Veri Etiketleme

Veri Etiketleme

Veri Etiketleme Nedir?

 

Veri etiketleme işlemi, yapay zekanın algılayabilmesi için görsel, sesli ve yazılı metin gibi verileri insanların algılayabildiği şekil ve özelliklerle işaretlenmesi, anlamlı ve tanımlı kılınmasıdır. Bu veriler üzerinde sürüsüyle fazla etiketlenebilecek unsur bulunsa da genellikle odak noktası olarak bir alt küme oluşturulur. Örnek verecek olursak, veriler trafikte insanların hareketlerini inceleyen bir proje için etiketleniyorsa bu durumda insanların ve çeşitli taşıtların etiketlenmesi beklenir. Bu etiket işlemleri sayesinde yapay zeka unsurunun eğitilmesi söz konusu olabilir. Bu eğitim işleminin başarısı doğru alanın seçilip doğru şekilde etiketleme yapılmasına bağlıdır.

 

Veri Etiketlemenin Önemi

 

Yapay zeka projeleri için ham görsel yada metin gibi veriler tek başlarına anlam ifade etmedikleri için bu verilerin algoritmalar tarafından anlaşılıp kullanılabilmesi amacıyla etiketlenmesi gerekmektedir. Yapay zekaya ‘insan’ faktörünü katmanın en önemli yöntemi de bu sebeple veri etiketlemedir. Makine öğrenimi modelinin temelini oluşturmaktadır. Veri etiketleme sayesinde yapay zeka, nesne ve şekilleri anlamlandırılmış bir şekilde algılayabilir. Yapay zekanın başarısında istenen noktaya ulaşmanın yolu fazla sayıda, doğru, iyi ve temiz etiketlenmiş verilere bağlıdır. Doğru ve sürekli eğitim sağladığımız bu kısım, yapay zeka sisteminin daha verimli çalışması için önemlidir ve proje süresinin yaklaşık %80’ini oluşturmaktadır. Yanlış bir etiketleme modeli bozabilir.

Robotik, nesne tespiti, otonom sürüş, nesne tanımlama, doğal dil işleme, biyomedikal, sınıflandırma, duygu analizi, uzaktan algılama, sinyal ve ses analizi gibi birçok faklı alanda kullanılmaktadır.

Veri Etiketlemenin Makine Öğrenmesindeki Yeri

 

Verinin hazırlanması, modelin eğitilmesi ve uygulanması şeklindeki makine öğrenmesinin üç temel aşamasının “verinin hazırlanması” kısmında büyük paya sahiptir. Etiketlenmiş veriler model eğitimi için kullanılır.

 

Veri Etiketleme Nasıl Yapılır?

 

Veri etiketleme işlemini yapmak için özel olarak tasarlanan araçlar yardımıyla kolayca etiketleme yapılabilmekte. Supervise.ly, Hasty.ai, CVAT, Darwin, Heartex, Scalabel, Segments.ai, Make-Sense, LinkedAI, LabelImg, RectLabel, LabelBox, LabelMe ve DataTurks bu programlara birer örnektir. Bu programlarda herhangi bir görsel üzerinde çalışırken öncelikle etiketlerimizi belirliyoruz. Mesela bir aile fotoğrafı üzerinde çalışacağız, bu durumda insan, kafa, göz, ağız, burun vb. etiketler oluşturabiliriz. Sonrasında noktasal, çizgisel, dikdörtgensel veya çokgensel tarzda etiketleme yapabiliriz.“Kafa” etiketini ve dörtgensel seçimi kullanacağımızı farz edersek fotoğraftaki tüm kafaları ayrı ayrı dörtgenler içine yerleştirmemiz gerekir. Düzgün etiketleme yapılabilmesi için dörtgen boyutu kafanın sığabileceği en küçük hale getirilmeli.

 

Türkiye’de Veri Etiketleme Yapan Bazı Şirketler:

Veri Kovanı

Savunma Sanayii Başkanlığı’nın yürüttüğü yeni bir proje olan Veri Kovanı, savunma sanayii alanındaki yapay zeka projelerinin verilerinin etiketlenmesi için dönem dönem başvurularını açıyor. İlk etapta 250 kişiyi etiketleyici olarak bünyelerine aldılar.

 

Co-1

 

Proof of Concept aşamasında olan bir Türk start-up. Oynadıkça kazandıran Kovan App sayesinde veri etiketleyerek saatte ortalama 15 Türk Lirası değerinde ödüller kazanılabilecek.