{"id":119,"date":"2023-06-29T17:36:07","date_gmt":"2023-06-29T14:36:07","guid":{"rendered":"https:\/\/techltx.com\/?page_id=119"},"modified":"2023-09-21T15:35:17","modified_gmt":"2023-09-21T12:35:17","slug":"pre-training-filter","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/techltx.com\/de\/ai\/pre-training-filter\/","title":{"rendered":"AI pre-training filter"},"content":{"rendered":"\n

Dieser Artikel erkl\u00e4rt den Lesern warum ein AI-Pre-Training-Filter ein wichtiges Werkzeug bei der Entwicklung von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) ist und warum man gerade jetzt Ressourcen in diesem Themenfeld ben\u00f6tigt, um Projekte erfolgreich umzusetzen. K\u00fcnstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik und wird z.B. in Suchmaschinen, bei der Sprach- und Bilderkennung, in der Cybersecurity und beim Autonomen Fahren eingesetzt.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Warum ben\u00f6tigt man f\u00fcr AI-Modelle einen Pre-Training Filter Service?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Der Pre-Training-Filter ist ein fortschrittliches Instrument, das dazu dient, die Trainingsdaten zu analysieren und zu bereinigen, bevor sie in den KI-Trainingsprozess einflie\u00dfen. Ihr Hauptziel ist es, unerw\u00fcnschte oder verzerrte Informationen aus den Daten zu entfernen, die das Endresultat beeinflussen k\u00f6nnten. AI-Systeme lernen von den Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn diese Daten Vorurteile oder Verzerrungen enthalten, kann dies dazu f\u00fchren, dass die AI-Modelle diese Vorurteile \u00fcbernehmen und in ihren Ergebnissen und Vorhersagen wiedergeben. Daher ist die Vorbehandlung und S\u00e4uberung der Daten von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung.<\/p>\n\n\n\n

Qualit\u00e4tsmanagement<\/strong>
good data vs. bad data<\/strong><\/td>		AI Systeme sind trainiert Muster in Daten zu erkennen und diese Algorithmen werden anhand von gro\u00dfen Datenmengen entwickelt. Die Qualit\u00e4t der Daten aus dem Internet sind nicht gesichert, daher ist Datenqualit\u00e4t eine wichtige Priorit\u00e4t der Entwicklung. Mit dem AI Pre-Training Service werden schlechte Daten gezielt erkannt und als schlechte Trainingsbespiele gekennzeichnet.<\/td><\/tr>
Risiko minimieren<\/strong><\/td>Ein Schutzschild gegen Vorurteile der K\u00fcnstlichen Intelligenz (AI). Durch die Nutzung des Pre-Training-Filter Service k\u00f6nnen Entwickler das Risiko von in der KI eingebauten Vorurteilen erheblich minimieren. Diese Filter scannen die Trainingsdaten auf potenzielle Problembereiche, von offensichtlichen Verzerrungen bis hin zu subtilen Vorurteilen, und sorgen daf\u00fcr, dass diese nicht in den Trainingsprozess einflie\u00dfen.<\/td><\/tr>
Schutzma\u00dfnahmen gegen Verst\u00f6\u00dfe von Inhaltsrichtlinien (z.B. gewaltt\u00e4tige oder sexuelle Inhalte)<\/strong><\/td>Die unerw\u00fcnschten Inhalte der Datens\u00e4tze aussortieren und die Inhaltsrichtlinie einhalten. Der AI Pre-Training Service wird eingesetzt, um sicherzustellen, dass Inhalte, die gegen bestimmte Richtlinien versto\u00dfen \u2013 wie z.B. gewaltt\u00e4tige, sexuelle oder andere nichtkonforme Inhalte \u2013, identifiziert und zur\u00fcckgehalten werden, bevor sie online gehen.<\/td><\/tr>
data labeling<\/strong>
data tagging<\/strong><\/td>		Klassifizieren der Daten: Data Labeling konzentriert sich darauf die Daten mit entsprechenden Labels zu versehen. Dies k\u00f6nnen den Datentyp und den Inhalt kategorisieren wie z.B.: \u201eBild\u201c und \u201eAuto\u201c. AI Pre-Training-Filter Labeling und Data Tagging sind essenziell f\u00fcr die Datenklassifizierung. Unternehmen ohne internes Data-Science-Team k\u00f6nnen durch Outsourcing an unabh\u00e4ngige Datenwissenschaftler profitieren. Diese Experten erm\u00f6glichen eine effektive Datenklassifizierung, wobei tempor\u00e4re Teams ohne langfristige Bindung gebildet werden k\u00f6nnen.<\/td><\/tr>
Datenannotation<\/strong>
metadata<\/strong><\/td>		Beschreiben der Daten: Annotationen dienen im Machine Learning dazu, Metadaten zu Daten hinzuzuf\u00fcgen. In einer Welt, in der Algorithmen mit riesigen Mengen unstrukturierter Daten gef\u00fcttert werden, sind Annotationen die Br\u00fccke, die es den Systemen erm\u00f6glicht, einen Kontext oder eine Bedeutung zu diesen Daten zu finden.<\/td><\/tr>
Leitplanken und Ber\u00fccksichtigung der Demographie<\/strong><\/td>Der AI Pre-Training-Filter Service verwendet fortschrittliche Techniken f\u00fcr genaue Datenklassifizierung. W\u00e4hrend der aktiven Lernphase werden Klassifikatoren durch menschliche Labels f\u00fcr schwierige Bilder optimiert, um Falsch-Positiv-Raten zu minimieren, markierten Bilder, die als positiv klassifiziert wurden. Eine zweite Technik, die „nearest neighbor search“, reduzierte die Falsch-Negativ-Rate durch Identifikation von oft fehlklassifizierten Bildern. Trotz der Effizienz dieser Methoden zeigt sich, dass Datenfilterung unerwartete Nebenwirkungen hat, wie die Verst\u00e4rkung von Vorurteilen gegen\u00fcber bestimmten Demographien.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
F\u00fcr Unternehmen und Entwickler, die auf dem Weg sind, bahnbrechende KI-Modelle zu schaffen, ist es von entscheidender Bedeutung, sich der Bedeutung von Pre-Training-Filtern bewusst zu sein und sie in ihre Entwicklungsstrategie zu integrieren. In einer Welt, die zunehmend von KI-Entscheidungen beeinflusst wird, ist es unsere Verantwortung, Modelle zu erstellen, die frei von Vorurteilen und so fair wie m\u00f6glich sind.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

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Wie kann BALTX.COM Ihrem Projekt mit AI-Pre-Filter Service helfen?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

F\u00fcr Projekte ohne einiges Data-Science \/ Data-Analytics \u2013 Team helfen unabh\u00e4ngige Fachleute bei der sorgf\u00e4ltigen Klassifizierung und Beschreibung Ihrer Daten.<\/p>\n\n\n\n

Staffing von Scrum Team<\/td>Das Staffing von SCRUM Teams mit SCRUM Master und Daten-Analysten (bis 25 Personen) in Litauen<\/strong>. Die Zusammenstellung eines effektiven Scrum-Teams erfordert sorgf\u00e4ltige \u00dcberlegungen, da das Team selbstorganisierend sein sollte und in der Lage sein muss, flexibel und effizient auf Ver\u00e4nderungen zu reagieren. Das Team sollte eine ausgewogene Mischung aus F\u00e4higkeiten und Fachwissen aufweisen, die f\u00fcr das Projekt erforderlich sind. Cross-Funktionalit\u00e4t ist entscheidend, damit das Team auf Ver\u00e4nderungen reagieren kann, ohne auf externe Ressourcen angewiesen zu sein.<\/td><\/tr>
Scrum Master<\/td>Ein Scrum Master unterst\u00fctzt in der Regel bis zu 3 Teams mit jeweils bis zu max. 8 Analysten f\u00fcr den AI-Pre-Filter Service. Der Scrum Master f\u00f6rdert und unterst\u00fctzt die Teams in den agilen Prozessen, entfernt Hindernisse und sorgt daf\u00fcr, dass das Team nach den Scrum-Regeln arbeitet. Durch die F\u00fchrung von Retrospektiven hilft der Scrum Master dem Team, kontinuierlich zu reflektieren und Verbesserungsm\u00f6glichkeiten zu identifizieren und umzusetzen.<\/td><\/tr>
Solution Architect<\/td>Der Solution Architekt arbeitet 50% strategisch und 50% technisch. Der Solution Architekt versteht die Gesch\u00e4ftsziele und Anforderungen, um eine geeignete technische L\u00f6sung zu entwerfen. Entwerfen der Architektur und Auswahl der richtigen Technologien, Plattformen und Frameworks, die am besten zu den Gesch\u00e4ftszielen passen.<\/td><\/tr>
Onboarding \/ Offboarding<\/td>BALTX.COM sorgt f\u00fcr ein strukturiertes Onboarding und Offboarding, welches die fachliche und soziale Integration der Mitarbeiter von Anfang an wertsch\u00e4tzend f\u00f6rdert.<\/td><\/tr>
Continuous Delivery<\/td>Continuous Delivery in 1-, 2- oder 4-w\u00f6chigen Sprints. CD harmoniert mit den iterativen Zyklen von Scrum. Unsere Team reagieren schnell  auf Kundenfeedback und stellen eine st\u00e4ndige Lieferbereitschaft sicher. Zusammen unterst\u00fctzen Scrum und CD die agile Entwicklung, indem sie schnellere Releases und h\u00f6here Zuverl\u00e4ssigkeit erm\u00f6glichen.<\/td><\/tr>
Sprachbasierte Services<\/td>Sprachbasierte und textbasierte Services k\u00f6nnen in Englisch, Litauisch, Russisch und Deutsch angeboten werden. Somit nehmen unsere sprachbasierten Services eine attraktive Sonderstellung in den AI M\u00e4rkten ein.<\/td><\/tr>
BALTX.COM AI Qualit\u00e4tsfaktor<\/td>Wir haben ein AI Qualit\u00e4tsfaktor entwickelt, der Datenrelevanz, Datenintegrit\u00e4t, Diversit\u00e4tskontrolle und Ethik ber\u00fccksichtigt.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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