6 dk okuma
Veri Etiketleme (Anotasyon) Nedir? Sade Bir Rehber
Veri etiketleme, neredeyse her yapay zeka modelinin arkasindaki sessiz istir. Ne oldugunu, baslica etiket turlerini, etiket kalitesinin model kalitesini neden belirledigini ve maliyet, tutarlilik ve onyargi gibi gercek zorluklari ogrenin.
Veri etiketleme aslinda ne demek
Veri etiketleme, diger adiyla veri anotasyonu, ham veriye anlamli etiketler ekleyerek bir makine ogrenmesi modelinin ondan ogrenebilmesini saglama surecidir. Ham veri bir fotograf, bir cumle, bir ses kaydi ya da bir video karesi olabilir. Etiket ise cevap anahtaridir: bu goruntude bir ayakkabi var, bu yorum olumsuz, bu piksel yola ait.
Bunun onemli olmasinin nedeni, modellerin hala en yaygin egitildigi yontem olan denetimli ogrenmedir. Denetimli ogrenmede model, dogru cevabi zaten ekli olan cok sayida ornegi inceler ve sonra yeni, etiketsiz ornekler icin bu cevabi tahmin etmeyi ogrenir. Etiket yoksa cevap anahtari yoktur, cevap anahtari yoksa ogrenme de yoktur. Model ancak inceledigi ornekler kadar iyi olabilir.
Insanlar bazen anotasyon ve etiketleme kelimelerini birbirinin yerine kullanir. Bir ayrim yapildiginda, etiketleme genellikle bir veri noktasina belirli bir deger veya kategori atamak demektir; anotasyon ise sekil cizmek ya da bolge isaretlemek gibi daha zengin isleri de kapsayan genis bir terimdir. Gunluk kullanimda ayni fikir olarak dusunebilirsiniz.
Baslica etiket turleri
Goruntuler icin en basit etiket, tum resme verilen tek bir etikettir; ornegin kedi ya da urun. Daha ayrintili bir yaklasim, bir nesnenin etrafina cizilen dikdortgen olan sinirlayici kutudur. Boylece model hem nesnenin ne oldugunu hem de karede nerede durdugunu ogrenir. Sinirlayici kutular nesne tespitinin is atidir.
Bir kutu yeterince hassas olmadiginda, etiketleyiciler segmentasyon maskelerini kullanir. Burada etiket piksel piksel uygulanir ve gevsek bir dikdortgen yerine nesnenin tam dis hatti isaretlenir. Bir model, bir insanin, bir arabanin ya da arka plana karsi tek bir urunun kesin sinirini boyle ogrenir. Bu cok daha ayrintili ve cok daha zaman alicidir.
Metin de etiketlenir. Yaygin isler arasinda bir mesaji istenmeyen ya da degil diye siniflandirmak, bir yorumun duygu tonunu etiketlemek ya da hangi kelimelerin isim, yer veya tarih oldugunu isaretlemek vardir. Ses ve video da ayni mantigi izler: konusmayi yaziya dokmek, sesi etiketlemek ya da bir eylemin ne zaman oldugunu isaretlemek. Her durumda bir insan ya da bir sistem, modelin ogrenmesi icin gereken yapiyi ekler.
Etiket kalitesi model kalitesini neden belirler
Bilisimde eski bir ilke vardir: cope girerse cop cikar. Bu ilke etiketli veriye dogrudan uygular. Bir model egitim etiketlerini gercek kabul eder; dolayisiyla etiketler yanlis, tutarsiz ya da carpik ise model bu hatalari sadakatle ogrenir ve buyuk olcekte tekrarlar.
Tutarlilik buradaki sessiz kahramandir. Bir etiketleyici sinirdaki bir goruntuye spor ayakkabi derken bir digeri bot derse, model karisik sinyaller alir ve tam da en cok onem tasiyan sinir durumlarinda kafasi karisir. Ekipler bunu, farkli kisilerin ayni etiketleri ayni sekilde uygulayip uygulamadigini kontrol etmek icin etiketleyiciler arasi uyum ile, cogu zaman Cohen kappa adli bir istatistikle olcer. Metinden duygu okumak gibi oznel islerde uyum yaklasik yuzde 60 ila 70 seviyesine kadar dusebilir ve bu da tutarliligin ne kadar zor olabilecegini gosterir.
Iste bu yuzden ozenli projeler net yazili kurallara, etiketleyicilerin zorlu orneklerde anlasma sagladigi kalibrasyon oturumlarina ve dogru cevaplari bilinen altin standart kumelerle yapilan kontrollere yatirim yapar. Cogu zaman bir etiketleme ekibinin urettigi en degerli sey etiketlerin kendisi degil, onlari tutarli tutan kural kitabidir.
Dongudeki insan ve yardim eden makineler
Ciddi etiketleme islerinin cogu hala insan icerir, cunku insanlar belirsizligi, baglami ve muhakemeyi mevcut otomatik araclardan daha iyi yonetir. Bu kuruluma dongudeki insan denir: insanlar bir modelin tek basina guvenilir bicimde veremeyecegi kararlari verir ve bu kararlar egitime geri beslenir.
Modeller de giderek daha cok etiketlemeye yardim ediyor. Yaygin bir yontem on etiketlemedir; burada bir model ilk gecisi yapar, bir insan da inceleyip duzeltir. Iyi yapildiginda bu, etiketleme suresini onemli olcude kisaltabilir, cunku bir taslagi kontrol etmek bos bir goruntuden baslamaktan daha hizlidir. Son karar yine insana aittir ve bu da kalitenin kaymasini onler.
Olcek konusunda klasik ornek, arastirmaci Fei-Fei Li ve calisma arkadaslarinin 2000 li yillarin sonunda olusturmaya basladigi goruntu veri kumesi ImageNet tir. Etiketleme isi on binlerce cevrimici calisana dagitilarak buyutuldu ve 14 milyondan fazla elle anote edilmis goruntuye ulasti. Bu veri kumesi modern derin ogrenme patlamasini tetiklemeye yardim etti ve buyuk olcekte yuksek kaliteli etiketlerin pahali, yavas ve gercekten degerli oldugunun kaniti olarak duruyor.
Zor kisimlar: maliyet, tutarlilik ve onyargi
Etiketleme pahali ve yavastir. Segmentasyon maskeleri gibi ayrintili isler goruntu basina uzun surebilir ve buyuk veri kumeleri bu cabayi milyonlarca oge boyunca katlar. Cogu yapay zeka urununun ardindaki gosterissiz gercek budur: nadiren manselere cikan, bol miktarda sabirli insan emegi.
Onyargi daha ince bir risktir. Etiketli ornekler bazi gruplari, urunleri ya da durumlari fazla, digerlerini az temsil ederse model bu dengesizligi devralir ve az temsil edilen durumlarda daha kotu calisir. Onyargi etiketleyicilerin kendileri uzerinden de sizabilir, cunku insanlar belirsiz kararlara kendi varsayimlarini katar. Uyumu izlemek ve etiketleri zaman icinde dogrulamak bunu yakalamaya yardim eder.
E-ticaret saticilari icin pratik cikarim daha basittir. Kullandiginiz yapay zeka araclari, goruntu araclari dahil, etiketli ornekler uzerinde egitildi ve guclu yanlari ile kor noktalari bu egitim verisini yansitir. Renderivo, satisin gorsel tarafina odaklanir; urun arka planlarini temizler, temiz beyaz arka planlar, kare cerceve ve yapay zeka sahne cekimleri uretir, boylece fotograflarla bogusmak yerine satisa daha cok zaman ayirabilirsiniz. Etiketlemenin nasil isledigini bilmek, yapay zeka sonuclarini kor bir guvenle degil net ve gercekci bir gozle okumaniza yardim eder.
Sık sorulan sorular
Veri etiketleme ile veri anotasyonu ayni sey mi?
Gunluk kullanimda evet. Bir ayrim yapilirsa, etiketleme genellikle bir veri noktasina kategori veya deger atamak demektir; anotasyon ise sinirlayici kutu cizmek ya da piksel duzeyinde bolge isaretlemek gibi daha zengin isleri de kapsayan genis terimdir.
Yapay zeka modelleri neden etiketli veriye ihtiyac duyar?
Cogu model, dogru cevabi zaten tasiyan ornekleri inceleyerek ogrendigi denetimli ogrenme ile egitilir. Etiketler bir cevap anahtari gorevi gorur. Onlar olmadan model tahminlerini karsilastiracagi bir sey bulamaz ve onem verdiginiz orintuleri ogrenemez.
Dongudeki insan etiketlemesi nedir?
Bir modelin tek basina guvenilir bicimde veremeyecegi muhakeme kararlarini insanlarin verdigi ve bu kararlarin egitime geri beslendigi bir is akisidir. Yaygin bir bicimi on etiketlemedir; burada model etiketleri taslak olarak hazirlar, bir insan da kaliteyi yuksek tutmak icin inceleyip duzeltir.
Etiketleme neden bu kadar pahali ve yavas?
Segmentasyon maskeleri gibi ayrintili etiketler oge basina ciddi zaman alir ve buyuk veri kumeleri bu cabayi milyonlarca ornek boyunca katlar. Tutarliligi korumak, hatalari ve onyargiyi kontrol etmek de ek is getirir; bu yuzden yuksek kaliteli etiketli veri, yapay zeka kurmanin en maliyetli kisimlarindan biridir.
Urun fotograflarina daha az zaman ayirin
Renderivo arka planlari temizler, temiz beyaz arka planlar ve kare cerceveler olusturur ve yapay zeka sahne cekimleri uretir; boylece urun ilanlariniz studyo olmadan da net gorunur. Yeni hesaplar denemek icin ucretsiz kredi alir.