Makine öğrenimi çağında, veri en değerli varlık halini alıyor. Ancak, veriler bilgiye dönüşmeden önce, onları anlayabilecek ve işleyebilecek şekilde etiketlenmeye ihtiyaç duyuyoruz. Bu önemli işlem günümüzde giderek artan bir önceliğe sahip olan veri etiketleme veya data labeling, yapay zekâ çözümleri için temel bir bileşeni oluşturuyor. Bu yazıda, veri etiketlemenin ne olduğunu, neden ve nasıl yapıldığını, hangi alanlarda kullanıldığını ve sektördeki mevcut konumunu inceleyeceğiz.

Veri Etiketleme Nedir?

Veri etiketleme, makine öğrenimi modelleri için gerekli olan veri kümelerini hazırlamanın bir aşamasıdır. Bu aşamada verilere insan gözüyle anlamlı etiketler (label) eklenir. Örneğin, bir görüntü veri kümesi üzerinde çalışılıyorsa, bu verilere içerdiği nesnelerin isimleri (örneğin, “köpek”, “kedi”, “araba”) ile belirli bir doğruluk payıyla ek etiketler verilir. Bu etiketleme işlemi, modelin eğitim veri seti üzerindeki özniteliği bulunmaksızın gerçek dünya problemi çözebilmesi için gerekli bilgileri sunar.

Neden Veri Etiketlemeye İhtiyaç Duyarız?

Makine öğrenimi modellerinin doğru ve güvenilir sonuçlar üretebilmesi için etiketleme işlemi kritiktir. Yalnızca bu şekilde, modeller, tanımlama, sınıflandırma veya öneri sistemleri gibi görevleri gerçekleştirebilmek üzere eğitilebilir. Etiketleme, modelin sahip olacağı performansın temel parametresini tanımlar. Eğer modellerimizi bir insanın tanıması gerektiği bir etiketleme seviyesine ulaştırmak istiyorsak; modellerin bu eğitim veri setleriyle eğitilmiş olması gerekir.

Bunun dışında, etiketlenmiş veri modellerin farklılaşmasını ve özelleşmesini de sağlar. Verilerin analiz yoluyla daha ayrıntılı, daha derin ve bazen de öngörülmez şekillerde etiketlenmesi yapılan modellerin performansını arttırır.

Buna karşın kötü etiketli veriler model performansını düşürür, eğitim sürecini uzatır ve sonuçta başarısızlığa götürebilir.

Hangi Alanlarda Kullanılır?

Sağlık, finans, e-ticaret gibi geniş bir yelpazede kullanılan veri etiketleme, endüstriyel robotlardan, tıbbi görüntülerin analizi için geliştirilen yardımcı sistemlere kadar pek çok alanda kullanılmaktadır. Örneklerin başında, tıbbi görüntülerden anlamlı bilgi çıkarmak amacıyla yapılan segmentasyon çalışmaları verilebilir. Yenilikçi tedavi önerileri veya vakaların tahmini gibi birçok gelişmiş analiz için, etiketlenmiş, yani doğru bilgiyi içeren verilere ihtiyaç duyulmaktadır.

Bununla birlikte, finans sektöründe yapay zekânın, verileri anlamlı şekilde etiketlenmeden bilgi çıkarabileceği pek çok mevzu olduğu için, veri etiketleme bankacılık ve yatırımlarla ilgili yapay zekâ sistemlerinin gelişiminde kritik bir rol oynamaktadır.

Otonom sürüş teknolojisinde de, etiketlenmiş verilere olan ihtiyaç oldukça belirgindir. Trafikteki diğer araçları, yayaları ya da yol işaretlerini tanıyabilen modellerin eğitim veri setleri, etiketleme sayesinde şekillenir.

Veri Etiketleme Yöntemleri

Veriyi etiketleme yöntemleri, kaynaklarımızın ve projemizin yapısının ne olduğuna bağlı olarak önem arz eder. Elbette bir veri setinde insan gözüne ihtiyaç duymayan hızlı ve otomatikleştirebilir etiketlemeler için önceden eğitilmiş modellerden yararlanılabilir. Ancak öte yandan nadiren görülebilecek durumlar için ya da daha sofistike problemler için insan eliyle etiketlemenin kritik rolü yadsınamaz.

Eğer çok büyük bir veri setiniz yok ve veritabanınız sürekli güncelleniyorsa, semi-supervised ya da active learning gibi yöntemlerin kategorizasyonuna bakmalısınız.

Veri Etiketleme Platformları

Günümüzde pek çok büyük firma ve araştırma merkezi, etiketleme sürecini kolaylaştıran platformlarla hizmet sunuyor. Bu platformlar, çok sayıda etiketleme task’ı üzerinde çalışabileceğiniz, işgücünü yönetebileceğiniz ve verimliliğinizi arttırabileceğiniz araçları barındırıyor.

Bu platformların avantajları arasında, süreçleri optimize ederek maliyetleri düşürme, etiketleme veri setlerini tutarlı bir şekilde oluşturma ve ölçekleme avantajları bulunmaktadır. Bu tür platformları kullanmak, sıfırdan bir etiketleme sistemi geliştirmeye kıyasla zaman ve kaynak tasarrufu sağlayacaktır.

Sorunlar ve En İyi Uygulamalar

Veri etiketleme süreci, zaman zaman meşakkatli ve zahmetli olabilir. Öyle ki bu durum, işgücünü yönetirken, etiketlemenin kalitesini kontrol ederken ya da kendinizi yasal zeminde koruma altına alırken bazı uyarı ve teknik kabul testleri yapmanız gerektiğini açığa vurur.

En iyi uygulamalar konusundaysa, maliyeti ve hızı dengelemek, veri etiketleme standartlarını kurmak, etiketleme hatalarını önlemek, veri gizliliğini korumak ve sonuçları tekrar edilebilir kılmak gibi bazı konulara odaklanmanız gerekecektir.

Veri Etiketlemede Gelecek

Gelişen teknolojik imkânlar ve insan gücü açısından veri etiketlemenin daha da kolaylaşması, otomatikleşmesi yada farklılaşmasına kesin bir gözle bakabiliriz. Önümüzdeki yıllarda, daha fazla veriye sahip olmak isteyen pek çok firma, bu alanda yatırım yapacaklarını belirtiyorlar.

Bu nedenle, becerilerimizi geliştirmek, yeni olanaklar ve platformlar hakkında bilgi sahibi olmak, veri etiketlemenin gelişiminde sürdürülebilir bir rol almak adına büyük önem arz etmektedir.

Sonuç olarak, veri etiketleme, yapay zekâ ve makine öğrenimi için kilit bir adımı temsil eder. Her geçen gün büyüyen veri çeşitliliği ve hacmi ile birlikte, veri etiketlemenin önemi de artmakta ve doğru adımlar atılarak daha sağlam temeller üzerine inşa edilmesi gerekmektedir. Bu konunun üzerine daha fazla gitmek, sadece temel bilgilerle donanmakla kalmayıp, aynı zamanda makine öğrenimi projelerinde başarıya ulaştıracak kaliteli bir veri setiyle bir adım öne çıkmamıza olanak tanıyacaktır.