Was ist Annotation?
Annotation, auch bekannt als Datenkennzeichnung, ist der Prozess des Annotierens oder Kennzeichnens von Daten, typischerweise Bilddaten, aber auch Videos, Text und Audio. Dieser Prozess ist mit dem Aufstieg des maschinellen Lernens und insbesondere des überwachten Lernens immer wichtiger und populärer geworden. Überwachte Lernalgorithmen müssen mit Trainingsdaten gefüttert werden, die gekennzeichnet sind. Obwohl es eine Vielzahl von gekennzeichneten Datensätzen gibt, die öffentlich und zugänglich sind, erkennen Unternehmen die Bedeutung des Aufbaus eigener proprietärer annotierter Datensätze. Sie verwenden Datenkennzeichnungssoftware, um diese Ziele zu erreichen.
Um die Daten zu annotieren, können Unternehmen entweder einen Drittanbieter-Dienstleister nutzen, der das Unternehmen mit Kennzeichnern verbindet. Alternativ kann Datenkennzeichnungssoftware verwendet werden, die eine Plattform für Geschäftsanwender bietet, um ihre eigenen Daten zu kennzeichnen. Sie können auch eine Kombination der oben genannten Methoden verwenden. Einige Tools bieten sogar Anleitungen zur effektivsten und effizientesten Methode und wählen dynamisch die Quelle der Annotation für einen bestimmten Datenpunkt aus.
Arten der Annotation
Datenannotation kann auf einer Vielzahl von Datentypen durchgeführt werden, einschließlich Bilder, Videos, Audio und Text. Es gibt vier Arten der Annotation:
- Bilder: Bei der Bildannotation können Benutzer die Bilder mit Werkzeugen wie Begrenzungsrahmen segmentieren, die es ihnen ermöglichen, Kästchen um Objekte in einem Bild zu platzieren. Diese Werkzeuge können eine Vielzahl von Bilddateitypen unterstützen.
- Videos: Neben den Werkzeugen und Fähigkeiten, die Teil der Bildannotation sind, bieten Videoannotationswerkzeuge die Möglichkeit, eindeutige Objekt-IDs über mehrere Videoframes hinweg zu verfolgen.
- Audio: Obwohl nicht so häufig wie die anderen Arten der Annotation, ermöglicht die Audioannotation Benutzern, Audiodaten für den Zweck der Spracherkennung zu taggen und zu kennzeichnen.
- Text: Ein aufkommender Anwendungsfall der Annotation ist für Textdaten. Diese Werkzeuge ermöglichen die Kennzeichnung von benannten Entitäten (was den Benutzern die Möglichkeit gibt, Entitäten aus Text zu extrahieren), Sentiment-Tagging und mehr.
Wichtige Schritte im Annotationsprozess
Eine Annotation ist nichts anderes als ein Tag oder ein Label. Damit sie nützlich ist, muss sie Teil einer breiteren Daten- und maschinellen Lerninitiative sein. Die folgenden sind einige der wichtigsten Schritte im Annotationsprozess:
- Sammeln und Zusammenstellen relevanter Daten
- Bestimmen der Methode und Art der Annotation
- Bewertung der Annotationen zur Sicherstellung der Genauigkeit
- Überlegen, wie diese Labels verwendet werden, um Algorithmen zu trainieren
- Testen der Ergebnisse dieser Algorithmen
- Bereitstellung der Algorithmen in einer Produktionsumgebung
Vorteile der Annotation
Annotation bietet Organisationen im Rahmen ihrer Datenstrategie und der Entwicklung des maschinellen Lernens mehrere deutliche Vorteile. Sie erleichtert es Maschinenlern-Ingenieuren und anderen KI-Praktikern, ein vollständiges Verständnis ihrer Daten und deren Labels zu haben. Die folgenden sind einige der Vorteile der Annotation:
- Verbesserung der Geschäftsergebnisse: Annotationen sind die erste Stufe im Prozess, ein Unternehmen effektiver zu machen. Annotationen helfen, das überwachte Lernen zu fördern, was wiederum hilft, Geschäftsprozesse zu verbessern. Zum Beispiel kann ein Unternehmen durch die Annotation von Textdaten einen Chatbot trainieren, den es verwenden kann, um einen robusteren und hilfreicheren Kundenservice zu bieten.
- Sicherstellung der algorithmischen Genauigkeit: Durch die Bereitstellung von internen und qualitativ hochwertigen Annotationen können sich Datenteams sicherer über die Genauigkeit ihrer Algorithmen sein. Obwohl bei der Nutzung von Drittanbieter-Kennzeichnungsdiensten die Genauigkeit vom Anbieter garantiert werden kann, ist dies nicht immer der Fall. Daher können diese Teams durch Annotationssoftware die Genauigkeit der Labels genauer untersuchen und erstklassige Trainingsdaten erstellen.
Best Practices für Annotation
Annotationen müssen genau sein, damit die Algorithmen ordnungsgemäß funktionieren. Überwachtes Lernen wird durch gekennzeichnete Daten angetrieben. Wenn diese Daten nicht genau sind, werden die Ergebnisse und Vorhersagen fehlerhaft sein. Zum Beispiel, wenn man alle Bilder von Katzen als Hunde kennzeichnet, wird das System denken, dass eine Katze ein Hund ist. Die folgenden sind einige Best Practices der Annotation:
- Schulung: Stellen Sie sicher, dass die richtigen Personen geschult sind, um die Software zu verwenden. Dazu können Datenwissenschaftler sowie Geschäftsanwender gehören, die von den Algorithmen profitieren möchten. Eine ordnungsgemäße Schulung spart in Zukunft Zeit und Geld.
- Forschung zu Dienstleistern: Drittanbieter könnten Genauigkeit und sehr schnelle Bearbeitungszeiten versprechen. Überlegen Sie jedoch sorgfältig, ob es sinnvoll ist, diese Anbieter zu nutzen, aus der Perspektive der Datensicherheit sowie der Genauigkeit. Das interne Team hat wahrscheinlich mehr Wissen über die Daten, was helfen kann, die Genauigkeit sicherzustellen.
- Denken Sie von Anfang bis Ende: Viele Softwareanbieter verbinden und kombinieren Annotationsfähigkeiten mit umfassenderen, End-to-End-Trainingsdatenmanagementplattformen. Annotation ist nur ein Teil des KI-Puzzles.
Matthew Miller
Matthew Miller is a research and data enthusiast with a knack for understanding and conveying market trends effectively. With experience in journalism, education, and AI, he has honed his skills in various industries. Currently a Senior Research Analyst at G2, Matthew focuses on AI, automation, and analytics, providing insights and conducting research for vendors in these fields. He has a strong background in linguistics, having worked as a Hebrew and Yiddish Translator and an Expert Hebrew Linguist, and has co-founded VAICE, a non-profit voice tech consultancy firm.
