Fotoğraf Matt Briney on Unsplash

2025 yılına kadar, oluşturulan, kopyalanan ve tüketilen küresel veri hacmi ulaşması bekleniyor 181 zettabayt. Ancak, uzaktan çalışmanın (Covid-19 pandemisinin neden olduğu) yaygınlaşması nedeniyle, nasıl ürettiğimiz, kullandığımız ve verileri korumak değişti. Böylece, ilk tahminleri geride bırakmayı bekleyebiliriz. 

Bu ham verilerin çoğu, sıralama ve etiketleme gerektirecektir. Verileri manuel olarak açıklamanın eski geleneksel yöntemleri çok zaman alıcı ve verimsiz hale geldi. Tabii ki, bu büyük ölçüde şirketlerin işlemekle görevlendirildiği veri miktarından kaynaklanıyor. Bugün daha güvenilir ve etkili tekniklere ihtiyacımız var. Yapay Zeka ve makine öğrenimi bize bu araçları sağlayabilir. Bu kılavuz, verileri etiketlemek için makine öğrenimini nasıl kullanabileceğimizi keşfedecektir. 

Veri Etiketleme Nedir?

 
Veri etiketleme, verileri etiketleme ve açıklama ekleme sürecini tanımlar. Bu veriler, resimler, videolar veya ses gibi medya dosyalarında olabilir. Alternatif olarak, metin veya metin dosyalarından oluşabilir. Veri etiketleri genellikle verilerin bilgilendirici ve bağlamsal açıklamalarını sağlar. Örneğin, verinin amacı, içeriği, ne zaman ve kim tarafından oluşturulduğu.  

Bu etiketli veriler yaygın olarak eğitmek için kullanılır makine öğrenme veri biliminde modeller. Örneğin, etiketli ses veri dosyaları, otomatik konuşma tanıma için derin öğrenmede kullanılabilir. Bir iş bağlamında, etiketli pazarlama verileri, daha etkili üretim yapmak için makine ve derin öğrenme modelleriyle kullanılabilir. satış üretkenliği araçları ve yazılım.

Veriler Şu Anda Nasıl Etiketleniyor?

 
Geleneksel olarak, veri etiketleri önce insan girdisi yoluyla sağlanır. Örneğin, insan etiketleyicilerden bir görüntü dosyasının içeriğini tanımlamaları istenebilir. İlgili makine öğrenimi modelinin karmaşıklığına ve amacına bağlı olarak, etiketler için verilen yanıtlar, açık/kapalı veya evet/hayır yanıtlarından oluşan çok ayrıntılı olmaktan ikiliye kadar değişebilir. 

Bu veriler daha sonra makine öğrenimi modeli onu kalıpları tanıması için eğitmek. Makine ve derin öğrenme modellerini öğretme süreci, model eğitimi olarak bilinir. Yerleşik makine öğrenimi modelleri bile yeni etiketlenmiş veriler kullanılarak yeniden eğitilebilir.

Etiketli verileri kullanan en yaygın üç veri modeli ve alanı türü şunlardır:

• Bilgisayar görüşü (ÖZGEÇMİŞ): Bilgisayarlara görüntüleri tanımayı ve yorumlamayı öğreten makine öğrenimi çalışma alanı. Bilgisayarla görme modelleri, görüntüleri tanımlamaya veya kalıpları tanımaya yardımcı olmak için etiketlenmiş görsel verileri kullanır. Örneğin, kuş türlerini ayırt etmek için eğitilmiş bir bilgisayarlı görü modeli, önce yardımcı tanımlayıcılar eşliğinde etiketlenmiş görüntü verileriyle beslenmelidir.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Bilgisayarlara yazılı ve sözlü konuşmayı nasıl tanıyacaklarını ve anlayacaklarını öğretmekle ilgili bir çalışma alanı. Şu anda, NLP'nin en yaygın kullanımı, yazma yardımcıları için tahmini metindir. Bazı NLP şirketleri, son veri kümeleri için kullanıcı uygulama verilerini alır (kullanıcılar yazma yardımcıları ve diğer uygulamalarla etkileşime girdiğinde kaydedilir). Bununla birlikte, bu verilerin bazı durumlarda hala açıklamalı olması ve sıralanması gerekir. Çoğu zaman, bu başlangıçta insan operatörler tarafından yapılır. 
• Ses İşleme: Makinelere sesleri tanımayı ve tanımlamayı öğretmekle ilgili bir makine öğrenimi alanı. Bu ses, müzikten vahşi yaşam seslerine kadar değişebilir. Ses işleme algoritmalarını kullanan ticari bir uygulamaya iyi bir örnek, şarkıları kaydederek tanımlayan bir cep telefonu uygulaması olan Shazam'dır. İlk başta, insan etiketlerine belirli sesleri ve gürültüleri etiketlemek ve sınıflandırmak için görev verilecek. Söz konusu ses konuşmadan oluşuyorsa, yazıya dökmek için etiketler gerekebilir. 

İnsan Etiketleyicileri Kullanmanın Dezavantajları

 
Daha önce de belirttiğimiz gibi, veri etiketleme (en azından geleneksel olarak) insan operatörleri gerektirir. Ancak, bunun birkaç dezavantajı var. 

Pahalı ve zaman alıcıdır

 
Makine öğrenimi modelinizi yetkin bir şekilde eğitmek ve test etmek için, özellikle büyük projeler için büyük bir veri havuzuna ihtiyacınız var. Başlangıçta, hepsi yüksek kaliteli veriler olmayacak. 

Bu nedenle, sonunda etiketlenip eğitim için kullanılmadan önce bazılarının sıralanması gerekecek. Bu işlem, özellikle manuel olarak yapıldığında son derece zaman alıcı ve pahalıdır. Veriler hazırlandıktan sonra, nihai olarak insan etiketleyiciler tarafından işaretlenebilir ve açıklama eklenebilir. Bu süreç, aynı zamanda, nihai genel giderlere ek olarak, maliyetli ve hantal olabilir. 

İnsan hatasına eğilimli

 
Veri biliminde, bağlam, tutarlılık, işbirliği, ve doğruluk anahtardır. Veri etiketleme sıkıcı ve tekrarlayıcı olabilir. Bu talihsiz gerçek, veri etiketleyicilerin ilgisini kaybetmesini ve hata yapmasını kolaylaştırabilir. Büyük ve çeşitli veri kümeleri, bir etiketleyicinin konsantrasyonuna zarar verebilecek sabit bağlam geçişi gerektirebilir. 

Bilişsel aşırı yüklenmeyi ve nihai tükenmeyi en aza indirmenin yolları ve stratejileri olsa da, bunlar hatasız etiketlenmiş verileri garanti edemez. Hala insan önyargıları ve hatalarıyla mücadele etmek zorundasınız. Ayrıca, denetim gibi stratejilerin uygulanması, zaman alıcı olan veri etiketlerinin geçerliliğinin sağlanmasına yardımcı olabilir. 

Makine Öğrenimi Nasıl Yardımcı Olabilir?

 
Biraz özyinelemeli görünüyor çünkü veri etiketlemenin tüm amacı veri kümeleri oluştur makine öğrenimi modellerini eğitmek. Ancak, veri etiketleyici mutlaka insan olmak zorunda değildir. Verileri etiketlemenin beş yolu vardır: 

• Dahili insan etiketlemesi: Şirket içi veri etiketleyicileri kullanmayı içerir. 
• Sentetik etiketleme: Eski, yerleşik veri kümelerini kullanarak etiketleme verilerini içerir.
• Programlı etiketleme: Veri etiketleme sürecini otomatikleştirmek için komut dosyaları ve kodlanmış algoritmalar kullanmayı içerir.
• Dış Kaynak Kullanımı: Veri etiketleme konusunda uzmanlaşmış serbest çalışanlar veya şirketler kullanmak. Bu şirketler etiketleme için kendi araçlarını kullanabilirler. 
• Kitle kaynak kullanımı: Günlük kullanıcılardan (veri bilimci olmayanlar ve profesyoneller) verileri toplamak ve etiketlemek için anketler ve platformlar kullanmayı içerir. Bununla birlikte, kitle kaynak kullanımı, verilerin kümelenmesinde daha etkilidir. 

Yukarıdaki yöntemlerin her birinin artıları ve eksileri vardır. Ancak, bu olumsuzlukların ve dezavantajların bazılarını aşmak için makine öğrenimini kullanabiliriz. Örneğin, dahili insan etiketlemesini tamamen bir makine öğrenimi veya yapay zeka çözümüyle değiştirmemiz gerekmiyor. Verileri sıralamaya ve hazırlamaya yardımcı olacak bir makine öğrenimi modeli uygulayabiliriz. Yüksek kaliteli verileri fazla verilerden ayırmak için bir makine öğrenimi modeli eğitebiliriz. Ayrıca, veri hazırlandıktan sonra veri etiketlerini doğrulamak ve denetlemek için başka bir makine öğrenimi modeli uygulayabiliriz. 

Biz kullanabilirsiniz aktif öğrenme Modeller, fazladan veya gerekli olmayan tanımlayıcıların kaldırılmasına yardımcı olur. Temel olarak, makine öğrenimi insan hatasını ve insan etiketleyicilerin veri kümelerini işlemesi için gereken süreyi azaltabilir.  

Sentetik etiketleme, yeni verilere açıklama eklemek için yerleşik etiketlerden oluşan bir veritabanı gerektirir. Bu yöntem, statik olarak kodlanmış algoritmalar veya bir makine öğrenme modeli ile yapılabilir. Bununla birlikte, ikincisi en verimli olanıdır - özellikle daha büyük projeler için. Önce makine öğrenimi modelinin önceden oluşturulmuş veri kümeleri ve insanlardan alınan etiketlerle eğitilmesini içerir. Test edilip yetkinliğe ulaştığında yeni ham verileri etiketleyebilir. Makine öğrenimini kullanan sentetik etiketleme, insan etiketleyicilere olan ihtiyacı ortadan kaldırır.

Binlerce makine öğrenimi modeli ve projesi olduğundan, şirketinizin makine öğrenimi modelini kurum içinde oluşturması gerekmez. Değiştirebilir ve bir açık kaynaklı makine öğrenimi kitaplığı veya proje. Bir dizi yerleşik model muhtemelen veri etiketleme ihtiyaçlarınızı karşılamaktadır. Bazı kitle kaynaklı platformlar, projeler için en iyi adayları belirlemeye yardımcı olmak için zaten makine öğrenimini kullanıyor. Veya etiketleme sürecini otomatikleştirmek için Datasaur gibi yazılımları kullanabilirsiniz.

Önemli Noktalar

 
Şirketler daha doğru veri ve veri etiketleme için çabalarken, bunu başarmak için artık yalnızca insan etkileşimine güvenemeyecekleri açıktır. Bu gerçek, insan etiketleyicilerin modası geçmiş olduğu anlamına gelmez, ancak verilerin doğası ve işlenmesi değişmeye devam ettikçe, onu nasıl sıraladığımız ve açıklama eklediğimiz de değişmelidir. 

Hem verilerin hem de etiketlerinin doğruluğunu sağlamak için yeni makine öğrenimi tabanlı protokolleri ve özellikleri yavaş yavaş uygulayabiliriz. Veri bilimi, sürekli ilerlemeler ve atılımlar ile sürekli gelişen bir alandır. Ancak, bu harika bir haber (en azından kısmen), çünkü vahşi doğada dışlanmıyorsunuz. köklü olanlar var makine öğrenimi veri etiketleme Şirketinizin klasik insan etiketlemesine olan bağımlılığından geçişine yardımcı olacak platformlar.

 
 
Nahla Davies bir yazılım geliştiricisi ve teknoloji yazarıdır. Çalışmasını tam zamanlı olarak teknik yazıya adamadan önce, diğer ilgi çekici şeylerin yanı sıra, müşterileri arasında Samsung, Time Warner, Netflix ve Sony'nin de bulunduğu bir Inc. 5,000 deneyimsel marka organizasyonunda baş programcı olarak hizmet etmeyi başardı.
 

• Akıllı para. Avrupa'nın En İyi Bitcoin ve Kripto Borsası.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. SERBEST ERİŞİM.
• KriptoHawk. Altcoin Radarı. Ücretsiz deneme.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2022/02/machine-learning-automatically-label-data.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-you-can-use-machine-learning-to-automatically- etiket-veri