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.
Blogartikel: Wie man Analysen auf Knopfdruck verbessert – Von Unsupervised zu Supervised Learning
Was ist notwendig, damit aus Daten Informationen werden, mit denen sich erfolgreiche Analysen entwickeln lassen? Die Antwortet lautet: Data Labeling und optimierte Algorithmen! Wir zeigen Ihnen anhand von Beispielen, wie der aufwändige Prozess des Data Labeling durch Result Rating in YUNA vereinfacht werden kann.
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.
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.
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.
