{"id":2805,"date":"2021-09-01T17:33:35","date_gmt":"2021-09-01T12:03:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2805"},"modified":"2023-11-03T11:50:39","modified_gmt":"2023-11-03T06:20:39","slug":"annotating-data-can-make-a-significant-impact","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/das-annotieren-von-daten-kann-erhebliche-auswirkungen-haben\/","title":{"rendered":"Das Kommentieren von Daten, egal wie klein sie sind, kann eine erhebliche Wirkung haben"},"content":{"rendered":"<h5><em>Das Kommentieren von Daten, egal wie klein sie sind, kann eine erhebliche Wirkung haben<\/em><\/h5>\n<p>Es ist der <a href=\"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/\">Schl\u00fcsselelement<\/a> in der Wirksamkeit f\u00fcr jedes KI-Modell, da die einzige M\u00f6glichkeit f\u00fcr eine Bilderkennungs-KI, das Gesicht auf einem Foto zu identifizieren, darin besteht, dass eine gro\u00dfe Anzahl von Fotos mit dem Wort \u201eGesicht\u201c gekennzeichnet wurde. Wenn es keine annotierten Daten gibt, gibt es kein Modell f\u00fcr maschinelles Lernen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Was ist der Zweck der Datenanmerkung?<\/h3>\n<p>Der Hauptzweck von Anmerkungsinformationen besteht darin, sie zu kennzeichnen. Das Kennzeichnen von Daten ist einer der allerersten Schritte jedes Datenflusses. Dar\u00fcber hinaus f\u00fchrt der Prozess der Datenkennzeichnung in der Regel zu optimierten Daten und zus\u00e4tzlichen M\u00f6glichkeiten.<\/p>\n<p>Daten kennzeichnen<\/p>\n<p>Bei der Kommentierung von Informationen ist es wichtig, zwei wesentliche Dinge zu ber\u00fccksichtigen:<\/p>\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Daten<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li>Eine konsistente Namenskonvention<\/li>\n<li>Je weiter die Kennzeichnungsprojekte voranschreiten, desto komplexer werden die Konventionen der Kennzeichnungen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Manchmal, nachdem Sie ein ML-Modell mit Ihrem vorbereitet haben <a href=\"https:\/\/www.tesladigitalhq.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Daten<\/a> M\u00f6glicherweise stellen Sie fest, dass die Namenskonventionen nicht ausreichten, um die Art von ML-Modell oder Vorhersagen zu erstellen, die Sie sich vorgestellt hatten. Dann m\u00fcssen Sie zum Zeichenbrett zur\u00fcckkehren und die Tags f\u00fcr die Daten neu entwerfen.<\/p>\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Saubere Daten<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li>Saubere Daten erstellen zuverl\u00e4ssigere ML-Modelle. Um festzustellen, ob die Daten frei von Kontaminationen sind:<\/li>\n<li>Untersuchen Sie die Daten, um Ausrei\u00dfer zu finden.<\/li>\n<li>Testen Sie die Daten, um festzustellen, ob Werte fehlen oder ung\u00fcltig sind.<\/li>\n<li>Stellen Sie sicher, dass die Etiketten den Konventionen entsprechen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Annotation ist eine M\u00f6glichkeit, die Qualit\u00e4t von Daten zu verbessern. Es k\u00f6nnte die L\u00fccken in den Daten schlie\u00dfen, sofern vorhanden. Bei der Untersuchung des Datensatzes ist es m\u00f6glich, schlechte Daten oder Datenausrei\u00dfer aufzudecken. Datenanmerkungen k\u00f6nnten verwendet werden, um:<\/p>\n<ul>\n<li>Die Daten sind nicht richtig beschriftet oder die Daten weisen fehlende Beschriftungen auf<\/li>\n<li>Stellen Sie neue Daten zur Verf\u00fcgung, die im ML-Modell verwendet werden k\u00f6nnen<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Menschliche oder automatisierte Anmerkung<\/strong><\/span><\/p>\n<p>Das Kommentieren von Daten kann je nach verwendeter Methode teuer sein.<\/p>\n<p>Bestimmte Arten von Daten k\u00f6nnen mit automatisierten Methoden mit einem gewissen Grad an Pr\u00e4zision notiert oder zumindest annotiert werden. Im Folgenden finden Sie beispielsweise einige einfache Beispiele f\u00fcr Anmerkungen:<\/p>\n<ul>\n<li>Googlen Sie ein Bild eines Pferdes und laden Sie dann die 1000 besten Fotos herunter, um ein Pferdebild zu erstellen.<\/li>\n<li>Durchsuchen Sie Medienseiten nach allen Sportinhalten und kennzeichnen Sie die Artikel dann als Artikel \u00fcber Sport.<\/li>\n<li>Es ist einfach, Informationen \u00fcber Pferde und Sport zu sammeln. Der Grad der Genauigkeit dieser Daten ist jedoch erst durch weitere Untersuchungen bekannt. Es ist m\u00f6glich, dass es sich bei einigen der heruntergeladenen Pferdebilder nicht um echte Fotos von Pferden handelt, aber es besteht die M\u00f6glichkeit.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Automatisierung senkt die Kosten, kann jedoch die Genauigkeit beeintr\u00e4chtigen. Menschliche Anmerkungen sind teuer, aber pr\u00e4ziser.<\/p>\n<p>Datenannotatoren k\u00f6nnen entsprechend der Genauigkeit ihrer Informationen Anmerkungen zu Daten machen. Wenn es sich um ein Bild eines Pferdes handelt, k\u00f6nnen Menschen dies \u00fcberpr\u00fcfen. Wenn sich die Person mit den Pferderassen auskennt, k\u00f6nnen die Informationen weiter zur Pferderasse hinzugef\u00fcgt werden. Es ist auch m\u00f6glich, einen Umriss des Pferdebildes zu zeichnen, um genau anzugeben, welche Pixel zum Pferdebild geh\u00f6ren. Bei Artikeln \u00fcber Sport ist es m\u00f6glich, den Artikel in einen Spielbericht, eine Sportanalyse der Spieler und Spielprognosen zu unterteilen. Wenn die Informationen ausschlie\u00dflich nach Sportarten klassifiziert sind, ist das Tag weniger pr\u00e4zise.<\/p>\n<p>Am Ende des Tages werden die Daten f\u00fcr beide mit Anmerkungen versehen:<\/p>\n<ul>\n<li>Ein gewisses Ma\u00df an Pr\u00e4zision<\/li>\n<li>Ein gewisses Ma\u00df an Genauigkeit<\/li>\n<li>Was ist das Wichtigste? Es h\u00e4ngt jedoch davon ab, wie das Problem des maschinellen Lernens ermittelt wird.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Human-in-the-Loop-Lernen<\/p>\n<p>In der IT bezeichnet die \u201everteilte\u201c Denkweise das Konzept, Arbeitspl\u00e4tze an einen Ort zu leiten, um zu vermeiden, dass riesige Arbeitsmengen an einem einzigen Ort gestapelt werden. Dies gilt sowohl f\u00fcr die Kubernetes-Architektur als auch f\u00fcr die Computerverarbeitungsinfrastruktur, innovative KI-Ideen, die Microservices-Architektur und die Annotation von Daten.<\/p>\n<p>Das Annotieren von Daten kann kosteng\u00fcnstiger und sogar kostenlos sein, wenn die Annotation w\u00e4hrend des Benutzervorgangs erfolgt.<\/p>\n<p>F\u00fcr einen Einzelnen ist es eine uninteressante und langweilige Aufgabe, stundenlang die M\u00f6glichkeit zu haben, Daten zu kennzeichnen. Wenn die Kennzeichnung innerhalb der Benutzererfahrung nat\u00fcrlich erfolgt oder vielleicht gelegentlich von einer Vielzahl von Personen und nicht nur von einer Person erfolgt, kann die Aufgabe einfacher erledigt werden und das Potenzial zum Empfangen von Anmerkungen k\u00f6nnte erreichbar sein.<\/p>\n<p>Dies wird als Human-in-the-Loop (HITL) bezeichnet und ist typischerweise eine der Funktionen eines etablierten Modells des maschinellen Lernens.<\/p>\n<p>Beispielsweise hat Google HITL und Datenanmerkungen in seine Google Docs-Anwendung integriert. Wenn der Benutzer mithilfe der Wellenlinie darunter auf das Wort klickt und dann ein anderes oder ein buchstabiertes Wort ausw\u00e4hlt, erh\u00e4lt Google Docs ein markiertes Datenbit, um zu best\u00e4tigen, dass das vorhergesagte Wort der richtige Ersatz f\u00fcr das Wort ist, das das Wort enth\u00e4lt Fehler.<\/p>\n<p>Google Docs hat seine Benutzer in den Prozess einbezogen, indem es eine einfache Funktion der App eingef\u00fchrt hat, die es Benutzern erm\u00f6glicht, reale Daten und kommentierte Daten von seinen Benutzern zu erhalten.<\/p>\n<p>Auf diese Weise nutzt Google sein Problem der Datenannotation gewisserma\u00dfen per Crowdsourcing und muss keine Teams von Mitarbeitern einstellen, die den ganzen Tag an ihren Schreibtischen sitzen und die falsche Schreibweise von W\u00f6rtern lesen.<\/p>\n<p>Tools zur Unterst\u00fctzung der Annotation von Daten<\/p>\n<p>Annotationstools sind Instrumente, die zur Unterst\u00fctzung bei der Annotation bestimmter Datenteile entwickelt wurden. Die Arten von Daten, die sie akzeptieren k\u00f6nnen, sind:<\/p>\n<ul>\n<li>Text<\/li>\n<li>Bild<\/li>\n<li>Audio<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Software verf\u00fcgt im Allgemeinen \u00fcber eine Schnittstelle, die es Benutzern erm\u00f6glicht, einfach Anmerkungen vorzunehmen und die Daten dann in verschiedene Formate zu exportieren. Die exportierten Daten k\u00f6nnen in Form einer CSV-Datei als Textdokument oder Fotodatei gespeichert oder sogar in das JSON-Format umgewandelt werden, das speziell auf den Standard zugeschnitten ist, der zum Trainieren der Daten f\u00fcr die Verwendung in einer Maschine verwendet wird Lernmodell.<\/p>\n<p>Es gibt zwei weit verbreitete Werkzeuge zur Annotation:<\/p>\n<ul>\n<li>Wunder<\/li>\n<li>Etikettenstudio<\/li>\n<\/ul>\n<p>Allerdings ist das nicht die Mehrheit von ihnen. Awesome-data-annotation ist ein Labelify-Repository mit einer hervorragenden Liste an zu verwendenden Datenanmerkungstools.<\/p>\n<h3>Datenannotation und ihre Rolle beim maschinellen Lernen<\/h3>\n<ul>\n<li>Datenannotation ist ein Gesch\u00e4ft<\/li>\n<li>Die Annotation von Daten ist f\u00fcr KI und maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung und beide haben der Menschheit einen enormen Mehrwert gebracht.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Um im KI-Bereich weiter zu expandieren, sind mehr Datenannotationsexperten erforderlich, und das wird noch lange der Fall sein. Die Datenannotation ist eine boomende Branche und wird voraussichtlich wachsen, da mehr und umfangreichere Datens\u00e4tze erforderlich sind, um die kompliziertesten Probleme des maschinellen Lernens zu l\u00f6sen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Annotating data, no matter how small, can make a significant impact It is the key element in the effectiveness for any AI model, as the only way for an image-detection AI to identify the face in a photograph is to have a large number of photos labeled with the word &#8220;face&#8221; have been tagged as [&hellip;]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14340,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1,7,12,15],"tags":[],"class_list":["post-2805","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-annotation","category-image-annotation","category-image-segmentation","category-machine-learning"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Annotating-data-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":"<p>Annotating data, no matter how small, can make a significant impact It is the key element in the effectiveness for any AI model, as the only way for an image-detection AI to identify the face in a photograph is to have a large number of photos labeled with the word &#8220;face&#8221; have been tagged as such. 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