Was sind Trainingsdaten?

Trainingsdaten sind Datensätze, die zu Trainingszwecken in KI-Anwendungen und Machine-Learning-Modelle eingespeist werden. Sie enthalten die Art von Daten, die das System künftig verarbeiten soll. Bei sprachbasierten Anwendungen handelt es sich demnach um Text-Datensätze oder um Datensätze mit Audioaufzeichnungen gesprochener Sprache. 

Trainingsdaten müssen sorgfältig und passgenau erstellt sein. Sie bilden die Lerngrundlage von KI-Anwendungen und Machine-Learning-Modellen. Trainingsdaten sind die Voraussetzung für das Funktionieren und die Inbetriebnahme von Chatbots und Co. 

Trainingsdaten machen die KI fit für Ihre Aufgaben!

WELCHE FUNKTION ERFÜLLEN TRAININGSDATEN?

Trainingsdaten müssen sorgfältig und passgenau erstellt sein. Sie bilden die Lerngrundlage der Anwendungen und sind die Voraussetzung für deren Inbetriebnahme. Ohne Trainingsdaten kann eine KI ihre Aufgabe nicht erfüllen. Grundsätzlich gilt: Je passgenauer die Trainingsdaten sind, desto besser kann eine KI ihrer Aufgabe nachkommen. Zudem gilt, je sorgfältiger das Training auf die Aufgabe abgestimmt ist, umso schneller schneller kann eine KI loslegen.

Ohne Lernen keine Intelligenz

Alle KI-Anwendungen müssen auf der Basis von Daten lernen. Das Lernen kann jedoch überwacht oder unüberwacht erfolgen. Unüberwachtes Lernen ist nur für bestimmte Anwendungsfälle geeignet und kann zu unvorhersehbaren Ergebnissen führen, da keine Trainingsdaten verwendet werden. Für viele – insbesondere sprachbasierte – Anwendungsfälle ist daher das überwachte Lernen anhand von Trainingsdaten die richtige Wahl. Welche Bedeutung den Trainingsdaten beim Lernen zukommt, illustriert das folgende Beispiel.

BEISPIEL-KI: Farben unterscheiden

Eine KI-Anwendung, die Objekte anhand von Farben sortieren soll, kennt zunächst nur ihre Aufgabe. Sie muss die Farbe des Objekts identifizieren und das Objekt anschließend dieser Farbe zuordnen. Damit das funktioniert, muss die KI alle möglichen Farben und Varianten einer Farbe kennen. Außerdem muss sie verschiedene Farben voneinander unterscheiden können. Um das zu können, muss sie anhand von Trainingsdaten trainieren. Ohne Training und Trainingsdaten wüsste die KI weder, wie die einzelne Farben aussehen können, noch wie sie zu unterscheiden sind. Sie benötigt verschiedene Beispiele für beispielsweise rote, grüne, blaue Farben sowie Training, um ihrer Aufgabe nachkommen zu können.

Wenn die KI zwar trainiert ist, hierfür aber falsche oder ungenaue Trainingsdaten verwendet wurden, kann auch das unerwünschte Folgen haben. Eine KI zur Farberkennung, die anhand falscher Trainingsdaten lernt, könnte blaue Objekte als ‚grün‘ identifizieren. Sie liefert im Realeinsatz falsche Ergebnisse. Dieselbe KI kann, wenn sie mit zu wenigen Daten trainiert wurde, blaue Objekte möglicherweise nur zu 50 Prozent von grünen Objekten unterscheiden. Auch sie arbeitet im Ernstfall nicht verlässlich.

WAS ZEICHNET GUTE TRAININGSDATEN AUS?

Gute Trainingsdaten sind passgenau auf die Aufgaben und Ziele eines Systems abgestimmt. Gute Trainingsdaten decken das volle Spektrum möglicher Fälle ab, denen die KI-Anwendung später begegnen kann. Dabei muss nicht jeder Fall eins zu eins enthalten sein. Wenn alle relevanten Parameter in den Trainingsdaten in verschiedenen Varianten enthalten sind, kann eine KI auch neue, unbekannte Fälle sicher und zuverlässig zuordnen.

Trainingsdaten für sprachbasierte Anwendungen

Trainingsdaten für sprachbasierte KI-Anwendungen und Machine-Learning-Modelle müssen alle sprachlichen Parameter aufweisen, die in den jeweiligen Anwendungsfällen vorkommen können. Außerdem müssen sie entsprechend der Vorgaben des jeweiligen Systems kategorisiert sein. Trainingsdaten für den Anwendungsfall ‚Chatbot‘ enthalten demnach viele verschiedene Beispiele für Nutzeranfragen. Für das Training einer KI-Anwendung im Bereich E-Mail-Routing oder zur Dunkelverarbeitung werden – je nach System – zusammenhängende Texte, Textpassagen oder Sätze verwendet. Sprachliche Trainingsdaten sind dahingehend besonders, dass sowohl inhaltliche als auch formale Faktoren berücksichtigt werden müssen. Gute Trainingsdaten lassen sich daher nur nach sorgfältiger Analyse und mit der notwendigen Expertise erstellen.

Trainingsdaten sind der Schlüssel zum Erfolg!

HERAUSFORDERUNGEN BEI DER ERSTELLUNG VON TRAININGSDATEN

Das Erstellen von Trainingsdaten hält verschiedene Herausforderungen bereit. Sie sind einerseits auf die Bedeutung der Trainingsdaten und andererseits auf deren Qualität und Anzahl zurückzuführen. Die Qualität und Passgenauigkeit der Trainingsdaten beeinflusst die Funktionsweise und Erfolgsquote von KI-Anwendungen maßgeblich. Aus diesem Grund muss bei der Erstellung von Trainingsdaten stets auf eine hohe Qualität geachtet werden. Außerdem sollten Trainingsdaten immer unter Berücksichtigung des jeweiligen Anwendungsfalls erstellt werden. Welche Qualität Trainingsdaten haben, kann mitunter nur auf der Basis von Expertenwissen und/oder durch Testläufe beurteilt werden. Im Bereich sprachbasierter Trainingsdaten lässt sich die Qualität von Trainingsdaten anhand einer linguistischen Analyse ermitteln. Dazu werden nicht nur grammatische und stilistische Faktoren, sondern beispielsweise auch zielgruppenspezifische Merkmale analysiert. 

Qualität und Passgenauigkeit sicherstellen

Bei der Erstellung sprachbasierter Trainingsdaten muss sichergestellt werden, dass sie inhaltlich und formal mit authentischem Datenmaterial übereinstimmen oder dessen Variation abbilden. Eine Möglichkeit ist die Verwendung von authentischem Datenmaterial als Trainingsdaten. Die Verwendung authentischer Daten geht jedoch häufig mit einem hohen manuellen Aufwand einher. Damit authentische Daten als Trainingsdaten genutzt werden können, sollten sie aufbereitet und bereinigt werden. Bereits hierfür kann ein umfangreiches linguistisches und/oder prozedurales Wissen erforderlich sein. Eine andere Möglichkeit stellt das Erstellen neuer Datensätze dar. Auch hierbei können authentische Daten die Orientierungsgrundlage bilden.

Ressourcen und Zeit sparen

In der Regel ist für das Trainieren von sprachbasierten KI-Anwendungen die Erstellung neuer Trainingsdatensätze erforderlich. Auch wenn Datensätze aus gesammelten und aufbereiteten Daten zusammengestellt werden können, sind diese häufig nicht ausreichend. Die manuelle Erstellung von Trainingsdaten ist sehr zeitaufwendig. Nicht selten fehlen zudem die passenden Fachkräfte für diese Aufgabe. Die Auslagerung zu Crowdworking-Anbietern stellt zwar einen gewissen Grad an Authentizität der Daten sicher, birgt aber Risiken. Einerseits ist die Qualität der erstellten Trainingsdaten ohne Nachkontrolle fraglich. Sowohl die sprachliche Angemessenheit als auch inhaltliche Passgenauigkeit sind nicht sichergestellt. Andererseits sind Einflüsse der ‚Crowd‘, also der externen Mitarbeiter*innen, zu erwarten. Wenn beispielsweise insbesondere junge Menschen das Crowdworking betreiben, spiegelt sich das in den Trainingsdaten wider.

Die schnellste sicherste Lösung ist daher die Nutzung automatisiert generierter Trainingsdaten. Die Qualität der Trainingsdaten kann über linguistische Konzepte sichergestellt werden. Die Passgenauigkeit der Trainingsdaten wird über die verschiedene Eingangsparameter  gewährleistet. Der vermutlich gravierendste Unterschied zu manuell erstellten Trainingsdaten besteht in der Geschwindigkeit. Trainingsdaten ‚auf Knopfdruck‘ sparen Kosten und verkürzen die Zeit bis zum Trainingsstart drastisch.

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