Wie können Sie von automatisierter Datenannotation profitieren?

Die Datenannotation ist ein wesentlicher Prozess im maschinellen Lernen. Eine einfache Möglichkeit, dies zu verstehen, besteht darin, sich vorzustellen, wie ein kleines Kind die Namen von Dingen oder Objekten, die es sehen kann, lernt. Zeigen Sie einem Kind ein Foto einer Katze und wiederholen Sie den Vorgang ein paar Mal, dann wird das Kind „Katze“ sagen, wenn es ein neues Foto einer anderen Katze sieht.

Das Kind hat gelernt, was wesentlich ist, damit das Bild als ‚Katze‘ bezeichnet wird. Wir durchlaufen einen ähnlichen Prozess mit dem maschinellen Lernen, bei dem ein künstliches Intelligenz (KI) System mithilfe von Texten und Bildern trainiert werden muss, jedoch mit etwas Anleitung. Wenn wir das KI-System darauf trainieren würden, die Unterscheidungsmerkmale einer Katze zu erkennen, würde es mehr Bilder benötigen als ein Kind, aber irgendwann wäre die KI in der Lage, ein neues Bild einer Katze zu sehen, die sie noch nie zuvor gesehen hat, und würde sagen: „Das ist eine Katze.“

Aber dieses Training braucht Zeit. Es ist teuer und erfordert normalerweise, dass Menschen überprüfen, worauf das KI-Modell trainiert wird. In dem Beispiel, das wir oben bereits gemacht haben, wählt ein Mensch Katzenbilder aus und stellt sicher, dass die KI beim Training zum Erkennen von Katzen nur Katzenbilder sieht - keine Hunde.

Wenn dieser Prozess der Datenannotation automatisiert werden kann, reduziert er die Kosten für das Training eines KI-Modells, aber er verkürzt auch die benötigte Zeit drastisch, um dem Modell beizubringen, was es verstehen muss.

Einige Experten für KI glauben, dass Modelle, die in der Datenannotation geschult wurden, nun so ausgereift sind, dass wir davon ausgehen können, dass eine manuelle Datenerfassung nicht mehr erforderlich ist. Der Robotikprofessor der University of Michigan, Jason Corso, sagte dies sogar noch deutlicher in seinem Artikel ‚Annotation is dead‘ (Annotation ist tot).

Corso erklärt in seinem Artikel, dass die Annotation seit Jahrzehnten erforderlich war und dieser Bedarf in den letzten Jahren zugenommen hat, da das maschinelle Lernen so viel leistungsfähiger geworden ist. Er erkennt an, dass an der Wissensgrenze noch einige menschliche Interaktionen erforderlich sein werden, aber dass der Großteil der Annotation jetzt mit großen Sprachmodellen (LLMs) möglich sein sollte.

Der Einsatz von LLMs in der Annotation automatisiert nicht nur den Prozess - und damit beschleunigt sich das Tempo - sondern verbessert auch die Konsistenz und Qualität der gekennzeichneten Daten. Dieser Ansatzwechsel geht daher nicht nur um Effizienz, sondern es handelt sich um eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie Daten für maschinelle Lernanwendungen vorbereitet werden können. Er gewährleistet, dass Modelle auf genau annotierten Datensätzen trainiert werden, die komplexe Nuancen und Kontexte widerspiegeln.

Bestehende LLMs, wie GPT-4, Gemini und Llama-2, können alle zur Unterstützung der Datenannotation verwendet werden - das System, das für die Automatisierung erforderlich ist, ist also bereits weitgehend geschult.

Über den grundlegenden Annotationsprozess hinaus unterstützen Datenerweiterungstechniken die Automatisierung, indem sie synthetische Daten erzeugen, die echten Daten ähneln und bereits komplett mit Annotationen versehen sind. Dies ist besonders nützlich in Bereichen wie der Computer Vision oder der Verarbeitung natürlicher Sprache, wo die Erstellung vielfältiger Datensätze für das Modelltraining entscheidend ist. Darüber hinaus können vorhandene Daten erweitert werden, um die Abhängigkeit von manueller Beschriftung zu verringern.

Crowdsourcing- und Human-in-the-Loop- (HITL-) Systeme kombinieren menschliches Fachwissen mit Automatisierung. Plattformen wie yoummday können Annotationsaufgaben auf viele menschliche Annotatoren verteilen und so den Prozess beschleunigen. HITL-Systeme verbinden diesen menschlichen Input mit automatisierten Systemen, sodass Modelle einfache Fälle bearbeiten können, während sich Menschen auf komplexere oder mehrdeutige Daten konzentrieren.

Automatisierung kann die Annotation erheblich skalieren, erfordert jedoch in der Regel erhebliche Anfangsinvestitionen in das Modelltraining und die Entwicklung. Hier kann ein Partner wie yoummday erheblich helfen - unsere Erfahrung in der Datenannotation und unsere Expertise in der Automatisierung dieses Prozesses stellen sicher, dass Sie die für die Datenannotation erforderliche Zeit und den Aufwand erheblich reduzieren können, während gleichzeitig eine hohe Genauigkeit beibehalten wird.