Was ist Datenlabeling? Arten, Vorteile und Nachteile

Data Labeling ist der Prozess, Daten mit Tags zu versehen, damit Computer oder künstliche Intelligenz die Daten verstehen und verwenden können. Einfach erklärt: Wenn wir Computer oder künstliche Intelligenz beibringen sollen, Hunde und Katzen zu unterscheiden, können sie das nicht so intuitiv wie Menschen. Daher müssen wir ihnen beibringen, wie man Hunde und Katzen unterscheidet – das ist Data Labeling.

Wir zeigen dem Computer oder der KI Bilder von Hunden und Katzen und versehen jedes Bild mit dem Tag "Hund" bzw. "Katze". Anhand dieser getaggten Daten kann der Computer oder die KI dann lernen, Hunde und Katzen zu unterscheiden.

Data Labeling wird nicht nur für die Objekterkennung verwendet, sondern auch in verschiedenen Bereichen wie Textklassifizierung, Sentimentanalyse und Spracherkennung. Die getaggten Daten helfen der künstlichen Intelligenz, zu lernen und die von uns gewünschten Aufgaben auszuführen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Labeling darin besteht, Daten mit Tags zu versehen, damit Computer oder künstliche Intelligenz sie verstehen können. Dadurch können Computer oder KI die gewünschten Aufgaben ausführen. Personen, die diese Aufgaben ausführen, werden Data Labeler genannt.

Arten von Data Labeling

1. Rechteck / Bounding Box (Bounding Box)

Rechtecke oder Bounding Boxes werden verwendet, um die Position von Objekten in einem Rechteck zu markieren. Sie werden hauptsächlich bei Objekterkennungsaufgaben (Object Detection) eingesetzt. Durch das Zeichnen eines Begrenzungsrechtecks um ein Objekt und das Aufzeichnen der Koordinaten des Rechtecks werden Position und Größe des Objekts angegeben.

2. Punkt / Punkte (Points)

Punkte oder Punkte werden verwendet, um eine bestimmte Position eines Objekts zu markieren. Bei der Gesichtserkennung können beispielsweise die Positionen von Augen, Nase und Mund durch Punkte markiert werden, um Gesichtsmerkmale zu kennzeichnen.

3. Polygon / Vieleck (Polygon)

Polygone oder Vielecke werden verwendet, um die Grenzen eines Objekts präzise zu markieren. In Bildern oder Videos wird ein Polygon um die Kontur des Objekts gezeichnet. Sie werden hauptsächlich für Aufgaben zur Objekttrennung oder Bildsegmentierung verwendet.

4. Segmentierungsmaske (Segmentation Mask)

Eine Segmentierungsmaske weist jedem Pixel ein entsprechendes Objekt oder eine Klasse zu. Die Segmentierungsmaske markiert den Bereich eines Objekts auf Pixelebene und wird für die Objekttrennung verwendet. Die jedem Pixel zugewiesene Klassenbezeichnung trennt das Objekt präzise im Bild ab.

5. Mehrklassen-Labeling (Multi-Class Labeling)

Beim Mehrklassen-Labeling wird ein Objekt einer von mehreren Klassen zugeordnet. Beispielsweise können Äpfel, Bananen und Orangen in einem Bild klassifiziert werden, wobei jedem Objekt die entsprechende Klassenbezeichnung zugewiesen wird.

Darüber hinaus gibt es verschiedene Data-Labeling-Methoden, wie z. B. die Umwandlung von Audiodaten in Text oder die Skelettmethode zur Schätzung der Gelenke von Menschen oder Tieren. Die Auswahl der geeigneten Methode hängt vom Zweck und den Anforderungen der Aufgabe ab. So kann der Computer die Daten verstehen und die gewünschten Aufgaben ausführen.

Vorteile von Data Labeling

1. Essentielles Element für überwachtes Lernen

Data Labeling ist ein wesentliches Element für überwachtes Lernen (Supervised Learning). Beim überwachten Lernen verwendet der Machine-Learning-Algorithmus gekennzeichnete Daten, um Muster zu lernen. Durch Data Labeling werden Eingabedaten und die entsprechende Ausgabe (Label) bereitgestellt, sodass das Modell korrekte Vorhersagen treffen kann.

2. Verbesserung der Modellleistung

Durch das Trainieren eines Modells mit gekennzeichneten Daten kann die Leistung des Modells verbessert werden. Mit gekennzeichneten Daten kann das Modell Ergebnisse vorhersagen, die näher an der gewünschten Ausgabe liegen.

3. Unterstützung bei Entscheidungen und Urteilen

Data Labeling unterstützt bei Entscheidungen und Urteilen. Mit gekennzeichneten Daten können die für Entscheidungen oder Urteile notwendigen Informationen präzise erfasst werden.

4. Entwicklung von Automatisierungstechnologien

Data Labeling bildet die wichtige Grundlage für die Entwicklung von Automatisierungstechnologien. Mit großen, gekennzeichneten Datensätzen können Machine-Learning-Modelle trainiert und automatisierte Systeme oder Algorithmen entwickelt werden.

5. Diversifizierung der Anwendungsbereiche

Data Labeling wird in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Computer Vision, Spracherkennung und Natural Language Processing eingesetzt. Durch das Trainieren von Modellen mit gekennzeichneten Daten können verschiedene Aufgaben wie Objekterkennung, Spracherkennung und Sentimentanalyse ausgeführt werden.

6. Übertragung von Erfahrungswissen

Data Labeling ist nützlich, um das Erfahrungswissen von Domänenexperten zu vermitteln. Wenn Domänenexperten Labels vergeben, können sie spezifisches Wissen und Erkenntnisse aus ihrem Fachgebiet in die Daten einbringen.

Bei Data Labeling sind Genauigkeit und Qualität wichtige Faktoren. Es ist wichtig, dass die Label-Vergabe präzise und konsistent erfolgt. Durch die effektive Nutzung von gekennzeichneten Daten kann die Leistung von Modellen in verschiedenen Anwendungsbereichen verbessert werden.

Nachteile von Data Labeling

1. Zeitaufwand und Kosten

Data Labeling ist ein zeitaufwändiger und kostenintensiver Prozess. Besonders bei der Verarbeitung großer Datensätze können sich der Zeit- und Kostenaufwand erhöhen. Daher sind Fachwissen und Aufwand im Data-Labeling-Prozess erforderlich.

2. Subjektivität und Konsistenz

Die Label-Vergabe kann subjektiv beeinflusst werden. Es ist wichtig, die Konsistenz zwischen den Label-Vergebern sicherzustellen. Unterschiedliche Label-Vergeber können dieselben Daten mit unterschiedlichen Labels versehen, daher ist Vorsicht geboten, um die Konsistenz zu gewährleisten.

3. Label-Diskrepanzen und Fehler

Bei der Label-Vergabe können aufgrund von Fehlern oder Ungenauigkeiten Diskrepanzen zwischen Label und den tatsächlichen Daten auftreten. Label-Fehler können die Leistung des Modells beeinträchtigen, daher ist die Qualitätskontrolle der Label-Vergabe wichtig.

4. Domänenspezifität und Generalisierungsschwierigkeiten

Einige Daten sind domänenspezifisch und lassen sich daher möglicherweise nicht auf andere Domänen verallgemeinern. Die Anwendung derselben Label-Methode auf Daten aus anderen Domänen kann zu einer Abnahme der Genauigkeit und Nützlichkeit führen.

5. Label-Mangel und -Ungleichgewicht

Wenn in einem Datensatz bestimmte Klassenlabels fehlen oder ungleich verteilt sind, kann dies die Leistung des Modells beeinträchtigen. Um dies zu beheben, sind möglicherweise zusätzliche Maßnahmen wie die Beschaffung weiterer Daten oder die Anpassung der Labels erforderlich.

6. Datenschutz und ethische Aspekte

Bei der Label-Vergabe können Datenschutz- und ethische Probleme auftreten. Einige Daten können sensible personenbezogene Daten enthalten, die bei der Label-Vergabe angemessen behandelt werden müssen.

Diese Nachteile sollten bei der Durchführung von Data-Labeling-Aufgaben berücksichtigt werden. Für ein effizientes und präzises Data Labeling ist es wichtig, diese Nachteile zu minimieren und die Qualitätskontrolle sorgfältig durchzuführen.