İyi yapay zeka algoritmaları yüksek kalitede olan veriler üzerinde kurulmuştur. Bu tür algoritmaların geliştirilmesi süreçlerinde karışık matematik hesaplar gerekli olabilir. Ancak yapay zekanın ardında yer alan gerçek süper güç, veriler olarak kabul edilir. Güvenilir, doğru, eksiksiz veri kümeleri olmadan yapay zeka sistemleri mevcut potansiyellerinin çok gerisinde kalabilir. Yapay zekanın arkasında yer alan en önemli gücün verilerin kalitesinde olduğu uygulayıcılar ve uzmanlar tarafından da belirtilmektedir.
Veri etiketleme ya da İngilizce dilindeki karşılığı ile data labeling genel olarak makine öğrenimi modellerini eğitebilmek için kullanılan veri örneklerini tanıma ve tanımlama süreçleridir. Makine öğrenimi modellerine öğrenebilecekleri bir bağlam sağlayan veri etiketleme yapay zekada çeşitli kullanımlar ile yer alır. En genel veri etiketi kullanım örnekleri şunlardır:
Yapay zeka veri hazırlığı işlemi ve süreci ham verilerin analiz edilmeden ve işlenmeden önce temizlenmesini ve dönüştürülmesini kapsar. İşleme olmadan önceki önemli bir adım olan veri hazırlama süreci genel olarak verilerin yeniden şekillendirilmesini düzeltmeler yapılmasını ve verileri zenginleştirmek için veri kümelerinin bir araya getirilmesini içermektedir.
Günümüz teknolojisinde makine öğreniminin en pratik kullanım örnekleri genel olarak makine öğreniminden yararlanır. Veri etiketleme yapay zeka alanında bu nedenle son derece önemli bir noktada kabul edilir. Veri etiketleme araçları ve teknikleri de belirlidir. Yeni bir yapay zeka projesine başlamadan önce proje liderleri bazı kararları önceden vermek zorundadır. Bu kararların başında verilerin nasıl etiketleneceği kararı bulunmaktadır. Üç kategoriden biri seçilerek veri etiketleme yöntemi seçilir.
Manuel veri etiketleme, bir eğitim veri kümesi geliştirmenin standart tekniği olarak kabul edilmektedir. Bu da her veri noktasını incelemek, veri noktalarına manuel olarak bir etiket atamak anlamına gelir. Başarısızlık riskinin yüksek olarak belirlendiği durumlarda bu risk ortadan kaldırmak için daha çok manuel veri etiketleme kullanılır. Başlıca avantajları şunlardır:
Uçtaki durumları fark edip yakalar.
Daha iyi veri kalitesi konusunda güven verir.
Yüksek vasıflı etkileyiciler tutarlı ve hassas etiketler sağlar.
Olumlu katkılarına rağmen manuel veri etiketlemenin çok fazla emek ve zaman harcaması, profesyonel veri etiketleyicilerinin işe alınmaları gerekeceği için yüksek maliyetler içermesi bu veri etiketleme yönteminin olumsuz taraflarıdır.
Yarı otomatik veri etiketleme, insan gücü ile makine verimliliğinin bir arada kullanılması ile veri etiketleme işleminin yapılması anlamına gelmektedir. Avantajları şöyledir:
Otomatik veri etiketleme insan etiketleyicilerinin hiç bulunmadığı süreçlerdir. Tüm işlemler otomatik olarak makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi ile gerçekleşir. Olumlu tarafları ve avantajları şunlardır:
markasıdır.
Haber Gönder
