Beste Datenkennzeichnungssoftware - Seite 4

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 erstellen