Kunst und Wissenschaft der Bildanmerkung: Die Technologie hinter KI und maschinellem Lernen

Roger Brown

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Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) hat in der modernen Welt immer mehr an Bedeutung gewonnen, da man darin das Potenzial sieht, das menschliche Leben auf jede erdenkliche Weise drastisch zu verbessern. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und -prozessen zur Rationalisierung von Abläufen mit erhöhter Effizienz, Genauigkeit und Kosteneffizienz hat KI nachweislich praktisch jede Branche revolutioniert, sei es Gesundheitswesen, Bildung, Einzelhandel, Finanzen oder Landwirtschaft.

Die KI-Technologie entwickelt sich ständig weiter, sodass Maschinen immer fortschrittlicher werden und komplexere Funktionen ausführen können. Wir alle haben den Wandel erlebt, den die KI in unser Leben gebracht hat, aber ist unser Bewusstsein für die wahre Kunst und Wissenschaft hinter dieser New-Age-Technologie zutreffend? Wie verstehen wir Bildanmerkungen, die zugrunde liegende Technologie hinter KI und maschinellem Lernen (ML) und ihre Bedeutung für die Entwicklung genauer und angemessener KI-Trainingsdaten für Modelle für maschinelles Lernen?

Bildanmerkungen sind das Herzstück der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Dieser Hinweis bietet einen Überblick über die verschiedenen Ansätze und Methoden, die erforderlich sind, um KI zu erreichen und KI-gestützte Modelle zu entwickeln.

Ein Computerprogramm oder Algorithmus, der Daten interpretiert, Muster analysiert oder Trends erkennt, wird als künstliche Intelligenz bezeichnet. Um dies zu erreichen, muss man die Algorithmen verstehen und sie durch KI auf reale Herausforderungen anwenden können. Um künstliche Intelligenz zu entwickeln, sind Kreativität, Intuition und Fähigkeiten zur Problemlösung erforderlich. Aus dieser Beschreibung als Ganzes können wir schließen, dass Daten für die Entwicklung jedes erfolgreichen KI-Systems unverzichtbar sind.

Indem sie den Input für das Training und die Verfeinerung von Algorithmen liefern, treiben Daten künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen voran und ermöglichen es ihnen, Vorhersagen zu treffen, Trends zu erkennen und Prozesse zu automatisieren. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen oder eine KI-Anwendung kann durch die Verwendung von Daten an bestimmte Szenarien oder Anwendungsfälle angepasst werden. Bei KI und maschinellem Lernen bieten Daten die Möglichkeit, Muster und Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren, und diese Muster und Beziehungen ermöglichen es Modellen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Insgesamt zeigt sich, dass Ihre KI- und maschinellen Lernmodelle umso besser sind, je mehr Daten Sie haben.

Unter künstlicher Intelligenz versteht man eine Maschine oder einen Computer, der aus Erfahrungen lernen, sein Verhalten entsprechend anpassen und Aufgaben ausführen kann. Die Fähigkeit der KI, komplexe Aufgaben effizient auszuführen, wird durch die Bildannotation bestimmt, die ein entscheidender Faktor für ihren Erfolg ist und als der Prozess der Kennzeichnung von Bildern mit beschreibenden Metadaten definiert wird. Da es den Grundstein für KI-Anwendungen legt, wird es oft auch als „Kern von KI und maschinellem Lernen“ bezeichnet.

Bereits zu Beginn der künstlichen Intelligenz wurde Bildannotation für maschinelles Lernen eingesetzt. Die 1950er Jahre sah die Entwicklung neuronaler Netze, die mithilfe handbeschrifteter Bilder trainiert wurden. Computer-Vision-Algorithmen waren in den 1970er Jahren weit verbreitetund Forscher nutzten kommentierte Bilder, um KI-Algorithmen zu trainieren.

Der Aufstieg fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen in den 1990er Jahren ermöglichte die Automatisierung der Bildanmerkung. Es ist nun möglich, Objekte mit Computer-Vision-Algorithmen zu erkennen und zu klassifizieren, ohne die Bilder manuell beschriften zu müssen. Durch die Entwicklung von Deep-Learning-Algorithmen ist die Bilderkennung präziser geworden.

Computer-Vision-Algorithmen werden anhand großer Datensätze beschrifteter Bilder trainiert und in einer Reihe von Branchen eingesetzt, darunter selbstfahrende Autos und medizinische Diagnosen. Das Kommentieren von Bildern trägt auch zur Verbesserung von Gesichtserkennungsalgorithmen bei und ermöglicht die Schulung von Robotern für die Ausführung von Aufgaben.

Mithilfe von Bildanmerkungen, die Teil des Datenaufbereitungsprozesses für KI- und maschinelle Lernaufgaben sind, können Objekte in einem Bild beschriftet, Grenzen identifiziert und Metadaten generiert werden. Durch die genaue Beschriftung von Bildern können Maschinen die darin enthaltenen Objekte und Zeichen erkennen. Auf KI und maschinellem Lernen basierende Modelle müssen über diese Informationen verfügen, um erfolgreich und genau zu sein.

Bei der Bildanmerkung wird einem Bild oder Video eine Beschriftung oder Beschreibung beigefügt. Bei Computer Vision und maschinellem Lernen ist dies eine kritische Aufgabe, da es darum geht, einem Bild oder Video eine Bezeichnung zuzuweisen, um es zu klassifizieren oder zu identifizieren. Der Prozess kann manuell, halbautomatisch oder vollständig automatisch durchgeführt werden, wie unten beschrieben.

1. Manuelle Anmerkung

In der Regel müssen dazu Bilder oder Videos manuell Beschriftungen zugewiesen werden. Der Prozess der Video- oder Bildanalyse auf diese Weise ist zeitaufwändig und erfordert Fachwissen auf dem Gebiet der Bildanmerkung und Datenkennzeichnung. Dies verspricht jedoch eine genaue Annotation und Beschriftung von Bildern.

2. Automatisierte Anmerkung

Dabei werden einem Bild oder Video automatisch durch Algorithmen, also ein Computerprogramm oder eine Software, Etiketten zugewiesen. Im Gegensatz zur manuellen Annotation ist diese Methode schneller, verspricht aber nicht so viel Genauigkeit wie die manuelle Automatisierung.

3. Halbautomatische/hybride Annotation

Dazu gehört die Kombination manueller Annotation mit automatisierter Annotation, wobei ein menschlicher Annotator dem automatischen Annotationssystem Anleitung und Feedback gibt. Es ist schneller und effizienter als manuelle Anmerkungen und gleichzeitig genauer als vollautomatische Anmerkungen.

Die Fähigkeit des Menschen, detaillierte Beschriftungen bereitzustellen, macht die manuelle Bildanmerkung zur genauesten Methode. Bei der halbautomatischen Annotation beschriftet ein Mensch Bilder mithilfe von Softwaretools schnell und genau. Mit automatisierter Annotation können Bilder automatisch beschriftet werden, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Es ist bekannt, dass die hybride Bildannotation von allen Methoden die genauesten Ergebnisse liefert, da sie sowohl manuelle als auch automatisierte Ansätze verwendet. KI- und maschinelle Lernmodelle können mit einer Kombination aus manuellen, halbautomatischen und vollautomatischen Anmerkungen schnell und genau beschriftet werden.

Bilder können basierend auf den darin enthaltenen Beschriftungen und Beschreibungen klassifiziert und organisiert werden. Das Anbringen von Anmerkungen zu Bildern kann viele Dinge bewirken, wie zum Beispiel das Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen, das Indizieren von Bildern und die Verbesserung der Suchmaschinenoptimierung (SEO). Es gibt mehrere Möglichkeiten, Bilder mit Anmerkungen zu versehen, wobei jede einen anderen Ansatz verwendet.

Um Trainingsdaten für KI und maschinelles Lernen zu entwickeln, gibt es verschiedene Arten von Bildanmerkungen, wie im Folgenden erläutert:

Als eine Art Bildanmerkungstechnik wird die Bounding-Box-Annotation verwendet, um die Grenzen von Objekten zu skizzieren. Dabei wird ein Rahmen um das Objekt gezogen und eine Beschriftung angebracht. Objekterkennungs- und -erkennungsaufgaben werden mithilfe von Bounding-Box-Annotationen in Computer-Vision-Anwendungen erledigt, die von autonomen Fahrzeugen, Gesichtserkennung und Bildsuche bis hin zu automatisierten Fahrzeugen reichen.

2. Semantische Segmentierungsanmerkung

Die semantische Segmentierung eines Bildes umfasst die Zuweisung von Beschriftungen zu jedem Pixel. Bildsegmentierung, Klassifizierung und Objekterkennung sind einige der Computer-Vision-Aufgaben, bei denen es eingesetzt wird. Softwaretools können den Annotationsprozess unterstützen, obwohl der Prozess normalerweise manuell durchgeführt wird.

3. Polygonanmerkung

Wie der Name schon sagt, verwenden Polygonanmerkungen Polygonformen, um bestimmte Bereiche auf Bildern zu markieren. Diese Technik wird in Bildern häufig verwendet, um interessante Objekte hervorzuheben oder zu umreißen. Bildsegmentierung, Objekterkennung und Bildklassifizierung können alle mit Polygonanmerkungen durchgeführt werden.

4. Landmark-Anmerkung

Bei der Annotation von Orientierungspunkten werden Bilder oder Videos mit Beschriftungen versehen, die Objekte oder Orientierungspunkte in den Bildern oder Videos identifizieren. Dieser Prozess wird häufig auf Computer Vision angewendet. Die Aufgabe besteht darin, dass ein oder mehrere menschliche Annotatoren alle Orientierungspunkte in einem Bild oder Video identifizieren und beschriften, einschließlich ihres Typs, ihrer Position und ihrer Ausrichtung.

5. 3D-Quaderanmerkung

Bei der 3D-Quaderanmerkung werden Fahrzeuge, Fußgänger und Verkehrszeichen durch 3D-Boxen gekennzeichnet, beispielsweise in einer dreidimensionalen Umgebung. Mit dieser Technologie wird die Erkennung und Erkennung dieser Objekte in Echtzeit ermöglicht. Es gibt drei Hauptkomponenten einer 3D-Quaderanmerkung: den Mittelpunkt, die Abmessungen und die Ausrichtung. Mithilfe der Anmerkungen kann ein 3D-Begrenzungsrahmen um das Objekt gezogen werden, sodass es erkannt und klassifiziert werden kann.

6. Anmerkung zu wichtigen Punkten

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die Textanalyse nutzen Key Point Annotations, um die wichtigsten Punkte von Texten hervorzuheben. Ein wichtiger Satz oder ein wichtiges Konzept wird in einem Text hervorgehoben, indem ein Symbol daneben platziert wird. Das Kommentieren wichtiger Punkte hilft dabei, einen Text zusammenzufassen, die Hauptpunkte eines Textes zu identifizieren und Trends und Muster zu erkennen.

7. Zeilenanmerkung

In der Regel in Form eines kurzen Kommentars oder einer Erläuterung liefern Zeilenanmerkungen eine Interpretation eines Literaturtextes oder eines anderen Textes. Eine Erläuterung der Bedeutung der Linie wird am Rand hinzugefügt, nachdem eine Linie durch ein Wort oder eine Phrase im Text gezogen wurde. Mit Zeilenanmerkungen können Sie wichtige Ideen hervorheben, Muster erkennen und schwierige Passagen erklären.

8. Quaderanmerkung

In der Computer Vision werden kubische Annotationen als Bildannotationsmethode verwendet. Ein 3D-Objekt innerhalb eines Bildes kann damit identifiziert und beschriftet werden. Um die Position und Ausrichtung von Objekten in einem Bild zu bestimmen, werden Begrenzungsrahmen, Tiefenkartierung und 3D-Formen verwendet. Eine Vielzahl von Anwendungen nutzen diese Art der Annotation, darunter Objekterkennung, autonomes Fahren und Augmented Reality.

9. Textanmerkung

Bei der Textanmerkung werden Textabschnitten beschreibende Beschriftungen hinzugefügt. Es wird häufig für das Training von Algorithmen verwendet, die Muster in der Sprache erkennen, sowie beim maschinellen Lernen (ML) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Annotierter Text kann nicht nur zur Identifizierung von Sprachtrends, zur Erstellung von Datensätzen für Forschungszwecke und zur Kommentierung von Dokumenten für Suchmaschinen verwendet werden, sondern auch zur Identifizierung von Sprachtrends.

10. Videoanmerkung

Um Videoinhalte mit Anmerkungen zu versehen, werden Beschriftungen hinzugefügt, damit sie klassifiziert oder mit zusätzlicher Bedeutung versehen werden können. Mit dieser Technik können verschiedene Zwecke erreicht werden, beispielsweise Gesichtserkennung, Objekterkennung und Texterkennung. Kontextinformationen können Videos auch mit Anmerkungen hinzugefügt werden, z. B. Szenenwechsel, Themen und andere relevante Informationen. Durch das Kommentieren von Videos können Zuschauer Inhalte leichter finden, die Videosuche und den Abruf verbessern und die Videosuche verbessern.

Es gibt drei Hauptansätze für die Bildanmerkung: internes Outsourcing an einen externen Bildanmerkungsexperten und Crowdsourcing. Der beste Annotationsansatz für ein Unternehmen hängt von seinen spezifischen Zielen und Bedürfnissen ab. Jeder dieser Ansätze hat seine eigenen Vor- und Nachteile.

Der Prozess der internen Bildannotation umfasst das Markieren oder Beschriften von Bildern mit relevanten Metadaten, damit sie leichter abgerufen und durchsucht werden können. Ein Unternehmen nutzt dieses Verfahren in der Regel dann, wenn es eine große Anzahl an Bildern schnell und effizient verarbeiten muss. Komplexe Anmerkungsaufgaben können möglicherweise nicht von internen Teams von Bildanmerkungsexperten bearbeitet werden. Eine Anmerkung von schlechter Qualität kann auf einen Mangel an Fachwissen und Wissen zurückzuführen sein. Darüber hinaus hat es erhebliche Auswirkungen auf die Produktivität interner Teams.

2. Bildanmerkung auslagern

Durch die Auslagerung des Anmerkungsprozesses an einen Drittanbieter können Sie Zeit und Ressourcen sparen, da der Anmerkungsprozess bei manueller Durchführung mühsam, zeitaufwändig und langwierig sein kann. Sie können sich auf andere Aspekte Ihres Projekts konzentrieren. Ein auf Bildanmerkungen spezialisierter Experte mit Erfahrung in der Bereitstellung präziser Ergebnisse steht bei einem Drittanbieter zur Verfügung. Dadurch können Sie mit geringem Aufwand und wenig Zeit eine qualitativ hochwertige Anmerkungsausgabe erhalten.

3. Bildanmerkung auslagern

Die Nutzung öffentlicher Menschenmengen zum Kommentieren von Bildern wird als Crowdsourcing-Bildanmerkung bezeichnet. Durch die Auslagerung der Aufgabe an die Öffentlichkeit muss ein Unternehmen kein großes Team von Kommentatoren einstellen und schulen. Der Nachteil besteht darin, dass Crowdsourcing-Bildanmerkungen nicht so zuverlässig sind wie professionelle Annotationen, da sie von Nicht-Experten erstellt werden. Folglich könnten die Ergebnisse von schlechter Qualität sein.

Modelle für maschinelles Lernen können mithilfe von Bildannotationen in einer Vielzahl von Branchen mithilfe von Bildannotationen trainiert werden. Unternehmen können damit Objekte in Bildern analysieren und identifizieren, Anomalien und Muster erkennen sowie Trainingsdatensätze für eine Vielzahl von maschinellen Lernaufgaben erstellen. Für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen sind große Datensätze erforderlich, die mit diesem Tool erstellt werden können.

Hier sind einige der häufigsten Anwendungsfälle von Bildanmerkungen in verschiedenen Branchen:

Für die Entwicklung automatisierter Fahrzeugsysteme kommentieren Automobilunternehmen Bilder von Autos und ihren Komponenten, um sie zu kennzeichnen. Zu den Objekten, die gekennzeichnet werden müssen, gehören Autos, Straßen, Fahrspuren, Verkehrsschilder, Fußgänger usw.

2. Gesundheitswesen und Medizin

Die Annotation medizinischer Bilder wird von Gesundheitsunternehmen zur computergestützten Diagnose und Bildanalyse eingesetzt . Es umfasst die Kennzeichnung von Organen, Geweben, Zellen,und andere Gegenstände von medizinischer Bedeutung.

3. Einzelhandel

Durch Bildannotation erstellte Datensätze werden von Einzelhandelsunternehmen zur Erkennung von Produkten und zur Erkennung von Objekten verwendet. Es gibt viele Artikel, die beschriftet werden können, darunter Kleidung, Accessoires, Möbel, Lebensmittel und andere Artikel.

4. Fertigungsindustrie

Bildanmerkungen werden von Herstellern zur Erstellung von Datensätzen verwendet, die zur Qualitätssicherung und Objekterkennung verwendet werden. Auch andere Gegenstände wie Teile, Materialien und Komponenten können beschriftet werden, um KI-Modelle, vor allem die Montagelinien, für die Fertigungsindustrie zu entwickeln.

5. Sicherheit und Überwachung

Zur Gesichtserkennung und Überwachung erstellen Sicherheitsunternehmen Datensätze auf Basis von Bildanmerkungen. Dabei können eine Person, ein Fahrzeug und andere Gegenstände gekennzeichnet werden.

6. Einzelhandel und E-Commerce

Algorithmen für maschinelles Lernen könnten von Bildanmerkungen in E-Commerce-Umgebungen profitieren, um Produkte besser zu identifizieren und zu kategorisieren. Darüber hinaus dient es dazu, die Ergebnisse bei der Produktsuche zu verbessern und Kunden bei der Identifizierung und Auswahl von Produkten zu unterstützen.

7. Landwirtschaft

Für die Präzisionslandwirtschaft wird die Bildannotation auch für die Entwicklung maschineller Lernmodelle immer wichtiger. Neben der Identifizierung und Aufzeichnung des Pflanzenwachstums, der Analyse der Bodengesundheit und der Untersuchung des Schädlingsverhaltens hilft es auch beim Training KI-gestützter Werkzeuge.

8. Medien und Unterhaltung

Filme und Fernsehsendungen können mithilfe von Bildanmerkungen charakterisiert werden. Neben der Verbesserung der Such- und Inhaltsempfehlungssysteme können Anmerkungen den Zuschauern dabei helfen, relevante Inhalte leichter zu finden, indem sie ihnen dabei helfen, Medien- und Unterhaltungsinhalte besser zu indexieren. Zuschauer können von ansprechenderen und aussagekräftigeren Erlebnissen profitieren, wenn Inhaltsersteller KI nutzen, die auf präzise kommentierten Bilddatensätzen basiert.

9. Robotik

Durch die Bereitstellung von Beschriftungen und Anmerkungen können Roboter Objekte besser erkennen und ihren Kontext verstehen. Mit diesen Techniken können Roboter in die Lage versetzt werden, Objekte zu heben, Befehle zu verstehen und in unbekannten Umgebungen zu navigieren. Darüber hinaus können Bildannotationen Robotern Informationen über die Dynamik ihrer Umgebung liefern, beispielsweise über die Größe von Objekten oder die Abmessungen von Räumen.

10. Karten- und standortbasierte Dienste

Standortbasierte Dienste und Karten können von Bildanmerkungen profitieren. Die Computer-Vision-Algorithmen können verwendet werden, um den Standort von Bildern zu identifizieren, indem sie mit relevanten Tags wie Straßen, Sehenswürdigkeiten und anderen geografischen Merkmalen versehen werden. Karten und standortbasierte Diensteverbessert werden und es können wesentlich detailliertere Informationen zu bestimmten Standorten bereitgestellt werden.

Für den Erfolg von Bildanmerkungsprojekten ist die Wahl des richtigen Partners von entscheidender Bedeutung. Das Kommentieren von Bildern ist ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess. Deshalb ist es wichtig, einen zuverlässigen Partner zu wählen, um Qualität und Genauigkeit sicherzustellen.

Die Wahl des richtigen Bildanmerkungspartners ist wichtig, wenn es um KI- und maschinelle Lerndaten geht. Hier sind die wichtigsten Aspekte, die es zu berücksichtigen gilt:

Stellen Sie sicher, dass Ihr Partner über eine Erfolgsbilanz bei der präzisen Kommentierung einer Vielzahl von Bildern verfügt. Stellen Sie sicher, dass sie über Referenzen und Portfolios aus verschiedenen Branchen und Bildtypen verfügen.

2. Genauigkeit

Um die Genauigkeit und Konsistenz der Anmerkungen zu gewährleisten, stellen Sie sicher, dass der Partner über ein strenges Verfahren zum Kommentieren von Bildern verfügt.

3. Skalierbarkeit

Arbeiten Sie mit einem Unternehmen zusammen, das entsprechend Ihren Anforderungen an KI-Trainingsdaten skalieren kann. Erhalten Sie ein besseres Verständnis ihrer Kapazitäten und wie sie mit plötzlichen Arbeitsbelastungssteigerungen umgehen können.

4. Technologie

Um Bilddatensätze mit Anmerkungen zu versehen, fragen Sie den Partner, welche Tools und Technologien er verwendet. Überprüfen Sie die Kompatibilität der Technologie, z. B. des Dateityps oder des Anmerkungsformats, damit sie Ihren Anforderungen entspricht.

5. Sicherheit

Sichere Dateiübertragungen und Verschlüsselung sind einige der Maßnahmen, die der Partner zum Schutz Ihrer Daten ergreift.

6. Kosten

Finden Sie den besten Wert für Ihr Budget, indem Sie Preismodelle und angebotene Dienstleistungen vergleichen. Berücksichtigen Sie bei Ihrer Entscheidung unbedingt die Zusatzkosten, beispielsweise Schulungsgebühren.

Je mehr Zeit Unternehmen in die Bewertung potenzieller Partner für die Bildanmerkung investieren, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie einen finden, der am besten zu ihren Bedürfnissen passt und die besten Ergebnisse liefert.

Mit der Weiterentwicklung der KI- und maschinellen Lerntechnologie freuen sich immer mehr Unternehmen darauf, sie für die Automatisierung, Vereinfachung und Effizienz von Prozessen in der Industrie zu nutzen. Daher werden Bildanmerkungen für KI- und maschinelle Lernanwendungen immer wichtiger. Da KI und maschinelles Lernen immer leistungsfähiger werden und in einem breiteren Spektrum von Branchen eingesetzt werden, steigt der Bedarf an Spezialisten für Bildanmerkungen.

Das Kommentieren von Bildern kann zeitaufwändig und arbeitsintensiv sein, was eine Skalierung des KI-Trainingsprozesses schwierig macht. An diesem Punkt kommen Bildannotationspartner ins Spiel. KI- und maschinelle Lernanwendungen erfordern Bildanmerkungspartner, um Bilder zu kennzeichnen und zu kategorisieren. In den meisten Fällen verfügen diese Partner über Expertenteams, die Bilder schnell und präzise mit Anmerkungen versehen können.

In Zusammenarbeit mit einem Bildannotationspartner können Unternehmen KI-Systeme trainieren, um Objekte in Bildern und ihre Beziehungen schneller und genauer zu erkennen. Dadurch können Unternehmen KI-Anwendungen schneller bereitstellen, indem sie den KI-Entwicklungsprozess beschleunigen. Durch die Investition in einen kostengünstigen Partner für die Bildanmerkung können Unternehmen Zeit, Geld und Ressourcen sparen.