Data labeling is het proces van het taggen van gegevens, zodat computers of kunstmatige intelligentie de gegevens kunnen begrijpen en gebruiken. Eenvoudiger gezegd, stel je voor dat we computers of kunstmatige intelligentie moeten leren om honden en katten te onderscheiden. Ze kunnen dit niet zo intuïtief doen als mensen, dus we moeten ze leren hoe ze dat moeten doen. Dat is wat data labeling is.

We laten computers of kunstmatige intelligentie foto's van honden en katten zien en geven elke foto een tag "hond" / "kat". Met deze getagde gegevens kunnen ze dan leren om honden en katten te onderscheiden.

Data labeling wordt niet alleen gebruikt om objecten te herkennen, maar ook in andere gebieden zoals tekstclassificatie, sentimentanalyse en spraakherkenning. De gelabelde gegevens worden gebruikt om kunstmatige intelligentie te trainen, zodat ze de taken kunnen uitvoeren die we willen.

Samengevat, data labeling is het taggen van gegevens om computers of kunstmatige intelligentie te helpen de gegevens te begrijpen. Daardoor kunnen computers of kunstmatige intelligentie de gewenste taken uitvoeren. Mensen die deze taken uitvoeren worden data labelersgenoemd.

Typen data labeling

1. Rechthoek / Begrenzingsvak (Bounding Box)

Een rechthoek of begrenzende doos is een manier om de positie van een object te markeren met een rechthoek. Het wordt meestal gebruikt in objectdetectie (Object Detection) taken. De grenzen van het object worden aangeduid met een rechthoek, waarvan de coördinaten worden geregistreerd om de positie en grootte van het object aan te geven.

2. Punten / Stippen (Points)

Punten of stippen geven de specifieke locatie van een object aan. Bij gezichtsherkenning kunnen punten worden gebruikt om de locatie van de ogen, neus en mond te markeren, wat de gezichtskenmerken aangeeft.

3. Veelhoeken / Polygonen (Polygon)

Veelhoeken of polygonen worden gebruikt om de grenzen van een object nauwkeurig te markeren. Een veelhoek wordt getekend om de contouren van een object in een afbeelding of video weer te geven. Het wordt voornamelijk gebruikt bij objectsegmentatie of beeldsegmentatie.

4. Segmentatiemasker (Segmentation Mask)

Een segmentatiemasker geeft het overeenkomstige object of de klasse aan voor elke pixel. Het markeert het gebied van het object op pixelniveau, wat wordt gebruikt voor objectsegmentatie. Het klasselabel dat aan elke pixel is toegewezen, scheidt het object nauwkeurig van de afbeelding.

5. Meerdere klassen labelen (Multi-Class Labeling)

Meerdere klassen labelen is een manier om een object te classificeren als behorend tot een van de verschillende klassen. In een afbeelding waar appels, bananen en sinaasappels worden geclassificeerd, wordt aan elk object het overeenkomstige klasselabel toegewezen.

Naast deze methoden zijn er nog andere data labeling-methoden, zoals het omzetten van spraakgegevens naar tekst, of de skeleton-methode die de gewrichten van mensen of dieren schat. Er zijn verschillende data labeling-methoden, en de juiste methode moet worden gekozen op basis van de doelstellingen en vereisten van de taak. Dit helpt computers om gegevens te begrijpen en de gewenste taken uit te voeren.

Voordelen van data labeling

1. Essentieel element voor begeleid leren

Data labeling is een essentieel element voor begeleid leren (Supervised Learning). Bij begeleid leren trainen machine learning-algoritmen met gelabelde gegevens om patronen te leren. Door data labeling wordt de invoergegevens en de bijbehorende uitvoer (label) verstrekt, waardoor het model wordt geholpen om nauwkeurige voorspellingen te doen.

2. Verbeterde modelprestaties

Door het trainen van een model met gelabelde gegevens, kan de nauwkeurigheid ervan worden verbeterd. Met gelabelde gegevens kan een model resultaten voorspellen 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 kan men nauwkeurig de benodigde informatie vaststellen voor het nemen van beslissingen of het maken van beoordelingen.

4. Ontwikkeling van automatiseringstechnologie

Data labeling vormt een belangrijke basis voor de ontwikkeling van automatiseringstechnologie. Met behulp van grote datasets met labels kunnen machine learning-modellen worden getraind, waarmee geautomatiseerde systemen of algoritmen kunnen worden ontwikkeld.

5. Diversificatie van toepassingsgebieden

Data labeling wordt toegepast in verschillende gebieden, zoals computer vision, spraakherkenning en natuurlijke taalverwerking. Door het trainen van modellen met gelabelde gegevens kunnen taken zoals objectdetectie, spraakcommando-herkenning en sentimentanalyse worden uitgevoerd.

6. Overdracht van empirische kennis

Data labeling is handig voor het overdragen van empirische kennis van domeinexperts. Wanneer domeinexperts labels aanbrengen, kunnen ze specifieke kennis en inzichten uit hun vakgebied in de gegevens weerspiegelen.

Nauwkeurigheid en kwaliteit zijn belangrijke factoren bij data labeling. Het is noodzakelijk om nauwkeurige en consistente labelingtaken uit te voeren. Door het effectief gebruik van gelabelde gegevens kunnen de prestaties van modellen in verschillende toepassingsgebieden worden verbeterd.

Nadelen van data labeling

1. Tijd en kosten

Data labeling is een tijdrovend en kostbaar proces. Vooral bij het verwerken van grote datasets kunnen de tijd en kosten van het labelen toenemen. Het labelen van gegevens vereist daarom professionele kennis en inspanning.

2. Subjectiviteit en consistentie

Subjectiviteit kan een rol spelen in labelingtaken. Het is belangrijk om consistentie te handhaven tussen verschillende labelers. Verschillende labelers kunnen dezelfde gegevens verschillende labels geven, wat aandacht vereist voor het handhaven van consistentie.

3. Labelinconsistenties en fouten

Door fouten of onnauwkeurigheden bij het labelen van gegevens kunnen er inconsistenties ontstaan tussen labels en de werkelijke gegevens. Labelfouten kunnen de prestaties van modellen aantasten, daarom is het van belang om de kwaliteit van het labelen te controleren.

4. Moeilijkheden met domeinspecialisatie en generalisatie

Sommige gegevens zijn gespecialiseerd in een specifiek domein en kunnen moeilijk te generaliseren zijn naar andere domeinen. Als dezelfde labelingmethode wordt toegepast op gegevens uit andere domeinen, kan de nauwkeurigheid en bruikbaarheid afnemen.

5. Tekort aan labels en onbalans

Als er een tekort is aan bepaalde klasselabels in een dataset of als de labels ongelijk verdeeld zijn, kan dit van invloed zijn op de prestaties van het model. Om dit op te lossen, kunnen extra taken nodig zijn, zoals het verkrijgen van gegevens of het opnieuw labelen.

6. Privacy en ethische kwesties

Labelen kan privacy- en ethische kwesties opleveren. Sommige gegevens kunnen gevoelige persoonlijke informatie bevatten, die tijdens het labelen op de juiste manier moeten worden behandeld.

Deze nadelen moeten worden overwogen bij het uitvoeren van data labeling. Om efficiënt en nauwkeurig data te labelen, moeten deze nadelen worden geminimaliseerd en moet de kwaliteit strikt worden gecontroleerd.