Apa Itu Pelabelan Data? Jenis, Keuntungan, dan Kerugian

Pelabelan data adalah proses memberi tag pada data agar komputer atau kecerdasan buatan dapat memahami dan memanfaatkannya. Sederhananya, jika kita diminta untuk membedakan anjing dan kucing, komputer atau kecerdasan buatan tidak dapat membedakan anjing dan kucing secara intuitif seperti manusia. Oleh karena itu, kita perlu mengajari komputer untuk membedakan anjing dan kucing... Itulah yang disebut pelabelan data.

Dengan melihat foto anjing dan kucing, kita memberi tag "anjing" / "kucing" pada masing-masing foto, dan dengan data yang diberi tag ini, komputer atau kecerdasan buatan dapat belajar membedakan anjing dan kucing.

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

Singkatnya, pelabelan data adalah memberi tag pada data untuk membuat komputer atau kecerdasan buatan memahaminya, dan melalui ini, komputer atau kecerdasan buatan dapat melakukan tugas yang diinginkan... Orang yang melakukan pekerjaan ini disebut Pelabel Data .

Jenis Pelabelan Data

1. Kotak Persegi Panjang / Bounding Box (Bounding Box)

Kotak persegi panjang atau bounding box adalah metode untuk mengelompokkan lokasi objek dengan kotak persegi panjang. Ini terutama digunakan dalam tugas deteksi objek (Object Detection), dan dengan menggambar kotak batas objek, koordinat kotak dicatat untuk menunjukkan lokasi dan ukuran objek.

2. Titik / Points

Titik atau points adalah metode untuk menunjukkan lokasi tertentu dari suatu objek. Dalam tugas pengenalan wajah, posisi mata, hidung, dan mulut dapat ditentukan dengan titik untuk menunjukkan fitur wajah.

3. Poligon / Polygon

Poligon atau polygon adalah metode untuk menunjukkan batas objek secara akurat. Gambar atau video menggambar poligon yang menunjukkan garis besar objek. Ini terutama digunakan dalam tugas segmentasi objek atau segmentasi gambar.

4. Masker Segmentasi (Segmentation Mask)

Masker segmentasi adalah metode untuk menunjukkan objek atau kelas yang sesuai untuk setiap piksel. Ini menunjukkan area objek pada tingkat piksel untuk tugas segmentasi objek, dan label kelas yang ditetapkan ke setiap piksel memisahkan objek dengan tepat dalam gambar.

5. Pelabelan Multi-Kelas (Multi-Class Labeling)

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

Selain itu, ada berbagai metode pelabelan data seperti mengubah data suara menjadi teks atau metode kerangka yang memperkirakan sendi manusia atau hewan, dan metode yang sesuai dipilih dan digunakan sesuai dengan tujuan dan kebutuhan pekerjaan. Melalui ini, komputer dapat memahami data dan melakukan tugas yang diinginkan.

Keuntungan Pelabelan Data

1. Elemen Esensial untuk Pembelajaran Terawasi

Pelabelan data adalah elemen penting dalam pembelajaran terawasi (Supervised Learning). Pembelajaran terawasi adalah metode di mana algoritma pembelajaran mesin mempelajari pola menggunakan data yang diberi label, dan dengan pelabelan data, input data dan output (label) yang sesuai diberikan untuk membantu model melakukan prediksi yang benar.

2. Peningkatan Performa Model

Melatih model dengan menggunakan data yang diberi label dapat meningkatkan performa model. Dengan menggunakan data yang diberi label, model dapat memprediksi hasil yang mendekati output yang diinginkan.

3. Dukungan Pengambilan Keputusan dan Penilaian

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

4. Pengembangan Teknologi Otomatisasi

Pelabelan data memberikan dasar penting untuk pengembangan teknologi otomatisasi. Dengan memanfaatkan dataset berlabel dalam jumlah besar, model pembelajaran mesin dapat dilatih, dan sistem atau algoritma otomatis dapat dikembangkan.

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 berguna untuk mentransfer pengetahuan empiris dari para ahli di bidangnya. Dengan ahli yang memberi label, pengetahuan dan wawasan spesifik dari bidang tersebut dapat dimasukkan ke dalam data.

Akurasi dan kualitas adalah faktor penting dalam pelabelan data, dan penting untuk melakukan pekerjaan pelabelan yang akurat dan konsisten. Dengan memanfaatkan data yang diberi label secara efektif, performa model dapat ditingkatkan dalam berbagai bidang aplikasi.

Kekurangan Pelabelan Data

1. Waktu dan Biaya

Pelabelan data adalah pekerjaan yang membutuhkan banyak waktu dan biaya. Terutama ketika harus menangani dataset dalam jumlah besar, waktu dan biaya yang dibutuhkan untuk pelabelan dapat meningkat. Oleh karena itu, pengetahuan dan upaya profesional mungkin diperlukan dalam pekerjaan pelabelan.

2. Subjektivitas dan Konsistensi

Pekerjaan pelabelan dapat dipengaruhi oleh subjektivitas, dan penting untuk menjaga konsistensi antar pelabel. Pelabel yang berbeda dapat memberi label yang berbeda pada data yang sama, sehingga perlu diperhatikan untuk menjaga konsistensi.

3. Ketidaksesuaian dan Kesalahan Label

Pekerjaan pelabelan data dapat menyebabkan ketidaksesuaian antara label dan data aktual karena kesalahan atau ketidakakuratan label. Kesalahan pelabelan dapat menurunkan performa model, sehingga penting untuk mengelola kualitas pekerjaan pelabelan.

4. Spesifikasi Domain dan Kesulitan Generalisasi

Beberapa data mungkin spesifik untuk domain tertentu, sehingga sulit untuk digeneralisasikan ke domain lain. Ketika metode pelabelan yang sama diterapkan pada data dari domain yang berbeda, akurasi dan kegunaan dapat berkurang.

5. Kekurangan dan Ketidakseimbangan Label

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

6. Perlindungan Privasi dan Isu Etika

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

Kekurangan ini adalah hal yang perlu dipertimbangkan saat melakukan pekerjaan pelabelan data. Untuk pelabelan data yang efisien dan akurat, kekurangan ini harus diminimalkan dan manajemen kualitas harus dilakukan dengan cermat.