Wissenswertes zum Data Labeling
Was bedeutet Data Labeling für das
maschinelle Lernen?
Data Labeling ist der Prozess der Erstellung von Datensätzen für das Training von Modellen des maschinellen Lernens.
Was ist Data Labeling?
Vor dem Hintergrund von Machine Learning (ML) definiert sich Data Labeling – auch Data Annotation genannt – durch den Prozess, bei welchem Rohdaten (Bilder, Textdateien, Videos etc.) identifiziert und zugeordnet werden. Um einen Kontext für das Machine Learning Modell zu schaffen, werden die Rohdaten dabei mit einem oder mehreren aussagekräftigen und informativen Labels (bzw. Annotationen) versehen. Diese Labels können u.a. angeben, ob ein Foto eine Katze oder ein Auto abbildet, oder welche Inhalte in Audioaufnahmen und Textdokumenten wiedergegeben werden. Zudem beantwortet es beispielsweise auch, ob ein Produkt-Prototyp einen Baufehler enthält. Das Annotieren und Labeln von Daten ist für eine Vielzahl von Anwendungsfällen erforderlich. Beispielsweise für die Computer Vision, sowie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Spracherkennung ist Datalabeling eine große Unterstützung.
Wie funktioniert Data Labeling?
Beim Machine Learning wird ein korrekter Datensatz, welchen man als objektiven Standard zum Trainieren und Bewerten eines bestimmten Modells verwendet, oft als „Ground Truth“ bezeichnet. Die Qualität des trainierten Modells hängt von der Genauigkeit der annotierten Daten und den Algorithmen des erstellten Modells ab. Um also eine exakte Annotation gewährleisten zu können ist es wichtig, dass ausreichend Zeit und andere Ressourcen aufgewendet werden. Ein genaues Vorgehen im Data Labeling impliziert, dass jede Datei mit Bild, Text oder einem Video, einzeln angesehen und deren betreffenden Bereiche markiert und gespeichert werden. Im Falle von Bild-Dateien werden die gesuchten Objekte annotiert. Hierbei werden die relevanten Objekte in den Dateien mit Hilfe von Labeling Tools markiert und zugeordnet. Durch die Erarbeitung von genau definierten Keyfields wird sichergestellt, dass die in den Dateien enthaltenen Objekte korrekt benannt und zugeordnet werden können. Doch wie in früheren Zeilen bereits beschrieben, ist der Prozess der Annotation sehr zeitaufwändig. Eine Möglichkeit hierbei Zeit einzusparen, ist das Beauftragen eines Data Annotation Services. Dies hat den Vorteil, dass die Entwickler beim Machine Learning Training entlastet werden und somit mehr Zeit für die Anpassung der Modelle zur Verfügung steht.
Die meisten praktischen Machine Learning Modelle verwenden heute das überwachte Lernen (Supervised Learning), bei welchem ein Algorithmus eine Vorhersage aufgrund eines bereits gelabelten Teildatensatzes trifft und so automatisch eine Zuordnung erstellt und benennt. Damit das Supervised Learning funktioniert, benötigt man einen korrekt annotierten Datensatz, mit welchem das Modell trainiert werden kann. Hierbei ist das Ziel, dass das Modell zukünftig ebenfalls korrekte Entscheidungen selbst treffen kann. Das Labeln von Daten beginnt in der Regel damit, dass Personen konkrete Aussagen über einen bestimmten Teil ungeordneter Daten treffen. Zum Beispiel können die Labeling-Experten alle Bilder in einem Rohdatensatz markieren, auf die die Frage „Enthält das Foto eine Katze ?“ zutrifft. Das Labeling kann dabei sehr allgemein (bspw. durch das Beantworten von Entscheidungsfragen) oder sehr spezifisch (bspw. durch die Identifizierung anwendungsspezifischer Pixel im Bild) gestaltet werden. Das Machine Learning Modell verwendet die vom Menschen bereitgestellten Label, um die zugrunde liegenden Muster in einem Prozess zu lernen. Dieser Prozess wird „Modelltraining“ genannt. Das Endergebnis dieses Prozesses ist ein trainiertes Modell, welches korrekte Vorhersagen über neue Daten treffen kann. Beim Supervised Learning ist es wichtig, dass im Nachhinein, die bearbeiten Datensätze auf ihre Richtigkeit kontrolliert werden. Sollten dabei Datensätze enthalten sein welche nicht richtig markiert sind, müssen diese aussortiert und händisch neu annotiert werden, damit der Entwickler ein neues Modell mit dem richtigen Datensatz trainieren kann.
Welche Arten des Data Labeling gibt es?
Computer Vision
Beim Aufbau eines Computer-Vision-Systems müssen zunächst Bilder, Pixel oder Schlüsselpunkte beschriftet, oder ein Rahmen erstellt werden, welcher ein digitales Bild vollständig umschließt. Dieser Rahmen wird auch Bounding Box genannt und hilft dem Entwickler bei der Erstellung eines Trainingsdatensatzes. Bilder kann man beispielsweise nach Qualität (z. B. Produkt- oder Lifestyle-Bilder) oder nach Inhalt (was sich tatsächlich auf dem Bild befindet) klassifizieren, oder auf Pixelebene segmentieren. Anhand dieser Trainingsdaten kann ein Computer-Vision-Modell erstellt werden, welches der automatischen Klassifizierung von Bildern, der Positionserkennung von Objekten, der Identifizierung von Orten in einem Bild, oder der Segmentierung eines Bildes dient.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache müssen zunächst wichtige Textabschnitte aus Dokumenten manuell identifiziert, oder der Text mit bestimmten Labels versehen werden, um nachfolgend einen Trainingsdatensatz erstellen zu können. So können beispielsweise die Stimmung oder die Absicht eines Textes erkannt, Teile der Sprache identifiziert, Eigennamen wie Orte und Personen klassifiziert und der Text in Bildern, PDFs oder anderen Dateien erkannt werden . Zu diesem Zweck können Sie Bounding Boxes um den Text zeichnen und den Text in Ihrem Trainingsdatensatz dann manuell transkribieren. Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache werden für die Stimmungsanalyse, die Erkennung von Entitätsnamen und die optische Zeichenerkennung verwendet.
Audioverarbeitung
Bei der Audioverarbeitung werden alle Arten von Geräuschen, wie Sprache oder Tiergeräusche manuell in die schriftliche Textform transkribiert. Anschließend können tiefere Informationen über die Audiodaten aufgedeckt werden, indem Tags hinzugefügt und die Audiodaten kategorisiert werden. Diese kategorisierten Audiodaten bilden dabei den im Folgenden zu verwendenden Trainingsdatensatz.
Welche bewährten Verfahren gibt es für Data Labeling?
Es gibt viele Techniken, um die Effizienz und Genauigkeit der Annotation zu verbessern. Einige dieser Techniken umfassen:
Intuitive und optimierte Benutzeroberflächen zur Minimierung der kognitiven Belastung und des Kontextwechsels für menschliche Labeler.
Einen Konsens des Labelings, um den Fehlern/Voreingenommenheiten der einzelnen Labeler entgegenzuwirken. Der Konsens beinhaltet, dass jedes Datensatzobjekt an mehrere Parteien (Labeler, Reviewer etc.) gesendet wird und deren Antworten (= Annotationen) zu einer übereinstimmenden Beschriftung konsolidiert werden.
Kontrolle des Datalabelings, um die Genauigkeit der Labels zu überprüfen und sie bei Bedarf zu aktualisieren.
Der Einsatz von aktivem Lernen, welcher durch das Verwenden von Machine Learning das Data Labeling effizienter gestalten kann. Durch aktives Lernen können hierbei beispielsweise nützliche und relevante Daten schneller erkannt und annotiert werden.
Datalabeling und Machine Learning
Erfolgreiche Machine Learning Modelle beruhen auf großen Mengen hochwertiger Daten. Der Prozess der Erstellung von Trainingsdaten, welche für die Entwicklung dieser Modelle und Algorithmen erforderlich sind, ist jedoch oft teuer, kompliziert und zeitaufwändig. Bei den meisten Modellen die heute erstellt werden, muss ein Mensch die Daten manuell so labeln, dass das Modell lernen kann, richtige Entscheidungen zu treffen.
Um diese Herausforderung zu überwinden, kann die Beschriftung effizienter gestaltet werden, indem ein Machine Learning Modell zur automatischen Annanotierung von Daten
(=Supervised Learning) eingesetzt wird. Bei diesem Verfahren wird das Machine Learning Modell für das Annotieren von Daten zunächst anhand einer Teilmenge von Rohdaten trainiert, welche händisch annotiert wurden. Wenn das Annotation- Modell auf der Grundlage des bisher bearbeiteten Daten ein hohes Vertrauen in seine Ergebnisse hat, wendet es automatisch Labels auf die Rohdaten an. In Fällen, in denen das Datenannotation Modell ein geringeres Vertrauen in seine Ergebnisse hat, übergibt es die Daten an Menschen, die die Datenannotation manuell vornehmen. Die vom Menschen erstellten annotierten Daten werden dann über die Entwickler an das Datenannotation- Modell zurückgegeben, damit es daraus lernen und seine Fähigkeit zur automatischen Beschriftung des nächsten Rohdatensatzes verbessern kann. Mit der Zeit kann das Modell immer mehr Daten automatisch annotieren und die Erstellung von Trainingsdatensätzen erheblich beschleunigen.
Gelabelte Daten vs. ungelabelte Daten
Computer verwenden gelabelte Daten und nicht gelabelte Daten, um Machine Learning-Modelle zu trainieren, aber was ist dabei der Unterschied?
Gelabelte Daten werden beim Supervised Learning verwendet, während ungelabelte Daten beim Unsupervised Learning eingesetzt werden. Gelabelte Daten sind schwieriger zu beschaffen und zu speichern (d.h. zeitaufwändig und teuer), während nicht gelabelte Daten in diesen Bereichen ressourcenschonender sind. Mit gelabelten Daten lassen sich verwertbare Erkenntnisse (z. B. für Vorhersagen) gewinnen, während nicht gelabelte Daten in ihrer Nützlichkeit eingeschränkt sind. Unsupervised Lernmethoden können dazu beitragen, neue Datencluster zu entdecken, die beim Datalabeling neue Klassifizierungen ermöglichen. Computer können auch kombinierte Daten für halbüberwachtes Lernen verwenden, wodurch der Bedarf an manuell gelabelten Daten verringert wird und gleichzeitig ein großer kommentierter Datensatz zur Verfügung steht.
Weitere hervorragende Nachschlagewerke finden Sie hier
Das Data Labeling von Daten beschreibt den Prozess der Zuweisung von Labels oder Tags zu Daten, um deren Qualität zu verbessern und sie für bestimmte Aufgaben nützlicher zu machen. Data Labeling findet seine Hauptanwendung vor allem bei der Entwicklung von Algorithmen und Machine learning Modellen. Je höher die Qualität des Labelings ist und je besser die gefundenen Inhalte in Klassifizierungen eingetragen werden können, desto besser sind die darauffolgenden Ergebnisse der Modelle.
Um also beispielsweise einen großen Datensatz mit Bildern für das Trainieren eines Machine Learning Modells verwenden zu können, müssen die in den Bildern enthaltenen Objekte zunächst manuell identifiziert und mit einem entsprechenden Label versehen werden. So kann das Modell lernen, wie die einzelnen Objekte und Klassifizierungen aussehen und seine Fähigkeit im selbstständigen Identifizieren und Klassifizieren von Objekten innerhalb eines Bildes verbessern.
Das Data Labeling von Daten ist ein entscheidender Schritt beim Training von Modellen für Maschinelles Lernen. Damit ein Modell aus einem Datensatz lernen kann, müssen die Daten mit korrekten und relevanten Informationen beschriftet werden. Dies bedeutet, dass jedem Datenpunkt eine Bezeichnung (Label) zugewiesen werden muss. Das Label gibt dabei an, was genau der Datenpunkt darstellt, oder wofür er verwendet werden soll. Im Falle eines Bildklassifizierungsmodells müsste beispielsweise jedes Bild im Trainingsdatensatz mit dem richtigen Objekt, oder den richtigen Objekten beschriftet werden.
Sobald die Daten gelabelt sind, können sie zum Trainieren des Machine Learnings Modells verwendet werden. Das Modell setzt die gelabelten Daten ein, um die Beziehungen und Muster zwischen den Datenpunkten und den entsprechenden Labels zu „erlernen“. Dadurch kann das Modell Vorhersagen zu neuen (noch nicht bearbeiteten) Rohdaten treffen.
Zusammenfassend lässt sich folgern, dass das Labeln von Daten ein wesentlicher Bestandteil des maschinellen Lernprozesses ist. Nur durch erfolgreiches Data Labeling können Machine Learning Modelle lernen, korrekte Vorhersagen zu neuen Daten zu treffen.
Die Erstellung und Implementierung eines Data Labeling Prozesses umfasst mehrere Schritte:
- Bestimmen Sie die Ziele des Data Labeling Prozesses und legen Sie fest, welche Art von Labels und Kategorien für Ihren Datensatz erforderlich ist.
- Entwickeln Sie eine Reihe klarer und detaillierter Anweisungen für die Labeler, die sie beim Labeln Ihrer Daten befolgen sollen. Die Anweisungen sollten dabei klare Richtlinien für den Umgang mit schwierigen oder mehrdeutigen Fällen, sowie eindeutige Regeln oder Einschränkungen enthalten.
- Wählen Sie eine Plattform oder ein Tool für das Data Labeling aus, welches Ihren Anforderungen entspricht und die Art des Labelings unterstützt, die Sie anwenden möchten.
- Richten Sie die Data Labeling- Plattform ein und konfigurieren Sie sie so, dass sie mit den von Ihnen entwickelten Anweisungen übereinstimmt.
- Rekrutieren und schulen Sie ein Team von Labeling-Experten, die Ihren Datensatz mit Annotationen versehen. Dies kann zusätzliche Schulungen oder Anleitungen für den Data Labeling Prozess, sowie regelmäßige Qualitätskontrollen beinhalten. Ziel dieses Vorgehens ist es, ein korrektes und konsistentes Labeling mit hoher Qualität sicherzustellen.
- Überwachen Sie den Prozess des Labelns um sicherzustellen, dass er reibungslos und effizient abläuft. Dies kann die Verfolgung des Fortschritts des Data Labeling Teams, die Durchführung regelmäßiger Qualitätskontrollen und die Vornahme erforderlicher Anpassungen an den Data Labeling Anweisungen, oder der Plattform beinhalten.
- Sobald die Daten gelabelt sind, können Sie sie zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen oder für andere Zwecke verwenden. Es kann auch notwendig sein, zusätzliche Qualitätskontrollen an den gelabelten Daten durchzuführen, um sicherzustellen, dass sie genau und für Ihre Bedürfnisse geeignet sind.
Das Labeln von Daten kann insbesondere bei großen Datensätzen ein zeit- und arbeitsaufwändiger Prozess sein. Eine weitere Herausforderung birgt die Qualitätskontrolle des Labelings, indem die Konsistenz und Exaktheit, sowie die Zuordnung des Labelings überprüft wird. Darüber hinaus kann es aufgrund der subjektiven Natur einiger Data Labeling Aufgaben schwierig sein, ein hohes Maß an Übereinstimmung zwischen den Beteiligten zu erreichen. Eine weitere Schwierigkeit besteht darin, dass der Data Labeling Prozess oft Fachwissen erfordert, das für spezialisierte oder Nischendatensätze schwer zu finden ist. Schließlich können die Kosten für das Data Labeling für einige Organisationen ein erhebliches Hindernis darstellen, insbesondere für Solche mit begrenzten Budgets.
Beim Labeling von Daten gibt es mehrere Herausforderungen und Einschränkungen, die Unternehmen beachten sollten. Einige davon sind:
- Der Kosten- und Zeitaufwand beim Labeln großer Datenmengen kann beträchtlich sein, was das Labeling von Daten zu einem kostspieligen und zeitaufwändigen Prozess machen kann.
- Die Genauigkeit der Labels kann von den Fähigkeiten und dem Fachwissen der Labeler abhängen. Es besteht die Gefahr menschlicher Fehler oder Verzerrungen im Data Labeling Prozess.
- Die für die Labeler bereitgestellten Daten spiegeln möglicherweise nicht immer die wahre Natur der Daten wider, was zu ungenauen oder irreführenden Ergebnissen führen kann.
- Die für die Daten bereitgestellten Klassifikationen können sich im Laufe der Zeit ändern, wenn neue Informationen verfügbar werden oder sich der Kontext der Daten ändert. Dies kann Schwierigkeiten bei der Aufrechterhaltung der Labelingqualität bergen.
- Die Qualität und Konsistenz der für die Daten bereitgestellten Label kann entsprechend der für das Labeling gewählten Methoden variieren. Dies kann den Vergleich und die Analyse der Ergebnisse erschweren.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, dass Labeling von Daten zu verbessern und genauer zu gestalten. Einige dieser Möglichkeiten sind:
- Sicherstellen, dass die Label der Daten klar, genau und einheitlich sind. Dies kann dazu beitragen, Verwechslungen zu vermeiden und die Qualität der Annotierung zu verbessern.
- Rekrutierung und Ausbildung mehrerer Labeler, um die Daten zu labeln. So gelingt der Vergleich ihrer gelabelten Daten, um etwaige Diskrepanzen zu ermitteln und zu beheben. Dies kann dazu beitragen, die Zuverlässigkeit des Labelings verbessern.
- Detaillierte Richtlinien und Schulungen für die Labeler, um sicherzustellen, dass sie wissen, wie die Daten zu labeln und zu klassifizieren sind. Dieses Vorgehen reduziert Fehler und erhöht die Konsistenz des Labelings.
- Der Einsatz aktiver Lerntechniken zur Priorisierung der zu annotierenden Daten und die Konzentration auf die wichtigsten oder am schwierigsten zu labelnden Daten gestalten den Labelingprozess effizienter und erhöhen die Qualität der Ergebnisse.
- Regelmäßige Überprüfung und Verifizierung der Daten, um sicherzustellen, dass sie korrekt und aktuell bleiben. Dies kann helfen, Fehler oder Unstimmigkeiten in den Annotationen zu erkennen und zu korrigieren.
Daten können auf unterschiedliche Weise, je nach Art der Daten und Zweck des Labelings gelabelt werden. Einige gängige Methoden sind:
- Manuelles Labeln von Daten: Hierbei werden die Daten manuell überprüft und auf der Grundlage ihres Inhalts oder ihrer Merkmale markiert und zugewiesen. Dies kann zeitaufwändig sein, ist aber essenziell, wenn die Daten komplex sind oder es nur wenige Beispiele gibt, welche für das Projekt verwendet werden können.
- Verwendung vordefinierter Datalabel: Wenn sich die Daten leicht in eine kleine Anzahl von vordefinierten Bezeichnungen einordnen lassen, können sie mit diesen Kategorien gelabelt werden. Wenn Sie beispielsweise mit einem Datensatz von Kundenrezensionen arbeiten, können Sie Bezeichnungen wie „positiv“, „negativ“ oder „neutral“ verwenden.
- Verwendung von Machine Learning für das Labeln von Daten: In manchen Fällen können Sie Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden, um Daten automatisch zu kennzeichnen. Dies kann besonders nützlich sein, wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten, oder wenn die Daten zu komplex für manuelles Labeling sind.
- Crowdsourcing: Eine weitere Möglichkeit besteht darin, Crowdsourcing-Plattformen zu nutzen, um die Daten von mehreren Personen Labeln zu lassen. Dies kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Labelings erhöhen.
Unabhängig davon, für welche Methode Sie sich entscheiden: Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Data Label konsistent und genau sind, da dies einen erheblichen Einfluss auf die Qualität der aus den Daten gewonnenen Ergebnisse hat.
Es gibt mehrere Faktoren, die für das Labeln von Daten von hoher Bedeutung sind. Darunter verstehen sich beispielsweise die Qualität und Genauigkeit der Labels, die Relevanz des Labelings für die durchzuführende Aufgabe und die Konsistenz des Kennzeichnungsprozesses.
Einer der Schlüsselfaktoren, welcher für das Annotieren wichtig ist, ist die Qualität und Genauigkeit der Labels. Damit ein Supervisor Learning effektiv ist, müssen die gelabelten Daten die zugrunde liegenden Merkmale oder Eigenschaften der Daten genau wiedergeben. Wenn die Daten falsch, mehrdeutig oder unvollständig sind, kann das Modell nicht aus den Daten lernen und ist nicht in der Lage, genaue Vorhersagen zu treffen oder geeignete Maßnahmen zu ergreifen.
Ein weiterer wichtiger Faktor beim Labeln von Daten ist die Relevanz des Labelings für die durchzuführende Aufgabe. Damit ein überwachtes Lernmodell effektiv sein kann, müssen die Bezeichnungen für die spezifische Aufgabe, für die das Modell trainiert wird, relevant sein. Wenn das Modell beispielsweise für die Stimmungsanalyse trainiert wird, sollten die gelabelten Daten Beispiele von Sätzen mit einer Vielzahl unterschiedlicher Stimmungen (positiv, neutral, negativ usw.) enthalten. Wenn die gelabelten Daten keine unterschiedlichen Beispiele enthalten, kann das Modell nicht auf andere Sätze verallgemeinert werden und somit die Aufgabe nicht korrekt ausführen.
Schließlich ist auch die Konsistenz ein wichtiger Faktor für das Labeln von Daten. Wenn der Annotationsprozess nicht konsistent ist, sind die gelabelten Ergebnisse nicht repräsentativ für die zugrundeliegenden Daten und das Modell ist nicht in der Lage, effektiv aus ihnen zu lernen. Aus diesem Grund ist es oft wichtig, mehrere Labeler einzusetzen und die gelabelten Daten sorgfältig zu prüfen und zu verifizieren.
Es kann von Vorteil sein, einen Data Labeling Service zu beauftragen, wenn der Umfang oder die Komplexität des Labelings die Kapazität Ihres internen Teams übersteigt, oder wenn Ihnen das Fachwissen oder die Ressourcen fehlen, um die Daten genau und effizient zu Labeln. Ein Data Labeling Service kann ein Team erfahrener Labeler und einen robusten Qualitätskontrollprozess bereitstellen, um die Genauigkeit und Konsistenz der gelabelten Daten zu gewährleisten. Darüber hinaus kann ein Data Labeling Service eine Reihe von Labeloptionen, wie z. B. manuelles Labeln, oder automatisches Labeln bereitstellen, um die spezifischen Anforderungen Ihres Projekts zu erfüllen. Das Beauftragen eines Data Labeling Services kann Zeit und Ressourcen sparen und den Erfolg Ihres Projekts für maschinelles Lernen sicherstellen.
Wichtig für das Data Labeling sind die Qualität und Genauigkeit der Label, die Relevanz der Annotationen für die durchzuführende Aufgabe, die Konsistenz des Annotaionprozesses und die Menge der verfügbaren gelabelter Daten.
Die Qualität und Genauigkeit der Labels sind für das Data Labeling entscheidend, da sie bestimmen, ob die Ergebnisse repräsentativ für die zugrunde liegenden Daten sind und effektiv zum Trainieren eines überwachten Lernmodells verwendet werden können. Wenn das Data Labeling falsch, mehrdeutig oder unvollständig ist, kann das Modell nicht aus den Daten lernen und ist nicht in der Lage, genaue Vorhersagen zu treffen, oder geeignete Maßnahmen zu ergreifen.
Die Relevanz des Data Labelings für die auszuführende Aufgabe ist ebenfalls wichtig für die Ergebnisse. Damit ein überwachtes Lernmodell effektiv sein kann, müssen die Bezeichnungen die Eigenschaften oder Merkmale der Daten, die für die Aufgabe relevant sind, genau wiedergeben. Wenn die Labels nicht sorgfältig ausgewählt werden, oder wenn die Daten nicht eine Vielzahl von Beispielen enthalten, kann das Modell nicht effektiv aus den Daten lernen und folgende Aufgaben nicht genau ausführen.
Die Konsistenz des Datenanotationprozesses ist ein weiterer essenzieller Faktor für das Labeln. Wenn der Annotationsprozess nicht konsistent ist, sind die gelabelten Daten nicht repräsentativ für die zugrundeliegenden Daten und das Modell wird nicht in der Lage sein, effektiv aus ihnen zu lernen. Aus diesem Grund ist es oft wichtig, mehrere Kommentatoren einzusetzen und die beschrifteten Daten sorgfältig zu prüfen und zu verifizieren.
Schließlich kann sich auch die Menge der verfügbaren gelabelten Daten auf das Labeling auswirken. Im Allgemeinen gilt: Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto effektiver ist ein überwachtes Lernmodell. Dies liegt daran, dass dem Modell mehr Beispiele zur Verfügung stehen, aus denen es lernen kann. Dadurch ist es in der Lage, seine Erkenntnisse auf neue Situationen anzuwenden und genauere Vorhersagen zu treffen, oder angemessenere Maßnahmen zu ergreifen. Wenn jedoch nicht genügend beschriftete Daten zur Verfügung stehen, kann das Modell möglicherweise nicht effektiv lernen und die Aufgabe nicht gut lösen.