Dataanteeraus

Dataanteeraus on prosessi, jossa datalle annetaan merkintöjä tai luokituksia siten, että tiedot ovat kelvollisia koneoppimis- ja tekoälysovellusten koulutukseen. Tavoitteena on muuttaa raakadata käyttökelpoiseksi, laadukkaaksi koulutusmateriaaliksi sekä metatiedoksi, joka kuvaa sisällön ja rakenteen.

Annotoinnin tyyppejä ovat esimerkiksi kuvadata, teksti, ääni ja video. Kuvissa käytetään rajaavia merkintöjä kuten bounding boxit ja polygon-merkit sekä segmentointia, luokkia ja attribuutteja kuten väri tai toiminto. Tekstissä merkitään entiteettejä, suhteita sekä toimintoja kuten sanaluokkia tai syntaksia. Äänidatassa voidaan tehdä transkriptioita, puheentunnistusta ja puhujien erottelua. Videoissa yhdistetään kuvatietojen annotointi sekä tapahtumien tai toimintojen luokittelu ja objektien seuranta.

Prosessi etenee tyypillisesti datan keräämisestä annotointiin, laadunvarmistukseen ja julkaisuun. Laadunvarmistuksessa käytetään ohjeistuksia ja annotaatiokanavia sekä mitataan inter-annotator agreement -taso. Usein käytetään sekä ammattilaisten annotaattoreiden että crowdsourcingia sekä aktiivisen oppimisen periaatteita, jolloin malli ehdottaa osan merkinnöistä.

Työkalut ja standardit: saatavilla on monia annotointityökaluja, jotka tukevat valittuja formaatteja ja vientiä yleisiin formaatteihin kuten COCO, Pascal VOC tai CoNLL. Datan hallinta kattaa versionoinnin, provenance-tiedot ja pääsynhallinnan sekä huomioi yksityisyyden, luvitukset ja anonymisoinnin tarpeet.

Sovellukset ja haasteet: dataanteeraus on keskeinen osa AI-sovelluksia useilla aloilla, kuten tietokonenäössä, luonnollisen kielen käsittelyssä ja puheentunnistuksessa. Haasteita ovat epäselvät ohjeistukset, annotaation virheet, kustannukset sekä vinoumat ja kulttuurisidonnaiset harhat. Hyvät käytännöt korostavat läpinäkyvyyttä, dokumentointia sekä laadunseurantaa.