Tagging bezeichnet im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) den Prozess des Hinzufügens von Labels oder Kategorien zu Daten, um diese für maschinelles Lernen zu präparieren. Dieser Schritt ist entscheidend, da maschinelle Lernalgorithmen aus geräuschten oder unstrukturierten Daten nur begrenzt etwas lernen können. Durch das Hinzufügen von Tags können Daten besser verstanden und genutzt werden, um Modelle zu trainieren, die spezifische Aufgaben lösen sollen.
Ein häufiges Beispiel ist die Textklassifikation. Hier werden Texten Labels wie „positiv“ oder „negativ“ hinzugefügt, um ein Modell zu trainieren, das die Stimmung in zukünftigen Texten erkennen kann. In der Bildverarbeitung werden Objekte in Bildern markiert und mit Labels versehen, um beispielsweise ein Modell zu trainieren, das bestimmte Gegenstände erkennen kann.
Die Bedeutung des Taggings liegt in der Verbesserung der Genauigkeit von KI-Modellen. Ohne ausreichende und genaue Labels können Modelle nicht effektiv trainiert werden. Zudem ermöglicht Tagging die Anpassung von Modellen an spezifische Anwendungsfälle, wie die Erkennung von Markenlogos in Bildern oder die Klassifizierung von Kundenzwischenfällen in der Kundenbetreuung.
Ein weiterer Vorteil des Taggings ist die Möglichkeit, die Daten für verschiedene Aufgaben vorzubereiten. So können beispielsweise dieselben Daten mit unterschiedlichen Labels versehen werden, um verschiedene Modelle zu trainieren. Dies macht Tagging zu einem flexiblen Werkzeug in der KI-Entwicklung.
Insgesamt ist Tagging ein unverzichtbarer Schritt in der Entwicklung von KI-Lösungen, da es die Grundlage für das Training präziser und zuverlässiger Modelle bildet.