Data Labeling ist ein zentraler Begriff innerhalb der Bereiche K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung. Damit Maschinen lernen k\u00f6nnen, komplexe Aufgaben zu l\u00f6sen oder Muster zu erkennen, ben\u00f6tigen sie gro\u00dfe Mengen an Daten \u2013 und genau hier kommt Data Labeling ins Spiel.<\/p>\n
Beim Data Labeling werden Daten, wie zum Beispiel Bilder, Text oder Audiodateien, mit klaren Informationen (Labels) versehen. Das k\u00f6nnen einfache Beschriftungen sein, wie zum Beispiel \u201eHund\u201c oder \u201eKatze\u201c auf einem Foto. Ohne diese eindeutigen Zuordnungen k\u00f6nnten Algorithmen nicht eigenst\u00e4ndig unterscheiden, was auf den Bildern zu sehen ist. Die Qualit\u00e4t der Labels beeinflusst daher ma\u00dfgeblich, wie gut K\u00fcnstliche Intelligenz in der Praxis funktioniert.<\/p>\n
Ein anschauliches Beispiel: F\u00fcr eine App, die Fotos automatisch erkennt, ob darauf ein Apfel oder eine Banane zu sehen ist, m\u00fcssen zuvor viele Bilder mit dem jeweiligen Obst korrekt als \u201eApfel\u201c oder \u201eBanane\u201c gekennzeichnet werden. Erst durch dieses Data Labeling kann die App sp\u00e4ter bei neuen Fotos die richtige Frucht bestimmen.<\/p>\n
Data Labeling ist also die Grundlage f\u00fcr viele moderne Technologien \u2013 von Sprachassistenten bis zur Gesichtserkennung \u2013 und entscheidend f\u00fcr den Erfolg in datengetriebenen Projekten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"