Veri Etiketleme Nedir? Türleri, Avantajları ve Dezavantajları

Veri etiketleme, bilgisayarların veya yapay zekanın verileri anlayıp kullanabilmesi için verilere etiket ekleme sürecidir. Basitçe açıklamak gerekirse, bir köpeği ve kediyi ayırt etmemiz gerektiğinde, bilgisayarlar veya yapay zeka insanlar gibi sezgisel olarak köpek ve kediyi ayırt edemezler, bu nedenle bilgisayara köpek ve kediyi ayırt etmeyi öğretmemiz gerekir... İşte bu, veri etiketlemedir.

Köpek ve kedi fotoğraflarına bakarak her birine "köpek"/"kedi" etiketi ekler ve etiketlenmiş bu verileri kullanarak bilgisayarların veya yapay zekanın köpek ve kediyi ayırt edebilmesini sağlarız.

Veri etiketleme, nesne tanımanın yanı sıra metin sınıflandırması, duygu analizi, ses tanıma gibi çeşitli alanlarda kullanılır ve etiketlenmiş verilerle yapay zeka eğitilir ve istediğimiz görevi yerine getirmesi sağlanır.

Özetle, veri etiketleme, bilgisayarların veya yapay zekanın verileri anlamaları için verilere etiket ekleme sürecidir ve bunun sonucunda bilgisayarlar veya yapay zeka istenen görevi yerine getirebilir... Bu tür görevleri yerine getiren kişilere Veri Etiketleyicisidenir.

Veri Etiketleme Türleri

1. Dikdörtgen / Sınırlayıcı Kutu (Bounding Box)

Dikdörtgen veya sınırlayıcı kutu, nesnelerin konumunu dikdörtgenlerle sınırlama yöntemidir. Genellikle nesne algılama (Object Detection) görevlerinde kullanılır ve nesnenin sınır kutusunu çizerek kutunun koordinatlarını kaydederek nesnenin konumunu ve boyutunu belirtir.

2. Nokta / Puan (Points)

Nokta veya puan, nesnenin belirli bir konumunu işaretleme yöntemidir. Yüz tanıma görevlerinde göz, burun, ağız konumlarını nokta olarak belirleyerek yüz özelliklerini gösterebiliriz.

3. Çokgen / Poligon (Polygon)

Çokgen veya poligon, nesnenin sınırlarını hassas bir şekilde gösterme yöntemidir. Resim veya videolarda nesnenin ana hatlarını gösteren bir çokgen çizilir. Genellikle nesne bölme veya görüntü segmentasyon görevlerinde kullanılır.

4. Segmentasyon Maskesi (Segmentation Mask)

Segmentasyon maskesi, her piksele karşılık gelen nesneyi veya sınıfı gösterme yöntemidir. Piksel düzeyinde nesnenin alanını göstererek nesne bölme görevlerinde kullanılır ve her piksele atanmış sınıf etiketi, görüntüdeki nesneyi hassas bir şekilde ayırır.

5. Çok Sınıflı Etiketleme (Multi-Class Labeling)

Çok sınıflı etiketleme, nesneleri birden fazla sınıftan birine sınıflandırma yöntemidir. Resimde elma, muz, portakalı sınıflandırma görevi gibi her nesneye karşılık gelen sınıf etiketi verilir.

Bunların yanı sıra ses verilerini metne dönüştürme veya insan veya hayvan eklemlerini tahmin eden iskelet yöntemi gibi çeşitli veri etiketleme yöntemleri mevcuttur ve görevin amacına ve gereksinimlerine göre uygun yöntem seçilip kullanılır. Bu sayede bilgisayar verileri anlayabilir ve istediğimiz görevi yerine getirebilir.

Veri Etiketlemenin Avantajları

1. Denetimli Öğrenme İçin Temel Öğe

Veri etiketleme, denetimli öğrenmede (Supervised Learning) temel bir unsurdur. Denetimli öğrenme, makine öğrenimi algoritmalarının etiketlenmiş verileri kullanarak desenleri öğrenme yöntemidir. Veri etiketleme, giriş verilerini ve karşılık gelen çıktıyı (etiketi) sağlayarak modelin doğru tahminler yapmasını sağlar.

2. Model Performansını Geliştirme

Etiketlenmiş verileri kullanarak modeli eğittiğimizde modelin performansını artırabiliriz. Etiketli veriler kullanıldığında model, istenen çıktılara yakın sonuçlar tahmin edebilir.

3. Karar Verme ve Yargılama Desteği

Veri etiketleme, karar verme ve yargılamaya yardımcı olur. Etiketlenmiş veriler kullanıldığında, karar verme veya yargılamada 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 öğrenimi modelleri eğitilir ve bu sayede otomatikleştirilmiş sistemler veya algoritmalar geliştirilebilir.

5. Uygulama Alanlarını Çeşitlendirme

Veri etiketleme, bilgisayar görüsü, ses tanıma, doğal dil işleme gibi çeşitli uygulama alanlarında kullanılır. Etiketlenmiş veriler kullanılarak model eğitilir ve nesne algılama, sesli komut tanıma, duygu analizi gibi çeşitli görevler gerçekleştirilebilir.

6. Deneysel Bilgi Aktarımı

Veri etiketleme, alan uzmanlarının deneysel bilgilerini iletmede faydalıdır. Alan uzmanları etiketleme yaparak ilgili alanın belirli bilgilerini ve içgörülerini verilere yansıtabilirler.

Veri etiketlemesinde doğruluk ve kalite önemli unsurlardır ve doğru ve tutarlı bir etiketleme çalışması yapılmalıdır. Etiketlenmiş veriler etkili bir şekilde kullanılarak çeşitli uygulama alanlarında model performansı artırılabilir.

Veri Etiketlemenin Dezavantajları

1. Zaman ve Maliyet

Veri etiketleme, zaman ve maliyet gerektiren bir işlemdir. Özellikle büyük veri kümelerini işlerken etiketlemeye harcanan zaman ve maliyet artabilir, bu nedenle etiketleme çalışmalarında uzmanlık ve çaba gerekebilir.

2. Öznellik ve Tutarlılık

Etiketleme işleminde öznellik söz konusu olabilir ve etiketleyiciler arasında tutarlılığı sağlamak önemlidir. Farklı etiketleyicilerin aynı verilere farklı etiketler ataması olasılığı olduğundan, tutarlılığı sağlamaya dikkat etmek gerekir.

3. Etiket Uyuşmazlığı ve Hataları

Veri etiketleme işleminde, hata veya etiketlerin yanlışlığı nedeniyle etiket ile gerçek veriler arasında uyuşmazlıklar ortaya çıkabilir. Etiketleme hataları modelin performansını düşürebileceğinden, etiketleme işleminin kalite kontrolü önemlidir.

4. Alana Özgü Olma ve Genellemenin Zorluğu

Bazı veriler belirli bir alana özgüdür ve diğer alanlarda genelleme yapmak zor olabilir. Aynı etiketleme yönteminin farklı alanlardaki verilere uygulanması durumunda doğruluk ve faydalılık azalabilir.

5. Etiket Eksikliği ve Dengesizlik

Veri kümesinde belirli bir sınıf etiketi eksik veya dengesiz ise modelin performansını etkileyebilir. Bunu çözmek için veri toplama veya etiket yeniden düzenleme gibi ek çalışmalar gerekebilir.

6. Kişisel Verilerin Korunması ve Etik Sorunlar

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

Bu dezavantajlar, veri etiketleme işlemini gerçekleştirirken göz önünde bulundurulması gereken hususlardır. Etkin ve doğru veri etiketleme için bu dezavantajları en aza indirmek ve kalite kontrolünü titizlikle uygulamak gerekir.