Veri etiketleme nasıl çalışır ve bu ne anlama gelir? Yapabilmeniz için bu gönderide veri etiketleme hizmetleri ve yazılımları hakkında bilmeniz gereken her şeyi ele alacağız. akıllı iş karar verir ve nihayetinde güçlü yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri oluşturur.
Veri Etiketleme
Veri etiketleme, yapılandırılmamış verilerdeki (resimler, videolar, ses veya metin gibi) öğeleri tanımayı ve makine öğrenimi modeline kesin tahminler ve tahminler yapmasına yardımcı olmak için bunları etiketlerle etiketlemeyi amaçlayan bir makine öğrenimi aşamasıdır. Teorik olarak, ham verilerdeki nesneleri tanımak basit olmalıdır. Uygulamada, ilgilenilen şeyleri en az hata payıyla kesin olarak tasvir etmek için uygun ek açıklama araçlarını kullanmak daha önemlidir. Söz konusu veri setini binlerce eleman oluşturmaktadır.
Etiketlenmemiş veriler tek başına sertifikalı bir model için bir şey ifade etmese de modelinizin başarısız olmasına neden olabilir.
Veri Etiketleme Nasıl Çalışır?
İşletmeler, verileri temizlemek, düzenlemek ve etiketlemek için yazılım, prosedürler ve veri notlayıcıları kullanır. Makine öğrenimi modelleri bu eğitim verilerinin üzerine inşa edilmiştir. Bu etiketler, analistlere, makine öğrenimi modelleri için en iyi veri tahmincilerinin seçimini kolaylaştıran veri kümeleri içindeki belirli değişkenleri ayırma yeteneği sağlar. Etiketler, model eğitimi için hangi veri vektörlerinin kullanılması gerektiğini belirtir; bu sırada model, geleceği tahmin etme yeteneğini geliştirir.
Veri etiketleme işleri, makine desteğine ek olarak "insan-in-the-loop (HITL)" etkileşimi gerektirir. HITL, makine öğrenimi modellerini geliştirmek, eğitmek, optimize etmek ve test etmek için insan "veri etiketleyicilerinin" uzmanlığını kullanır. Modelleri belirli bir projeye en uygun veri kümeleriyle besleyerek, veri etiketleme sürecini yönlendirmeye yardımcı olurlar.
Veri Etiketleme Yaklaşımları
Yüksek performanslı bir makine öğrenimi modeli oluşturmanın temel adımlarından biri, veri etiketlemedir. Etiketleme basit görünse de, kullanımı her zaman kolay değildir. Sonuç olarak, işletmeler en etkili etiketleme stratejisini seçmek için çeşitli yönleri ve stratejileri tartmalıdır. Her bir veri markalama yaklaşımının avantajları ve dezavantajları olduğundan, görev zorluğunun yanı sıra projenin boyutu, kapsamı ve süresinin kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesi önerilir. Verilerinizi aşağıdaki şekillerde etiketleyebilirsiniz:
- Dahili etiketleme: Şirket içi veri bilimcilerden yararlanmak, izlemeyi kolaylaştırır ve kaliteyi artırır. Ancak bu strateji genellikle daha fazla zaman alır ve çok sayıda kaynağa sahip büyük işletmeler için daha avantajlıdır.
- Sentetik markalama: Veri kalitesini ve zaman verimliliğini artıran bu yöntem, önceden var olan veri kümelerinden yeni proje verileri oluşturur. Bununla birlikte, sentetik etiketleme, maliyeti artırabilecek çok fazla hesaplama gücü gerektirir.
- Programatik markalama – Zamandan tasarruf etmek ve insan açıklamalarına olan ihtiyacı ortadan kaldırmak için bu otomatikleştirilmiş veri markalama prosedürü komut dosyaları kullanır. Ancak, teknik sorunların ortaya çıkma olasılığı nedeniyle, HITL kalite güvence (QA) prosedürüne dahil olmaya devam etmelidir.
- Dış kaynak kullanımı – Karmaşık geçici görevler için en iyi seçenek olsa da, bağımsız yüklenicilere odaklanan bir iş akışı oluşturmak ve sürdürmek zaman alabilir. Organize veri markalama ekipleri kullanmak, inceleme sürecini hızlandırmak için eksiksiz başvuru sahibi bilgileri sunan serbest çalışma platformlarının aksine, önceden incelenmiş kişiler ve önceden oluşturulmuş veri markalama çözümleri sunar.
- Crowdsourcing – Mikro görevlendirme ve web tabanlı dağıtıma izin veren bu yöntem, daha hızlı ve daha uygun maliyetlidir. Proje Yönetimi, QA ve işgücü kalitesi, kitle kaynak platformları arasında farklılık gösterir. Recaptcha, kitle kaynaklı veri markalamanın en iyi bilinen örneklerinden biridir. Bu projenin iki amacı vardır: botların kullanılmasını önlerken görüntü verisi açıklamasını geliştirir.
Veri Etiketlemenin Faydaları ve Zorlukları
Veri etiketleme, bir şirketin büyüme yeteneğini hızlandırabilirken, genellikle ödünleşimler söz konusudur. Yüksek maliyetine rağmen, daha kesin veriler tipik olarak daha iyi model tahminleriyle sonuçlanır, bu nedenle sunduğu değer tipik olarak harcamaya fazlasıyla değer. Bazı ek önemli avantajları ve zorlukları inceleyelim:
Faydaları
Veri etiketleme, bireyler, ekipler ve işletmeler için verilerin bağlamını, kalitesini ve kullanılabilirliğini geliştirir. Spesifik olarak, şunları tahmin edebilirsiniz:
- Daha Doğru Tahminler: Doğru veri etiketleme, makine öğrenimi algoritmalarında kalite kontrolü iyileştirerek modelin eğitilmesini ve istenen sonuçların üretilmesini sağlar. Değilse, deyimin dediği gibi, "çöp içeri, çöp dışarı." Gelecekteki modelleri test etmek ve yinelemek için uygun şekilde etiketlenmiş veriler "temel gerçeği" verir (yani, etiketlerin "gerçek dünya" koşullarını nasıl temsil ettiğini).
- Daha İyi Veri Kullanılabilirliği: Bir model içindeki veri değişkenlerini markalama, onları daha kullanışlı hale getirebilir. Örneğin, kategorik bir değişkeni bir model için daha kullanışlı hale getirmek için onu ikili değişken olarak yeniden sınıflandırabilirsiniz.
Zorluklar
Veri etiketleme bir dizi zorluk sunar. Aşağıdakiler en tipik zorluklardan birkaçıdır:
- Maliyetli ve zaman alıcı: Veri markalama, makine öğrenimi modelleri için çok önemlidir, ancak hem kaynaklar hem de zaman açısından pahalı olabilir. Bir şirket daha otomatik bir strateji benimsese bile mühendislik ekiplerinin yine de veri işlemeden önce veri boru hatları oluşturması gerekecek ve manuel markalama muhtemelen maliyetli ve zaman alıcı olacaktır.
- İnsan Hatasına Açık: Bu tür etiketleme teknikleri, veri kalitesini azaltabilen (örneğin, kodlama hataları ve manuel giriş hataları) insan hatasına açıktır. Hatalı veri işleme ve modelleme bunun sonucudur. Kalite kontrol kontrolleri, verilerin bütünlüğünü korumak için çok önemlidir.
Veri Etiketleme En İyi Uygulamaları
Aşağıdaki en iyi uygulamalar, stratejiden bağımsız olarak veri etiketleme doğruluğunu ve etkinliğini en üst düzeye çıkarır:
- İnsan etiketleyiciler için sezgisel ve basitleştirilmiş görev arayüzleri, bilişsel yükü azaltır ve içerik değiştirmeyi kolaylaştırır.
- Çok sayıda etiketleyici (insan veya bilgisayar) arasındaki fikir birliği derecesini ölçer. Bir mutabakat puanı belirlemek için, her bir varlık için toplam uyumlu etiket sayısını toplam etiket sayısına bölün.
- Etiket denetimi: Etiketlerin güvenilirliğini kontrol eder ve gerekli ayarlamaları yapar.
- Önceden eğitilmiş bir veya daha fazla modeli bir veri kümesinden diğerine uygulamak, transfer öğrenimi olarak bilinir. Bu, birden fazla şey yaparken veya çoklu görev yaparken öğrenmeyi içerebilir.
- Aktif öğrenme, bir makine öğrenimi teknikleri sınıfı ve insanlar tarafından en uygun veri kümelerinin seçilmesine yardımcı olan yarı denetimli öğrenmenin bir alt kümesidir.
Veri Etiketleme Hizmeti
İşletmeler, işaretlenmemiş veya etiketlenmemiş verileri, veri etiketleme hizmet sağlayıcılarının yardımıyla etiketlenmiş verilere dönüştürebilir. Kuruluşlar tarafından sağlanan veri kümelerini etiketlemek için genellikle bir insan görev gücü veya makine öğrenimi destekli etiketleme kullanırlar. Veri etiketleme hizmeti sağlayıcıları, işletmelerin etiketlenmemiş verileri girebilecekleri ve markalaşma sürecini izleyebilecekleri bir platform veya arayüz sağlayabilir veya sağlamayabilir. Genellikle fiyatlarını etiketli veri noktalarının sayısına göre belirlerler. Örneğin, bir görseli tanımlamanın belli bir maliyeti olabilir veya saatlik ücret alan noterlere izin verebilir.
Veri etiketleme hizmeti sağlayıcılarının yazılım eşdeğeri olan veri etiketleme yazılımı sayesinde, kullanıcılar veri etiketleme hizmeti üzerinde daha fazla kontrole sahiptir. Bu çözümlerin kullanıcıları, veri markalamanın fiyatı, hızı ve kalitesi gibi şeyler üzerinde kontrole sahiptir. Bu teknolojiler sıklıkla veri bilimi ve makine öğrenimi platformlarıyla arayüz oluşturur ve veri etiketlemenin kalitesini veya doğruluğunu değerlendirmek için özellikler sağlar.
A hizmet sağlayıcının yerleştirmeye hak kazanabilmesi için aşağıdaki gereksinimleri karşılaması gerekir. Veri Etiketleme Hizmetkategori:
- Veri etiketleme için iş gücüne erişin
- Saatlik, aylık veya veri noktası başına ödeme planları sunun.
- Önceden etiketlenmiş veri kümelerinden oluşan bir seçim sunun.
Veri Etiketleme Yazılımı
Makine öğrenimi modellerini eğitmek amacıyla verileri etiketlemek veya etiketlemek için veri etiketleme yazılımı adı verilen bir yazılım biçimi kullanılır. Makine öğrenimi algoritmaları, kalıpları bulmak ve önerilerde bulunmak için büyük miktarda etiketlenmiş veri kullanır. Makine öğrenimi modelinin eğitimi için kullanılacak verilerin önemli özellikleri ve nitelikleri, veri markalama yazılımı yardımıyla insanlar tarafından tanımlanır ve etiketlenir.
Veri markalama yazılımına yönelik uygulamalar, nesne tanımlama, görüntü ve video kategorizasyonu ve doğal dil işlemeyi içerir. Makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve iyileştirmek için hayati bir araçtır ve bu modellerin kesinliği ve verimliliği üzerinde önemli bir etkiye sahiptir.
Veri Etiketleme Yazılımı Türleri
Genel olarak, projenin benzersiz hedefleri ve etiketlenen veri türü, belirli bir görev için en uygun veri etiketleme yazılımı türünü belirleyecektir.
1 numara. Manuel Veri Etiketleme Yazılımı
Belirli veri noktalarına etiketler veya etiketler ekleyerek, manuel olarak markalanmış verilere yönelik yazılım, kullanıcıların verileri manuel olarak etiketlemesine olanak tanır. Bu program sıklıkla, aşırı doğruluk ve ayrıntılara dikkat gerektiren daha küçük veri kümelerini veya görevleri işler.
2 numara. Otomatik Veri Markalama Yazılımı
Otomatik veri etiketleme yazılımı, verileri önceden belirlenmiş kurallara veya kalıplara göre otomatik olarak etiketlemek için makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Daha büyük veri kümeleri veya daha rutin veya tekrarlanan faaliyetler, bu tür yazılımlar için sıklıkla kullanılır.
3 numara. Yarı Otomatik Veri Markalama Yazılımı
Yarı otomatik veri markalama yazılımı, hem otomatik hem de manuel veri markalamanın özelliklerini içerir Makine öğrenimi algoritmaları, insanların daha sonra değerlendirip gerektiğinde değiştirebileceği veri etiketleri oluşturabilir.
#4. Görüntü Ek Açıklama Yazılımı
Fotoğrafları ve diğer görsel verileri etiketlemek ve açıklama eklemek için kullanılan yazılım, görüntü açıklama yazılımı olarak bilinir. Sınırlayıcı kutular, çokgen çizim araçları ve nokta açıklama araçları, özelliklerinden birkaç örnektir.
Veri Etiketleme Yazılımının Özellikleri
Veri etiketleme yazılımı sıklıkla aşağıdakiler gibi bir dizi işlevsellik içerir:
- Veri etiketleme yazılımı, kullanıcıların metin, fotoğraf ve videolar dahil olmak üzere belirli veri noktalarına etiketler veya etiketler vermesini sağlar.
- Verilere açıklama ekleme araçları: Bazı veri markalama programları sınırlayıcı kutular, çokgen çizim araçları ve nokta açıklama araçları sunar. Bu araçlar, verilerin belirli yönlerine veya özelliklerine dikkat çekmek için kullanılabilir.
- Makine öğrenimi algoritmaları: Özel bilgi markalama yazılımı, markalama prosedürünü gerçekleştirmek veya daha sonra insanlar tarafından gerektiği gibi kontrol edilip ayarlanabilecek veriler için ilk etiketleri üretmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
- Belirli veri noktalarını filtreleme ve arama, ilerlemeyi ve tamamlamayı izleme ve raporlar üretme yeteneği dahil olmak üzere veri organizasyonu ve yönetimi işlevleri sıklıkla veri markalama yazılımına dahil edilir.
Veri Etiketleme Yazılımının Faydaları
Veri etiketleme yazılımını kullanmanın aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi avantajı vardır:
- Veri etiketleme yazılımı, makine öğrenimi modellerinin kesinliği ve etkinliği için gerekli olan verilerin tutarlı ve doğru bir şekilde etiketlenmesini sağlamaya yardımcı olabilir.
- Gelişmiş üretkenlik ve verimlilik: Veri etiketleme yazılımı, kullanıcıların daha kısa sürede daha fazla veriyi etiketleyebilmeleri için markalaşma sürecini hızlandırmalarına yardımcı olabilir. Büyük veri kümeleri ve tekrarlanan veya rutin işlemler bundan büyük ölçüde yararlanabilir.
- Birçok kullanıcıya görev atama ve değişiklikleri ve güncellemeleri izleme yeteneği, belirli veri markalama yazılımlarının içerdiği ortak çalışma seçeneklerinden yalnızca birkaçıdır. Bu, veri markalama girişimleriyle ilgilenen ekiplerin daha iyi iletişim kurmasına ve koordine olmasına yardımcı olabilir.
- Maliyet tasarrufu: Veri markalama yazılımı, tipik operasyonları otomatikleştirerek ve el emeğine olan ihtiyacı ortadan kaldırarak, veri markalama projelerini daha uygun maliyetli hale getirebilir.
- Gelişmiş uyarlanabilirlik ve esneklik: Veri markalama yazılımı, çok çeşitli veri türlerini etiketlemek için kullanılabilir ve proje taleplerini karşılamak için ölçeği büyütmek veya küçültmek kolaydır.
Veri Etiketlerinin Amacı Nedir?
Veri etiketleri, bir veri serisi veya tek tek veri noktaları hakkında bilgi sağladıkları için grafiği görüntüleyenlerin içeriğini daha iyi anlamalarına yardımcı olur. Örneğin, veri etiketleri olmadan aşağıdaki pasta grafikte kahvenin toplam satışların %38'ini oluşturduğunu belirlemek zor olacaktır.
Veri Etiketleme Zor mu?
Veri etiketleme sorunsuz değildir. Aşağıdakiler en tipik zorluklardan birkaçıdır: Zaman alıcı ve pahalı: Veri markalama, makine öğrenimi modelleri için gerekli olsa da, kaynaklar ve zaman açısından pahalı olabilir.
Kimlerin Veri Etiketlemesine İhtiyacı Var?
Herhangi bir makine öğrenimi modelini eğitmeden veya kullanmadan önce, veri etiketleme önemli bir adımdır. Görüntü ve konuşma tanıma, bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme (NLP) dahil olmak üzere çok sayıda uygulamada kullanılır.
Veri Etiketlerini Nasıl Kullanırsınız?
Grafiğe tıkladıktan sonra Grafik Tasarımı sekmesini seçin. Grafik Öğesi Ekle menüsünden Veri Etiketleri'ni seçin, ardından veri etiketi seçimi için bir konum belirleyin.
Not: Grafiğinizin türüne bağlı olarak seçimler değişecektir. Veri etiketinizi bir metin balonu formu içinde görüntülemek için Veri Açıklaması'na tıklayın.
İlgili Makaleler
- ÖZEL ETİKETLEME: Nasıl Çalışır, Karşılaştırmalar, Örnekler ve En İyi 2023 Uygulamaları
- Bilgisayar Ağı İşine Başlarken Dikkat Edilmesi Gereken 7 Zorluk
- BİR KAYIT ETİKETİ NASIL BAŞLATILIR: Bir Plak Şirketi Nasıl Başlatılır 2023
Referans
