Jobs im Bereich KI-Annotation nehmen zu; Natürlich fragten sich die Leute, was genau Datenannotation ist. Möglicherweise haben Sie große Unternehmen wie Tesla oder Meta auf der Suche nach bestimmten Titeln gesehen, und heute erklären wir Ihnen alles, was Sie wissen müssen.
KI-Annotationsjobs: Was ist Datenannotation?
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Computer die visuellen Informationen um sie herum nicht ohne ein wenig menschliche Hilfe interpretieren können. Hier kommt die Datenanmerkung ins Spiel. Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich bei der Datenanmerkung um den Prozess der Kennzeichnung verschiedener Arten von Inhalten, darunter Text, Audio, Bilder und Videos. Diese Bezeichnungen liefern den entscheidenden Kontext für Modelle des maschinellen Lernens und ermöglichen es ihnen, fundierte Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen.
Die Bedeutung der Datenannotation wird noch deutlicher, wenn wir die atemberaubende Geschwindigkeit bedenken, mit der sie durchgeführt wird Daten wird heute generiert. Bis 2025 werden weltweit täglich unglaubliche 463 Exabyte an Daten erzeugt. Dieses explosionsartige Wachstum der Datenerstellung wurde bereits deutlich, bevor die COVID-19-Pandemie die Rolle der Daten in unserem täglichen Leben veränderte. Jüngste Prognosen deuten darauf hin, dass der weltweite Markt für Datenanmerkungstools in den nächsten sechs Jahren jährlich um fast 30 % wachsen wird, wobei die Automobil-, Einzelhandels- und Gesundheitsbranche die Spitzenreiter sein wird.
Warum ist die Datenanmerkung wichtig?
Daten bilden die Grundlage des modernen Kundenerlebnisses. Je besser eine Marke ihre Kunden versteht, desto höher ist die Qualität ihrer Erfahrungen. Da Unternehmen immer tiefere Einblicke in ihre Kunden gewinnen, erweist sich künstliche Intelligenz (KI) als leistungsstarker Verbündeter, um diese Daten in umsetzbare Strategien umzuwandeln. Laut Gartner, einem renommierten Forschungsunternehmen, werden bis 2022 voraussichtlich erstaunliche 70 % der Kundeninteraktionen über Technologien wie Anwendungen für maschinelles Lernen, Chatbots und mobiles Messaging erfolgen.
Datenwissenschaftler widmen der Datenaufbereitung einen erheblichen Teil ihrer Zeit, wie eine Umfrage der Data-Science-Plattform Anaconda zeigt. Bei diesem Prozess geht es darum, abnormale oder nicht standardmäßige Datenpunkte zu korrigieren oder zu verwerfen und die Genauigkeit der Messungen sicherzustellen. Diese Aufgaben sind unverzichtbar, da Algorithmen in hohem Maße auf Mustererkennung angewiesen sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Fehlerhafte Daten können zu Verzerrungen führen und zu ungenauen Vorhersagen durch KI-Systeme führen.
Datenanmerkung in KI und ML
Im Mittelpunkt der Reise zum maschinellen Lernen (ML) steht der entscheidende Schritt der Datenannotation. Dieser Prozess treibt nicht nur KI-Technologien voran, sondern verleiht Rohdaten auch Bedeutung und erleichtert so das Training von ML-Algorithmen. Das ist einer der Hauptgründe dafür, dass die Zahl der KI-Annotationsaufträge zunimmt.
Im Bereich der KI ist die Datenannotation eine unverzichtbare Säule. Es handelt sich um einen von Menschen gesteuerten Prozess, bei dem Daten klassifiziert und gekennzeichnet werden, damit Maschinen sie verstehen können. Wichtig ist, dass die Datenannotation kein einmaliges Unterfangen ist, sondern eine kontinuierliche Anstrengung über den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens.
Die Bedeutung der Datenannotation in KI und ML wird deutlich, da sie es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und dieses Wissen auf neue Datensätze anzuwenden. Dieser Lernprozess wird als überwachtes Lernen bezeichnet und findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Bildklassifizierung, Spam-Filterung und Betrugserkennung.
Datenanmerkung als Bestandteil des maschinellen Lernlebenszyklus
Datenanmerkungen spielen eine zentrale Rolle im Prozess des maschinellen Lernens, indem sie Maschinen die Fähigkeit verleihen, Bilder, Texte, Videos und Sprache zu „sehen“ und zu verstehen. Es dient als grundlegender Schritt im zyklischen Lebenszyklus des maschinellen Lernens und bietet verschiedene Funktionen Daten Anmerkungsaufgaben in jeder Phase. Dieser iterative Ansatz trägt maßgeblich zur Verfeinerung von KI- und ML-Modellen bei und führt letztlich zu intelligenteren, leistungsfähigeren Maschinen.
Beispiele für KI-Annotationsjobs
Sie werden überall im Internet KI-Annotationsjobs sehen, und diese Titel spielen eine große Rolle für den Erfolg von Unternehmen bei anstehenden Projekten. Nachfolgend finden Sie Beispiele für zwei verschiedene KI-Annotationsjobs von Tesla mit Beschreibungen:
Beschreibung: Das Autopilot Data Annotation-Team ist für die Kommentierung von Bildern, Videos und anderen Kameradaten verantwortlich. Genaue Daten sind die Grundlage für das Training unserer neuronalen Netze und dienen als Grundlage für die künstliche Intelligenz von Autopilot. Das Team arbeitet eng mit den Entwicklungsteams zusammen, um kundenorientierte Releases auf den Markt zu bringen: Navigieren mit dem Autopiloten; Intelligente Beschwörung; Ampel- und Stoppschildsteuerung. Eine genaue Datenanmerkung ist für Tesla von entscheidender Bedeutung, um vollständig autonomes Fahren zu erreichen.
Beschreibung: Das Tesla Bot Data Annotation-Team ist für die Kommentierung von Bildern, Videos und anderen Kameradaten verantwortlich. Genaue Daten sind die Grundlage für das Training unserer neuronalen Netze und dienen als Grundlage für die künstliche Intelligenz von Autopilot. Eine genaue Datenanmerkung ist entscheidend für die vollständige Autonomie von Tesla.
Hervorgehobener Bildnachweis: Alex Knight/Unsplash
