Märgistamisel

Märgistamisel on andmete sildistamise protsess, mille käigus omistatakse tekstiliste, piltlike või heliliste sisude osadele vastavad märgid või kategooriad. See on keskne osa masinõppe ja tehisintellekti arenduses, kuna kvaliteetsed märgistatud andmekogud võimaldavad mudelitel õppida ja teha usaldusväärseid prognoose.

Protsess algab märgistamisskeemi ja juhiste koostamisega, mis täpsustavad, millised märgid on sobivad ja kuidas neid rakendada. Seejärel kogutakse või koostatakse andmekogu ning märgistajad või automatiseeritud tööriistad toimetavad märgistuse. Pärast märgistamist viiakse läbi kvaliteedikontroll ning vajadusel lahendatakse vaidlused, et saavutada omavaheline märgistajate kokkulepe (inter-annotator agreement) ja usaldusväärne andmestik.

Märgistamise tüübid hõlmavad tekstilise sisu klassifikatsiooni ning nimekirjade või entiteetide märgistamist (NLP); piltide klassifikatsiooni, objektide tuvastamist ja segmenteerimist (visioon); ning heli- või kõnemärgistamist (transkriptsioon ja märgendamine). Sageli kasutatakse ühendatud ülesandeid ning aktiivse õppimise abil saab märgistust optimeerida.

Kvaliteedi ja eetika on märgistamisel olulised. Subjektiivsus, kultuurilised erinevused ning andmekaitse- ja privaatsusküsimused võivad mõjutada tulemusi. On oluline tagada anonüümimine, piirangud andmete kogumisele ning läbipaistvus märgistamisprotsessi ja -tingimuste osas.

Tööriistad ja platvormid pakuvad märgistusalasid, juhiseid ja kvaliteedikontrolli tööriistu ning võimaldavad jälgida tööjälgi ja meeskonnatööd.