laabelointiprosessi

Laabelointiprosessi, eli merkintäprosessi, viittaa toimintaan, jossa kohteille annetaan merkintöjä tai luokkia niiden ominaisuuksien tai ryhmien perusteella. Tämä prosessi on keskeinen monilla aloilla, erityisesti tekoälyssä ja koneoppimisessa, jossa dataa on usein laabeloitava ennen sen käyttöä mallien kouluttamisessa. Laabelointi voi olla manuaalista, jolloin ihmistyöntekijät arvioivat ja merkitsevät datan, tai se voi olla automatisoitua tai puoliautomaattista, hyödyntäen algoritmeja apuna. Laabeloinnin laatu on kriittistä koneoppimismallien suorituskyvyn kannalta; epätarkat tai virheelliset laabelit voivat johtaa mallin huonoon ennustuskykyyn.

Prosessiin kuuluu tyypillisesti datan valinta, sopivan laabelointityökalun tai -alustan valinta, laabelointiohjeiden määrittely ja itse laabelointityön suorittaminen. Loppuvaiheessa laabeloidun datan laatua tarkistetaan ja tarvittaessa korjataan. Laabelointia voidaan käyttää kuvanluokittelussa, tekstin tunnistuksessa, objektien tunnistuksessa kuvista ja monissa muissa tehtävissä. Esimerkiksi lääketieteellisessä kuvantamisessa radiologit voivat laabeloida kuvia merkitsemällä sairauksien sijainnin tai tyypin. Tieteellisessä tutkimuksessa laabelointia käytetään usein datan systematisointiin ja analysointiin. Laabelointiprosessin tehokkuus ja skaalautuvuus ovat tärkeitä tekijöitä suurten datamäärien käsittelyssä.