Gelabelde data is ruwe data waaraan één of meer labels zijn toegekend om context of betekenis toe te voegen. In machine learning en artificial intelligence dienen deze labels vaak als doel dat het model moet voorspellen. Gelabelde data is fundamenteel, omdat het de basis vormt voor supervised learning, een populaire aanpak voor het trainen van nauwkeurigere en effectievere machinelearningmodellen.
Uitleg over gelabelde data
Terwijl ongelabelde data bestaat uit ruwe input zonder aangewezen uitkomst, is gelabelde data precies het tegenovergestelde. Gelabelde data is zorgvuldig voorzien van betekenisvolle tags, of labels, die de elementen of uitkomsten van de data classificeren. In een dataset met e-mails kan bijvoorbeeld elke e-mail gelabeld zijn als "spam" of "geen spam". Deze labels bieden vervolgens een duidelijke leidraad voor een machinelearningalgoritme om van te leren.
Stel dat we een gezichtsherkenningstaak hebben. Ongelabelde data zou bestaan uit een set gezichtsafbeeldingen zonder identificatie-informatie. Gelabelde data in dit scenario zou daarentegen dezelfde gezichtsafbeeldingen bevatten met bijbehorende identificatietags, oftewel de naam van de persoon op elke afbeelding. Zo kan een machinelearningmodel leren om bepaalde gelaatstrekken te koppelen aan specifieke personen.
Wat zijn de voordelen van gelabelde data?
- Duidelijke leerroutes. Met gelabelde data kan een machinelearningmodel eenvoudig patronen vinden tussen inputs en de bijbehorende outputs. Deze patroonherkenning is cruciaal bij taken zoals spraakherkenning, waar audiogolven (input) gekoppeld worden aan tekstuele transcripties (label).
- Hogere nauwkeurigheid. Gelabelde data resulteert meestal in nauwkeurigere modellen, omdat het leeralgoritme voor elke input een duidelijke doeluitkomst heeft. In medische beeldvorming kan een model bijvoorbeeld met hoge nauwkeurigheid de juiste diagnose leren voorspellen als de beelden met de correcte diagnose zijn gelabeld.
- Efficiënte evaluatie. Gelabelde data maakt het eenvoudig om de prestaties van het model te evalueren. Door de voorspellingen van het model te vergelijken met de ware labels kunnen we kwantificeren hoe goed het model leert.
Wat zijn de beperkingen van gelabelde data?
- Tijd en moeite. Data labelen kan een langdurig, arbeidsintensief en kostbaar proces zijn, vooral bij complexe data zoals afbeeldingen. Zo kan het handmatig annoteren van één radiologiebeeld veel tijd kosten, zeker als er specialistische kennis voor nodig is.
- Bias of onnauwkeurigheid in labels. Als de mensen die labelen biases hebben, kunnen die terugkomen in de labels en zo de beslissingen van het machinelearningmodel beïnvloeden. Labelingfouten kunnen ook ontstaan door menselijke fouten of inconsistenties in de labelcriteria, wat de nauwkeurigheid van modellen kan aantasten.
- Beperkte beschikbaarheid. Gelabelde data is niet altijd beschikbaar voor bepaalde taken of domeinen, wat de ontwikkeling van machinelearningmodellen kan beperken. Dit geldt vooral voor niche- of gespecialiseerde gebieden waar gelabelde data schaars is.
Aanpakken voor data labelen
- Handmatig data labelen. Zoals de naam al zegt, labelen mensen hierbij de data handmatig. Het kan zeer nauwkeurig zijn, maar is ook tijdrovend en duur, vooral bij grote datasets.
- Semi-geautomatiseerd data labelen. Deze methode combineert menselijke intelligentie en machine learning. Een algoritme labelt eerst de data, waarna mensen de fouten corrigeren. Het is sneller dan handmatig labelen, maar kan nog steeds fouten bevatten als de initiële labeling onnauwkeurig was.
- Crowdsourcing. Deze aanpak gebruikt de kracht van de massa om data te labelen, vaak via platforms zoals Amazon Mechanical Turk. Het is een kosteneffectieve methode, maar de kwaliteit kan variëren omdat de labelaars niet altijd domeinexperts zijn.
Voorbeelden van toepassingen van gelabelde data
- Beeldherkenningssystemen. Gelabelde afbeeldingen worden gebruikt om modellen te trainen die objecten, mensen en activiteiten identificeren. Google Foto's gebruikt bijvoorbeeld gelabelde data om je foto's te herkennen en te categoriseren op persoon of locatie.
- Spamfilters. E‑maildiensten gebruiken datasets met e-mails gelabeld als "spam" of "geen spam" om hun spamdetectie-algoritmen te trainen.
- Autonome voertuigen. Gelabelde data, zoals afbeeldingen met geïdentificeerde objecten (bijv. voetgangers, andere voertuigen), helpt zelfrijdende auto's hun omgeving te begrijpen.
Open-sourcetools voor data labelen
- Label Studio. De meest flexibele labelingtool om LLM's te fine-tunen, trainingsdata voor te bereiden en AI-modellen te valideren, met een gebruiksvriendelijke interface.
- Universal Data Tool. Te gebruiken op verschillende platforms om datasets te maken en te labelen met afbeeldingen, audio, tekst, video's en documenten. Maakt gebruik van een open dataformaat.
- Sloth. Een tool voor het labelen van beeld- en videodata voor onderzoek naar computervisie. Ondersteunt complexe annotaties en export naar alle grote formaten.
- doccano. Biedt gebruiksvriendelijke annotatietools voor tekstclassificatie, sequentielabeling en sequence-to-sequence-taken.
- Audino. Biedt functies voor transcriptie en labeling om spraakdata te annoteren voor VAD, diarization, spraakherkenning en emotieherkenning.
- Computer Vision Annotation Tool. Een interactieve video- en beeldannotatietool voor computervisie-taken. Maakt frame-voor-frame annoteren en bulkacties mogelijk.
Belang van gelabelde data in de moderne wereld
Data labelen en crowdsourcing zijn cruciaal geworden voor het ontwikkelen van datagedreven machinelearningmodellen. Hoewel het relatief eenvoudig is om tabeldata te labelen met spreadsheets, ontstaan er uitdagingen bij het labelen van honderden afbeeldingen, tekst- of audiofragmenten. De foutpercentages zijn vaak hoog, waardoor gespecialiseerde tools nodig zijn. Daarom bieden grote ML-platforms functies voor data labelen, zoals in DagsHub Label Studio en Amazon SageMaker Ground Truth.
Toegang tot grote, hoogwaardige datasets is essentieel geworden voor het bouwen van datagedreven machinelearningmodellen. Naarmate de complexiteit van modellen toeneemt, groeit ook de behoefte aan enorme hoeveelheden gelabelde data.
Open-sourceprojecten erkennen dit en vertrouwen op crowdsourcing om de gelabelde data te verkrijgen die nodig is voor de ontwikkeling van producten zoals ChatGPT. Zo gebruikt Open Assistant, een open-sourcechatbot, data die door vrijwilligers is gelabeld.
Gelabelde datasets worden in rap tempo de levensader van moderne AI. De beschikbaarheid van uitgebreide, gecureerde trainingsdata heeft baanbrekende vooruitgang mogelijk gemaakt op gebieden als computervisie, natural language processing en spraakherkenning. Met "gelabelde data als de nieuwe olie" zijn moderne toepassingen afhankelijk van hoogwaardige annotaties om de vooruitgang in artificial intelligence te blijven voeden.
Wil je meer leren over AI en machine learning? Bekijk dan de volgende bronnen:
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen gelabelde en ongelabelde data?
Gelabelde data heeft bijbehorende tags of labels die de uitkomst of categorie van de data vertegenwoordigen. Ongelabelde data mist deze tags, waardoor het machinelearningmodel geen specifieke uitkomst heeft om van te leren.
Waarom is gelabelde data essentieel in machine learning?
Gelabelde data is de basis van supervised learning, een veelgebruikte machinelearningaanpak. Het stuurt het model door voor elke input een duidelijke uitkomst te bieden, zodat het model de relaties tussen inputs en outputs kan leren.
Kunnen machines data labelen?
Ja, machines kunnen data labelen met verschillende geautomatiseerde of semi-geautomatiseerde methoden. Deze benaderingen vereisen echter vaak enige menselijke betrokkenheid om de nauwkeurigheid van de labels te waarborgen.
Als gecertificeerd data scientist haal ik met passie het maximale uit de nieuwste technologie om innovatieve machinelearning-toepassingen te bouwen. Met een sterke achtergrond in spraakherkenning, data-analyse en -rapportage, MLOps, conversationele AI en NLP heb ik mijn vaardigheden aangescherpt in het ontwikkelen van intelligente systemen die echt impact maken. Naast mijn technische expertise ben ik ook een sterke communicator met een talent om complexe concepten terug te brengen tot heldere, beknopte taal. Daardoor ben ik uitgegroeid tot een veelgelezen blogger over data science, waar ik mijn inzichten en ervaringen deel met een groeiende community van data-professionals. Op dit moment richt ik me op contentcreatie en redactie, waarbij ik met large language models werk aan krachtige en aansprekende content die zowel bedrijven als individuen helpt het beste uit hun data te halen.
