Beste Datenkennzeichnungssoftware
Datenkennzeichnungssoftware sind Werkzeuge der künstlichen Intelligenz, die die Datenverwaltung, Trainingsdaten, Modellversionierung, Datenbeschaffung, Datenannotation, Qualitätskontrolle und Modellproduktion für Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Teams überwachen. Diese Werkzeuge beschaffen, verwalten, kennzeichnen, trainieren und klassifizieren unstrukturierte Daten wie Texte, Videos, Bilder, Audio oder PDF in gekennzeichnete Datensätze, um effiziente Trainingsdaten-Pipelines zu erstellen.
Datenkennzeichnung, auch bekannt als Datenannotationstools oder Datentagging, ist ein Baustein für einen KI-Entwicklungslebenszyklus für Unternehmen. Unternehmen setzen Datenkennzeichnungssoftware für industriebezogene Anwendungen wie ML-Modellgenerierung, Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLM), Bewertung von LLMs, Computer Vision, Bildsegmentierung, API-Aufrufe, Objekterkennung und -verfolgung, benannte Entitätenerkennung, OCR und Texterkennung ein. Diese KI-Modelle reduzieren die Klassifikationsherausforderungen für Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Teams und verbessern die KI-Datenverwaltungs-Workflows, um effiziente maschinelle Lernprodukte zu erstellen.
Unternehmen verwenden Datenkennzeichnungstools, um Textdaten, Audiodateien, Bilder und Videos zu kennzeichnen und Echtzeit-Feedback von Kunden, Stakeholdern und Entscheidungsträgern zu sammeln, um Produkte zu verbessern. Diese Werkzeuge werden auch für Sentimentanalyse, Fragebeantwortung, Spracherkennung und Inhaltserstellung verwendet. Datenkennzeichnungstools können mit generativer KI-Software, Projektmanagement-Software, MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, LLM-Software und aktiven Lernwerkzeugen integriert werden, um Daten zu kennzeichnen, Modelle vorzutrainieren, Qualitätskontrolle zu gewährleisten und die ML-Produktion zu operationalisieren.
Zusätzlich bieten diese Produkte Sicherheits-, Bereitstellungs- und Steuerungsfunktionen, um sicherzustellen, dass nur diejenigen, die berechtigt sind, Versionsänderungen oder Bereitstellungsanpassungen vorzunehmen, dies auch tun können. Diese Datenkennzeichnungstools können sich darin unterscheiden, auf welchen Teil der maschinellen Lernreise oder des Workflows sie sich konzentrieren, einschließlich Erklärbarkeit, Modultests, Modellvalidierung, Feature Engineering, Modellrisiko, Modellauswahl, Modellüberwachung und Experimentverfolgung. Das ultimative Ziel einer Datenkennzeichnungsplattform ist es, agile, präzise und kosteneffektive Daten-Trainingspipelines zu erstellen, um die Modellantwortgenauigkeit zu verbessern.
Um in die Kategorie Datenkennzeichnung aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Eine verwaltete Belegschaft und/oder Datenkennzeichnungsdienst integrieren Sicherstellen, dass die Kennzeichnungen genau und konsistent sind Dem Benutzer die Möglichkeit geben, Analysen anzuzeigen, die die Genauigkeit und/oder Geschwindigkeit der Kennzeichnung überwachen Ermöglichen, dass die annotierten Daten in Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen integriert werden, um maschinelle Lernmodelle zu erstellenBeste Datenkennzeichnungssoftware auf einen Blick
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Ein wöchentlicher Überblick über aufstrebende Stars, neue Markteinführungen und worüber alle sprechen.
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Mehr über Datenkennzeichnungssoftware erfahren
Was ist Daten-Labeling-Software?
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.
Welche Arten von Daten-Labeling-Software gibt es?
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.
- Manuelle Labeling-Software: Diese Daten-Labeling-Plattformen segmentieren, kennzeichnen und klassifizieren Daten mit Hilfe eines "Mensch-in-der-Schleife"-Dienstes. Menschliche Annotatoren kennzeichnen die Trainingsdaten basierend auf den geografischen Standorten der Unternehmen. Der Datenannotationsdienst wird in den ML-Modell Entwicklungs-Workflow integriert, und das Kennzeichnen von Daten wird effektiver.
- Automatisierte Labeling-Software: Die automatisierte Daten-Labeling-Software verarbeitet Rohdatensätze, die aus Text, Bildern, LiDAR-Daten, DICOM, PDF oder Audio bestehen, mit einem unüberwachten Lernansatz vor. Der Algorithmus weist Daten ohne Rückgriff auf externe Annotatoren Labels und Kategorien zu.
- Aktives Lernen Labeling-Software: Auch bekannt als aktive Lernwerkzeuge, sind dies halbüberwachte Werkzeuge, die einen "abfragebasierten" Ansatz zur Kennzeichnung von Daten verfolgen. Basierend auf dem Unsicherheitswert fragen sie Daten mit manueller oder Annotator-Kennzeichnung ab. Bei schwierigeren Labels fordern sie den menschlichen Annotator mit Abfragen auf.
- Crowdsource-Labeling-Software: Diese Daten-Labeling-Plattformen überlassen die Daten-Labeling-Dienste einer Menge von Entwicklern, um hochwertige Datenpipelines zu trainieren. Benutzerdefinierte Daten-Labeling kann ideal für große oder unternehmensgroße Teams sein.
- Integrierte Labeling- und Modelltrainings-Software: Diese Tools bieten kombinierte Dienste für Daten-Labeling und prädiktive Modellierung. Mit fortschrittlicher Datenanalyse können Benutzer maschinelle Lernmodelle kennzeichnen, trainieren und erstellen, um ihre Produktionszyklen zu optimieren.
Was sind die häufigsten Funktionen von Daten-Labeling-Software?
Es gibt mehrere Funktionen, die häufig in Daten-Labeling-Software enthalten sind, darunter:
- Label-Zuweisung: Daten-Labeling-Software ermöglicht es Benutzern, bestimmten Datenpunkten, wie Text, Bildern oder Videos, Labels oder Tags zuzuweisen.
- Annotationstools: Einige Daten-Labeling-Software enthält Tools zur Annotation von Daten, wie Begrenzungsrahmen, Polygon-Zeichentools, Punktwolken, Keymaker und Punkt-Annotationstools. Diese Tools können verwendet werden, um spezifische Merkmale oder Eigenschaften der Daten hervorzuheben.
- Maschinelle Lernalgorithmen: Einige Daten-Labeling-Software verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um den Kennzeichnungsprozess zu automatisieren oder anfängliche Labels für Daten zu generieren, die Menschen dann bei Bedarf überprüfen und korrigieren können.
- Datenmanagement und -organisation: Daten-Labeling-Software enthält oft Funktionen zur Organisation und Verwaltung großer Datensätze, wie die Möglichkeit, nach bestimmten Datenpunkten zu filtern und zu suchen, den Fortschritt und die Fertigstellung zu verfolgen und Berichte zu erstellen.
- Kollaborationstools: Einige Daten-Labeling-Software enthält Kollaborationstools, wie die Möglichkeit, Aufgaben mehreren Benutzern zuzuweisen, Änderungen und Überarbeitungen zu verfolgen und Daten-Labeling-Entscheidungen zu überprüfen und zu diskutieren.
- Integration mit Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen: Einige Daten-Labeling-Software ist so konzipiert, dass sie sich in beliebte Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen, wie TensorFlow oder PyTorch, integriert, was die Verwendung der gekennzeichneten Daten zur Schulung von maschinellen Lernmodellen erleichtert.
- Bild-, Text-, Audio- oder Videoannotation: Diese Tools sind mit mehreren unstrukturierten Datenformaten kompatibel, um Modelle zu trainieren und zu validieren, die darauf ausgelegt sind, Ausgaben in Bildern, Text, Video, Audio, PDF usw. zu generieren.
Vorteile von Daten-Labeling-Software
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:
- Verbesserte Genauigkeit und Qualität der gekennzeichneten Daten: Daten-Labeling-Software kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass Daten genau und konsistent gekennzeichnet werden, was entscheidend für die Genauigkeit und Effektivität von maschinellen Lernmodellen ist.
- Erhöhte Effizienz und Produktivität: Daten-Labeling-Software kann den Daten-Labeling-Prozess rationalisieren, sodass Benutzer mehr Daten in kürzerer Zeit kennzeichnen können. Dies kann besonders nützlich für große Datensätze oder sich wiederholende oder routinemäßige Aufgaben sein.
- Verbesserte Zusammenarbeit und Teamkommunikation: Einige Daten-Labeling-Software enthält Kollaborationstools, wie die Möglichkeit, Aufgaben mehreren Benutzern zuzuweisen und Änderungen und Überarbeitungen zu verfolgen. Diese Tools können die Kommunikation und Koordination innerhalb von Teams, die an Daten-Labeling-Projekten arbeiten, verbessern.
- Reduzierte Kosten: Die Verwendung von Daten-Labeling-Software kann die Kosten von Daten-Labeling-Projekten senken, indem routinemäßige Aufgaben automatisiert und der Bedarf an manueller Arbeit reduziert wird.
- Erhöhte Flexibilität und Skalierbarkeit: Daten-Labeling-Software kann verwendet werden, um eine Vielzahl von Datentypen zu kennzeichnen und kann leicht skaliert werden, um den Anforderungen des Projekts gerecht zu werden.
- Entlastung für Datenoperationen, ML- und Datenwissenschaftsteams: Diese Lösungen bieten agile Dienstleistungsmarktplätze mit hochwertigen Labelern und Annotatoren, die die Probleme der Datenbereinigung, -vorverarbeitung und -klassifizierung für diese Teams lösen.
- Superpixel-Segmentierung und Pinsel: Diese Tools werden auch häufig für Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Computer-Vision-Algorithmen verwendet. Sie erstellen Region-Pools mit Pinselstrichen und Superpixel-Segmentierung, um Bilder zu klassifizieren.
Wer verwendet Daten-Labeling-Software?
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:
- Datenwissenschaftler und maschinelle Lerningenieure: Datenwissenschaftler und maschinelle Lerningenieure verwenden Daten-Labeling-Software, um Daten zu kennzeichnen und zu annotieren, die zur Schulung von maschinellen Lernmodellen verwendet werden. Dies hilft den Modellen, Muster zu erkennen und Vorhersagen basierend auf den gekennzeichneten Daten zu treffen.
- Business-Analysten und Datenanalysten: Business-Analysten und Datenanalysten können Daten-Labeling-Software verwenden, um Daten zu kennzeichnen und zu annotieren, um Berichte und Visualisierungen zu erstellen oder für die Verwendung in maschinellen Lernmodellen.
- Qualitätssicherungsfachleute: Qualitätssicherungsfachleute können Daten-Labeling-Software verwenden, um Daten zu kennzeichnen und zu annotieren, um maschinelle Lernmodelle oder andere Softwareanwendungen zu testen und zu debuggen.
- Forscher: Forscher in verschiedenen Bereichen, wie Informatik, Linguistik und Biologie, können Daten-Labeling-Software verwenden, um Daten zu kennzeichnen und zu annotieren, um Forschung zu betreiben oder maschinelle Lernmodelle zu entwickeln.
Alternativen zur Daten-Labeling-Software
Einige Alternativen zur Daten-Labeling-Software bieten Annotations- und Kennzeichnungsdienste zusammen mit anderen maschinellen Lernfunktionen.
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) Software: Die NLP-Software leitet semantische Beziehungen zwischen den Wörtern eines Eingabesatzes ab und generiert relevante und personalisierte Inhalte. Diese Tools replizieren die Funktionsweise eines menschlichen Gehirns, um die Absicht von Eingabeaufforderungen zu registrieren und kohärente Inhaltsblöcke abzuleiten.
- Maschinelles Lern-Operationalisierung (MLOps-Software): Die MLOps-Software erleichtert den gesamten maschinellen Lernmodellprozess, von der Datenvorverarbeitung bis zur ML-Integration und -Bereitstellung. Sie wendet verschiedene DevOps-Automatisierungskonzepte an und führt ML-basierte Workflows ohne menschliche Aufsicht aus.
- Bilderkennungssoftware: Bilderkennungssoftware erkennt, kategorisiert und lokalisiert digitale Bilder oder Fotografien. Sie basiert auf spezialisierten Deep-Learning-Modellen, die Daten in Raster gruppieren und relevante Kategorien aller Objekte identifizieren.
Herausforderungen mit Daten-Labeling-Software
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
- Datenqualität und Konsistenz: Es ist nicht sicher, dass Daten-Labeling-Tools genaue Labels für ML-Modelle vorhersagen würden. Manchmal kann die Plattform Text fälschlicherweise als Video kategorisieren oder falsche Berechnungen durchführen, was die Datenqualität mindern kann.
- Skalierbarkeit: Wenn ein Unternehmen große Datenmengen erhält, wird die Umwandlung von Rohdaten zur Modellschulung, Erstellung von Modellversionen, Risikoberechnung und Konsistenz bei der Qualitätskontrolle zu einer Herausforderung und führt zu Skalierbarkeitsproblemen für verschiedene Teams im Unternehmen.
- Kosten: Obwohl Daten-Labeling-Plattformen tendenziell günstiger sind als andere teure menschliche Annotationsdienste, kann das Einreichen eines großen Clusters von Datensätzen zur Kategorisierung kostspielig werden. Es würde Ihre Credits erschöpfen und Sie hätten keine andere Wahl, als auf einen teureren Plan umzusteigen.
- Komplexität der Aufgaben: Nicht alle Daten-Labeling-Aufgaben sind einfach. Einige erfordern tiefgehende Domänenübungen und spezialisiertere Algorithmustrainings, wie Verstärkungslernen, Abfrage-Sampling oder Entropie, um ML-Modelle genau zu erstellen, ohne in externe Annotationsdienste zu investieren.
- Datenschutz und Sicherheit: Diese Plattformen sind Open Source oder kostenpflichtig. Sie rufen jedoch Daten ab und speichern sie auf hybriden oder öffentlichen Cloud-Speicherplattformen, die Ihre Datensätze infizieren und Hackern und Phishern die Möglichkeit geben können, die Daten zu infizieren.
Welche Unternehmen sollten Daten-Labeling-Software kaufen?
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:
- Startups für maschinelles Lernen oder Forschungslabore: Diese Unternehmen führen die Mehrheit der Experimente im Bereich maschinelles Lernen durch und arbeiten ständig mit Datentools. Die Investition in ein Daten-Labeling-Tool kann ihre KI-Forschung und ML-Modellentwicklungsprozesse unterstützen.
- Datenunternehmen: Unternehmen, die Datenmanagementdienste wie Suchmaschinen, E-Commerce-Plattformen oder Social-Media-Management-Tools anbieten, benötigen ebenfalls Daten-Labeling-Software, um effektive Algorithmen zu generieren, die genaue Antworten liefern und mit großen Datenmengen umgehen.
- Marktforschungsunternehmen: Unternehmen, die Marktforschung betreiben oder Kundeninformationen und -trends sammeln, können ebenfalls von Daten-Labeling-Plattformen profitieren. Diese Plattformen ermöglichen es ihnen, Echtzeit-Marktentwicklungen zu sammeln und das Verbraucherverhalten zu verfolgen.
- Gesundheitsorganisationen: Diese Unternehmen nutzen Daten-Labeling-Plattformen zur Früherkennung von Krankheiten, medizinischer Bildgebung, Patientenaktenführung, Beratung und Behandlung. Mit dieser Software können sie Patientendaten genau studieren und Behandlungszyklen vorhersagen.
Wie kauft man Daten-Labeling-Software
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.
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Daten-Labeling-Software
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.
Vergleich von Daten-Labeling-Software-Produkten
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.
Auswahl der Daten-Labeling-Software
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.
Verhandlung
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.
Endgültige Entscheidung
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.
Was kostet Daten-Labeling-Software?
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.
Implementierung von Daten-Labeling-Software
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.
- Integration in bestehende Daten- und ML-Workflows: Konsultieren Sie Ihre Softwareentwicklungsteams zur Einrichtung von Benutzerberechtigungen und zur Integration dieser Plattform in Ihre bestehende Code-Entwicklungsplattform, wie R- oder Python-Editoren. Der erste Schritt besteht darin sicherzustellen, dass sie mit verschiedenen Datenformaten, Datentypen, Datenanalysetools und anderen kollaborativen ML-Tools kompatibel ist.
- Anpassung und Flexibilität bei Kennzeichnungsaufgaben: Diese Plattformen müssen agil und mit Datensätzen in mehreren Formaten und Sprachen kompatibel sein. Sie sollte Anpassungen für verschiedene Aufgaben wie Bilderkennung, Computer Vision, Audiogenerierung, Videogenerierung und Spracherkennung bieten. Die Kennzeichnung unstrukturierter Daten sollte jedem offenstehen, der seine Identität durch Multi-Faktor-Authentifizierung authentifiziert und ein autorisierter Benutzer ist.
- Kollaborations- und Workforce-Management-Funktionen: Die Daten-Labeling-Plattform muss für Modellprototypen und Versionskontrolle aktiviert werden. Sie sollte Funktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle, Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien, Benutzerauthentifizierung, Modellkollaboration und ML-Codeüberwachung haben. Die Plattform sollte für die jeweiligen Teammitglieder zugänglich sein, damit sie die gekennzeichneten Aufgaben überprüfen und das Modell in jeder Phase der Trainingsdaten-Pipeline daran hindern können, zu halluzinieren.
- Qualitätssicherungs- und Überprüfungsmechanismen: Wenn die Genauigkeit der Modellausgabe von der Qualität der Trainingsdaten abhängt, ist es offensichtlich, dass Daten-Labeling-Plattformen auf Modulationsgenauigkeit, Qualitätskontrolle und Kennzeichnungsüberprüfungsmechanismen eingestellt werden müssen. Da die Modelle Datensätze möglicherweise ungenau kennzeichnen oder falsche Werte vorhersagen, müssen die Labels weiter von einem Mensch-in-der-Schleife-Dienst oder einem externen menschlichen Orakel überwacht werden.
- Skalierbarkeit, Automatisierung und Kosteneffizienz: Da die Kennzeichnungsbedürfnisse wachsen, müssen ML-Ingenieure und Entwickler in eine skalierbare und kosteneffiziente Daten-Labeling-Lösung investieren, die ihre Netzwerkinfrastruktur und Datenbankarchitektur nicht behindert. Der letzte Implementierungsschritt besteht darin sicherzustellen, dass die Kontrollen gesetzt sind, die Lizenz aktiv ist und die Plattform Daten typischerweise abruft und kennzeichnet.
Daten-Labeling-Software-Trends
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:
- Zunehmende Akzeptanz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML): Ein wichtiger Trend bei Daten-Labeling-Software ist die zunehmende Akzeptanz von KI- und ML-Technologien. Viele Softwarelösungen integrieren jetzt KI- und maschinelle Lernalgorithmen, um den Daten-Labeling-Prozess zu automatisieren und zu rationalisieren, was die Effizienz und Genauigkeit verbessert. Wie bei allgemeiner KI-Software, erwartet G2, dass diese Software günstiger wird.
- Wachsende Nachfrage nach hochwertigen gekennzeichneten Daten: Ein weiterer Trend ist die wachsende Nachfrage nach hochwertigen gekennzeichneten Daten zur Schulung und zum Testen von maschinellen Lernmodellen. Daten-Labeling-Software kann Organisationen dabei helfen, große Datensätze mit gekennzeichneten Daten zu erstellen und zu verwalten, was die Qualität und Zuverlässigkeit von maschinellen Lernmodellen verbessert.
- Fokus auf Benutzererfahrung und Zusammenarbeit: Ein weiterer Trend bei Daten-Labeling-Software ist der Fokus auf Benutzererfahrung und Zusammenarbeit. Viele Daten-Labeling-Softwarelösungen bieten jetzt intuitive und benutzerfreundliche Schnittstellen, Tools und Funktionen, die Zusammenarbeit und Teamarbeit erleichtern.
Recherchiert und geschrieben von Matthew Miller
