Data Labeling mit Active Learning optimiert: Statt 10.000 Bilder blind zu annotieren, wählt das Modell die 3.000 informativsten Samples aus. Ergebnis: Gleiche Modell-Qualität mit 60% weniger Annotationsaufwand. Das spart bei unserem Labeling-Dienstleister 15.000 EUR pro Projekt.

Der Workflow: Erstes Modell auf 1.000 Labels trainieren, Uncertainty Sampling für die nächste Batch, iterieren bis Ziel-Accuracy erreicht. Weniger Daten, bessere Modelle, geringere Kosten. #activelearning #datalabeling #mlops