Mi az adatcímkézés? Típusok, előnyök, hátrányok

Az adatcímkézés az a folyamat, amely során címkéket adunk az adatokhoz, hogy a számítógépek vagy a mesterséges intelligencia megérthesse és felhasználhassa azokat. Egyszerűbben fogalmazva, ha azt mondjuk, hogy meg kell különböztetnünk a kutyákat és a macskákat, akkor a számítógépek vagy a mesterséges intelligencia nem képesek olyan intuitív módon megkülönböztetni a kutyákat és a macskákat, mint az emberek, ezért meg kell tanítanunk nekik, hogyan kell megkülönböztetni a kutyákat és a macskákat... ez az adatcímkézés.

Kutyák és macskák képeit nézve minden egyes képre „kutya”/„macska” címkét teszünk, és az így címkézett adatok segítségével a számítógépek vagy a mesterséges intelligencia képesek lesznek megkülönböztetni a kutyákat és a macskákat.

Az adatcímkézés nemcsak a tárgyak felismerésére, hanem a szövegbesorolásra, a hangulat elemzésére, a beszédfelismerésre és egyéb területekre is alkalmazható, és a címkézett adatok segítségével a mesterséges intelligencia tanul, és segít elvégezni a kívánt feladatokat.

Összefoglalva, az adatcímkézés során címkéket adunk az adatokhoz, hogy a számítógépek vagy a mesterséges intelligencia megértse azokat, és ezáltal elvégezhesse a kívánt feladatokat... Az ilyen feladatokat végző személyeket adatcímkézőkneknevezzük.

Az adatcímkézés típusai

1. Téglalap/határoló doboz (Bounding Box)

A téglalap vagy határoló doboz az objektumok helyzetének téglalap alakú keretezésével jelöli ki. Főleg objektum-észlelési (Object Detection) feladatokban használják, és a határoló doboz rajzolásával, valamint a koordináták rögzítésével meghatározzák az objektumok helyzetét és méretét.

2. Pont (Points)

A pontok az objektumok egy adott helyének megjelölésére szolgálnak. Az arcészlelés során például a szem, az orr és a száj helyzetét pontokkal jelölhetjük, ezzel meghatározva az arc jellemzőit.

3. Sokszög/poligon (Polygon)

A sokszög vagy poligon az objektumok határának pontos megjelölésére szolgál. Képeken vagy videókon rajzolunk egy sokszöget az objektum körvonalának jelölésére. Főleg objektum-szegmentálási vagy képszegmentálási feladatokban használják.

4. Szegmentációs maszk (Segmentation Mask)

A szegmentációs maszk minden egyes képpont esetében meghatározza a hozzá tartozó objektumot vagy osztályt. Képpontonkénti szinten jelöli meg az objektumok területét, és objektum-szegmentálási feladatokban használják, a képpontokhoz rendelt osztálycímkék pedig pontosan elkülönítik az objektumokat a képen.

5. Többosztályos címkézés (Multi-Class Labeling)

A többosztályos címkézés során az objektumokat több osztály egyikébe soroljuk be. Például alma, banán és narancs osztályozása egy képen, minden egyes objektumhoz hozzárendelve a megfelelő osztálycímkét.

Ezen kívül léteznek egyéb adatcímkézési módszerek is, például a hangfájlok szöveggé alakítása vagy a csontváz módszer (skeleton), amely az emberek vagy állatok ízületeinek meghatározását szolgálja. A különböző adatcímkézési módszerek közül a feladat céljának és követelményeinek megfelelően választunk. Ezáltal a számítógépek megértik az adatokat, és elvégezhetik a kívánt feladatokat.

Az adatcímkézés előnyei

1. Szükséges elem a felügyelt tanuláshoz

Az adatcímkézés elengedhetetlen eleme a felügyelt tanulásnak (Supervised Learning). A felügyelt tanulás során a gépi tanulási algoritmusok címkézett adatokat használnak a minták felismerésére. Az adatcímkézés segítségével biztosítjuk a bemeneti adatok és a hozzájuk tartozó kimenet (címke) közötti kapcsolatot, ezáltal segítve a modellnek a helyes előrejelzések elvégzésében.

2. A modell teljesítményének javítása

Címkézett adatokkal való betanítással javítható a modell teljesítménye. A címkézett adatok használatával a modell közelebb kerül a kívánt kimenethez.

3. Döntéshozatal és ítéletalkotás támogatása

Az adatcímkézés segít a döntéshozatalban és az ítéletalkotásban. A címkézett adatok használatával pontosabban meghatározhatók a döntéshozatalhoz vagy ítéletalkotáshoz szükséges információk.

4. Automatizálási technológiák fejlesztése

Az adatcímkézés fontos alapot képez az automatizálási technológiák fejlesztéséhez. Nagy mennyiségű címkézett adatkészlettel betaníthatóak a gépi tanulási modellek, amelyekkel automatizált rendszerek vagy algoritmusok fejleszthetőek.

5. Az alkalmazási területek diverzifikációja

Az adatcímkézés a számítógépes látás, a beszédfelismerés és a természetes nyelvi feldolgozás stb. különböző alkalmazási területeken használható. A címkézett adatokkal betanított modellek segítségével objektumok felismerése, hangutasítások feldolgozása, érzelem elemzés stb. végezhető el.

6. Tapasztalati tudás átadása

Az adatcímkézés hasznos eszköz a szakterületi szakemberek tapasztalati tudásának átadására. A szakemberek által elvégzett címkézés révén az adott terület specifikus tudása és ismerete beépíthető az adatokba.

Az adatcímkézésnél a pontosság és a minőség fontos tényezők, és pontos, egységes címkézési munkát kell végezni. A címkézett adatok hatékony felhasználásával a modellek teljesítménye javítható a különböző alkalmazási területeken.

Az adatcímkézés hátrányai

1. Idő és költség

Az adatcímkézés időigényes és költséges folyamat. Különösen nagy adatkészletek esetén növekedhet a címkézésre fordított idő és költség, ezért a címkézési munkához szakértelem és erőfeszítés szükséges.

2. Szubjektivitás és konzisztencia

A címkézési folyamat során szubjektivitás léphet fel, és fontos a címkézők közötti egységesség fenntartása. Különböző címkézők ugyanazon adatra különböző címkéket rendelhetnek, ezért oda kell figyelni az egységesség fenntartására.

3. Címke-eltérés és hibák

Az adatcímkézési folyamat során hibák vagy a címkék pontatlansága miatt eltérés léphet fel a címke és a tényleges adat között. A címkézési hibák csökkenthetik a modell teljesítményét, ezért fontos a címkézési munka minőségellenőrzése.

4. A domain-specifikusság és a generalizáció nehézségei

Bizonyos adatok egy adott domainhez kötődnek, ami megnehezítheti a más domainekbe való általánosítást. Ugyanaz a címkézési módszer más domainek adataira alkalmazva csökkentheti a pontosságot és a hasznosságot.

5. Címkehiány és egyensúlyhiány

Ha az adatkészletben bizonyos osztálycímkék hiányoznak vagy egyensúlyhiány van, az befolyásolhatja a modell teljesítményét. Ennek kiküszöböléséhez további feladatokra lehet szükség, például adatok beszerzésére vagy címkék újraszervezésére.

6. Az adatvédelem és az etikai problémák

A címkézési folyamat során adatvédelmi és etikai problémák merülhetnek fel. Bizonyos adatok érzékeny személyes adatokat tartalmazhatnak, és a címkézési folyamat során ezeket megfelelően kell kezelni.

Ezek a hátrányok olyan szempontok, amelyeket figyelembe kell venni az adatcímkézési folyamat során. A hatékony és pontos adatcímkézéshez minimalizálni kell ezeket a hátrányokat, és szigorú minőségellenőrzést kell végezni.