etiketlendirme

Etiketlendirme, verilerin belirli kategorilere atanması veya öğelerin özelliklerle işaretlenmesi sürecini tanımlar. Makine öğrenimi ve yapay zeka bağlamında etiketlendirme, denetimli öğrenme için ihtiyaç duyulan etiketli veri setlerinin oluşturulması anlamına gelir. Ayrıca içerik yönetimi, ürün katalogları ve arama motoru optimizasyonu gibi alanlarda da kullanılır.

Çeşitli türler vardır: sınıflandırma (bir veya birden çok kategoriye atama), konum belirleme (görüntüdeki nesnelerin konumunun işaretlenmesi), semantik segmentasyon ve metin etiketleme. Bu etiketler, veri tipine göre görsel, metinsel veya çoklu değerli etiketler olarak farklı biçimlerde uygulanır.

Süreç şu adımları içerir: hedefler belirlenir; veri toplanır ve temizlenir; anotasyon kılavuzları hazırlanır; annotatörlere eğitim verilir; etiketler uygulanır; kalite güvenliği ve tutarlılık için kontroller yapılır; gerektiğinde düzeltmeler yapılır. Inter-annotator anlaşması, sürecin güvenilirliğini artırmaya yöneliktir.

Araçlar ve yöntemler arasında manuel etiketleme, yarı otomatik yaklaşımlar ve crowdsourcing bulunur. Kullanıldığı alanlar arasında yapay zeka modellerinin eğitilmesi, içerik araması, öneri sistemlerinin geliştirilmesi ve veri yönetişimi sayılabilir.

Önemli zorluklar arasında önyargı, yönerge farklılıkları, tutarlılık sorunları, gizlilik ve güvenlik kaygıları ile maliyet yer alır. İyi uygulamalar net yönergeler, pilot çalışmalar, düzenli kalite kontrolü ve etik veri kullanımı politikalarını içerir.