Datenlabeling

Metadaten sammeln: Mensch oder Maschine?

Das Gebiet der künstlichen Intelligenz hat einen langen Weg zurückgelegt, seit den ersten Entwicklungen. Heute kann Software Aufgaben erfüllen, die noch vor wenigen Jahrzehnten undenkbar waren. Die Qualität der KI hängt aber immer noch vom menschlichen Input ab, der den Systemen hilft zu lernen. Die Algorithmen können nur dann richtig funktionieren, wenn es eine Art menschliche Interaktion gibt. Indem sie von Menschen lernen, können die Maschinen Wege entwickeln, um menschliche Ergebnisse zu erzielen. Aus diesem Grund ist es so wichtig, Softwareentwicklern des Service Datenlabeling zur Verfügung zu stellen.

clickworker bietet viele Leistungen rund um das Training künstlicher Intelligenz an.

Microjobs – Datenlabeling interessant halten

Wie kann schnelles und effizientes Datenlabeling erreicht werden, das den Beteiligten dennoch ermöglicht, Spaß an ihrer Arbeit zu haben? Bei clickworker bieten wir viele Microjobs an, die von Tausenden von Clickworkern auf der ganzen Welt angenommen werden können. Jeder Clickworker kann wählen, an welchen Aufgaben er arbeiten möchte und so die Jobs finden, die ihn am meisten interessieren oder an einer Vielzahl von verschiedenen Aufgaben arbeiten. Das hält die Arbeit interessant und spannend.

Es gibt natürlich einige Vorgaben, wer die einzelnen Microjobs ausführen darf. Einige Kunden verlangen nur, dass der Clickworker eine bestimmte Sprache als Muttersprache spricht oder aus einer bestimmten Region kommt. In manchen Fällen ist jedoch ein detailliertes Know-how des einzelnen Bereichs erforderlich. Bei jeder Aufgabe erstellen wir ein Profil nach den Bedürfnissen des Kunden und bieten die Jobs allen Clickworkern an, die diesem Profil entsprechen.

Datenlabeling: unsere Services

Datenlabeling umfasst viele verschiedene Aufgaben. Dazu gehören z.B. das Platzieren von elektronischen Markierungen auf Bilddateien (Bildannotation), das Hervorheben von signifikanten Stellen auf Bildern von Gesichtern, das Taggen von relevanten Keywords auf Bildern oder das Umschreiben von Texten in Bezug auf die Wortfolge oder die gewählte Perspektive.

Ein weiterer wichtiger Aspekt unseres Service Datenlabeling ist die Kategorisierung von Texten, Audiodateien oder Videos nach ihrem Inhalt.
Diese sogenannte Sentimentanalyse lässt Ihr System wissen, was Kunden fühlen und meinen, wenn sie mit Ihnen in Kontakt treten.

Begrenzungsrahmen, Tagging, etc. – Datenlabeling für Bilder

Wie bereits erwähnt, ist das Anbringen von Markierungen auf Bildern ein wichtiger Bestandteil des Datenlabelings. Dies kann verschiedene Formen annehmen. Begrenzungsrahmen werden beispielsweise verwendet, um wiederkehrende Elemente in einem Bild zu markieren, wie beispielsweise mehrere Fahrzeuge (siehe Bild). Dies ermöglicht es dem Algorithmus, verschiedene Formen in verschiedenen Positionen und Größen als zur gleichen Kategorie (Fahrzeug) gehörig zu erkennen. Es ist auch möglich, die Elemente zu markieren und so der KI beizubringen, was in jedem Bild gezeigt wird. Wenn es darum geht, verschiedene Teile eines Bildes zu klassifizieren, kann die Segmentierung sinnvoll sein. In diesem Fall werden die Beschriftungen auf jeden Teil des Bildes angewendet. Jedes Teil, das die gleiche Bezeichnung hat, wird dann auf die gleiche Weise dargestellt, was die Analyse erleichtert.

Zur Verbesserung der Gesichtserkennungssoftware können Gesichtsmarkierungen verwendet werden. Punkte werden gesetzt, um die Form des Gesichts, der Lippen, der Augenbrauen und mehr anzuzeigen. Durch das Lernen aus diesen Markierungen können Algorithmen Gesichter leichter identifizieren, auch wenn sie aus verschiedenen Perspektiven dargestellt werden oder wenn nicht das gesamte Gesicht sichtbar ist.

Text- und Sentimentanalyse: Maschinen lehren, was wir meinen

Das Verstehen von Texten kann für die KI schwierig sein. Natürliche Sprache ist anders als konstruierte oder formale Sprache und kann daher nicht leicht von Maschinen analysiert werden. Menschen verwenden Wiederholungen, Idiome oder rhetorische Mittel wie Ironie, oft ohne bewusste Planung. Es braucht das menschliche Verständnis dieser Sprache, damit Maschinen daraus lernen können. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist Text-Mining oder Textanalyse: Während dieses Prozesses wird die natürliche Sprache strukturiert, um der KI zu helfen, die Bedeutung herauszufinden.

Eine Art der Textanalyse ist die Sentimentanalyse. Auf diese Weise lernen Maschinen, was Menschen meinen, wenn sie etwas sagen oder schreiben. Allein die Kenntnis der verwendeten Wörter reicht in den meisten Fällen nicht aus, um die Bedeutung zu verstehen. Für eine gesprochene Äußerung zum Beispiel muss der Ton berücksichtigt werden. Mehrere Variablen können verwendet werden, um festzustellen, ob die Stimmung positiv oder negativ ist oder, noch weiter fortgeschritten, ob sie auf eine bestimmte Emotion wie “glücklich”, “traurig” oder “wütend” zurückzuführen ist.

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Kontaktieren Sie unser Sales-Team und teilen Sie uns mit, was Sie benötigen, um die Algorithmen Ihrer Systeme zu verbessern. Wir haben großartige Lösungen für Sie, die Ihnen helfen, Ihre KI-Systeme zu verbessern.

 

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