Snorkel AI ist eine daten­zentrierte Plattform zur programmatischen Daten­kennzeichnung und Verwaltung von Trainings­daten für Machine Learning. Sie richtet sich an ML-Ingenieure, Data Scientists und KI-Teams in regulierten Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen oder öffentlicher Sektor.

Im Kern steht die Nutzung von schwacher Supervision: Anstelle manueller Annotationen werden Labeling Functions – kurze Codefunktionen – eingesetzt, um Daten automatisch zu kennzeichnen. Ein Label-Modell kombiniert diese teils widersprüchlichen Quellen und erzeugt zuverlässige Trainingslabels.

Wichtige Vorteile:

• Reduzierter Aufwand bei der Datenannotation

• Schnellere Entwicklung von ML-Modellen

• Auditierbare Datenpipelines für regulierte Umgebungen

Was sind die Hauptfunktionen von Snorkel AI?

Programmatische Kennzeichnung mit Labeling Functions

Nutzer schreiben kleine Regeln oder Heuristiken, die automatisch Labels generieren. So lässt sich Annotation skalieren – ohne manuelle Arbeit.

• Weniger Bedarf an handgelabelten Datensätzen

• Flexible Anpassung der Regeln bei neuen Anforderungen

• Beteiligung von Fachexperten ohne ML-Vorkenntnisse

Label-Modell zur Kombination mehrerer Quellen

Das Label-Modell bewertet die Qualität der Labeling Functions und erzeugt daraus probabilistische Labels für das Training.

• Korrektur widersprüchlicher oder ungenauer Regeln

• Höhere Labelqualität als einfache Mehrheitsabstimmung

• Automatische Gewichtung verschiedener Labelquellen

Datenslicing und Fehleranalyse

Mit Snorkel Flow lassen sich fehleranfällige Datenbereiche erkennen und gezielt verbessern.

• Erkennung von Schwachstellen im Modell

• Gezielte Optimierung einzelner Daten­segmente

• Stärkere Modelle durch Datenfokus statt Hyperparameter-Tuning

Integriertes Training und Iteration

Labeling, Training und Bewertung laufen gemeinsam im System – Iterationen sind schnell möglich.

• Kontinuierliche Verbesserung von Daten und Modell

• Automatisches Re-Training bei Datenänderungen

• Effizientere ML-Workflows

Nachvollziehbare Datenprozesse

Alle Labeling-Schritte und Änderungen sind versioniert und nachvollziehbar – wichtig für regulierte Umgebungen.

• Transparenz in der Datenentstehung

• Reproduzierbare Modelltrainings

• Unterstützung für Audits und Governance

Warum Snorkel AI wählen?

• Deutlich weniger manuelle Annotation durch Automatisierung

• Bessere Modellqualität durch datenzentrierte Entwicklung

• Zusammenarbeit zwischen Domänen- und Datenteams wird erleichtert

• Schnelle Iterationen bei sich ändernden Anforderungen

• Transparente und skalierbare Prozesse, geeignet für Unternehmen mit hohen Regulierungsanforderungen