Wat is data labeling? Soorten, voordelen en nadelen

Data labeling is het proces van het toevoegen van tags aan gegevens, zodat computers of kunstmatige intelligentie de gegevens kunnen begrijpen en gebruiken. Simpel gezegd, als we een computer of kunstmatige intelligentie zouden vragen om honden en katten te onderscheiden, zou hij dat niet op dezelfde intuïtieve manier kunnen doen als een mens. Daarom moeten we de computer leren hoe hij honden en katten kan onderscheiden. Dat is precies wat data labeling doet.

We laten de computer foto's van honden en katten zien en voegen bij elke foto een tag toe, zoals "hond" of "kat". Met deze getagde gegevens kan de computer of kunstmatige intelligentie leren om honden en katten van elkaar te onderscheiden.

Data labeling wordt niet alleen gebruikt voor het herkennen van objecten, maar ook voor andere toepassingen zoals tekstclassificatie, sentimentanalyse en spraakherkenning. De gelabelde gegevens worden gebruikt om kunstmatige intelligentie te trainen, zodat deze de taken kan uitvoeren die we van haar verwachten.

Kortom, data labeling is het proces van het toevoegen van tags aan gegevens om computers of kunstmatige intelligentie te helpen de gegevens te begrijpen. Hierdoor kan de computer of kunstmatige intelligentie de gewenste taken uitvoeren. De persoon die deze taken uitvoert, wordt een data labelaar genoemd.

Soorten data labeling

1. Rechthoek / Bounding Box

Een rechthoek of bounding box is een manier om de locatie van een object te markeren met een rechthoek. Het wordt voornamelijk gebruikt in objectdetectie (Object Detection) taken. Door een kader om het object te tekenen en de coördinaten van het kader op te slaan, wordt de locatie en grootte van het object aangegeven.

2. Punt / Points

Een punt of points is een manier om een specifieke locatie van een object aan te geven. Bij gezichtsherkenning kan bijvoorbeeld de locatie van de ogen, neus en mond worden aangegeven met punten om de kenmerken van het gezicht te markeren.

3. Veelhoek / Polygon

Een veelhoek of polygon is een manier om de grenzen van een object nauwkeurig aan te geven. In een afbeelding of video wordt een veelhoek getekend om de omtrek van het object te markeren. Dit wordt voornamelijk gebruikt bij objectsegmentatie of image segmentation.

4. Segmentatie Masker (Segmentation Mask)

Een segmentatie masker is een manier om voor elke pixel aan te geven welk object of klasse deze pixel representeert. Het markeert het gebied van het object op pixelniveau en wordt gebruikt bij objectsegmentatie. De klasselabel die aan elke pixel wordt toegewezen, isoleert het object nauwkeurig in de afbeelding.

5. Multi-Class Labeling

Multi-class labeling is een manier om een object te classificeren in een van de meerdere klassen. Bijvoorbeeld, het classificeren van appels, bananen en sinaasappels in een afbeelding. Aan elk object wordt een klasselabel toegewezen.

Naast deze voorbeelden zijn er nog veel meer soorten data labeling, zoals het omzetten van spraakgegevens naar tekst of het schatten van de gewrichten van mensen of dieren met behulp van een skeletmodel. Afhankelijk van het doel en de eisen van de taak wordt de meest geschikte methode gekozen. Dit helpt de computer om de gegevens te begrijpen en de gewenste taken uit te voeren.

Voordelen van data labeling

1. Essentieel onderdeel van supervised learning

Data labeling is een essentieel onderdeel van supervised learning (Begeleid leren). Supervised learning is een machine learning-techniek waarbij algoritmen gebruikmaken van gelabelde gegevens om patronen te leren. Door middel van data labeling wordt de invoergegevens en de bijbehorende uitvoer (label) verschaft, waardoor het model nauwkeurige voorspellingen kan doen.

2. Verbetering van de modelprestaties

Door modellen te trainen met gelabelde gegevens, kunnen de prestaties van het model worden verbeterd. Met gelabelde gegevens kan het model voorspellingen doen die dichter bij de gewenste uitvoer liggen.

3. Ondersteuning bij besluitvorming en beoordeling

Data labeling helpt bij het nemen van beslissingen en het maken van beoordelingen. Met gelabelde gegevens kunnen we de informatie die nodig is voor besluitvorming en beoordeling nauwkeurig vaststellen.

4. Ontwikkeling van automatiseringstechnologie

Data labeling vormt een belangrijke basis voor de ontwikkeling van automatiseringstechnologie. Met behulp van grote datasets met gelabelde gegevens kunnen we machine learning-modellen trainen en daarmee geautomatiseerde systemen of algoritmen ontwikkelen.

5. Diversificatie van toepassingsgebieden

Data labeling wordt gebruikt in diverse toepassingsgebieden, zoals computer vision, spraakherkenning en natuurlijke taalverwerking. Door modellen te trainen met gelabelde gegevens kunnen we verschillende taken uitvoeren, zoals objectdetectie, spraakcommando herkenning en sentimentanalyse.

6. Overdracht van empirische kennis

Data labeling is nuttig voor het overbrengen van empirische kennis van domeinexperts. Door experts labels te laten toekennen, kan hun specifieke kennis en inzichten in het betreffende vakgebied worden weerspiegeld in de gegevens.

Bij data labeling zijn nauwkeurigheid en kwaliteit essentiële factoren. Het is belangrijk om zorgvuldig en consistent te labelen. Door gelabelde gegevens effectief te gebruiken, kunnen we de prestaties van modellen in verschillende toepassingsgebieden verbeteren.

Nadelen van data labeling

1. Tijd en kosten

Data labeling is een tijdrovende en kostbare activiteit. Vooral bij het verwerken van grote datasets kunnen de tijd en kosten voor labeling toenemen. Daarom zijn professionele kennis en inspanning nodig voor het labelingproces.

2. Subjectiviteit en consistentie

Bij het labelen kunnen subjectieve elementen meespelen en is het belangrijk dat de labelaars consistent te werk gaan. Verschillende labelaars kunnen dezelfde gegevens mogelijk verschillende labels geven. Daarom is het belangrijk om aandacht te besteden aan het handhaven van consistentie.

3. Labelinconsistenties en fouten

Bij data labeling kunnen fouten of onnauwkeurigheden optreden, waardoor er inconsistenties ontstaan tussen de labels en de werkelijke gegevens. Labelfouten kunnen de prestaties van het model negatief beïnvloeden. Daarom is kwaliteitscontrole van het labelen belangrijk.

4. Domeinspecialisatie en generalisatieproblemen

Sommige gegevens zijn gespecialiseerd voor een specifiek domein, waardoor generalisatie naar andere domeinen moeilijk kan zijn. Als dezelfde labelmethode wordt toegepast op gegevens uit een ander domein, kunnen de nauwkeurigheid en bruikbaarheid afnemen.

5. Gebrek aan labels en onevenwichtigheid

Als er een gebrek aan bepaalde klasselabels is in de dataset of als de labels onevenwichtig verdeeld zijn, kan dit de prestaties van het model beïnvloeden. Om dit probleem op te lossen, moeten mogelijk extra gegevens worden verzameld of moeten de labels worden aangepast.

6. Privacy en ethische kwesties

Bij labeling kunnen er privacy- en ethische kwesties ontstaan. Sommige gegevens bevatten gevoelige persoonlijke informatie en deze informatie moet op de juiste manier worden behandeld tijdens het labelen.

Deze nadelen zijn aspecten om rekening mee te houden bij het uitvoeren van data labeling. Om efficiënt en nauwkeurig te labelen, moeten deze nadelen worden geminimaliseerd en moet de kwaliteitscontrole zorgvuldig worden uitgevoerd.