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Was ist Datenannotation? Was sind seine Verwendungen und wie funktioniert es?

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Sie implizieren dasselbe. Sie werden Artikel finden, die versuchen, sie auf verschiedene Weise zu erklären, und Unstimmigkeiten zusammenstellen. Terminologie ist kein hervorragendes Medium; Menschen können verschiedene Aspekte implizieren, selbst wenn sie die genauen Ausdrücke verwenden. Basierend auf unseren Gesprächen mit Händlern in diesem Bereich und mit Benutzern von Datenannotationen gibt es jedoch keine Diskrepanz zwischen diesen Begriffen.

Die Kosten für das Annotieren von Daten: Datenkommentierung kann automatisch oder manuell erfolgen. Nichtsdestotrotz erfordert das manuelle Annotieren von Daten viel Aufwand, und Sie müssen auch die Integrität der Daten wahren.

Genauigkeit der Anmerkung: Menschliche Auslassungen können zu schlechter Datenqualität führen und sich unmittelbar auf die Projektion von KI/ML-Modellen auswirken. Die Studie von Gartner zeigt, dass schlechte Datenqualität Unternehmen fünfzehn Prozent ihres Umsatzes kostet.

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Arten von Datenanmerkungen

Die Erstellung eines KI- oder ML-Modells, das wie ein Mensch funktioniert, erfordert große Mengen an Trainingsdaten. Damit ein Modell Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen kann, muss es in der Lage sein, bestimmte Daten zu verstehen. Datenannotation ist die Kategorisierung von Daten für Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Trainingsdaten müssen für einen bestimmten Anwendungsfall entsprechend annotiert und kategorisiert werden. Unternehmen können KI-Implementierungen mit qualitativ hochwertiger, von Menschen betriebener Datenannotation erstellen und verbessern. Das Ergebnis ist eine erweiterte Kundenwissenslösung wie Produktempfehlungen, zugehörige Suchmaschinenergebnisse, Spracherkennung, Computer Vision, Chatbots und mehr. Es gibt verschiedene Haupttypen von Daten: Audio, Text, Bild und Video.

Textanmerkung

Die am häufigsten verwendete Datenkategorie ist der Text gemäß dem Bericht „2020 State of AI and Machine Learning“, XNUMX Prozent der Unternehmen sind auf den Text angewiesen. Textanmerkungen umfassen eine breite Palette von Anmerkungen wie Absicht, Stimmung und Abfrage.

Stimmungsanmerkung

Die Stimmungsanalyse untersucht Emotionen, Einstellungen und Meinungen, wodurch es wichtig ist, über genaue Trainingsdaten zu verfügen. Um diese Daten aufzubewahren, werden häufig menschliche Annotatoren eingesetzt, da sie Stimmungen und angemessene Inhalte in allen Web-Outlets, einschließlich Social-Media- und E-Commerce-Bereichen, bewerten können, mit der Fähigkeit, beispielsweise sensible, profane oder neologische Tags zu markieren und zu melden.

Absichtsanmerkung

Wenn Sie sich mit Mensch-Maschine-Schnittstellen unterhalten, müssen die Geräte in der Lage sein, sowohl die Benutzerabsicht als auch die natürliche Sprache zu verstehen. Multi-Intent-Datenkategorisierung und -erfassung kann Absichten in Schlüsselklassifikationen unterteilen: Befehl, Anfrage, Buchung, Bestätigung und Empfehlung.

Semantische Annotation

Semantische Annotation verbessert Produktlisten und gibt Kunden die Gewissheit, die Produkte zu finden, nach denen sie suchen. Dies ermöglicht es ihnen, Browser zu Käufern zu machen. Durch die Indizierung der verschiedenen Elemente in Produktsuchabfragen und -titeln helfen semantische Annotationsdienste dabei, Ihren Algorithmus zu trainieren, um diese einzelnen Teile zu verstehen und die allgemeine Suchanwendbarkeit zu verbessern.

Benannte Entitätsanmerkung

NER-Systeme (Named Entity Recognition) erfordern eine große Menge an manuell kommentiertem Training. Institutionen wie Appen verfügen über Annotationsfunktionen für benannte Entitäten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, z. B. um E-Commerce-Kunden zu ermöglichen, eine Reihe von Schlüsseldeskriptoren anzugeben und zu markieren, oder um Social-Media-Unternehmen zu helfen, Entitäten wie Orte, Personen, Titel, Unternehmen und Organisationen zu markieren Unterstützung durch gezieltere Werbeinhalte.

Audiokommentar

Audioannotation ist die Zeitstempelung und Transkription von Sprachdaten, die die Transkription bestimmter Informationen und Aussprache sowie die Identifizierung von Dialekt, Sprache und Sprecherdemografie umfasst. Jeder Anwendungsfall ist einzigartig, und einige erfordern einen ganz besonderen Ansatz: zum Beispiel das Markieren von kraftvollen Sprachindikatoren und Nicht-Sprachtönen wie Glasbruch für die Praxis in Notfall- und Sicherheits-Hotline-Technologieanwendungen.

Bildanmerkung

Bildanmerkungen sind für viele Anwendungen unerlässlich, darunter Robotic Vision, Computer Vision, Gesichtserkennung und Lösungen, die auf maschinelles Lernen setzen, um Bilder abzuleiten. Um diese Erläuterungen zu trainieren, müssen den Bildern Metadaten in Form von Bildunterschriften, Identifikatoren oder Schlagwörtern zugeordnet werden. Von Computer-Vision-Netzwerken, die von selbstfahrenden Autos und Maschinen verwendet werden, die Produkte greifen und sortieren, bis hin zu Anwendungen im Gesundheitswesen, die medizinische Situationen identifizieren, benötigen mehrere Anwendungsfälle große Mengen an kommentierten Bildern. Die Bildanmerkung erhöht die Genauigkeit und Präzision, indem diese Systeme effektiv ausgestattet werden.

Videoanmerkung

Von Menschen kommentierte Daten sind von grundlegender Bedeutung für profitables maschinelles Lernen. Menschen sind eindeutig besser als Computer darin, Absichten zu verstehen, mit Subjektivität umzugehen und mit Unbestimmtheit fertig zu werden. Wenn zum Beispiel geschlussfolgert werden soll, ob ein Suchmaschinenergebnis relevant ist, ist die Zustimmung vieler Personen erforderlich, um zuzustimmen. Wenn Menschen mit einem Computermuster oder einer visuellen Erkennungslösung vertraut sind, müssen sie bestimmte Daten spezifizieren und kommentieren, z. B. alle Pixel, einschließlich Bäume oder Verkehrszeichen, in einem Bild zusammenfassen. Maschinen können diese strukturierten Daten verwenden, um diese Verbindungen beim Testen und bei der Ausgabe zu erkennen.

Wichtige Schritte im Datenanmerkungsverfahren

Gelegentlich kann es hilfreich sein, über die Phasenprozesse zu sprechen, die bei komplizierten Datenannotations- und Kennzeichnungsprojekten auftreten.

  • Die erste Phase ist die Akquisition. Hier sammeln und aggregieren Unternehmen Daten. Diese Phase beinhaltet im Allgemeinen, dass die fachliche Eignung auf menschliche Bediener oder durch eine Datenlizenzvereinbarung gestützt werden muss.
  • Der zweite und wichtigste Schritt des Verfahrens umfasst die Annotation und Kennzeichnung. In diesem Schritt würden die NER- und Absichtsprüfung stattfinden. Dies sind die Grundlagen für die genaue Indizierung und Kennzeichnung von Daten, die in maschinellen Lernprogrammen verwendet werden sollen, die ihre Ziele und Ziele erreichen.
  • Nachdem die Daten angemessen indexiert, beschriftet oder annotiert wurden, werden die Daten per Post an die dritte und letzte Stufe des Verfahrens gesendet: Bereitstellung oder Ausgabe. Eine Sache, die Sie in der Bewerbungsphase beachten sollten, ist die Anforderung an die Einhaltung. Dies ist die Phase, in der Datenschutzprobleme kompliziert werden könnten. Unabhängig davon, ob es sich um GDPR oder HIPAA oder andere lokale oder föderale Ansätze handelt, können die im Spiel befindlichen Daten sensible Daten sein, die reguliert werden müssen. Unter Berücksichtigung all dieser Komponenten kann dieses dreistufige Verfahren bei der Entwicklung von Ergebnissen für Interessenvertreter der Branche von einzigartigem Nutzen sein.

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Zusammenfassung

Ähnlich wie sich Daten ständig weiterentwickeln, wird auch das Datenannotationsverfahren immer ausgefeilter. Um es ins rechte Licht zu rücken: Vor 4-5 Jahren reichte es aus, ein paar Kerben auf einem Gesicht zu markieren und auf der Grundlage dieser Daten einen KI-Prototyp zu bauen. Jetzt können allein auf den Lippen bis zu zwanzig Punkte sein.

Der kontinuierliche Übergang von geskripteten Chatbots zu KI ist einer der vielversprechenden Wege, um die Kluft zwischen natürlichen und künstlichen Interaktionen zu überbrücken. Derzeit steigt das Vertrauen der Verbraucher in von KI abgeleitete Lösungen bewusst an. Eine Studie ergab, dass Menschen eher dazu neigten, die Vorschläge eines Algorithmus zu ratifizieren, wenn sie die Praktikabilität oder genaue Leistung eines Produkts erreichten.

Algorithmen werden weiterhin das Verständnis der Verbraucher für das vorhersehbare Schicksal prägen – aber Algorithmen können fehlerhaft sein und die gleichen Vorurteile ihrer Schöpfer ertragen. Um sicherzustellen, dass KI-gestützte Erfahrungen faszinierend, effizient und vorteilhaft sind, müssen Datenanmerkungen von verschiedenen Teams mit einem genauen Verständnis dessen, was sie annotieren, durchgeführt werden. Nur dann kann sichergestellt werden, dass datenbasierte Lösungen so detailliert und repräsentativ wie möglich sind.


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