Veri etiketleme (Data Annotation veya Data Labeling), verilerin sınıflandırılması veya etiketlenmesi işlemidir. Bu işlem, verilerin daha sonra makine öğrenimi veya yapay zeka algoritmaları tarafından kullanılması için gereklidir. Örneğin, resimlerin sınıflandırılması için veri etiketleme yapılabilir, böylece algoritma resimlerdeki nesneleri tanıyabilir. Etiketleme işlemi genellikle insanlar tarafından el ile yapılır ve veri kümelerinin büyüklüğüne göre zaman alabilir.
Veri etiketleme, veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında önemli bir konudur. Veri etiketleme, veri setlerinde her veri noktasının ne olduğunu tanımlamak için kullanılan bir süreçtir. Bu, veri setlerinin makine öğrenimi algoritmaları tarafından kullanılmasının ön koşuludur.
Veri etiketleme işlemi genellikle insanlar tarafından yapılır, ancak son zamanlarda yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri kullanılarak otomatik veri etiketleme işlemleri yapılmaktadır. Bu, veri etiketleme işlemlerinin daha hızlı ve doğru bir şekilde yapılmasına olanak tanır.
Veri etiketleme işlemi, veri setlerinin kullanılması için gerekli olan etiketlerin oluşturulmasını içerir. Bu etiketler, veri setlerindeki verilerin sınıflandırılması, gruplandırılması ve analiz edilmesi için kullanılır. Örneğin, bir görsel için görsel içerisinde bulundukları yerler kutucuklarla işaretlenerek “gökyüzü”, “insan” veya “ev” gibi etiketler oluşturulabilir.
Veri etiketleme, verinin etiketlerle ifade edilmesi anlamına gelir. Bu, verinin yapay zeka veya makine öğrenimi algoritmalarında kullanım için veriye tanımlayıcılar eklemek anlamına gelir. Veri etiketleme işinin sonucunda oluşturulan etiketli veri genellikle veri işleme, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları tarafından kullanılır.
Veri etiketleme işlemi genellikle manuel yapılır, el ile veri etiketleme, veriyi gözlemleyen bir kişinin veriyi etiketlemek için kullandığı bir yöntemdir. Otomatik veri etiketleme ise, veriyi etiketlemek için kullanılan bir yazılım veya algoritmadır.
Veri etiketleme işlemi, veri kümelerinde veri özelliklerini belirlemek ve veri kümelerini sınıflandırmak için gereklidir. Veri etiketleme, veri işleme, öğrenme makine veya benzeri algoritmalar tarafından kullanılacak veriyi anlamlı hale getirmek için elzemdir. Veri etiketleme yöntemleri:
Etiketli veri, veri setindeki nesnelerin veya özelliklerin belirli bir kategoriye veya sınıfa ait olduğunu gösteren etiketlerle işaretlenmiş veridir. Bir görüntü veri setinde, etiketli veri, görüntülerdeki nesnelerin veya özelliklerin ne olduğunu veya hangi kategoriye ait olduğunu gösteren etiketlerle işaretlenmiş görüntüler olabilir. Etiketli veri, çeşitli analitik ve öğrenme algoritmaları tarafından kullanılarak veya modellemesi yapılarak analiz edilir.
Etiketlenmiş veri, modellerin öğrenmesi ve eğitilmesi için gereklidir. Etiketlenmemiş veri, yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri tarafından anlamlandırılamaz ve kullanılamaz. Yanlış etiketlenmiş veriler ise yapay zeka ve makine öğrenmesi modellerini bozar ve modelin doğru çıktılar üretmesini engeller, bu nedenle veri etiketleme işi %100’e yakın doğrulukta yapılmalıdır.
Etiketlenmiş veri, modellerin ne tür bir öğrenme yapması gerektiğini belirler ve modellerin doğru sonuçlar üretebilmesini sağlar. Ayrıca, etiketlenmiş veri, veri analitiği ve istatistiksel analizler için de önemlidir. Etiketlenmiş veri, veri analistlerinin veri kümelerini daha iyi anlamasını ve veri kümelerinde gizli kalıp veya trendleri keşfetmelerini sağlar. Son olarak, etiketlenmiş veri, veriye erişim ve paylaşımı kolaylaştırır. Etiketlenmiş veri, veriyi daha iyi anlamak ve kullanmak için gereken bilgiyi sağlar ve veriyi daha iyi organize etmeye yarayabilir.
Veri etiketleme sırasında, öncelikle verinin doğruluğu ve güncelliğine dikkat edilmelidir. Ayrıca, etiketleme işlemi yaparken olası çakışmaların veya yanıltıcı sonuçların önüne geçmek için etiketleme kurallarının veya standartlarının net bir şekilde sürecin en başında belirlenmiş olması gerekir. Etiketleme işlemi yaparken, ayrıca etiketleyicilerin konu hakkında eğitimli ve deneyimli olması önemlidir. Etiketleme işlemi sırasında, ayrıca verinin gizliliği ve kişisel verilerin korunması için gerekli önlemler alınmalıdır.
Veri etiketleme sırasında dikkat edilmesi gereken diğer bazı önemli noktalar şunlardır:
Veri etiketleme elemanı, veri kümelerinde yer alan öğelerin belirli kategorilere veya etiketlere göre sınıflandırılmasını yapar. Bu sınıflandırma işlemi, veri setinin daha sonra analitik veya öğrenme amaçlı kullanımı için daha anlamlı hale getirilmesini sağlar. Örneğin, metin verilerinde cümlenin konusu şeklinde bir etiketleme işi olsun, bu durumda ilgili metinlere “spor”, “ekonomi”, “siyaset” gibi etiketler atanabilir. Diğer bir örnekte ise bir görüntü için etiketleme elemanı, görüntülerdeki nesnelerin ne olduğunu (örneğin, araba, ev, insan) veya hangi kategoriye ait olduğunu (örneğin, araba markası, ev tipi, insan yaşı) gibi etiketleri belirleyebilir.
Veri etiketleme aracı veya programı, veri setindeki nesneleri veya özellikleri etiketlemek için kullanılan bir yazılımdır. Veri etiketleme aracı, etiketleyicilere veri setindeki nesneler veya özellikleri görüntülemelerini ve etiketlemelerini sağlar. Veri etiketleme aracı genellikle grafik arayüzü ile kullanıcı dostudur, böylece etiketleyiciler veri setindeki nesneler veya özellikleri rahat bir şekilde görüntüleyebilir ve etiketleyebilirler.
Veri etiketleme aracı ayrıca etiketleme işlemi sırasında oluşabilecek hata veya problemlerin daha hızlı ve etkili bir şekilde çözülmesini sağlar. Örneğin, veri etiketleme aracı etiketleyicilerin yaptığı hataları tespit edebilir veya etiketleme kurallarını ve standartlarını kontrol edebilir. Veri etiketleme aracı, çeşitli veri türleri için kullanılabilir, örneğin görüntü, ses, metin veya video gibi. Örnek olarak, metin veri seti için ise etiketleyiciler metin içindeki anahtar kelimeler veya cümleleri etiketleyebilir.