Die Datenkennzeichnung ist wichtig für das Training von Modellen für maschinelles Lernen, die verwendet werden, um Entscheidungen auf der Grundlage von Mustern und Trends in den Daten zu treffen.
Sehen wir uns an, worum es bei dieser Datenkennzeichnung geht und welche verschiedenen Tools dazu verwendet werden.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Datenkennzeichnung?
Bei der Datenkennzeichnung werden Daten beschreibende Tags oder Labels zugewiesen, um sie zu identifizieren und zu kategorisieren. Es handelt sich um verschiedene Arten von Daten, wie Text, Bilder, Videos, Audio und andere Formen unstrukturierter Daten. Die gekennzeichneten Daten werden dann verwendet, um maschinelle Lernalgorithmen zu trainieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Die Genauigkeit und Qualität der Beschriftung kann die Leistung der ML-Modelle stark beeinflussen. Dies kann manuell durch Menschen oder mit Hilfe von Automatisierungstools erfolgen. Der Hauptzweck der Datenkennzeichnung besteht darin, unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Format umzuwandeln, das von Maschinen leicht verstanden und analysiert werden kann.
Ein gutes Beispiel für die Datenkennzeichnung könnte im Zusammenhang mit der Bilderkennung stehen. Angenommen, Sie möchten ein maschinelles Lernmodell trainieren, um Katzen und Hunde in Bildern zu erkennen.
Dazu müssten Sie zunächst eine Reihe von Bildern entweder als „Katze“ oder „Hund“ kennzeichnen, damit das Modell von diesen gekennzeichneten Beispielen lernen kann. Das Zuweisen dieser Bezeichnungen zu den Bildern wird als Datenkennzeichnung bezeichnet.
Ein Annotator würde jedes Bild anzeigen und ihm manuell das entsprechende Label zuweisen, wodurch ein beschrifteter Datensatz erstellt wird, der zum Trainieren des maschinellen Lernmodells verwendet werden kann.
Wie funktioniert es?
Es gibt verschiedene Schritte, um die Datenkennzeichnung durchzuführen. Dazu gehören:
Datensammlung
Der erste Schritt im Datenkennzeichnungsprozess besteht darin, die Daten zu sammeln, die gekennzeichnet werden müssen. Dies kann eine Vielzahl von Datentypen wie Bilder, Text, Audio oder Video umfassen.
Kennzeichnungsrichtlinien
Sobald die Daten erfasst sind, werden Kennzeichnungsrichtlinien erstellt, die die Kennzeichnungen oder Tags festlegen, die den Daten zugewiesen werden. Diese Richtlinien tragen dazu bei, sicherzustellen, dass die gekennzeichneten Daten für die aktuelle ML-Aktivität relevant sind, und sorgen für Konsistenz bei der Kennzeichnung.
Anmerkung
Die eigentliche Kennzeichnung der Daten erfolgt durch Kommentatoren oder Bezeichner, die darin geschult sind, die Kennzeichnungsrichtlinien auf die Daten anzuwenden. Dies kann manuell durch Menschen oder durch automatisierte Prozesse mit vordefinierten Regeln und Algorithmen erfolgen.
Qualitätskontrolle
Qualitätskontrollmaßnahmen werden eingeführt, um die Genauigkeit der gekennzeichneten Daten zu verbessern. Dazu gehört die IAA-Metrik, bei der mehrere Annotatoren dieselben Daten kennzeichnen und ihre Kennzeichnung für Konsistenz- und Qualitätssicherungsprüfungen verglichen wird, um Kennzeichnungsfehler zu korrigieren.
Integration mit maschinellen Lernmodellen
Sobald die Daten gekennzeichnet und Qualitätskontrollmaßnahmen implementiert wurden, können die gekennzeichneten Daten in maschinelle Lernmodelle integriert werden, um ihre Genauigkeit zu trainieren und zu verbessern.
Unterschiedliche Ansätze zur Datenkennzeichnung
Die Datenkennzeichnung kann auf verschiedene Arten erfolgen, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Einige gängige Methoden sind:
#1. Manuelle Etikettierung
Dies ist die traditionelle Technik der Kennzeichnung von Daten, bei der Einzelpersonen Daten manuell kommentieren. Die Daten werden vom Annotator überprüft, der sie dann gemäß Standardverfahren mit Labels oder Tags versieht.
#2. Semi-überwachte Etikettierung
Es ist eine Kombination aus manueller und automatischer Etikettierung. Ein kleinerer Teil der Daten wird manuell kategorisiert, und die Labels werden dann verwendet, um ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, das die verbleibenden Daten automatisch mit Labels versehen kann. Dieser Ansatz ist möglicherweise nicht so genau wie die manuelle Etikettierung, aber er ist effizienter.
#3. Aktives Lernen
Dies ist ein iterativer Ansatz zur Datenkennzeichnung, bei dem das maschinelle Lernmodell die Datenpunkte identifiziert, bei denen es am unsichersten ist, und einen Menschen auffordert, sie zu kennzeichnen.
#4. Lernen übertragen
Diese Methode verwendet bereits vorhandene beschriftete Daten aus einer Aktivität oder Domäne, die sich auf das Trainieren eines Modells für die aktuelle Aufgabe bezieht. Wenn das Projekt nicht über genügend beschriftete Daten verfügt, kann diese Methode hilfreich sein.
#5. Crowdsourcing
Dabei wird die Kennzeichnungsaufgabe über eine Online-Plattform an eine große Gruppe von Personen ausgelagert. Crowdsourcing kann eine kostengünstige Möglichkeit sein, große Datenmengen schnell zu kennzeichnen, aber es kann schwierig sein, Genauigkeit und Konsistenz zu überprüfen.
#6. Simulationsbasierte Etikettierung
Dieser Ansatz beinhaltet die Verwendung von Computersimulationen, um beschriftete Daten für eine bestimmte Aufgabe zu generieren. Dies kann nützlich sein, wenn reale Daten schwer erhältlich sind oder wenn große Mengen gekennzeichneter Daten schnell generiert werden müssen.
Jede Methode hat ihre eigenen Stärken und Schwächen. Dies hängt von den spezifischen Anforderungen des Projekts und den Zielen der Kennzeichnungsaufgabe ab.
Gängige Arten der Datenkennzeichnung
- Bildbeschriftung
- Videokennzeichnung
- Audiokennzeichnung
- Textbeschriftung
- Sensorbeschriftung
- 3D-Beschriftung
Für unterschiedliche Datentypen und Aufgaben werden unterschiedliche Arten der Datenkennzeichnung verwendet.
Zum Beispiel wird die Bildkennzeichnung häufig zur Objekterkennung verwendet, während die Textkennzeichnung für Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird.
Die Audiokennzeichnung kann zur Spracherkennung oder Emotionserkennung verwendet werden, und die Sensorkennzeichnung kann für Anwendungen im Internet der Dinge (IoT) verwendet werden.
3D-Labeling wird für Aufgaben wie autonome Fahrzeugentwicklung oder Virtual-Reality-Anwendungen eingesetzt.
Best Practices für die Datenkennzeichnung
#1. Definieren Sie klare Richtlinien
Es sollten klare Richtlinien für die Kennzeichnung von Daten festgelegt werden. Diese Richtlinien sollten Definitionen der Bezeichnungen, Beispiele für die Anbringung der Bezeichnungen und Anweisungen zum Umgang mit mehrdeutigen Fällen enthalten.
#2. Verwenden Sie mehrere Annotatoren
Die Genauigkeit kann verbessert werden, wenn verschiedene Annotatoren dieselben Daten beschriften. Inter-Annotator Agreement (IAA)-Metriken können verwendet werden, um den Grad der Übereinstimmung zwischen verschiedenen Annotatoren zu bewerten.
#3. Verwenden Sie einen standardisierten Prozess
Für die Kennzeichnung von Daten sollte ein definierter Prozess befolgt werden, um die Konsistenz zwischen verschiedenen Annotatoren und Kennzeichnungsaufgaben sicherzustellen. Der Prozess sollte einen Überprüfungsprozess beinhalten, um die Qualität der gekennzeichneten Daten zu überprüfen.
#4. Qualitätskontrolle
Qualitätskontrollmaßnahmen wie regelmäßige Überprüfungen, Gegenprüfungen und Datenstichproben sind unerlässlich, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der gekennzeichneten Daten sicherzustellen.
#5. Kennzeichnen Sie verschiedene Daten
Bei der Auswahl der zu kennzeichnenden Daten ist es wichtig, eine vielfältige Stichprobe auszuwählen, die die gesamte Bandbreite der Daten darstellt, mit denen das Modell arbeiten wird. Dies kann Daten aus verschiedenen Quellen mit unterschiedlichen Merkmalen umfassen und eine Vielzahl von Szenarien abdecken.
#6. Etiketten überwachen und aktualisieren
Wenn sich das maschinelle Lernmodell verbessert, kann es erforderlich sein, die gekennzeichneten Daten zu aktualisieren und zu verfeinern. Es ist wichtig, die Leistung im Auge zu behalten und die Etiketten bei Bedarf zu aktualisieren.
Anwendungsfälle
Die Datenkennzeichnung ist ein entscheidender Schritt in Machine-Learning- und Datenanalyseprojekten. Hier sind einige häufige Anwendungsfälle der Datenkennzeichnung:
- Bild- und Videoerkennung
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Autonome Fahrzeuge
- Entdeckung eines Betruges
- Stimmungsanalyse
- Medizinische Diagnose
Dies sind nur einige Beispiele für Anwendungsfälle für die Datenkennzeichnung. Jede Anwendung des maschinellen Lernens oder der Datenanalyse, die eine Klassifizierung oder Vorhersage beinhaltet, kann von der Verwendung gekennzeichneter Daten profitieren.
Im Internet sind viele Tools zur Datenkennzeichnung verfügbar, jedes mit seinen eigenen Funktionen und Fähigkeiten. Und hier haben wir eine Liste der besten Tools für die Datenkennzeichnung zusammengefasst.
Etikettenstudio
Label Studio ist ein von Heartex entwickeltes Open-Source-Tool zur Datenkennzeichnung, das eine Reihe von Anmerkungsschnittstellen für Text-, Bild-, Audio- und Videodaten bietet. Dieses Tool ist bekannt für seine Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit.
Es ist so konzipiert, dass es schnell installiert werden kann und zum Erstellen benutzerdefinierter Benutzeroberflächen oder vorgefertigter Beschriftungsvorlagen verwendet werden kann. Dies erleichtert Benutzern das Erstellen benutzerdefinierter Anmerkungsaufgaben und -workflows mithilfe einer Drag-and-Drop-Oberfläche.
Label Studio bietet auch eine Reihe von Integrationsoptionen, darunter Webhooks, ein Python-SDK und eine API, mit denen Benutzer das Tool nahtlos in ihre ML/AI-Pipelines integrieren können.
Es ist in zwei Editionen erhältlich – Community und Enterprise.
Die Community Edition kann kostenlos heruntergeladen und von jedem verwendet werden. Es verfügt über grundlegende Funktionen und unterstützt eine begrenzte Anzahl von Benutzern und Projekten. Wohingegen die Enterprise Edition eine kostenpflichtige Version ist, die größere Teams und komplexere Anwendungsfälle unterstützt.
Etikettenbox
Label Box ist eine Cloud-basierte Datenkennzeichnungsplattform, die leistungsstarke Tools für Datenverwaltung, Datenkennzeichnung und maschinelles Lernen bietet. Einer der Hauptvorteile von Labelbox sind seine KI-unterstützten Kennzeichnungsfunktionen, die dazu beitragen, den Datenkennzeichnungsprozess zu beschleunigen und die Kennzeichnungsgenauigkeit zu verbessern.
Es bietet eine anpassbare Daten-Engine, die Data-Science-Teams dabei unterstützen soll, schnell und effizient qualitativ hochwertige Trainingsdaten für maschinelle Lernmodelle zu erstellen.
Schlüssellabore
Keylabs ist eine weitere hervorragende Datenkennzeichnungsplattform, die erweiterte Funktionen und Verwaltungssysteme bietet, um qualitativ hochwertige Anmerkungsdienste bereitzustellen. Keylabs können vor Ort eingerichtet und unterstützt werden, und Benutzerrollen und -berechtigungen können jedem einzelnen Projekt oder Plattformzugriff im Allgemeinen zugewiesen werden.
Es hat sich bei der Handhabung großer Datensätze bewährt, ohne die Effizienz oder Genauigkeit zu beeinträchtigen. Es unterstützt verschiedene Anmerkungsfunktionen wie Z-Reihenfolge, Eltern-/Kind-Beziehungen, Objektzeitachsen, eindeutige visuelle Identität und Metadatenerstellung.
Ein weiteres wichtiges Merkmal von KeyLabs ist die Unterstützung für Teammanagement und Zusammenarbeit. Es bietet rollenbasierte Zugriffskontrolle, Echtzeit-Aktivitätsüberwachung und integrierte Messaging- und Feedback-Tools, um Teams dabei zu unterstützen, effektiver zusammenzuarbeiten.
Auch bestehende Annotationen können auf die Plattform hochgeladen werden. Keylabs ist ideal für Einzelpersonen und Forscher, die ein schnelles, effizientes und flexibles Tool zur Datenkennzeichnung suchen.
Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth ist ein vollständig verwalteter Dienst zur Kennzeichnung von Daten, der von Amazon Web Services (AWS) bereitgestellt wird und Organisationen dabei unterstützt, hochpräzise Trainingsdatensätze für maschinelle Lernmodelle zu erstellen.
Es bietet eine Vielzahl von Funktionen, wie z. B. automatische Datenkennzeichnung, integrierte Workflows und Personalmanagement in Echtzeit, um den Etikettierungsprozess schneller und effizienter zu gestalten.
Eine der Hauptfunktionen von SageMaker ist die Möglichkeit, benutzerdefinierte Workflows zu erstellen, die auf bestimmte Etikettierungsaufgaben zugeschnitten werden können. Dies kann dazu beitragen, den Zeit- und Kostenaufwand für die Kennzeichnung großer Datenmengen zu reduzieren.
Darüber hinaus bietet es ein integriertes Personalverwaltungssystem, mit dem Benutzer ihre Etikettierungsaufgaben problemlos verwalten und skalieren können. Es ist skalierbar und anpassbar, was es zu einer beliebten Wahl für Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen macht.
Abschluss
Ich hoffe, Sie fanden diesen Artikel hilfreich, um mehr über die Datenkennzeichnung und ihre Tools zu erfahren. Sie könnten auch daran interessiert sein, mehr über Data Discovery zu erfahren, um wertvolle und verborgene Muster in Daten zu finden.