Data Annotation ist ein wichtiger Begriff in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung. Data Annotation bedeutet auf Deutsch \u201eDatenanreicherung\u201c. Sie beschreibt den Prozess, bei dem Informationen oder \u201eLabels\u201c zu bestehenden Daten wie Texten, Bildern oder Videos erg\u00e4nzt werden. Das ist vor allem dann n\u00f6tig, wenn Maschinen oder Computer mithilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz lernen sollen, Aufgaben selbstst\u00e4ndig zu \u00fcbernehmen.<\/p>\n
Ein Beispiel: Wenn ein Unternehmen eine KI entwickeln m\u00f6chte, die Katzen auf Fotos erkennt, m\u00fcssen erst viele Bilder mit dem Hinweis \u201eKatze\u201c versehen werden. Menschen schauen sich diese Bilder an und markieren, wo sich die Katze befindet. Erst durch diese Data Annotation lernen Computer, eigenst\u00e4ndig Katzen zu erkennen.<\/p>\n
Data Annotation ist also ein grundlegender Baustein, damit Systeme wie Sprachassistenten, \u00dcbersetzungsprogramme oder selbstfahrende Autos zuverl\u00e4ssig funktionieren. Sie sorgt daf\u00fcr, dass KI-Systeme mit den richtigen Informationen trainiert werden und sp\u00e4ter genaue Ergebnisse liefern k\u00f6nnen. In Zeiten gro\u00dfer Datenmengen (Big Data) nimmt die Bedeutung von Data Annotation immer weiter zu und ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur Automatisierung vieler Prozesse.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"