Veri etiketleme, bilgisayarların veya yapay zekânın verileri anlayıp kullanabilmesi için verilere etiket ekleme işlemidir. Basitçe açıklamak gerekirse, bir köpeği ve bir kediyi ayırt etmemiz gerektiğinde, bilgisayarlar veya yapay zekâ insanlar gibi sezgisel olarak köpekleri ve kedileri ayırt edemez, bu nedenle bilgisayarlara köpekleri ve kedileri ayırt etmeyi öğretmek... işte bu da veri etiketlemedir.

Köpek ve kedi fotoğraflarına bakarak her birine "köpek" / "kedi" etiketi ekliyoruz ve etiketlenmiş bu verilerle bilgisayarlar veya yapay zekâ köpekleri ve kedileri ayırt edebiliyor.

Veri etiketleme, nesneleri tanımanın yanı sıra metin sınıflandırması, duygu analizi, ses tanıma gibi çeşitli alanlarda kullanılıyor ve etiketlenmiş verilerle yapay zekânın öğrenmesini ve istediğimiz görevi yerine getirmesini sağlıyoruz.

Özetle, veri etiketleme, bilgisayarların veya yapay zekânın verileri anlamaları için verilere etiket ekleme işlemidir ve bununla bilgisayarlar veya yapay zekâ istediğimiz görevi yerine getirebilir... Bu işi yapanlaraVeri Etiketleyicisidenir.

Veri Etiketleme Türleri

1. Dikdörtgen / Sınır Kutusu (Bounding Box)

Dikdörtgen veya sınır kutusu, nesnenin konumunu dikdörtgen şeklinde sınırlandırma yöntemidir. Genellikle nesne algılama (Object Detection) işlemlerinde kullanılır ve nesnenin sınır kutusunu çizerek kutunun koordinatlarını kaydeder, böylece nesnenin konumu ve boyutu belirtilir.

2. Nokta / Puan (Points)

Nokta veya puan, nesnenin belirli bir konumunu işaretleme yöntemidir. Yüz tanıma işlemlerinde göz, burun, ağız konumları noktalarla belirtilerek yüz özelliklerini gösterilebilir.

3. Çokgen / Poligon (Polygon)

Çokgen veya poligon, nesnenin sınırlarını kesin olarak belirleme yöntemidir. Görüntülerde veya videolarda nesnenin kontürünü gösteren çokgen çizilir. Genellikle nesne segmentasyonu veya görüntü segmentasyonu işlemlerinde kullanılır.

4. Segmentasyon Maskesi (Segmentation Mask)

Segmentasyon maskesi, her piksele ilgili nesneyi veya sınıfı gösteren bir yöntemdir. Piksel düzeyinde nesnenin bölgesini göstererek nesne segmentasyonu işlemlerinde kullanılır ve her piksele atanan sınıf etiketi, görüntüde nesnenin kesin olarak ayrıştırılmasını sağlar.

5. Çok Sınıflı Etiketleme (Multi-Class Labeling)

Çok sınıflı etiketleme, nesneleri birden fazla sınıftan birine sınıflandırma yöntemidir. Görüntüde elma, muz, portakal sınıflandırma işleminde her bir nesneye ilgili sınıf etiketi verilir.

Bunun dışında ses verilerini metne dönüştürme veya insan veya hayvan eklemlerini tahmin eden iskelet yöntemi gibi çeşitli veri etiketleme yöntemleri mevcuttur ve işin amacına ve gereksinimlerine göre uygun yöntemi seçip kullanabilirsiniz. Bununla bilgisayarların verileri anlamasını ve istediğimiz görevi yerine getirmesini sağlıyoruz.

Veri Etiketlemenin Avantajları

1. Denetimli Öğrenme İçin Gerekli Unsur

Veri etiketleme, Denetimli Öğrenme (Supervised Learning) için gerekli bir unsurdur. Denetimli öğrenme, makine öğrenmesi algoritmalarının etiketlenmiş verileri kullanarak kalıpları öğrenme yöntemidir. Veri etiketleme yoluyla girdi verileri ve ilgili çıktısı (etiket) sağlayarak modelin doğru tahminler yapmasını sağlıyoruz.

2. Model Performansını Geliştirme

Etiketlenmiş verileri kullanarak modeli eğittiğimizde modelin performansını artırabiliriz. Etiketli verileri kullanarak model, istediğimiz çıktıya yakın sonuçlar tahmin edebilir.

3. Karar Verme ve Yargılama Desteği

Veri etiketleme, karar verme ve yargılama konusunda yardımcı olur. Etiketlenmiş verileri kullanarak, karar verme veya yargılama için gerekli bilgileri doğru bir şekilde belirleyebiliriz.

4. Otomasyon Teknolojisi Geliştirme

Veri etiketleme, otomasyon teknolojisi geliştirmenin önemli bir temelini oluşturur. Etiketlenmiş büyük veri kümeleri kullanılarak makine öğrenmesi modelleri eğitilerek otomatikleştirilmiş sistemler veya algoritmalar geliştirilebilir.

5. Uygulama Alanlarını Çeşitlendirme

Veri etiketleme, bilgisayar görüşü, ses tanıma, doğal dil işleme gibi çeşitli uygulama alanlarında kullanılır. Etiketlenmiş verileri kullanarak modeli eğittiğimizde, nesne algılama, sesli komut tanıma, duygu analizi gibi çeşitli görevleri yerine getirebiliriz.

6. Deneysel Bilgiyi Aktarım

Veri etiketleme, alan uzmanlarının deneysel bilgilerini aktarma konusunda faydalıdır. Alan uzmanlarının etiketleme yapması, ilgili alana özel bilgi ve içgörüleri verilere yansıtmasını sağlar.

Veri etiketlemede doğruluk ve kalite önemli unsurlardır ve doğru ve tutarlı etiketleme işlemleri gerçekleştirilmelidir. Etiketlenmiş verileri etkili bir şekilde kullanarak çeşitli uygulama alanlarında modelin performansını artırabiliriz.

Veri Etiketlemenin Dezavantajları

1. Zaman ve Maliyet

Veri etiketleme, zaman ve maliyet gerektiren bir işlemdir. Özellikle büyük veri kümelerini işlemek gerekiyorsa, etiketleme işlemine harcanan zaman ve maliyet artabilir. Bu nedenle, etiketleme işleminde uzmanlık ve çaba gerektirebilir.

2. Öznellik ve Tutarlılık

Etiketleme işleminde öznellik rol oynayabilir ve etiketleme yapan kişiler arasında tutarlılığı sağlamak önemlidir. Farklı etiketleme yapan kişiler aynı verilere farklı etiketler verebilir, bu nedenle tutarlılığı korumaya dikkat etmek gerekir.

3. Etiket Uyuşmazlığı ve Hatalar

Veri etiketleme işleminde hata veya etiketin doğruluğunun yetersiz olması nedeniyle etiket ve gerçek veriler arasında uyuşmazlıklar ortaya çıkabilir. Etiketleme hataları modelin performansını düşürebileceği için etiketleme işleminin kalite kontrolü önemlidir.

4. Alana Özgü Olma ve Genelleştirme Zorluğu

Bazı veriler belirli bir alana özgü olabilir ve diğer alanlarda genelleştirilmesi zor olabilir. Aynı etiketleme yöntemi farklı alanlardaki verilere uygulandığında doğruluk ve fayda azalabilir.

5. Etiket Eksikliği ve Dengesizlik

Veri kümesinde belirli sınıf etiketlerinin eksik veya dengesiz olması durumunda modelin performansı etkilenebilir. Bu sorunu çözmek için ek veri edinme veya etiketleri yeniden düzenleme gibi ek işlemler gerekebilir.

6. Gizlilik ve Etik Sorunlar

Etiketleme işleminde gizlilik ve etik sorunlar ortaya çıkabilir. Bazı veriler hassas kişisel bilgileri içerebilir ve etiketleme işleminde bunların uygun şekilde ele alınması gerekir.

Bu dezavantajlar, veri etiketleme işlemi gerçekleştirirken dikkate alınması gereken konulardır. Verimli ve doğru veri etiketleme için bu dezavantajları en aza indirmek ve kalite kontrolünü titizlikle yapmak gerekir.