Apa itu Anotasi Data?

‍

Anotasi Data Sesuai dengan namanya, yaitu menambahkan penjelasan atau label pada sepotong data untuk mengkategorikannya.

Contoh sederhananya adalah memutuskan apakah suatu gambar berisi seekor anjing dan memberinya label, seperti captchas yang Anda lakukan saat situs web mencoba memverifikasi apakah Anda robot.

‍

Apa Kegunaannya?

Computers tidak dapat memproses informasi seperti yang dilakukan manusia. Meskipun mudah bagi manusia untuk mengidentifikasi anjing dalam sebuah gambar, komputer melihat gambar sebagai 0 dan 1, dan tidak dapat memahami apa yang terkandung dalam gambar. Kita menggunakan konteks, keadaan sekitar, dan pengalaman masa lalu kita untuk memberi tahu kita dan membantu kita untuk sepenuhnya memahami, mengevaluasi, dan menafsirkan subjek dalam sebuah gambar.

Namun, agar komputer dapat memahami, mereka memerlukan bantuan - dengan diberikan konteks yang tepat ini. Konten berlabel menyediakan konteks itu dan kemudian dapat digunakan dan dikenali oleh computer vision and machine learning models dan digunakan untuk membuat prediksi.

Teknik Anotasi Data

Anotasi Data Berbasis Penggunaan

Idealnya, contoh data dikaitkan dengan label secara organik, dalam hal ini anotasi data tidak diperlukan. Hal ini dapat terjadi jika ada proses bisnis yang terdefinisi dengan baik yang menghasilkan data.

Sebagai contoh, perusahaan manufaktur biasanya memiliki QA Department yang akan memeriksa cacat dan kualitas produk. Dalam jangka panjang, mereka akan memiliki basis data besar tentang persetujuan dan penolakan produk.

Data ini dapat digunakan untuk melatih model penilaian machine learning. Sampel data mencakup alasan cacat, jenis produk, catatan penolakan, dan sebagainya, dan label data terkait merupakan keputusan biner bagi departemen QA untuk membangun standar di masa mendatang.

Anotasi Data Berbasis Data

Di berbagai proyek AI, Anda dapat menentukan aturan sederhana yang mampu memecahkan masalah untuk sebagian data. Jika sebagian data tersebut berisi sampel representatif dan memiliki kualitas yang memadai, Anda dapat mengumpulkan cukup banyak pasangan label sampel data untuk melatih model pembelajaran mesin dengan kemampuan generalisasi tinggi ke seluruh set data.

Anotasi Data Manual

Selama fase awal proyek AI, seperti saat kumpulan data masih kecil atau tujuannya adalah membuat prototype, Anda dapat membuat anotasi pada kumpulan data secara manual. Dalam kasus ini, pengembang yang mengerjakan proyek meninjau data dan memberi label pada sampel data sesuai dengan panduan anotasi.

Menggunakan Layanan Anotasi Data

Beberapa platform yang membantu Anda dengan layanan pelabelan data untuk mendapatkan data akurasi tinggi guna membantu membangun model AI dan pembelajaran mesin Anda serta mendukung sebagian besar jenis anotasi data.

Tictag menyediakan solusi inovatif dan terbaik untuk masalah ini.

Apa itu anotasi data yang baik?

Kualitas data sangat penting dalam performa model Machine Learning, dan dapat menentukan keberhasilan atau kegagalannya. Namun, apa saja kualitas data yang telah dianotasi dengan baik?

• Kelengkapan: Kumpulan data yang kecil dan tidak lengkap mungkin tidak mewakili konteksnya. Memiliki semua bagian yang diperlukan dan sesuai penting untuk memastikan bahwa konteks yang diberikan tidak bias.
• Akurasi: Frasa umum yang digunakan dalam komunitas ML adalah “Garbage In Garbage Out” yang berarti bahwa kualitas model sangat bergantung pada kualitas data
• Ketersediaan: Dalam bidang AI yang terus berkembang, seiring dengan semakin banyaknya proyek pembelajaran mesin yang kompleks, kumpulan data yang lebih kompleks dan unik perlu dibuat. Oleh karena itu, kumpulan data yang baik harus tersedia dengan cepat.

Mengapa anotasi data yang baik penting?

Data adalah sumber utama proyek pembelajaran mesin berbantuan. Semakin banyak data yang Anda miliki, semakin akurat produk akhirnya. Namun, tidak cukup hanya memiliki data mentah. Anda perlu membuat anotasi data ini agar algoritme pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi objek dalam gambar tertentu dengan tepat, memahami ucapan manusia, dan banyak fungsi lainnya.

Oleh karena itu, kita dapat melihat korelasi antara data yang dianotasi dengan benar dan keberhasilan proyek. Namun, hal ini juga didukung oleh penelitian karena menurut beberapa perkiraan, 80% waktu yang terpakai dari pengembangan proyek AI  dihabiskan untuk menyiapkan data. Alasan mengapa anotasi data sangat penting adalah karena kesalahan sekecil apa pun dapat berakibat fatal. Sebagai manusia, ini adalah salah satu area di mana kita lebih unggul daripada komputer karena kita dapat menangani ambiguitas dengan lebih baik, menguraikan maksud, dan banyak faktor lain yang terlibat dalam anotasi data.

Platform Anotasi Data

Ada beberapa platform anotasi data yang tersedia untuk menyelesaikan kebutuhan pelabelan dan persiapan data Anda karena pelabelan data manusia sangat penting untuk membangun model AI dan pembelajaran mesin. Salah satunya adalah Tictag. Tictag bangga menyediakan dataset berkualitas tinggi bagi para ilmuwan data. Dengan akurasi 99,5% dan throughput yang cepat, Tictag mampu mengimbangi pengembang yang bergerak cepat untuk menyediakan dataset berkualitas tinggi guna mendukung model pembelajaran mesin mereka.