Pelabelan data adalah proses memberi tag pada data agar komputer atau kecerdasan buatan dapat memahami dan menggunakannya. Sebagai contoh, jika kita harus membedakan anjing dan kucing, komputer atau kecerdasan buatan tidak dapat membedakan anjing dan kucing secara intuitif seperti manusia. Oleh karena itu, kita perlu mengajarkan komputer untuk membedakan anjing dan kucing... itulah pelabelan data.

Dengan melihat foto anjing dan kucing, kita menempelkan tag "anjing" / "kucing" pada masing-masing foto. Dengan data yang telah diberi tag tersebut, komputer atau kecerdasan buatan dapat mempelajari untuk membedakan anjing dan kucing.

Pelabelan data tidak hanya untuk mengenali objek, tetapi juga digunakan di berbagai bidang seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, dan pengenalan suara. Dengan menggunakan data yang diberi label, kecerdasan buatan dapat belajar dan membantu kita dalam melakukan tugas yang kita inginkan.

Singkatnya, pelabelan data adalah proses memberi tag pada data agar komputer atau kecerdasan buatan dapat memahaminya. Melalui proses ini, komputer atau kecerdasan buatan dapat melakukan tugas yang kita inginkan... orang yang melakukan tugas ini disebutpelabel data.

Jenis Pelabelan Data

1. Kotak persegi panjang / kotak pembatas (Bounding Box)

Kotak persegi panjang atau kotak pembatas adalah cara untuk mengikat lokasi objek dengan persegi panjang. Ini biasanya digunakan dalam tugas deteksi objek (Object Detection) dan menggambarkan kotak batas objek untuk mencatat koordinat kotak dan memberikan informasi tentang lokasi dan ukuran objek.

2. Titik / Poin (Points)

Titik atau poin adalah cara untuk menunjukkan lokasi tertentu dari sebuah objek. Dalam tugas pengenalan wajah, kita dapat menetapkan lokasi mata, hidung, dan mulut sebagai titik untuk menunjukkan fitur wajah.

3. Poligon / Poligon (Polygon)

Poligon atau poligon adalah cara untuk menunjukkan batas objek secara tepat. Gambarlah poligon untuk menunjukkan kontur objek pada gambar atau video. Ini biasanya digunakan dalam tugas segmentasi objek atau segmentasi gambar.

4. Masker Segmentasi (Segmentation Mask)

Masker segmentasi adalah cara untuk menunjukkan objek atau kelas yang sesuai untuk setiap piksel. Tunjukkan area objek pada tingkat piksel untuk digunakan dalam tugas segmentasi objek. Label kelas yang ditetapkan ke setiap piksel secara tepat memisahkan objek pada gambar.

5. Pelabelan multi-kelas (Multi-Class Labeling)

Pelabelan multi-kelas adalah cara untuk mengklasifikasikan objek ke dalam salah satu dari beberapa kelas. Dalam tugas klasifikasi apel, pisang, dan jeruk dalam gambar, berikan label kelas yang sesuai untuk setiap objek.

Selain itu, ada berbagai cara pelabelan data seperti mengubah data suara menjadi teks atau cara kerangka yang memperkirakan persendian orang atau hewan. Cara pelabelan data yang tepat dipilih berdasarkan tujuan dan persyaratan tugas. Hal ini dapat membantu komputer memahami data dan melakukan tugas yang diinginkan.

Keuntungan Pelabelan Data

1. Faktor yang diperlukan untuk pembelajaran terawasi

Pelabelan data adalah faktor yang diperlukan dalam pembelajaran terawasi (Supervised Learning). Pembelajaran terawasi adalah cara algoritma pembelajaran mesin mempelajari pola dengan menggunakan data yang diberi label. Melalui pelabelan data, kita menyediakan data input dan output yang sesuai (label) sehingga model dapat melakukan prediksi yang benar.

2. Meningkatkan performa model

Melatih model dengan data yang diberi label dapat meningkatkan performa model. Dengan menggunakan data yang memiliki label, model dapat memprediksi hasil yang lebih dekat dengan hasil yang diinginkan.

3. Mendukung pengambilan keputusan dan penilaian

Pelabelan data membantu dalam pengambilan keputusan dan penilaian. Dengan menggunakan data yang diberi label, kita dapat mengidentifikasi informasi yang diperlukan untuk membuat penilaian atau keputusan.

4. Pengembangan teknologi otomatisasi

Pelabelan data menyediakan dasar yang penting untuk pengembangan teknologi otomatisasi. Dengan menggunakan set data berukuran besar yang diberi label, kita dapat melatih model pembelajaran mesin dan mengembangkan sistem atau algoritma otomatis.

5. Diversifikasi bidang aplikasi

Pelabelan data digunakan dalam berbagai bidang aplikasi seperti visi komputer, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami. Dengan melatih model menggunakan data yang diberi label, kita dapat melakukan berbagai tugas seperti deteksi objek, pengenalan perintah suara, dan analisis sentimen.

6. Transfer pengetahuan empiris

Pelabelan data sangat berguna untuk mentransfer pengetahuan empiris dari ahli domain. Ketika ahli domain menandai label, mereka dapat mencerminkan pengetahuan dan wawasan spesifik dalam domain tersebut pada data.

Pelabelan data adalah faktor penting dalam hal akurasi dan kualitas. Penting untuk melakukan pelabelan yang akurat dan konsisten. Dengan menggunakan data yang diberi label secara efektif, kita dapat meningkatkan performa model di berbagai bidang aplikasi.

Kerugian Pelabelan Data

1. Waktu dan Biaya

Pelabelan data adalah pekerjaan yang membutuhkan waktu dan biaya. Terutama dalam kasus yang memerlukan pemrosesan set data besar, waktu dan biaya yang diperlukan untuk pelabelan dapat meningkat. Oleh karena itu, pengetahuan dan upaya profesional mungkin diperlukan dalam pekerjaan pelabelan.

2. Subjektivitas dan Konsistensi

Pekerjaan pelabelan dapat melibatkan subjektivitas dan penting untuk menjaga konsistensi antar pelabel. Pelabel yang berbeda dapat memberikan label yang berbeda untuk data yang sama, sehingga penting untuk memperhatikan konsistensi.

3. Ketidakcocokan dan Kesalahan Label

Pekerjaan pelabelan data dapat menyebabkan ketidakcocokan antara label dan data sebenarnya karena kesalahan atau ketidakakuratan label. Kesalahan pelabelan dapat menurunkan performa model, sehingga penting untuk mengontrol kualitas pekerjaan pelabelan.

4. Spesialisasi Domain dan Kesulitan Generalisasi

Beberapa data mungkin khusus untuk domain tertentu dan sulit untuk digeneralisasikan ke domain lain. Cara pelabelan yang sama dapat menghasilkan penurunan akurasi dan kegunaan ketika diterapkan pada data dari domain yang berbeda.

5. Kekurangan dan Ketidakseimbangan Label

Jika label kelas tertentu kurang atau tidak seimbang dalam set data, hal itu dapat memengaruhi performa model. Untuk mengatasi masalah ini, mungkin diperlukan pekerjaan tambahan seperti akuisisi data atau penyesuaian label.

6. Privasi dan Masalah Etika

Pekerjaan pelabelan dapat menimbulkan masalah privasi dan etika. Beberapa data mungkin berisi informasi pribadi yang sensitif dan harus ditangani dengan tepat dalam pekerjaan pelabelan.

Kekurangan ini adalah hal-hal yang perlu dipertimbangkan dalam melakukan pekerjaan pelabelan data. Untuk pelabelan data yang efisien dan akurat, kekurangan ini harus diminimalkan dan kontrol kualitas harus dilakukan dengan ketat.