• Datenerfassung (auch Datensammlung genannt) ist der Prozess der Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen wie Websites, Online-Umfragen, Benutzerfeedback-Formularen, Kundenbeiträgen in sozialen Medien, vorgefertigten Datensätzen usw.
  • Datenerfassung kann einfach als der Prozess der Beschaffung modellspezifischer Informationen zum besseren Trainieren von KI-Algorithmen verstanden werden.

Die Einführung generativer KI und anderer KI-basierter Lösungen wächst rasant. Organisationen müssen große Datenmengen sammeln und erheben, entweder selbst oder durch die Beauftragung von Datenerfassungsdiensten für KI, um diese Technologien zu nutzen, insbesondere um sie zu trainieren und zu verbessern. Aufgrund dieses wachsenden Datenbedarfs hat die Datenerfassung für KI in den letzten Jahren zunehmend an Interesse gewonnen.

Was ist Datenerfassung für KI?

Datenerfassung oder Datensammlung ist der Prozess der Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen wie Websites, Online-Umfragen, Benutzerfeedback-Formularen, Kundenbeiträgen in sozialen Medien und vorgefertigten Datensätzen. Diese gesammelten Daten können dann zum Trainieren und Verbessern von KI/ML-Modellen verwendet werden.

Die Erfassung hochwertiger Daten ist einer der wichtigsten Schritte bei der Entwicklung robuster KI/ML-Modelle. Mit anderen Worten: Die Genauigkeit eines KI-Modells hängt von der Qualität seiner Daten ab. Das Prinzip „Garbage in, garbage out“ gilt auch hier. Daher müssen Praktiken zur Sicherstellung von Datenkonsistenz und -qualität implementiert werden.

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Methoden der Datenerfassung für KI

1. Nutzung von Open-Source-Datensätzen

Es gibt mehrere Quellen für Open-Source-Datensätze, die zum Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden können, darunter Kaggle, Data.Gov und andere. Diese Datensätze bieten schnellen Zugriff auf große Datenmengen, die zum Start von KI-Projekten beitragen können. Allerdings müssen trotz der Zeit- und Kostenersparnis im Vergleich zur kundenspezifischen Datenerfassung mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Erstens die Relevanz: Benutzer müssen sicherstellen, dass der Datensatz ausreichend relevante Beispiele für ihren spezifischen Anwendungsfall enthält. Zweitens die Zuverlässigkeit: Es ist entscheidend zu verstehen, wie die Daten erhoben wurden und welche Verzerrungen sie enthalten könnten, um ihre Eignung für ein KI-Projekt zu bestimmen. Schließlich müssen die Sicherheit und Vertraulichkeit des Datensatzes bewertet werden; es ist wichtig, bei der Beschaffung von Datensätzen von Drittanbietern, die strenge Sicherheitsmaßnahmen einhalten und Datenschutzbestimmungen wie dieDSGVOund denCalifornia Consumer Privacy Actbefolgen, die gebotene Sorgfalt walten zu lassen.

2. Generierung synthetischer Daten

Anstatt Daten aus der realen Welt zu sammeln, können Unternehmen synthetische Datensätze verwenden, die auf Originaldatensätzen basieren, aber angereichert sind. Synthetische Datensätze sind so konzipiert, dass sie dieselben Merkmale wie die Originaldaten ohne Inkonsistenzen aufweisen, obwohl das potenzielle Fehlen probabilistischer Ausreißer zu Datensätzen führen kann, die die Komplexität des behandelten Problems nicht vollständig erfassen.

Für Unternehmen, die strengen Sicherheits-, Vertraulichkeits- und Aufbewahrungsrichtlinien unterliegen – wie etwa im Gesundheitswesen, in der Telekommunikation und im Finanzdienstleistungssektor – können synthetische Datensätze einen praktikablen Ansatz zur Entwicklung von KI-Fähigkeiten bieten.

Bedeutung der Datenerfassung für KI

Das Thema Datenerfassung ist umfangreich. Einfach ausgedrückt geht es darum, spezifische Informationen zu beschaffen, um KI-Algorithmen effektiv zu trainieren, damit sie proaktiv und autonom Entscheidungen treffen können.

Zur weiteren Veranschaulichung: Stellen Sie sich ein potenzielles KI-Modell wie ein Kind vor, das neue Themen lernt. Um dem Kind beizubringen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Aufgaben zu erledigen, müssen Benutzer zunächst sicherstellen, dass es die zugrunde liegenden Konzepte versteht. Diese Analogie spiegelt die grundlegende Rolle wider, die Datensätze in der KI spielen, indem sie als Grundlage für das Lernen von Modellen dienen.