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Daten-Labeling-Software kennzeichnet oder annotiert Daten zur Schulung von maschinellen Lernmodellen. Maschinelle Lernalgorithmen sind auf große Mengen an gekennzeichneten Daten angewiesen, um Muster zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Daten-Labeling-Lösungen helfen Menschen dabei, die relevanten Merkmale und Eigenschaften der Daten zu identifizieren und zu kennzeichnen, die zur Schulung des maschinellen Lernmodells verwendet werden.
Es gibt viele Arten von Daten-Labeling-Lösungen, die von einfachen Tools reichen, die es Benutzern ermöglichen, Daten manuell zu kennzeichnen, bis hin zu fortschrittlicheren Tools, die maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um den Kennzeichnungsprozess zu automatisieren. Einige Daten-Labeling-Software enthält auch Funktionen wie Bildannotations-Tools, die es Benutzern ermöglichen, Bilder und andere visuelle Daten zu kennzeichnen und zu annotieren.
Daten-Labeling-Software wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung, Bild- und Videoklassifikation und Objekterkennung. Sie ist ein wichtiges Werkzeug bei der Entwicklung und Schulung von maschinellen Lernmodellen und spielt eine entscheidende Rolle für deren Genauigkeit und Effektivität.
Die Auswahl einer Daten-Labeling-Software erfordert eine vorherige Bewertung und ein Verständnis der datengetriebenen Workflows in Ihrem Unternehmen. Nachfolgend sind die Arten von Software aufgeführt, die Sie in Betracht ziehen können.
Es gibt mehrere Funktionen, die häufig in Daten-Labeling-Software enthalten sind, darunter:
Die Wahl einer Daten-Labeling-Plattform ermöglicht es Unternehmen, entweder bestehende maschinelle Lernmodelle vorzutrainieren, um Zeit zu sparen, oder neue Modelle zu erstellen, um ihre Workflows zu verbessern und Teams zu schulen.
Während Daten-Labeling-Plattformen beides unterstützen können, gibt es auch einige bedeutende Vorteile, die unten aufgeführt sind:
Die Daten-Labeling-Tools sind ein Muss für Unternehmen, die in die KI-Automatisierung einsteigen und robuste und effiziente Produktanwendungen und SDKs mit vorinstallierten maschinellen Lernfähigkeiten entwickeln möchten.
Nachfolgend sind die Personen und Organisationen aufgeführt, die Daten-Labeling-Plattformen verwenden:
Einige Alternativen zur Daten-Labeling-Software bieten Annotations- und Kennzeichnungsdienste zusammen mit anderen maschinellen Lernfunktionen.
Obwohl Daten-Labeling-Software die Kosten senkt, Sicherheit und Datenschutz für Daten bietet und die Datenqualitätskontrolle moderiert, können einige offensichtliche Herausforderungen in jeder Phase der Arbeit mit dieser Plattform auftreten.
Nachfolgend sind einige der Herausforderungen von Daten-Labeling-Software aufgeführt
Unternehmen, die die Qualität ihrer Datensätze optimieren und leistungsstarke Algorithmen entwickeln möchten, sollten Daten-Labeling-Software in Betracht ziehen. Nicht nur, weil sie beim Kennzeichnen von Daten hilft, sondern weil sie genaue Vorhersagen und Prognosen erstellen kann. Hier sind einige Unternehmen, die von diesen Tools profitieren können:
Die Investition in Daten-Labeling-Software ist ein schrittweiser Prozess, der die Eingabe aller beteiligten Teams und Stakeholder erfordert. Nachfolgend sind die Schritte aufgeführt, die Käufer chronologisch befolgen müssen, um die beste Daten-Labeling-Plattform für ihr Unternehmen zu erwerben.
Vor dem Kauf sollten Käufer ihre Bedürfnisse berücksichtigen und bestimmen, was sie mit dieser Software erreichen möchten. Bewerten Sie das Datenbanksystem, die Produkte, die KI-Reife und die Budgetdaten der Umsatzteams. Erstellen Sie auch eine Liste der datenspezifischen und sprachlichen Dienste, die Sie von dem Produkt erwarten. Listen Sie all diese Punkte in Form einer strukturierten Anfrage für ein Angebot (RFP) auf und holen Sie die Zustimmung Ihrer Teams und Stakeholder ein, die am Entscheidungsprozess beteiligt sind.
Bewerten Sie die Funktionen, Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien, Vor- und Nachteile, Preise und KI-Funktionalitäten der ausgewählten Produkte. Vergleichen Sie die Funktionen und Vorteile mit den Anforderungen, die Ihr Team in der Anfrage für ein Angebot aufgelistet hat. Analysieren Sie das Budget, die Vertragsmetriken und die Kapitalrendite für jede Softwarefunktion und vergleichen Sie sie mit denen anderer Marktteilnehmer.
In dieser Phase können Käufer auch Demos oder kostenlose Testversionen anfordern, um zu sehen, wie die Software funktioniert und ob sie ihren Bedürfnissen entspricht. Bei der Auswahl von Anbietern ist es auch wichtig, deren Glaubwürdigkeit zu berücksichtigen. Suchen Sie nach Anbietern mit einer starken Erfolgsbilanz und einem guten Ruf.
Diskutieren Sie alle technischen und Konfigurations-Workflows der ausgewählten Software mit Ihren IT- und Softwareentwicklungsteams. Setzen Sie sich mit ihnen zusammen, um den aktuellen Softwareverbrauch, aktive Abonnementpläne, Systemaufzeichnungen und IT-Auditberichte zu analysieren, und prüfen Sie dann, wo diese Software in Ihren Technologiestack passt. Diskutieren Sie die Kompatibilität der Software mit den zuständigen Account Executives und Verkaufsteams, um sicherzustellen, dass die Software keine zusätzlichen Kosten und Speicheraufwendungen für Ihre Teams verursacht.
Nach der Auswahl der Software lassen Sie Ihre Rechtsabteilung einen legitimen Vertrag entwerfen, der die RFP-Bedingungen, Erneuerungsrichtlinien, Datenaufbewahrungs- und Datenschutzrichtlinien sowie die Nichtkonkurrenzklausel des Anbieters enthält, und besprechen Sie ihn mit dem Anbieter. In dieser Phase ist es auch sinnvoll, über einen besseren Abonnementpreis, mehr Funktionen oder Add-ons zu verhandeln, die Käufer nach Ermessen des Anbieters interessieren.
Die endgültige Entscheidung über den Kauf von Daten-Labeling-Software liegt bei den Entscheidungsteams des Käufers. Dies könnten der Chief Information Officer (CIO), der Leiter des Datenwissenschaftsteams oder das Beschaffungsteam sein. Bei dieser Entscheidung ist es auch wichtig, Budgetbeschränkungen, Teamfragen oder Geschäftsziele zu berücksichtigen. Es wird hilfreich sein, sich mit Stakeholdern und Experten, wie Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren, zu beraten, um deren Meinung zur besten Daten-Labeling-Lösung für die Institution einzuholen.
Die Kosten für Daten-Labeling-Software können stark variieren, abhängig von ihren spezifischen Funktionen und Fähigkeiten sowie der Größe und dem Umfang der Implementierung. Einige Software ist kostenlos oder Open Source, während andere kommerzielle Produkte auf Abonnement- oder Nutzungsbasis verkauft werden.
Daten-Labeling-Software, die für den Einsatz auf Unternehmensebene mit einer Vielzahl von erweiterten Funktionen entwickelt wurde, wird teurer sein als einfache Lösungen. Die Preise können von ein paar hundert Dollar pro Jahr für ein Einführungsabonnement bis zu mehreren tausend Dollar für eine umfassendere Lösung reichen.
Es ist wichtig, Abonnement-, Lizenz-, Pay-per-Seat- und Pay-per-Token-Nutzungskosten zu bewerten, um zu prüfen, ob das Produkt für Ihr Unternehmen geeignet ist und Spielraum für eine anständige Kapitalrendite (ROI) bietet. Während Sie sich mit den monetären Berechnungen beschäftigen, berücksichtigen Sie die Kosten für Software-Upgrades, Unternehmensgröße, Version, Softwarewartung und Upsell-Kosten, um das Budget klar anzugeben. Diese Tools können dazu beitragen, die Produktivität und Effizienz zu verbessern, was zur ROI-Berechnung beiträgt.
Um den ROI von Daten-Labeling-Software zu berechnen, kann die folgende Formel verwendet werden:
ROI = (Vorteile - Kosten) / Kosten
"Vorteile" ist der Wert der durch die Nutzung der Software eingesparten Zeit und der gesteigerten Produktivität, und "Kosten" sind die Gesamtkosten der Softwarelizenz und alle zusätzlichen Kosten, die mit der Implementierung und Nutzung verbunden sind.
Beim Kauf von Daten-Labeling-Software sollten Unternehmen eine grobe Vorstellung davon haben, wie sie diese für Datenwissenschafts- und maschinelle Lernteams implementieren können.
Andere Faktoren, wie die Ausrichtung auf Notebook-Editoren, statistische Tools, Datenanalysebeschränkungen, Schulung und Testen von ML-Zyklen, werden entsprechend dem Implementierungszeitplan der Daten-Labeling-Software geändert und angepasst. Nachfolgend sind einige Tipps aufgeführt, um eine reibungslose Implementierung sicherzustellen.
Insgesamt spiegeln diese Trends die wachsende Bedeutung des Daten-Labelings im maschinellen Lern- und KI-Ökosystem wider und die Notwendigkeit von Tools und Technologien, die Organisationen dabei helfen, große Datensätze mit gekennzeichneten Daten effizient und effektiv zu erstellen und zu verwalten. Es gibt mehrere Trends im Zusammenhang mit Daten-Labeling-Software, die beachtet werden sollten:
Recherchiert und geschrieben von Matthew Miller