Data Labeling und Annotation Services

Data Labeling als Grundlage für Machine Learning – Ob Spracherkennung auf unseren Smartphones, autonome Fahr- und Parksysteme, fahrerlose Lösungen in der Werkslogistik oder GPS-gesteuerte Maschinen in der Landwirtschaft. KI ist ein Bereich der sowohl im privaten als auch im unternehmerischen Umfeld immer wichtiger wird.

Bei der Erstellung eines KI-Modells wird mit einer riesigen Menge an unbeschrifteten Daten begonnen. Die Beschriftung dieser Daten ist ein wesentlicher Schritt bei der Datenvor- und aufbereitung für die Erstellung einer KI. Aber was genau ist Data Labeling im Kontext von Machine Learning? Es ist der Prozess des Erkennens und Markierens von Datenmustern, der besonders wichtig ist, wenn es um das Supervised Learning geht. Daten, die in verschiedenen Formaten wie Texten, Bildern, Audio- oder Videodateien vorliegen, werden mit spezifischen Techniken für bestimmte Zwecke gekennzeichnet, um einen Kontext zu liefern

Data Labeling ist also ein wichtiger Teil der Datenvorverarbeitung, denn nur mit einer hohen und präzisen Datenqualität, können ML-Algorithmen trainiert, Muster erkannt und schließlich Vorhersagen gemacht werden.

Gibt es einen Unterschied zwischen Data Labeling und Data Annotation?

Im Grunde gibt es keinen großen Unterschied zwischen diesen beiden Datenvorverarbeitungsschritten, außer dem Stil und der Art der Kennzeichnung des Inhalts oder des Objekts. Beide werden für die Erstellung von Trainingsdatensätzen für Machine Learning verwendet.

Grundsätzlich ist es wichtig, den richtigen Ansatz für Data Labeling in Ihrem Unternehmen zu wählen, da dieser Schritt die größte Investition an Zeit und Ressourcen erfordert. Data Labeling kann mit einer Reihe von Methoden durchgeführt werden. Auch hier bietet sich die Kombination „Mensch + Maschine“ an.

Wofür steht die Industrialisierung / Operationalisierung?

 

Skalierbarkeit

Wie können möglichst viele Nutzer sinnvoll eingebunden werden?

Wie lassen sich die Analysen auch auf andere Geschäftsbereiche übertragen?

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Reproduzierbarkeit

Lassen sich die Modelle und Daten auch für andere Use Cases nutzen?

Kann ich Ad-hoc-Analysen durch kontinuierliche Insights ersetzen?

 

Integration

Wie muss die Plattform in meine Prozesse integriert werden?

Wie verhält sich die Plattform mit meiner bestehenden Infrastruktur?

Wie kommuniziert die Plattform mit anderen Anwendung?

 

 

Sicherheit

Wie gestaltet sich der Datenfluss?

Werden Informationen in die Cloud oder im internen Netz verarbeiten?

Gibt es definierte Nutzer- und Rollenrechte?

 


 

Case Study: Mit Predictive Maintenance zu neuen Kundenservices

Das Ziel von Schenck Process ist es, Zustandsänderungen an den Maschinen durch den Einsatz von Algorithmen zu erkennen, um somit frühzeitig die richtigen Entscheidungen treffen zu können. Konkret geht es um die Herleitung eines „Health Indicators“ auf Basis von Echtzeitdaten zur Erhöhung der Maschinenverfügbarkeiten für die Schenck Process Europe GmbH.

 

Zur Case Study

Firmensitz von Schenck Process

 


 

Podcast: KI und die Null-Fehler-Maschine von TRUMPF

Der Weg von der Idee, aus Daten Mehrwerte zu generieren, bis zur produktiven Plattform im Umfeld von KI und Data Science. Eine Herausforderung dabei: Data Labeling. Erfahren Sie am Beispiel des führenden Maschinenbauers TRUMPF, wie bessere Entscheidungen getroffen und abteilungsübergreifende Synergieeffekte erzielt werden.

 

Zum Podcast mit unserem Chief Data Scientist Oliver Bracht. 

 

Wie eine Plattform dabei helfen kann, neue digitale Services auf Basis von Daten und Algorithmen zu schaffen erfahren Sie außerdem in unserer TRUMPF Case Study.

 

Zur Case Study

 

KI Podcast mit Oliver Bracht

 


 

Die Data Science Trends 2021

Wir haben für Sie die 5 Topthemen aus dem Bereich Data Science identifiziert. Data Labeling / Annotation Services ist eines davon. Entdecken Sie auch die anderen Top-Themen – auf unserem Datenanalyse-Blog.

 

Zu den Data-Science-Trends

Wir realisieren auch Ihr Data-Science-Projekt!

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