# data[].attributes.headline
Pentingnya Data Labeling dan Anotasi dalam Supervised Learning

# data[].attributes.subject
Pentingnya Data Labeling dan Anotasi dalam Supervised Learning

# data[].attributes.body
Anotasi dan pelabelan gambar merupakan proses penting dalam dunia visi komputer dan pembelajaran mesin . Dengan meningkatnya permintaan akan deteksi objek dan pengenalan gambar yang akurat , penting untuk memahami praktik terbaik untuk membuat anotasi gambar guna melatih model ML secara efektif. Baik itu pelabelan konten visual , anotasi data AI , atau penandaan gambar , kualitas anotasi secara langsung memengaruhi kinerja algoritme pembelajaran mesin .

Anotasi data memegang peranan penting dalam bidang pembelajaran mesin (ML). Anotasi data melibatkan proses penambahan metadata atau tag ke dalam kumpulan data, yang memungkinkan algoritme ML mengenali pola dan membuat prediksi yang akurat. Data beranotasi yang bersih sangat penting bagi model ML untuk mempelajari dan menginterpretasikan lingkungannya, karena data tersebut menyediakan informasi yang diperlukan bagi model untuk memahami dan menghubungkannya dengan data yang tidak beranotasi dari dunia nyata.

Selama proses anotasi data , fitur-fitur yang diperlukan dalam suatu set data diberi label secara akurat, yang memungkinkan model ML untuk mengidentifikasi pola-pola yang berulang dan mengembangkan algoritma ML yang tangguh. Data berlabel ini berfungsi sebagai dasar untuk melatih model ML dan berperan penting dalam mencapai kinerja yang optimal.

Dalam bidang visi komputer , anotasi gambar memegang peranan penting. Hal ini melibatkan pemberian label pada objek atau wilayah dalam gambar, yang memberikan wawasan berharga kepada model ML untuk tugas-tugas seperti deteksi objek , pengenalan gambar , dan segmentasi. Dengan memberi anotasi pada gambar, model ML dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek secara efektif, sehingga meningkatkan kinerja algoritma visi komputer.

Peran data berlabel dalam algoritma ML

Data berlabel berfungsi sebagai tempat pelatihan untuk algoritme ML. Dengan memberikan anotasi pada set data, para ahli atau anotator terlatih memperluas basis pengetahuan model ML, sehingga memungkinkan mereka mengenali fitur-fitur tertentu dan membuat keputusan yang tepat.

Data berlabel memungkinkan algoritme ML mengidentifikasi korelasi, memahami hubungan kontekstual, dan mengungkap pola yang mendasarinya. Pengetahuan ini kemudian digunakan oleh algoritme untuk membuat prediksi akurat dan melakukan berbagai tugas, seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan deteksi anomali.

# data[].attributes.headline
Alat untuk Labeling Data dalam Computer Vision dan NLP

# data[].attributes.subject
Alat untuk Labeling Data dalam Computer Vision dan NLP

# data[].attributes.body
Proses pelabelan data untuk pembelajaran mesin biasanya terbagi dalam dua kategori: tugas visi mesin dan tugas NLP. Jika Anda membangun sistem visi komputer, Anda akan berhadapan dengan data visual, seperti gambar dan video . Di sini, Anda dapat menggunakan lebih dari satu jenis tugas pelabelan data untuk menghasilkan kumpulan data pelatihan, termasuk:

Kategorisasi Gambar: Memungkinkan pelatihan model ML Anda untuk mengelompokkan gambar ke dalam kelas, yang memungkinkan identifikasi objek lebih lanjut dalam foto.

Segmentasi Semantik: Mengaitkan setiap piksel dengan kelas objek, membuat peta untuk pembelajaran mesin guna mengenali objek terpisah dalam sebuah gambar.

Kotak 2D (Kotak Pembatas): Jenis pelabelan ini berarti menggambar bingkai di sekitar objek agar model dapat mengklasifikasikannya ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya.

Kuboid 3D: Memperluas kotak 2D dengan menambahkan dimensi ketiga, menyediakan prediksi ukuran, posisi, rotasi, dan pergerakan untuk objek.

Anotasi Poligonal: Menggambar garis kompleks di sekitar objek, melatih mesin untuk mengenali objek berdasarkan bentuknya.

Anotasi Titik Kunci: Menentukan titik utama untuk objek alami, melatih algoritma ML untuk bentuk, gerakan, dan fleksibilitas dalam pengenalan wajah, pelacakan olahraga, dll.

Pelacakan Objek: Jenis ini sering digunakan dalam pelabelan video, memecah bingkai, dan mendeteksi objek untuk menghubungkan posisinya di berbagai bingkai.

Karena itu, saat memberi label data untuk pelatihan ML, ingatlah tugas spesifik yang Anda inginkan agar dilakukan oleh model ML Anda. Anda dapat menggunakan kumpulan data berlabel untuk membangun model visi komputer guna mengidentifikasi ekspresi wajah, mengenali teks tulisan tangan, melakukan segmentasi gambar medis, atau bahkan memprediksi anomali dalam citra satelit. Semua yang diinginkan hati Anda.

Pelabelan data untuk pembelajaran mesin bisa menjadi lebih rumit saat bekerja dengan data tekstual atau audio. Alasannya sederhana: subjektivitas dan kompleksitas yang melekat dalam bahasa. Tantangan utama di sini adalah perlunya pengetahuan linguistik .

Pembuatan set data pelatihan untuk pemrosesan bahasa alami (NLP) melibatkan pemberian anotasi secara manual pada segmen teks utama atau pemberian label tertentu. Ini mencakup tugas-tugas seperti menentukan sentimen, mengidentifikasi jenis kata, mengkategorikan kata benda seperti lokasi dan individu, serta mengenali teks dalam gambar, PDF, atau dokumen lainnya.

Tugas utama pelabelan NLP meliputi:

Klasifikasi Teks: Mengelompokkan teks berdasarkan konten menggunakan frasa dan kata kunci sebagai tag (misalnya, filter email otomatis yang mengkategorikan pesan).

OCR (Pengenalan Karakter Optik): Mengubah gambar teks (diketik atau tulisan tangan) menjadi teks yang dapat dibaca mesin, diterapkan dalam bisnis, pemindaian plat nomor, dan penerjemahan bahasa

NER (Named Entity Recognition): Mendeteksi dan mengkategorikan kata atau frasa tertentu dalam teks, mengotomatiskan ekstraksi informasi seperti nama, tempat, tanggal, harga, dan nomor pesanan.

Analisis Maksud/Sentimen: Menggabungkan analisis sentimen (mengklasifikasikan nada sebagai positif, netral, atau negatif) dan analisis maksud (mengidentifikasi maksud tersembunyi) untuk aplikasi dalam riset pasar, pemantauan opini publik, reputasi merek, dan ulasan pelanggan.

Transkripsi Audio-Ke-Teks: Mengajarkan model ML untuk mengubah audio menjadi teks, berguna untuk mentranskripsikan pesan dan mengintegrasikan dengan tugas NLP lainnya seperti analisis maksud dan sentimen untuk pengenalan suara di asisten virtual.

# data[].attributes.headline
Contoh Proyek AI yang Membutuhkan Labeled Data

# data[].attributes.subject
Contoh Proyek AI yang Membutuhkan Labeled Data

# data[].attributes.body
Latih model AI dengan Layanan Anotasi Gambar & Penandaan Gambar yang sangat presisi

Semua sistem komputasi canggih berdasarkan visi komputer memerlukan data pelatihan kedap udara untuk hasil yang akurat. Terlepas dari industri atau segmen pasar mana yang Anda ikuti, produk Anda yang digerakkan oleh AI akan gagal memberikan hasil yang diinginkan jika Anda tidak melatihnya dengan benar. Di situlah pelabelan gambar masuk. Ini adalah proses yang tak terhindarkan yang membuat hasil AI Anda lebih akurat, relevan, dan bebas bias dengan memberi anotasi atau menandai semua elemen dalam gambar.

Dalam gambar restoran, modul pembelajaran mesin Anda akan mempelajari apa itu meja, piring, makanan, peralatan makan, air, dan lainnya dan membedakan masing-masing gambar secara tepat setelah memulai pelatihan dengan data yang tepat. Untuk itu, ribuan objek dalam sebuah gambar harus diberi label dengan cermat oleh para ahli. Di Shaip, kami memiliki pionir industri yang telah mengerjakan pelabelan gambar selama beberapa dekade. Dari gambar konvensional hingga data medis khusus, kami dapat memberi anotasi pada semuanya.

# data[].attributes.headline
Dampak Labeling yang Tepat pada Kinerja Model AI

# data[].attributes.subject
Dampak Labeling yang Tepat pada Kinerja Model AI

# data[].attributes.body
Pelabelan data merupakan proses penting dalam bidang Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML), di mana data mentah diberi anotasi untuk mengidentifikasi label informatif yang membuat data dapat digunakan untuk model pembelajaran mesin. Pada dasarnya, hal ini melibatkan penambahan tag atau label yang bermakna ke data — seperti teks, gambar, atau video — sehingga model AI dapat belajar darinya. Fase persiapan ini sangat diperlukan untuk kedua skenario pembelajaran terbimbing di mana algoritma pembelajaran mesin belajar memprediksi keluaran dari data masukan.

Dampak Pelabelan Data terhadap Akurasi Model AI

Keakuratan dan efisiensi model AI sangat bergantung pada kualitas dan ketepatan data pelatihannya. Pelabelan data memastikan bahwa data pelatihan bersih, terorganisasi dengan baik, dan diberi anotasi dengan label yang benar yang secara langsung berkorelasi dengan kinerja model AI. Ketidakakuratan dalam pelabelan data dapat menyebabkan kinerja model yang buruk dan keluaran yang tidak dapat diandalkan, yang menyoroti pentingnya proses pelabelan data yang cermat. Melalui pelabelan data berkualitas tinggi, model AI dapat mencapai kemampuan pengenalan yang lebih baik yang mengarah pada proses pengambilan keputusan yang lebih baik dalam aplikasi mulai dari kendaraan otonom hingga pengobatan yang dipersonalisasi.

Contoh Pelabelan Data di Berbagai Industri

Penerapan pelabelan data mencakup berbagai sektor. Dalam bidang kesehatan, data beranotasi membantu meningkatkan identifikasi penyakit dari pencitraan medis. Dalam industri otomotif, data berlabel dari kamera dan sensor digunakan dalam model pelatihan untuk mobil tanpa pengemudi. Layanan keuangan memanfaatkan data berlabel untuk algoritma deteksi penipuan, dan dalam e-commerce, rekomendasi produk ditingkatkan melalui item yang diberi tag secara akurat. Setiap industri mendapatkan manfaat yang unik, yang menggarisbawahi relevansi universal pelabelan data.

Teknik Klasifikasi Data dalam AI

Tinjauan Umum Metode Klasifikasi Data Umum

Klasifikasi data dalam AI melibatkan pemisahan data ke dalam beberapa kategori berbeda berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya, yang membantu pengelolaan dan pengambilan data yang lebih efektif. Di antara berbagai teknik, beberapa metode umum meliputi klasifikasi pohon keputusan, jaringan Bayesian, support vector machines (SVM), dan jaringan neural. Setiap teknik memiliki kelebihan dan area aplikasinya masing-masing, sehingga cocok untuk berbagai tantangan AI.

Algoritma Pembelajaran Mesin untuk Klasifikasi Data

Algoritme klasifikasi dalam Pembelajaran Mesin sangat penting, memungkinkan mesin untuk mengkategorikan data. Pohon Keputusan mengklasifikasikan data dengan membaginya menjadi beberapa bagian berdasarkan karakteristik nilai fitur, sementara SVM memisahkan titik data dengan bidang hiper untuk membedakan antara kelas yang berbeda. Jaringan Neural, melalui lapisan unit pemrosesan, mempelajari hubungan non-linier dalam data. Pilihan algoritme bergantung pada kompleksitas data, volume, dan akurasi prediksi yang diinginkan.

Peran AI dalam Meningkatkan Klasifikasi Data

AI tidak hanya mengotomatiskan proses klasifikasi data, tetapi juga meningkatkan akurasi dan skalabilitas tugas-tugas ini. Model klasifikasi yang digerakkan oleh AI dapat menangani data dalam jumlah besar dan beragam, serta terus ditingkatkan dari waktu ke waktu melalui pembelajaran dan adaptasi berkelanjutan. Kemampuan ini memungkinkan bisnis untuk memperoleh kecerdasan yang mendalam dan dapat ditindaklanjuti yang dapat tumbuh secara dinamis dalam kecanggihan dan menyempurnakan strategi operasional yang sesuai.

# data[].attributes.body
Mengungkap proses di balik Anotasi Data AI mengungkap pendekatan terstruktur dan metodis yang berorientasi pada detail sekaligus penting bagi keberhasilan model AI. Mari kita uraikan langkah-langkah penting yang diikuti SmartOne.ai untuk memastikan kualitas tertinggi dalam anotasi data:

1. Menetapkan Pedoman Tugas dan Pelabelan: Langkah awal adalah menetapkan tujuan yang jelas dan pedoman yang komprehensif. Ini memastikan bahwa setiap bagian data, baik itu piksel dalam gambar atau fonem dalam ucapan, diberi anotasi dengan tepat, yang melayani tujuan tertentu dalam model AI yang lebih besar.

2. Mengumpulkan Set Data Pelatihan Berkualitas Tinggi: Bahan bakar untuk setiap mesin AI adalah datanya. Mengumpulkan set data yang beragam, akurat, dan relevan adalah yang terpenting. Ini tidak hanya melibatkan sumber data tetapi juga mengkurasinya untuk mewakili skenario dunia nyata yang diharapkan dapat dilalui oleh AI.

3. Memilih Alat yang Tepat untuk Pelabelan: Melengkapi anotator dengan alat canggih adalah suatu keharusan bagi SmartOne.ai. Dari algoritma pembelajaran mesin yang mengotomatiskan bagian-bagian dari proses anotasi hingga platform canggih yang memungkinkan penandaan presisi, alat yang tepat membuat semua perbedaan.

Bagian yang tak terpisahkan dari proses ini adalah pengakuan atas campur tangan manusia . Meskipun AI telah membuat lompatan dalam otomatisasi, ketajaman mata para anotator yang terampil tidak tergantikan, terutama dalam hal memahami konteks, nuansa, dan seluk-beluk komunikasi manusia.

# data[].attributes.body
Fungsi inti dari anotasi data:

Fungsi utama dari anotasi data adalah memberikan label pada data. Memberi label pada data merupakan salah satu langkah utama dalam pipeline data. Proses pelabelan ini sering kali mengarah pada data yang lebih bersih dan membuka peluang untuk area-area lain yang mungkin terlewatkan.

Pipeline Data: Cara bagaimana data dipindahkan atau diproses dengan tepat.

Pelabelan Data:

Ada dua hal penting yang diperlukan saat melakukan anotasi data:

- Data

- Konvensi penamaan yang konsisten

Saat proyek pelabelan semakin berkembang, konvensi pelabelan kemungkinan besar akan semakin kompleks. Kadang-kadang, setelah melatih model dengan data, kita mungkin menemukan bahwa konvensi penamaan tidak cukup memadai untuk menghasilkan prediksi atau model ML yang diinginkan. Dalam kasus ini, kita harus kembali ke awal dan mendesain ulang tag untuk dataset.

Data Bersih:

Data yang bersih membantu membangun model ML yang lebih andal. Untuk mengukur apakah data bersih, langkah-langkah yang dapat dilakukan antara lain:

- Uji data untuk mencari outlier (nilai pencilan).

- Uji data untuk mencari nilai yang hilang atau nilai null.

- Pastikan label sesuai dengan konvensi.

Anotasi data dapat membantu membuat dataset lebih bersih. Ini dapat mengisi kekosongan jika terdapat data yang hilang. Saat menjelajahi dataset, mungkin kita bisa menemukan data yang buruk dan outlier. Anotasi data dapat melakukan dua hal:

- Menyelamatkan data yang diberi tag dengan buruk atau data dengan label yang hilang, dan

- Menciptakan data baru yang dapat digunakan oleh model Machine Learning.