Veri Etiketleme (Data Annotation)

Yapay zeka, görevleri yerine getirmek için insanların sahip olduğu yeteneklerin makineler (bilgisayarlar) tarafından taklit edilmesini hedefleyen teknolojidir ve temelde iki önemli bileşenden oluşur:

  • Anlama, yorumlama ve özgün sonuçlar üretme becerilerinin kodlandığı bir sistem
  • İçerik hakkında bilgi birikimi

Yapay zekanın görevlerini başarıyla ifa etmesi için ona bu göreve dair geçmiş bilginin aktarılmış olması büyük önem taşır çünkü bir konuda yerinde bir değerlendirme yapabilmesi için o konuya yeterli derecede aşina olması gereklidir. Geliştirilen bir yapay zeka modeline bilgiler öncelikle insanlar tarafından verilir. Bilgisayarla görme ve konuşma tanıma dahil olmak üzere çeşitli kullanımlar için veri etiketleme gereklidir.

 

Veri Etiketleme Nedir?

Her veri, sahip olduğu içerikler çerçevesinde kategorize edilebilir. Yapay zekanın herhangi bir veriye uygun çıktılar üretebilmesi için, o veriye ait önceden belirlenmiş kategorizasyonu tanıması ve her bir kategoriye ait özelliklere aşina olması gereklidir. Yapay zeka veriyi ham haliyle anlamlandıramaz, bu nedenle öncelikle karşılaştığı verinin ne anlama geldiği bilgisine ihtiyaç duyar.

Verilerin anlamlı parçalarının, ihtiyaç duyulan kategorilere göre işaretlenmesi işlemine veri etiketleme denir. Veri etiketleme, verideki anlamları yapay zekaya tanıtma olarak da düşünülebilir. Etiketlenen veriler toplanarak eğitim setini oluşturur ve model bu set ile eğitilir. Etiketler sayesinde yapay zekanın öğrenme süreci bilgi ile donatılmış olur.

 

Veri Nasıl Etiketlenir?

Etiket, bir veri parçasının ne olduğunu açıklayan tanımlayıcı bir unsurdur. yapay zekanın farklı alanları için etiketler temel düzeyde aşağıdaki gibi oluşturulabilir;

  • Ses işleme çalışmalarında, ses dosyasında geçen her bir kelimeye karşılık o kelime yazılır.
  • Metin işleme çalışmalarında, metinde ihtiyaç dahilinde bulunan anlamlı en küçük parça seçilir ve bu parçaya ilgili kategori işaretlenir.
  • Görüntü işleme çalışmalarında, görsel üzerinde ihtiyaç duyulan varlıklar seçilir ve seçilen varlığa ilgili kategori işaretlenir.

Veri etiketleme işlemi, etiketleme yapabilen modeller geliştirilebiliyor olsa da, öncelikle bir insan tarafından yapılır. Çünkü makineler, bir içeriğin neyi temsil ettiğini doğru şekilde anlamak için bir veri setine ihtiyaç duyar.

Veri işaretleme oldukça maliyetli bir operasyondur. Bu nedenle şirketler veri işaretletebilmek için farklı kurgular oluştururlar, örneğin oyunlaştırma (insanların gerçekleştirdiği farklı operasyonların içinde gizlice veri toplama) gibi: Google, sürücüsüz aracı için oluşturduğu eğitim setine her gün kullanıcılar sayesinde yeni veri eklemektedir. Google bu sayede hem iş gücü maliyetini azaltmakta hem de veri setini binlerce etiketleyicinin perspektifi sayesinde daha esnek hale getirmektedir.


Yukarıdaki örnekte, Google’ın sürücüsüz aracı için kullandığı bilgisayarla görme çalışması için eğitim setine veri sağlamayı amaçladığı ekranı görmektesiniz.

Veri Etiketlemenin Önemi

Veri Etiketleme, verilerdeki anlamlı içeriklerin işaretlenmesi yoluyla yapay zekaya bu içeriklerin bilgisini verme çalışmasıdır. İşaretlenen veriler, modelin eğitiminde kullanılacak olan eğitim setini oluşturur. İşaretlenen veri sayısı ve çeşitliliği ne kadar fazlaysa yapay zeka veri hakkında o kadar fazla bilgi sahibi olur; bu da içeriklere daha aşina olmasını, içerikler arasındaki farkları daha iyi tespit edebilmesini ve gerçeğe daha uygun sonuçlar vermesini sağlar. İşaretlemeler kesin doğruluk seviyesini yansıtmalıdır. İşaretlenen veriler sayesinde model, eğitim setinde olmayan veriler üzerinde de istenen yanıtı üretme becerisine sahip olur.

Eğitilmiş bir modelin başarısı, eğitim verisinin doğruluğu ile doğrudan ilişkilidir. Bu nedenle, eğitim verisinin doğru işaretlemelerden oluşmasını sağlamak çok önemlidir.

Eğitim sonucunda modelin tahminlerini analiz etmek için insan gücünü kullanmak aşağıdakilere olanak sağlar;

  • Modelin doğru tahminler yapıp yapmadığının kontrol edilmesi
  • Eğitim verilerindeki hataların belirlenmesi
  • Model yanlış tahminler yaptığında yeniden eğitilmesi

 

Etiketleme Yaparken Nelere Dikkat Edilmelidir?

Veri etiketleme, yapay zeka için eğitim verisi oluşturma sürecidir. Yapay zeka etiketlenen verilere göre çıktılar üretir, bu nedenle etiketleme çalışmasının titizlikle yapılması çok büyük bir öneme sahiptir.

  • Etiketleme çalışmasını yapan kişi konu hakkında yeterli bilgiye sahip olmalıdır.
  • Etiketleme çalışmasını yapan kişi veriye ait anlamların farkında olmalı ve dikkatli bir şekilde etiketleme yapmalıdır.
  • Etiketlenen veriler gerçeğe uygun ve doğru olmalıdır.
  • Etiketlenen veriler tutarlı olmalıdır.
  • Veri üzerinde sadece kategoriler ile ilgili olan anlamlı en küçük parçalar etiketlenmelidir.
  • Herhangi bir kategoriye ait olmayan içerikler etiketlenmemelidir.
  • Verinin içeriğine ve kategorizasyonuna uygun olarak gerekli sayıda etiketleme yapılmalıdır.
  • Her bir etikete ait veriler yeterince çeşitli olmalıdır. Bu sayede model etiketler hakkında daha esnek bir bilgi dağarcığına sahip olur ve modelin önyargılı davranmasının önüne geçilir.
  • Gizlilik ve güvenlik ön plandadır. Etiketleme için kullanılan verilerin gizli bilgiler içermediğinden emin olunmalıdır ve veriler dış ortamlarla paylaşılmamalıdır.

 

Doğal Dil İşleme için Veri Etiketleme

Doğal Dil İşleme, doğal dilleri anlamanın zekasını öğrenen sistemdir. Böyle bir sistem için etiketlenen veriler, doğal dillerde oluşturulmuş içeriklerden oluşur. Bu içeriklere objektif bilgi aktarımına dayalı makaleler ya da kişisel görüşlere dayalı sosyal medya yorumları örnek verilebilir.

Doğal Dil İşleme için Veri Etiketleme, metinlerdeki anlamlı her parçanın ne hakkında olduğunu işaretleme işlemidir; bu yönüyle paragrafta anlam ya da cümlede anlam sorusu çözmeye benzetilebilir. Metinlerdeki anlamlar, hem bahsedilen konu hem de konu hakkındaki yargının bilgisini taşır. Çoğu metin, içeriğindeki konu ile birlikte taşıdığı duygu için de etiketlenmeye uygundur. Artiwise Analytics, verilerinizin içerdiği konular ve taşıdığı duygular çerçevesinde kolaylıkla etiketlenmesine olanak sağlar.

Artiwise ekranlarında veri etiketleme, renklendirilmiş ve kullanıcı dostu tasarımı sayesinde kolaylıkla yapılabilir.
Artiwise’ın veri etiketleme ekranları, metinlerdeki anlamlı her bir parça için farklı kategori ve sentiment işaretlemelerine uygundur.
Artiwise’ın veri etiketleme ekranlarında anlamlı her bir parça için birden fazla kategori işaretlenebilir. Bu sayede anlamsal olarak bölünemeyen parçalar da eksiksiz bir şekilde etiketlenebilir.

Artiwise, Doğal Dil İşleme alanında geliştirdiği güçlü algoritmalar ve gerçeğe uygun veri etiketleme çalışmaları sayesinde yüksek başarılar elde etmektedir. Artiwise’ın ürünlerini kullanan firmalar, söylemlerdeki içgörüleri daha hızlı görmekte ve kısa sürede daha verimli aksiyonlar alabilmektedir.

Sizler de müşterilerinizi daha iyi anlamak ve aksiyon alabileceğiniz içgörüler ortaya çıkartmak isterseniz, bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>