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Datenannotation & KI
LIA DURCH EXPERTEN-DATENKENNZEICHNUNG UND -ANNOTATION STÄRKEN

Die Datenannotation spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI). Dabei werden Rohdaten markiert oder beschriftet, um sie für Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich zu machen. Annotierte Daten dienen als Trainingsdatensatz für KI-Modelle und ermöglichen es ihnen, spezifische Aufgaben zu erlernen.

Die Outsourcing-Dienstleistungen von be ys stellen Ihnen Teams qualifizierter Datenannotatoren und Datenlabeler zur Verfügung, die alle Arten von Inhalten in verschiedenen Formaten annotieren, labeln, segmentieren und anreichern, sodass Sie funktionale Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz erhalten.

ARTEN DER VON UNSEREN TEAMS DURCHGEFÜHRTEN DATENANNOTIERUNGSVERARBEITUNG

Daten können auf unterschiedliche Weise annotiert werden, je nachdem, welche Aufgabe zu erfüllen ist.

COMPUTERVISION

Im Bereich Computer Vision umfassen Annotationen Folgendes:

  • Objekterkennung (Begrenzungsrahmen, Polygonannotation): Bestimmte Objekte in einem Bild oder Video lokalisieren und identifizieren und Begrenzungsrahmen um sie herum zeichnen.
  • Semantische Segmentierung: Die Bilder werden in Komponenten segmentiert und anschließend von unseren Datenkennzeichnern annotiert. Unsere Experten erkennen die gewünschten Objekte in den Bildern auf Pixelebene.
  • Gesichtserkennung: zur Überprüfung und Korrektur der Identität von Personen anhand von Bildern oder Videos im Zweifelsfall bezüglich des Gesichtserkennungstools
  • Videoverarbeitung: umfasst Aufgaben wie die Erkennung bewegter Objekte, die Objektverfolgung, die Aktionserkennung usw.
  • Manuelle Segmentierung und Annotation von 3D-Punktwolken (LIDAR)
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Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit dem Verständnis und der Manipulation menschlicher Sprache durch Maschinen befasst.

Für die Verarbeitung natürlicher Sprache umfassen Annotationen Folgendes: 

  • Lexikalische und syntaktische Analyse: Analyse der grammatikalischen Struktur und Bedeutung von Sätzen: Segmentierung von Sätzen in Wörter (Tokenisierung), grammatikalische Kennzeichnung (Wortartenkennzeichnung), syntaktische Analyse (Parsing)
  • Informationsgewinnung: Extraktion von Beziehungen zwischen Entitäten, Extraktion von Fakten, Extraktion von Gefühlen usw.
  • Textklassifizierung usw.
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Chatbots und virtuelle Assistenten

Chatbots und virtuelle Assistenten nutzen NLP-Techniken, um Benutzerfragen in einem dialogischen Stil zu verstehen und zu beantworten.

Dies umfasst manuelle Aufgaben, die für das Training der KI notwendig sind, wie zum Beispiel:

  • Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Reaktionsgenerierung
  • Gesprächsdialog usw.
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DIE HERAUSFORDERUNGEN DER DATENANNOTATION

  • Sparen Sie Zeit für Ihre Data Scientists: Lagern Sie zeitaufwändige Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenbereinigung und -formatierung aus, damit sich Ihre Data Scientists auf wertschöpfendere Aufgaben wie die Entwicklung robuster Algorithmen konzentrieren können.
  • HR-Agilität: Anpassung an die Saisonalität des Kundengeschäfts und Bündelung von Ressourcen für verschiedene Aufgaben
  • „Mensch im Regelkreis“: Qualitätsziel: 99,99 % durch die Kombination von automatisierter Verifizierung und menschlicher Expertise (Eliminierung von Annahmen und Voreingenommenheiten)
  • Kostenoptimierung: Prozesse industrialisieren, um einen optimalen Arbeitsablauf zu gewährleisten und die Datenverarbeitung auszulagern

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