Trainingsdaten-Ökosysteme sind vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation zuhause. Der Begriff beschreibt das Zusammenspiel aller Akteure, Technologien und Prozesse, die an der Sammlung, Verwaltung und Nutzung von Trainingsdaten beteiligt sind. Trainingsdaten sind die Datensätze, mit denen Künstliche Intelligenz „lernt“, bessere Ergebnisse zu liefern.
Stellen Sie sich vor, eine Firma möchte eine KI entwickeln, die auf Fotos Katzen von Hunden unterscheiden kann. Dafür braucht sie möglichst viele, vielfältige und hochwertige Fotos von beiden Tieren. Das Trainingsdaten-Ökosystem umfasst nun die Quellen dieser Bilder (zum Beispiel Online-Galerien oder Privatsammlungen), die Menschen, die die Bilder korrekt beschriften, sowie die IT-Systeme, die diese Daten sicher speichern und bereitstellen.
Ein gut funktionierendes Trainingsdaten-Ökosystem sorgt dafür, dass Künstliche Intelligenz aus verlässlichen, aktuellen und repräsentativen Daten lernt. Ohne sauber strukturierte und vielfältige Trainingsdaten könnten viele KI-Anwendungen fehlerhaft oder sogar gefährlich arbeiten. Deshalb ist der Aufbau leistungsfähiger Trainingsdaten-Ökosysteme ein zentrales Thema in der digitalen Transformation und der Weiterentwicklung von KI.
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