dataannotaatio

Dataannotasjon er prosessen der rådata merkes med tilleggsinformasjon (metadata) slik at maskinlæringsmodeller eller datasystemer kan forstå og bruke dem. Formålet er å gjøre data informative og brukbare for trening, evaluering og drift, og å muliggjøre overvåket læring og bedre prediksjoner. God annotasjon krever klare retningslinjer, sporbarhet og konsistens.

Typer av annotasjoner inkluderer bildeannotasjon (for eksempel objektdeteksjon, segmentering og tagging), videonotasjon (tidskoder og sporingsdata), lydannotasjon (transkripsjoner og segmentering), og tekstanotasjon (entitetsmerking, relasjoner, sentiment). Data kan være bilder, video, lyd, tekst eller sensor-/multimodale data. Annotasjonsoppsettet bestemmes av oppgaven og den aktuelle modelltypen.

Metoder: menneskelig annotasjon gitt av eksperter eller crowdsourcing, automatisert eller forhåndsmerking av maskiner etterfulgt av menneskelig verifisering, og hybride metoder som kombinerer begge. Kvalitetskontroll inkluderer inter-annotator agreement, gjennomgangsprosesser og revisjon av uoverensstemmelser. Dokumentasjon og versjonering av annotasjonsoppsettet er viktig.

Etikk og personvern står sentralt; datasett kan inneholde personopplysninger eller sensibel informasjon, noe som krever anonymisering, samtykke og riktig lisensiering. Åpenhet rundt hvordan annotasjon ble utført og hvilke skjevheter som kan påvirke modellene er også viktig.

Vanlige verktøy og formater inkluderer annotasjonsverktøy for bilder og video (for eksempel CVAT, Label Studio), tekstdata-annotasjon og standardformater som JSON, COCO- eller Pascal VOC-strukturer. Dataannotasjon er en sentral del av dataforskning og praksis for å utvikle pålitelige, rettferdige og effektive maskinlæringsløsninger.