Was haben Astronomie, Instagram und Kilometer von Regalen mit Akten in den Unternehmen gemeinsam? Auf den ersten Blick nicht viel. Schaut man aber genauer hin, so bestehen alle drei aus einem Meer an schnell wachsenden Mengen von Daten. Diese können Menschen nur mit hohem zeitlichen Aufwand verarbeiten. Wenn ich Bilder mit Hunden und Katzen suche, dann müssen diese vorher identifiziert werden (ein Tag oder Label erhalten). Manuell ist dies, bei der täglichen Flut von Bildern, unmöglich geworden. Den Ausweg aus diesem Dilemma bietet das Automatic Data Labeling. Die Arbeit wird an die Computer delegiert, die automatisiert die großen Datenmengen annotieren können. Diese Informationen hilft dann KI-Algorithmen, auch unbekannte Dokumente richtig zu analysieren. Ganz ohne menschliches Zutun geht es aber nicht.
Was ist automatisches Data Labeling überhaupt
Beginnen wir mit der Frage: was ist Data Labeling. Schon vor dem digitalen Zeitalter nutzten wir Labels, auch wenn wir sie nicht immer so genannt haben. Familienfotos werden nicht nur gesammelt. Wir fügen Notizen, Daten, Ortsangaben hinzu, um ihnen einen semantischen Kontext zu verleihen. Unsere Aktenordner haben Kategorien, sind nach Dokumententyp oder Absender sortiert, damit wir die Versicherungsdaten oder Bankauszüge immer schnell finden.
Automatic Data Labeling ist hingegen der Prozess, bei dem diese Daten mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) automatisch statt von Hand mit Tags oder Kategorien versehen werden. Diese Labels verwendet man dann, um Maschinen bei der Analyse und Verarbeitung von Daten zu unterstützen und ihre Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.
Relevante Anwendungsfälle
Diese Technik funktioniert bei unterschiedlichen Datenquellen, was zu einer Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten führt.
- Bildquellen: Galaxien, Autokolonnen oder kranke Wälder- einmal richtig verstanden, kann ein KI Alogithmus diese schnell und mit hoher Sicherheit in Bildern erkennen.
- Video- und Tonquellen: Musikstücke, Fernsehbeiträge oder Spielfilme erhalten durch Algorithmen automatisiert zusätzliche Informationen wie Genre, Stimmung oder Besetzung mit deutlich reduziertem redaktionellen Aufwand.
- Textdokumente: Hier werden Bildinformationen aus Scans oder PDFs zunächst in Text umgewandelt (OCR) bevor die relevanten Informationen durch den KI Algorithmus verstanden und ausgewertet werden können.
Dokumente sind besonders komplex, da sie Bild- und Textinformationen enthalten können, die der Algorithmus sicher erkennen muss. Innerhalb des Dokuments muss er dann durch die relative Positionierung der Informationen, das Format und die Reihenfolge Aussagen über die Semantik treffen. Durch das überwachte Lernen werden die Ergebnisse nach dem manuellen Training durch fortlaufende Kontrolle und Korrektur immer besser.
Wann lohnt sich das automatische Data Labeling, und wann nicht
Das automatische Data Labeling lohnt sich dann, wenn es schneller und genauer Labeling-Ergebnisse bedarf. Beispielsweise können die Mitarbeiter Automatic Data Labeling in Situationen nutzen, in denen große Datenmengen gelabelt werden müssen, oder wenn das manuelle Labeln von Daten zu zeitaufwendig oder fehleranfällig wäre. Für kleinere Datenmengen lohnt sich der Aufwand hingegen eher nicht, da es eines gewissen Aufwands bedarf, um das System erfolgreich zu nutzen.
Auch KI kann beim Automatic Data Labeling sehr hilfreich sein. Maschinelles Lernen und KI-Algorithmen erlauben das automatische annotieren von Daten, was den Prozess schneller und effizienter macht. AI hilft insbesondere dabei, die Genauigkeit des Labeling-Prozesses zu verbessern, indem sie Muster in den Daten erkennt und diese beim Labeln berücksichtigt.
Allerdings lohnt sich das automatische Data Labeling nicht immer. Sind die Daten unvollständig oder verzerrt, kann das automatische Labeling zu ungenauen oder irrelevanten Ergebnissen führen. In solchen Fällen kann manuelles Labeling besser geeignet sein, um sicherzustellen, dass die Labels korrekt und relevant sind.
Des Weiteren ist es wichtig, dass die Nutzer den Data Labeling Prozess regelmäßig überprüfen und validieren, um sicherzustellen, dass die Labels korrekt sind. Wenn dieser Schritt nicht durchgeführt wird, können sich Fehler im Labeling-Prozess ansammeln und das Ergebnis beeinträchtigen.
Wozu benötigt der Prozess ein KI Modell?
Ziel ist es insgesamt, den Aufwand für den Menschen möglichst weit zu reduzieren. Um die Annotationen aber für noch unbekannte Daten automatisch zuweisen zu können, benötigt die künstliche Intelligenz des Automatic Data Labeling Systems ein sogenanntes KI-Modell. KI-Modelle sind eine Sammlung von Algorithmen und Regeln, die von einem Computer ausgeführt werden, um bestimmte Aufgaben zu lösen. Mitarbeiter trainieren diese Modelle anfangs mit Hilfe von bekannten Daten, bis das Modell selbst sichere Aussagen über neue Daten treffen kann und die Mitarbeiter sich auf die Überwachung der Qualität und Aktualisierung der Lerndaten konzentrieren können
Schritt-für-Schritt Übersicht für das Trainieren des KI-Modells:
- Datenaufbereitung
Zunächst müssen die Mitarbeiter die Daten, die für das Training des KI-Modells verwendet werden sollen, vorbereiten. Dies beinhaltet das Sammeln und Bereinigen der Daten, um sicherzustellen, dass sie vollständig und von hoher Qualität sind.
- Manuelles Training
Sobald die Daten vorbereitet sind, können die Mitarbeiter das KI-Modell trainieren. Sie können das Modell auf die vorbereiteten Daten anwenden und es lernen lassen, bestimmte Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen.
- Korrektion und Anpassung
Während des Trainingsprozesses können die Mitarbeiter dem Modell Feedback und Anweisungen geben, um es beim Lernen zu unterstützen. Zum Beispiel können sie das Modell darüber informieren, welche Labels für bestimmte Datenpunkte korrekt sind, damit es diese beim Labeln berücksichtigen kann.
- Betriebsmodus
Sobald das Modell trainiert ist, können die Mitarbeiter es auf neue, unlabelte Daten anwenden, um diese automatisch zu labeln. Die Labels können dann verwendet werden, um die Daten leichter zu analysieren und zu verarbeiten.
- Kontinuierliche Anpassung
Abschließend sollten die Mitarbeiter das KI-Modell regelmäßig überprüfen und validieren, um sicherzustellen, dass es die Labels korrekt zuweist und die Genauigkeit des Automatic Data Labeling Prozesses aufrechterhält. Auf diese Weise können die Mitarbeiter sicherstellen, dass das Automatic Data Labeling effizient und genau ist und die Daten schnell und präzise labeln kann.
Automatic Data Labeling, nur so gut wie seine Daten
Eines der Probleme beim Automatic Data Labeling ist die Genauigkeit. Auch wenn AI-Algorithmen sehr leistungsfähig sind, können sie immer noch Fehler machen. Deshalb ist es wichtig, dass die Systemadministratoren den Automatic Data Labeling-Prozess regelmäßig überprüfen und validieren, um sicherzustellen, dass die Labels korrekt sind.
Ein weiteres Problem beim Automatic Data Labeling ist die Qualität der Daten selbst. Wenn die zu erfassenden Daten, unvollständig oder verzerrt sind, kann dies das Ergebnis des Labeling-Prozesses beeinträchtigen. Deshalb ist es wichtig, dass die genutzen Daten von hoher Qualität und Relevanz sind.
Mit Konfuzio besteht die Möglichkeit, den Labeling Prozess durch die Unterstützung mehrerer Nutzer zu verbessern. Auch können mehrere Tagging Tools (auto-tagging Tools) gleichzeitig verwendet werden, um die unterschiedlichen Stärken der Tools effizient einzusetzen. So kann ein Tool besser für das Labeln von Bildern sein, ein anderes besser für Textinformationen. Einige Anwendungen haben sich auch auf bestimmte Fachbereiche spezialisiert. So kann z.B. der Lernaufwand für Finanzdokumente abgekürzt werden. Konfuzio ist in der Lage, diese unterschiedlichen Tools für die eigene Klassifizierung von Daten zu nutzen.
Fazit
Insgesamt ist Automatic Data Labeling ein wichtiger Schritt bei der Analyse und Aufbereitung von Daten. Durch ihren Einsatz können unbekannte Dokumente schneller und genauer analysiert werden. Insbesondere bei großen Datenmengen, man denke wieder an Youtube oder Instagram, ist der automatisierte Prozess nicht wegzudenken. Es ist jedoch wichtig, die Genauigkeit und Qualität der Daten im Automatic Data Labeling-Prozess zu überwachen. So geht man sicher, dass die Annotationen oder Label korrekt und relevant sind. Insgesamt verbessert der Einsatz von AI beim Data Labeling die Effizienz und Genauigkeit von AI-Systemen erheblich. Zur Belohnung erhält man langfristig bessere Ergebnisse bei der Analyse und Weiterverarbeitung der Daten.
- Mehr zu künstlicher Intelligenz: https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenzhttps://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz
- Hintergrund zum Supervised Learning: https://en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning
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