut deutlich, dass die Definition eines Etiketts nicht immer trivial ist. In diesem Fall ist unklar, ob sich das Volumen- oder Mengenlabel nur auf die Zahl oder die Zahl plus die Maßeinheit beziehen sollte, oder sogar auf den deutschen Begriff „Inhalt“ (der sich auf den „Content“ bezieht) oder „Menge“ (die sich auf die „Menge“ bezieht). Zur Klarstellung: Es gibt keine richtige oder falsche Antwort. Ein gutes Labelingschema zu finden, ist etwas, das zusammen mit den ML-Scientists und insbesondere den Fachexperten eines jeweiligen Projekts getestet und iteriert werden muss.

Hier sehen Sie, wie ein NLP-Labelingtool aussehen kann. Für dieses Projekt haben wir juristische Paragraphen für eine KI-Lösung für Rechtsverträge gekennzeichnet.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Datenlabeling eine kritische Komponente einer ML-Pipeline ist, die den notwendigen Kontext für das Training genauer und zuverlässiger ML-Modelle bietet. Durch das Verständnis der Details des Labelings und die Anwendung bewährter Verfahren können Organisationen das volle Potenzial ihrer Datenressourcen nutzen, um Innovationen voranzutreiben und Geschäftsziele im Zeitalter der KI zu erreichen.

Wenn Sie derzeit KI-Projekte für Ihre Organisation entwickeln und Unterstützung für ein laufendes oder neues KI-Projekt wünschen, können Sie uns gerne über unser Kontaktformular erreichen.

Bei dida sind wir ein hochspezialisiertes Team, das an der Umsetzung komplexer KI-Projekte für mittlere und große Unternehmen arbeitet. Wir veröffentlichen regelmäßig unsere eigene KI-Forschung auf den renommiertesten internationalen Konferenzen (wie NeurIPS, ICML oder ICLR) und werden international von Microsoft oder der UNESCO für unsere KI-Lösungen ausgezeichnet.