Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Akeh sing mbayangake robot kaya sing ana ing film fiksi ilmiah sing niru utawa ngluwihi kapinteran manungsa nalika krungu istilah artificial intelligence, deep learning, lan machine learning.
Liyane mikir yen piranti iki mung njupuk informasi lan sinau saka iku dhewe. Lha… Iku rada ngapusi. Labeling data minangka cara sing digunakake kanggo nglatih komputer dadi "pinter", amarga nduweni kemampuan winates tanpa instruksi manungsa.
Kanggo nglatih komputer supaya tumindak "cerdas," kita nglebokake data ing macem-macem formulir lan mulangake macem-macem strategi kanthi bantuan label data.
Set data kudu dianotasi utawa dilabeli kanthi pirang-pirang permutasi saka informasi sing padha minangka bagéan saka èlmu sing ndasari labeling data.
Usaha lan dedikasi sing ditindakake ing produk pungkasan bisa dipuji, sanajan gawe kaget lan nggawe urip saben dina luwih gampang.
Sinau babagan label data ing artikel iki kanggo mangerteni apa iku, cara fungsine, macem-macem jinis label data, alangan, lan liya-liyane.
Dadi, apa Labeling Data?
In learning machine, kaliber lan sifat data input ndhikte kaliber lan sifat output. Akurasi model AI sampeyan ditambah karo kaliber data sing digunakake kanggo nglatih.
Ing istilah liyane, label data minangka tumindak menehi label utawa menehi anotasi set data sing ora terstruktur utawa terstruktur kanggo ngajar komputer kanggo ngenali beda lan pola ing antarane.
Ilustrasi bakal mbantu sampeyan ngerti iki. Sampeyan kudu menehi tag saben lampu abang ing macem-macem gambar kanggo komputer supaya ngerti yen lampu abang minangka sinyal kanggo mandheg.
Adhedhasar iki, AI ngembangake algoritma sing, ing saben kahanan, bakal nerangake lampu abang minangka indikasi mandheg. Ilustrasi liyane yaiku kemampuan kanggo nggolongake set data sing beda-beda miturut judhul jazz, pop, rock, klasik, lan liya-liyane kanggo misahake genre musik sing beda-beda.
Kanthi gampang, labeling data ing machine learning nuduhake proses ndeteksi data sing ora dilabeli (kayata foto, file teks, video, lan sapiturute) lan nambah siji utawa luwih label sing cocog kanggo menehi konteks supaya model pembelajaran mesin bisa sinau saka iku.
Label bisa ngomong, contone, yen x-ray nuduhake tumor utawa ora, tembung sing diucapake ing klip audio, utawa yen gambar manuk utawa mobil.
Labeling data penting kanggo sawetara kasus panggunaan, kalebu pangenalan ucapan, wahyu komputer, lan pangolahan basa alam.
Labeling data: Napa Penting?
Kaping pisanan, revolusi industri kaping papat dipusatake ing skill mesin latihan. Akibaté, iki minangka salah sawijining kemajuan piranti lunak sing paling penting saiki.
Sistem pembelajaran mesin sampeyan kudu digawe, sing kalebu label data. Iku netepake kemampuan sistem. Ora ana sistem yen data ora diwenehi label.
Kemungkinan karo label data mung diwatesi dening kreatifitas sampeyan. Tindakan apa wae sing bisa sampeyan peta menyang sistem bakal diulang kanthi informasi anyar.
Tegese, jinis, jumlah, lan keragaman data sing bisa diwulangake sistem bakal nemtokake intelijen lan kemampuane.
Kapindho yaiku karya labeling data sadurunge karya ilmu data. Mulane, labeling data perlu kanggo ilmu data. Gagal lan kesalahan ing labeling data mengaruhi ilmu data. Utawa, nggunakake klise sing luwih kasar, "masuk sampah, sampah metu."
Katelu, Seni Labeling Data nuduhake owah-owahan babagan cara wong nyedhaki pangembangan sistem AI. Kita bebarengan nyempurnakake struktur label data supaya bisa nggayuh tujuane tinimbang mung nyoba nambah teknik matematika.
Otomatisasi modern adhedhasar iki, lan minangka pusat Transformasi AI sing saiki ditindakake. Saiki luwih saka sadurunge, karya kawruh lagi mekanisasi.
Kepiye fungsi label data?
Urutan kronologis ing ngisor iki ditindakake sajrone prosedur labeling data.
Nglumpukake data
Data minangka landasan kanggo upaya sinau mesin. Tahap awal ing labeling data kalebu ngumpulake jumlah data mentah sing cocog ing macem-macem formulir.
Ngumpulake data bisa njupuk salah siji saka rong wujud: asale saka sumber internal sing digunakake bisnis, utawa asale saka sumber eksternal sing bisa diakses umum.
Amarga ana ing wangun mentah, data iki kudu diresiki lan diproses sadurunge label dataset digawe. Model kasebut banjur dilatih nggunakake data sing wis diresiki lan wis diproses. Temuan kasebut bakal luwih akurat yen set data sing luwih gedhe lan luwih variatif.
Data anotasi
Sawise ngresiki data, ahli domain mriksa data lan ngetrapake label nggunakake sawetara teknik label data. Model kasebut nduweni konteks sing migunani sing bisa digunakake minangka bebener dhasar.
Iki minangka variabel sing pengin diprediksi model, kayata foto.
Jaminan kualitas
Kualitas data, sing kudu dipercaya, akurat, lan konsisten, penting banget kanggo sukses latihan model ML. Tes QA reguler kudu ditindakake kanggo njamin label data sing tepat lan bener.
Sampeyan bisa netepake akurasi anotasi kasebut kanthi nggunakake teknik QA kaya tes alfa Konsensus lan Cronbach. Ketepatan asil saya tambah apik kanthi inspeksi QA rutin.
Model latihan & testing
Tata cara ing ndhuwur mung bisa dimangerteni yen data dipriksa bener. Teknik kasebut bakal diuji kanthi nyakup set data sing ora terstruktur kanggo mriksa manawa ngasilake asil sing dikarepake.
Strategi labeling data
Labeling data minangka proses sing mbutuhake perhatian kanggo rincian. Cara sing digunakake kanggo menehi anotasi data bakal beda-beda gumantung saka statement masalah, jumlah data sing kudu diwenehi tag, carane rumit data, lan gaya.
Ayo goleki sawetara opsi sing diduweni bisnis sampeyan, gumantung saka sumber daya lan wektu sing kasedhiya.
Labeling data ing omah
Minangka jeneng kasebut, label data ing omah ditindakake dening para ahli ing sawijining perusahaan. Yen sampeyan duwe cukup wektu, personel, lan sumber daya finansial, iku pilihan sing paling apik amarga njamin label sing paling akurat. Nanging, gerakane alon-alon.
Outsourcing
Pilihan liyane kanggo ngrampungake yaiku nyewa freelancer kanggo tugas labeling data sing bisa ditemokake ing macem-macem pasar golek kerja lan freelance kaya Upwork.
Outsourcing minangka pilihan kanthi cepet kanggo entuk layanan label data, nanging kualitas bisa nandhang sangsara, padha karo cara sadurunge.
crowdsourcing
Sampeyan bisa mlebu minangka panjaluk lan nyebarake macem-macem proyek label menyang kontraktor sing kasedhiya ing platform crowdsourcing khusus kaya Amazon Mechanical Turk (Mturk).
Cara kasebut, sanajan rada cepet lan murah, ora bisa nyedhiyakake data anotasi kualitas apik.
Labeling data kanthi otomatis.
Prosedur kasebut bisa uga dibantu piranti lunak saliyane ditindakake kanthi manual. Nggunakake pendekatan sinau aktif, tag bisa ditemokake kanthi otomatis lan ditambahake menyang set data latihan.
Intine, spesialis manungsa ngembangake model label Otomatis AI kanggo menehi tandha data mentah sing ora dilabeli. Banjur padha mutusake manawa model kasebut cocog karo label kasebut. Manungsa ndandani kesalahan sawise gagal lan nglatih maneh algoritma kasebut.
Pangembangan data sintetik.
Ing panggonan data donya nyata, data sintetik yaiku dataset berlabel sing digawe sacara artifisial. Iki diprodhuksi dening algoritma utawa simulasi komputer lan asring digunakake nglatih model pembelajaran mesin.
Data sintetis minangka jawaban sing apik kanggo masalah kekurangan data lan macem-macem ing konteks prosedur label. Penciptaan saka data sintetik saka ngeruk nawakake solusi.
Nggawe setelan 3D karo item lan sekitar model kudu bisa dikenali dening pangembang dataset. Data sintetik sing dibutuhake kanggo proyek kasebut bisa diwenehake.
Tantangan Labeling Data
Mbutuhake luwih akeh wektu lan gaweyan
Saliyane dadi tantangan kanggo entuk data sing akeh (utamane kanggo industri sing khusus banget kaya perawatan kesehatan), menehi label saben potongan data kanthi tangan uga mbutuhake tenaga kerja lan kerja keras, mbutuhake pitulungan saka labeler manungsa.
Meh 80% wektu sing ditindakake ing proyek sajrone kabeh siklus pangembangan ML digunakake kanggo nyiapake data, sing kalebu label.
Kemungkinan kanggo inconsistency
Umume wektu, label silang, sing kedadeyan nalika akeh wong menehi label data sing padha, ngasilake akurasi sing luwih dhuwur.
Nanging, amarga individu kadhangkala duwe werna-werna derajat saka kompetensi, standar labeling lan label piyambak bisa inconsistent, kang masalah liyane, Iku bisa kanggo loro utawa luwih annotators ora setuju ing sawetara tags.
Contone, siji ahli bisa menehi rating review hotel minangka apik, nanging liyane bakal nganggep minangka sarkastik lan menehi rating sing kurang.
Kawruh domain
Sampeyan bakal ngrasakake kabutuhan kanggo nyewa labeler kanthi kawruh industri khusus kanggo sawetara sektor.
Annotator tanpa kawruh domain sing dibutuhake, umpamane, bakal angel banget menehi tag item nalika nggawe aplikasi ML kanggo sektor kesehatan.
Proneness kanggo kesalahan
Labeling manual tundhuk kesalahane manungsa, preduli saka kawruh lan ati-ati labeler sampeyan. Amarga kasunyatan manawa annotator kerep nggarap set data mentah sing gedhe banget, iki ora bisa dihindari.
Bayangake wong menehi anotasi 100,000 gambar kanthi nganti 10 macem-macem.
Jinis umum saka Labeling Data
Komputer Vision
Kanggo ngembangake set data latihan, sampeyan kudu menehi label gambar, piksel, utawa titik tombol dhisik, utawa nggawe wates sing nutupi gambar digital, sing dikenal minangka kothak wates, nalika mbangun sistem visi komputer.
Foto bisa dikategorikake kanthi macem-macem cara, kalebu miturut isi (apa sing sejatine ana ing gambar kasebut dhewe) lan kualitas (kayata gambar produk vs gaya urip).
Gambar uga bisa dipérang dadi segmen ing tingkat piksel. Model visi komputer sing dikembangake nggunakake data latihan kasebut bisa digunakake kanggo nggolongake gambar kanthi otomatis, nemtokake lokasi obyek, nyorot area utama ing gambar, lan gambar segmen.
Processing Language Natural
Sadurunge nggawe set data latihan pangolahan basa alami, sampeyan kudu milih kanthi manual fragmen teks sing relevan utawa nggolongake materi kanthi label sing ditemtokake.
Contone, sampeyan bisa uga pengin ngenali pola wicara, nggolongake tembung sing cocog kaya panggonan lan wong, lan ngenali teks ing gambar, PDF, utawa media liyane. Sampeyan bisa uga pengin nemtokake sentimen utawa maksud saka blurb teks.
Gawe kothak wates ing sakubenge teks ing set data latihan kanggo ngrampungake iki, banjur tulisake kanthi manual.
Pangenalan karakter optik, identifikasi jeneng entitas, lan analisis sentimen kabeh ditindakake nggunakake model pangolahan basa alami.
Pangolahan Audio
Pangolahan audio ngowahi kabeh jinis swara dadi format sing terstruktur supaya bisa digunakake ing pembelajaran mesin, kalebu wicara, swara kewan (bark, whistles, utawa chirps), lan swara bangunan (kaca pecah, scanning, utawa sirene).
Asring, sadurunge sampeyan bisa nangani audio, sampeyan kudu ngowahi kanthi manual dadi teks. Sawise iku, kanthi nggolongake lan nambahake tag menyang audio, sampeyan bisa sinau informasi sing luwih jero babagan kasebut. Panjenengan training dataset iki audio klasifikasi.
kesimpulan
Kesimpulane, ngenali data sampeyan minangka bagean penting kanggo nglatih model AI apa wae. Nanging, organisasi sing cepet-cepet, mung ora bisa mbuwang wektu kanthi manual amarga butuh wektu lan energi.
Kajaba iku, iki minangka prosedur sing rawan ora akurat lan ora njanjeni akurasi sing apik. Ora kudu angel banget, yaiku warta sing apik banget.
Teknologi label data saiki ngidini kolaborasi antarane manungsa lan mesin nyedhiyakake data sing tepat lan migunani kanggo macem-macem aplikasi pembelajaran mesin.
Ninggalake a Reply