Data Labeling bezeichnet den Prozess, Rohdaten wie Texte, Bilder, Videos oder Audiodateien mit zusätzlichen Informationen zu versehen, um sie für maschinelles Lernen nutzbar zu machen.
Diese Labels (auch: Annotationen) definieren, was ein bestimmter Datensatz darstellt, damit ein KI-Modell daraus lernen kann.

 

Typen / Arten

Je nach Datentyp und Anwendungsziel gibt es unterschiedliche Arten des Data Labeling.
Jede Methode erfordert spezielle Werkzeuge und Fachwissen.

• Image Labeling – Zuweisung von Objekten oder Kategorien zu Bildern (z. B. Katzen, Ampeln)
• Text Labeling – Markierung von Sentiment, Entitäten oder Themen in Texten
• Audio Labeling – Kennzeichnung von Sprache, Geräuschen oder Sprechern in Audiodateien
• Video Labeling – Zeitlich genaue Annotation bewegter Objekte in Videomaterial
• Sensor-/Datenstream-Labeling – Etikettierung von Datenströmen z. B. aus IoT-Geräten

 

Beispiele

Data Labeling kommt in vielen realen Anwendungen zum Einsatz, insbesondere bei der Entwicklung KI-gestützter Produkte und Services.

• Sprachassistenten erkennen durch gelabelte Sprachdaten bestimmte Befehle
• Bilderkennungssoftware wird mit annotierten Bildern trainiert (z. B. Verkehrszeichen)
• Chatbots nutzen klassifizierte Textdaten zur Analyse von Kundenanfragen
• Medizinische Diagnosesysteme lernen durch markierte Röntgenbilder
• Autonome Fahrzeuge analysieren Umgebung durch gelabelte Videosensoren

 

Vorteile

Richtig durchgeführtes Data Labeling ist essenziell für die Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Modellen.

• Erhöht Genauigkeit und Leistungsfähigkeit trainierter Modelle
• Ermöglicht effizientes Training bei klar definierten Zielen
• Unerlässlich für den Aufbau hochwertiger Datensätze
• Grundlage für viele KI-Standards und Zertifizierungen
• Verbessert die Nachvollziehbarkeit und Validierbarkeit von Modellen

 

Nachteile

Trotz seiner Bedeutung ist Data Labeling aufwendig und bringt einige Herausforderungen mit sich.

• Hoher Zeit- und Kostenaufwand, besonders bei großen Datenmengen
• Risiko menschlicher Fehler oder uneinheitlicher Annotation
• Abhängigkeit von menschlichem Fachwissen (z. B. bei medizinischen Daten)
• Datenschutzprobleme bei sensiblen oder personenbezogenen Daten
• Automatisiertes Labeling oft ungenau oder schwer kontrollierbar

 

Fazit

Data Labeling ist ein zentraler Bestandteil der modernen KI-Entwicklung und unverzichtbar für zuverlässige Modelle. Dabei gilt: Je besser die Daten gelabelt sind, desto besser funktioniert die KI – doch der Aufwand, ethische Fragen und die Qualitätssicherung bleiben zentrale Herausforderungen. Kontrovers diskutiert wird vor allem der Einsatz von Billiglohnarbeit in Annotation-Teams sowie die Automatisierung durch KI-unterstütztes Labeling.