Labeldaten

Labeldaten bezeichnet im Deutschen allgemein Daten, die mit Etiketten verbunden sind. In der Informatik wird der Begriff oft als gelabelte Daten verwendet, insbesondere als Daten, die Eingaben mit zugehörigen Zielwerten im maschinellen Lernen liefern.

In der Praxis umfasst Labeldaten je nach Kontext unterschiedliche Inhalte. Für Produktetiketten umfassen sie Informationen wie Produktbezeichnung, Hersteller, Herkunft, Haltbarkeitsdatum, Nährwertangaben, Barcode- oder RFID-Daten. In Label-Management-Systemen werden solche Daten zentral verwaltet, um Etiketten konsistent auszustellen und nachzuverfolgen.

Im maschinellen Lernen sind Gelabelte Daten Eingaben mit zugehörigen Zielwerten. Sie bestehen aus Merkmalsvektoren und Labels, die je nach Aufgabe kategorisch oder numerisch sein können. Die Qualität der Labels beeinflusst direkt die Leistungsfähigkeit von Modellen, weshalb konsistente Annotationen und Qualitätskontrollen wichtig sind.

Formate und Standards spielen eine zentrale Rolle bei Labeldaten. Sie werden oft in CSV, JSON oder XML gespeichert; Ontologien oder Taxonomien helfen, die Konsistenz von Kategorien sicherzustellen. Datenschutz, Urheberrechte und Lizenzbedingungen gelten insbesondere bei öffentlich verfügbaren oder sensiblen Datensätzen.

Anwendungen finden sich in Bild- und Spracherkennung, Textklassifikation sowie in der Audioannotation. Im Einzelhandel oder in der Logistik dienen Labeldaten der Rückverfolgbarkeit und Produktinformation, während in Forschung und Industrie gelabelte Daten für Training und Evaluation genutzt werden.

Qualität und Governance sind entscheidend. Probleme wie Labelrauschen, Inkonsistenzen oder Bias erfordern Maßnahmen wie Doppelcodierung, Audit-Trails und strukturierte Qualitätssicherung; aktives Lernen kann helfen, Labelqualität gezielt zu verbessern.