Pelabelan Data Untuk Model Pembelajaran Mesin: Ikhtisar Proses

Data berlabel berkualitas tinggi semakin diperlukan untuk melatih dan menyempurnakan model berbasis AI sebagai hasil dari pengembangan pembelajaran mesin yang pesat.

Lebih khusus lagi, data harus diberi label agar algoritme pembelajaran mesin dapat dengan mudah mengenali informasi yang dikandungnya dan memanfaatkannya. Jika tidak, model pembelajaran mesin tidak dapat membedakan pola atau memprediksi hasil secara akurat.

Menurut sebuah laporan oleh Grand View Research, ukuran pasar alat anotasi data global bernilai $642,7 juta pada tahun 2020 dan diperkirakan akan tumbuh pada CAGR sebesar 25,5% dari tahun 2021 hingga 2028. Pertumbuhan pesat ini menunjukkan semakin pentingnya data pelabelan di industri pembelajaran mesin saat ini.

Lanjutkan membaca artikel untuk mengetahui lebih lanjut tentang anotasi data dan langkah-langkah kunci yang terlibat dalam proses tersebut. Anda akan lebih memahami seberapa akurat dan kuat model pembelajaran mesin dapat diproduksi dengan bantuan pelabelan data yang sesuai.

Dari Data Berantakan Menjadi Mahakarya: Bagaimana Pelabelan Data Dapat Mengubah Model ML Anda

Pelabelan data, dalam konteks pembelajaran mesin, adalah tindakan memasukkan informasi ke dalam data mentah, sehingga langsung dikenali dan digunakan oleh algoritme. Ini memerlukan pemberian label (atau tag) tertentu ke titik data, sehingga model ML dapat menemukan korelasi dan menghasilkan estimasi yang tepat.

Prediksi yang tidak akurat dan hasil yang tidak terduga dapat terjadi karena ketidakmampuan model ML untuk mengidentifikasi pola secara akurat tanpa adanya pelabelan yang memadai. Bergantung pada jenis data dan aplikasi pembelajaran mesin, banyak jenis label dapat digunakan. Beberapa contoh termasuk:

• Label biner: menetapkan label ke titik data dengan hanya dua kemungkinan nilai, seperti "ya" atau "tidak", "benar" atau "salah", atau "spam" atau "bukan spam".
• Label multi-kelas: menyertakan beberapa kemungkinan nilai, seperti "merah", "hijau", atau "biru", atau "kucing", "anjing", atau "burung".
• Label kontinu: ini adalah nilai numerik, seperti "suhu", "kelembaban", atau "berat".

Dalam hal anotasi data, perusahaan seperti https://labelyourdata.com/ mungkin membantu menangani tugas rumit ini. Mereka menawarkan layanan anotasi data berkualitas tinggi dan aman untuk NLP dan tugas visi komputer untuk menjamin bahwa data Anda ditangani dan diatur dengan benar untuk kebutuhan proyek AI Anda. Mereka memiliki keahlian untuk memastikan bahwa model Anda dilatih dengan data yang tepat, yang mengarah ke performa yang lebih baik dan hasil yang lebih akurat.

Mari kita langsung ke proses pelabelan data sekarang dan lihat praktik terbaik untuk mengembangkan skema pelabelan yang efisien dan mempertahankan jaminan kualitas.

Perincian Langkah-demi-Langkah dari Proses Pelabelan Data

Sekarang setelah kita menyadari pentingnya pelabelan data, mari jelajahi prosedurnya lebih dalam. Pelabelan data bukanlah proses satu ukuran untuk semua, dan strategi terbaik akan bergantung pada tugas yang ada dan jenis data yang sedang diproses.

Berikut adalah penjelasan umum tentang ide tersebut:

1. Pengumpulan data: Data harus dikumpulkan sebelum pelabelan. Informasi tersebut dapat berupa teks, gambar, video, audio, dan format lainnya. Memilih dan mengidentifikasi data yang akan digunakan untuk melatih model ML Anda adalah langkah awal dalam proses pengumpulan data.
2. Definisi tugas: Setelah mendapatkan data, tahap selanjutnya adalah menentukan tujuan penggunaan data tersebut. Ini termasuk memutuskan jenis label yang akan diterapkan pada data, berapa banyak label yang dibutuhkan, dan standar penerapannya.
3. Panduan anotasi: Membuat standar anotasi akan menjamin keseragaman dalam prosedur pelabelan. Mereka termasuk contoh, definisi, dan petunjuk tentang cara membubuhi keterangan data.
4. Pelabelan: Tahap selanjutnya adalah memulai pelabelan setelah tipe data, spesifikasi tugas, dan aturan anotasi telah ditetapkan. Itu bisa dilakukan secara manual oleh manusia, atau secara otomatis oleh mesin.
5. Jaminan kualitas: Anda harus melakukan pengujian pengendalian pada data beranotasi setelah pelabelan. Memverifikasi keakuratan dan kesesuaian label yang diterapkan pada data merupakan komponen jaminan kualitas.
6. Iterasi: Menjadi proses iteratif, anotasi sering kali melibatkan kembali dan menyesuaikan deskripsi tugas, panduan anotasi, dan label yang diterapkan pada data.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat memastikan bahwa data Anda dianotasi dengan baik dan sepenuhnya siap digunakan untuk tujuan pelatihan model. Pada saat yang sama, layanan seperti Memberi Label Data Anda menawarkan solusi anotasi ahli yang dapat membantu Anda mempercepat alur kerja dan menjamin hasil terbaik.

Kesalahan Umum yang Harus Dihindari Saat Memberi Label Data untuk Model Pembelajaran Mesin

Untuk mencapai hasil yang akurat dan tepercaya, ada beberapa hal yang harus dihindari saat memberi label data untuk model pembelajaran mesin. Mereka termasuk:

• Pelabelan yang tidak konsisten: Ketika anotator menggunakan kriteria pelabelan yang berbeda, ini dapat menyebabkan ketidakakuratan. Memiliki proses pelabelan yang jelas adalah suatu keharusan untuk menghindari kesalahan tersebut.
• Pelatihan yang tidak memadai: Jika anotator tidak diinstruksikan secara memadai tentang pedoman pelabelan, ini dapat menyebabkan hasil yang kontradiktif atau menyesatkan. Untuk mencapai pelabelan berkualitas tinggi, pelatihan yang memadai harus ditawarkan.
• Mengabaikan konteks: Label tanpa konteks tidak memberikan gambaran keseluruhan dari kumpulan data. Pikirkan tentang bagaimana data akan digunakan secara keseluruhan dan pastikan label mencerminkannya dengan benar.
• Bias pelabelan: Model bias yang tidak mewakili data aktual mungkin berasal dari pelabelan yang tidak tepat. Sangat penting untuk menemukan dan menghilangkan prasangka apa pun dalam prosedur anotasi.

Mencegah kesalahan yang sering terjadi ini akan membantu Anda menghasilkan label yang benar dan model pembelajaran mesin berperforma tinggi. Menyewa perusahaan pihak ketiga dapat membantu Anda dalam proses pelabelan, dengan anotator ahli dan jaminan kualitas untuk mendukung Anda.

Membungkus

Pelabelan data memainkan peran penting dalam menciptakan model pembelajaran mesin yang efektif. Anda memberi data konteks dan makna yang dibutuhkannya dengan menganotasinya, yang memungkinkan algoritme ML menangkap informasi dan membuat prediksi yang benar. Meskipun pelabelan data mungkin terlihat melelahkan dan menghabiskan waktu, ini adalah tahapan penting yang tidak boleh diabaikan atau diburu-buru.

Pastikan metrik yang menjadi dasar model ML Anda memiliki kualitas tertinggi dengan mengikuti praktik terbaik dan menggunakan layanan anotasi data yang andal. Luangkan waktu untuk melabeli data Anda dengan benar dan nikmati manfaat model ML terlatih yang dapat memecahkan masalah rumit dan mendorong inovasi di bidang Anda. Dengan bermitra dengan pakar di bidang tersebut, Anda dapat merampingkan proses anotasi data, meningkatkan akurasi, dan pada akhirnya, menghindari kesalahan yang disebutkan di atas.

Baca Juga:

• Mengapa Industri Pemasaran Digital Italia Menguntungkan Bagi Investor?
• Rantai Pasokan Otomotif Digital Masa Depan
• Siapa yang Membutuhkan Python Dan Mengapa?