Veri Etiketleme Nedir ve Yapay Zekâ İçin Neden Gereklidir?

İyi yapay zekâ algoritmaları, yüksek kaliteli veri temeli üzerine inşa edilir. Bu tür algoritmaların geliştirilmesinde yer alan karmaşık matematiğe rağmen, yapay zekânın asıl süper gücü verinin kendisindedir.

Doğru, güvenilir ve eksiksiz veri kümeleri olmadan, yapay zekâ sistemleri potansiyellerinin gerisinde kalır — uygulayıcıların dediği gibi: “Çöp girerse, çöp çıkar.” Yapay zekânın arkasındaki sihrin büyük kısmı verinin kalitesinde yatar; bu nedenle veri etiketlemenin önemi üzerinde özellikle durulur.

Bu yazıda aşağıdaki konulara daha derinlemesine değineceğiz:

• Veri etiketleme nedir
• Veri etiketleme yapay zekâ için neden gereklidir
• Veri etiketleme teknikleri
• Veri etiketlemenin zorlukları
• Veri etiketlemede en iyi uygulamalar

Veri Etiketlemeyi Anlamak

Veri etiketleme, genellikle makine öğrenimi (ML) modellerini eğitmek için kullanılan veri örneklerinin belirlenmesi ve etiketlenmesi sürecidir. Başka bir deyişle, veri etiketleme ML modellerine öğrenmeleri için bağlam sağlar.

Örneğin, etiketli bir veri kümesi bir kişinin krediye uygun olup olmadığını, bir ses kaydında ne söylediğini veya bir röntgende tümör bulunup bulunmadığını gösterebilir.

Yapay zekâda veri etiketlemenin çeşitli kullanım alanları vardır. Daha genel kullanım örnekleri şunlardır:

• Görüntü etiketleme: bir görüntüdeki belirli ayrıntıların tanımlanması ve etiketlenmesi.

• Metin açıklama (annotasyon): cümlelerin özelliklerini belirlemek için bir metin belgesine veya içeriğindeki farklı öğelere etiketler atama.

• Ses deşifresi: bir ses dosyasındaki konuşmanın yazıya dökülmesi.

• Video açıklama: nesneleri tespit etmek veya tanımlamak üzere bilgisayarlı görü modellerinin eğitilmesinde kullanılan video kliplerin etiketlenmesi veya işaretlenmesi.

Veri Etiketleme Yapay Zekâ İçin Neden Gereklidir

Günümüzde makine öğreniminin en pratik kullanım alanlarının çoğu makine öğrenimini kullandığından, veri etiketleme yapay zekâ alanında önemli bir rol oynar.

Denetimli öğrenme, sonuçları tahmin etmek ve kalıpları tanımak üzere modelleri eğitmek için etiketli veri kümelerinden yararlanan bir makine öğrenimi dalıdır. Etiketli veriler olmadan, çoğu denetimli ML modeli karar vermek ve yeni örneklere genellemek için gereken girdi-çıktı eşlemelerini öğrenemez.

Bir denetimli öğrenme algoritmasına etiketli bir veri kümesi verildiğinde, model eğitimi olarak bilinen, verideki temel kalıpları öğrenme sürecine başlamaya hazırdır.

Veriler doğru etiketlenmemişse, model yanlış kalıplar öğrenir. Dolayısıyla model eğitimi için kullanılan ML modelinin kalitesi, veri etiketleme sırasında atanan gerçeğe uygun (ground truth) etiketlerin doğruluğuna büyük ölçüde bağlıdır.

Veri örneklerini doğru şekilde etiketleyerek, makine öğrenimi modeline daha kaliteli tahminler yapabilmesi için anlamlı kalıpları öğrenme imkânı sağlanır.

Veri Etiketleme Teknikleri ve Araçları

Yeni bir yapay zekâ projesine başlarken proje liderlerinin vermesi gereken ilk kararlardan biri verilerin nasıl etiketleneceğidir. Bazı nüanslar olsa da, bu kararlar genellikle üç kategoriden birine girer.

• Manuel veri etiketleme
• Yarı otomatik veri etiketleme
• Otomatik veri etiketleme

Eldeki proje için hangi veri etiketleme yaklaşımının en etkili olduğunu belirlemek, her bir yaklaşımın artılarını ve eksilerini de içeren şekilde anlaşılmasına dayanır.

Manuel veri etiketleme

Bir eğitim veri seti geliştirmede standart teknik manuel veri etiketlemedir. Bu, konu alanı uzmanlığından yararlanarak her bir veri noktasının incelenmesi ve etiketi elle atanmasını içerir.

Manuel veri etiketleme, başarısızlığın sonuçlarının yüksek olduğu senaryolarda son derece etkilidir. Örneğin, bir dizi doktordan röntgen görüntülerini elle etiketlemelerini isteyerek kanser olup olmadığını tahmin edecek bir model geliştirmek, verinin daha güvenilir olmasını sağlar.

Artılar:

• Sınır durumlarını yakalama yeteneği
• Yüksek beceriye sahip etiketleyiciler hassas ve tutarlı etiketler sağlayabilir
• Daha iyi veri kalite güvencesi

Eksiler:

• Çok fazla zaman ve emek gerektirir
• Profesyonel veri etiketleyicileri istihdam etmenin yüksek maliyetleri

Manuel etiketlemenin haricen (ör. geçici çalışanlar ve taşeronlar) da yapılabileceğini ve bunun kitle kaynak kullanımı (crowdsourcing) olarak adlandırıldığını unutmayın.

Yarı otomatik veri etiketleme

İnsan uzmanlığının gücünü ve makinelerin verimliliğini harmanlamaya yarı otomatik veri etiketleme denir.

Daha özel olarak, yarı otomatik etiketleme; verileri hızla etiketlemek için makine öğreniminden yararlanmayı ve ardından algoritmanın yaptığı hataları gözden geçirip düzeltmek üzere insan etiketleyicilere başvurmayı tanımlar.

Bu süreç, veri etiketlemeyi önemli ölçüde hızlandırırken veri kalitesini korur. Bunu mümkün kılan araçlara örnek olarak Labelbox ve SuperAnnotate verilebilir.

Artılar:

• Makinelerin yetersiz kaldığı durumlarda insan uzmanlar müdahale edebilir
• Manuel veri etiketlemeye kıyasla maliyet ve zaman açısından önemli azalma sağlayabilir

Eksiler:

• Orijinal etiketler veri için yeterince hassas, ilgili veya kapsamlı olmayabilir; bu da gürültü, belirsizlik ve tutarsızlığa yol açabilir.
• Gerekli olabilecek insan gözetimi, geri bildirim ve yineleme miktarı verinin ölçeklenebilirliğini ve verimliliğini etkileyebilir.

Otomatik veri etiketleme

Otomatik veri etiketlemede veri etiketleme sürecinde insan etiketleyiciler tamamen devre dışıdır. Otomatik veri etiketlemede makine öğrenimi modelleri kendi kendini eğitir. Bu, etiketleme kurallarını veri örneklerinden çıkarıp etiketlenmemiş örneklere uyguladıkları anlamına gelir.

Artılar:

• Son derece hızlı işlem
• Maliyet açısından verimli
• Etiketlemede tutarlılık
• Yüksek ölçekte uygulanabilirlik

Eksiler:

• Görülmemiş verileri etiketlemede zorluklar
• Etiketlemede tek bir hata, gelecekteki hataların olasılığını artırabilir.

Veri etiketleme tekniklerinin karşılaştırılması

Aşağıdaki tabloda, yukarıdaki bilgilere dayanarak çeşitli veri etiketleme tekniklerini karşılaştırdık:

Veri Etiketlemede Zorluklar ve Dikkat Edilecek Noktalar

Veri etiketleme süreci, yapay zekâ sistemlerinin performansını ve güvenilirliğini önemli ölçüde etkileyebilecek çeşitli zorluklar barındırır.

Büyük veri kümeleri için etiketlemeyi ölçeklendirme

Veri kümesi büyüdükçe manuel veri etiketleme pratikte uygulanamaz hâle gelir. Bunun nedeni, veri etiketleyicilere ödenecek maliyetin katlanarak artması ve görevin gerektirdiği gerçekçi olmayan zaman kısıtlarıdır.

Bu gibi durumlarda otomatik veri etiketleme bir zorunluluktur. Yine de otomatik veri etiketlemenin farklı veri türleriyle başa çıkmak ve tutarlı bir etiketleme deseni uygulamak gibi kendi zorlukları vardır.

Yapılandırılmamış ve gürültülü verilerle başa çıkma

Gerçek dünyadan gelen veriler nadiren düzenlidir. Çoğu zaman gürültüyle doludur ve önemli bilgiler eksik olabilir. Hatta tamamen ilgisiz de olabilir. Veriyi kullanılabilir bir formata getirmek için gerçek etiketleme işleminden önce kapsamlı bir veri ön işleme gerekir.

Midjourney kullanılarak yazar tarafından oluşturulan görsel

Bu, projeye daha fazla zaman eklese de gereklidir; çünkü dağınık veriler tarafından yanlış yönlendirilebilecek, sonuçta hatalı etiketler atanmasına yol açabilecek yüksek riskli veri etiketleyiciler vardır.

Buradaki ana nokta, veri temizleme ve ön işlemenin veri etiketleme hattının gerekli parçaları olduğu, ancak bu faaliyetlerin başlı başına zor olduğudur.

Maliyet etkileri ve bütçe kısıtları

Veri etiketlemenin en yaygın yöntemlerinden biri manuel veri etiketlemedir. Alan uzmanlarının bilgisinden yararlanmayı, sınır durumlarını yakalamayı ve tutarlı etiketler sağlamayı mümkün kılsa da, zaman alıcı ve yorucu bir süreç olabilir.

Midjourney kullanılarak yazar tarafından oluşturulan görsel

Yukarıda belirtildiği gibi, bu denli yetkin insan etiketleyicileri işe almanın maliyetleri veri boyutu arttıkça yükselir. Bu süreç kolayca ölçeklenebilir değildir.

Belirsizlik ve öznellik

Veri etiketlemedeki önemli engellerden biri, belirli etiketleme görevlerinin öznelliği ve belirsizliğidir. Örneğin, görüntü tanıma görevlerinde veri etiketleyiciler aynı sahneyi farklı yorumlayabilir ve bu da tutarsız açıklamalara yol açabilir.

Bu farklılık, etiketli verinin kalitesini zedeleyebilir ve gürültüye neden olarak yapay zekâ modelinin sağlamlığını ve doğruluğunu tehlikeye atabilir.

Veri Etiketlemenin Gerçek Dünya Uygulamaları

Veri etiketlemenin, makine öğrenimi modellerinin etkili performans göstermesini desteklemede kritik önemde olduğunu ortaya koyduk.

İşte veri etiketlemenin nerelerde kullanılabileceğini göstermek için bazı temel gerçek dünya uygulamaları:

• Otonom araçlar: Otonom ve kendi kendine giden araçların eğitimi için veri etiketleme esastır. Bu tür araçlar; sensörler, kameralar ve Lidar sistemlerinden elde edilen etiketli veriler sayesinde yoldaki nesneleri, yayaları, trafik işaretlerini ve diğer unsurları algılayıp bunlara tepki verebilir; bu da güvenli ve güvenilir çalışmayı sağlar.
• Sağlık hizmetleri: Veri etiketleme, sağlık sektöründeki çeşitli uygulamalar için kritiktir. Tıbbi görüntü etiketleme, MR ve röntgenlerdeki tümörleri veya anormallikleri tanıyarak tanı ve tedavi planlamasına yardımcı olur. Açıklamalı hasta verileri, elektronik sağlık kayıtlarını destekler ve sağlık profesyonellerinin karar alma süreçlerine katkı sağlar.
• e-Ticaret: e-ticarette ürün öneri sistemleri büyük ölçüde veri etiketlemeye dayanır. Bu, tüketici davranışlarının, tercihlerin ve ürün açıklamalarının anlaşılmasını içerir. Doğru etiketleme, ilgili ürün önerileri sunarak kullanıcı etkileşimini artırır ve satışları yükseltir.
• Sosyal medya: Veri etiketleme, sosyal medya içerik moderasyonunun temelidir. Saldırgan veya zararlı kabul edilen içerikler gönderilerde ve yorumlarda işaretlenir. Bunun sonucu olarak internet daha güvenli ve kullanımı daha kolay hâle gelir.
• Finansal hizmetler: Finansal hizmetlerde etiketli işlem verileri, risk değerlendirmesi ve dolandırıcılık tespiti için kullanılır. Veri etiketleme; riski doğru değerlendirmeye ve potansiyel dolandırıcılık faaliyetlerine işaret eden olağandışı kalıpları belirlemeye yardımcı olarak tüketicileri ve finansal kurumları korur.
• Dil çevirisi: Metin verisi etiketleme, doğru dil çevirilerini kolaylaştırmak için çeviri hizmetleri tarafından kullanılır. Makine çeviri modelleri, etiketli çeviri veri setleriyle eğitilerek doğruluk ve etkinliklerini artırır.

Veri Etiketleme Projeleri İçin En İyi Uygulamalar

Bu bölümde, yapay zekâ ekiplerinin veri etiketleme süreçlerinde kalite, tutarlılık ve verimlilik elde etmelerine yardımcı olacak bazı en iyi uygulamaları ele alacağız.

Açık ve spesifik etiketleme yönergeleri tanımlayın

Etiketleme yönergeleri, verilerin nasıl etiketleneceğini belirten talimatlardır. Örneğin, görüntüleri etiketlemeden önce; bir örneğin belirli bir kategoriye girmesini neyin oluşturduğu, kısmen görünen veya örtülü görüntülerin nasıl ele alınacağı ve önemsiz ya da arka plan nesnelerinin nasıl etiketleneceği belirtilmelidir.

Kesin ve ayrıntılı etiketleme yönergelerinin desteğiyle, etiketli verinin doğruluğu ve güvenilirliği artırılabilir; etiketleme sürecindeki öznellik ve değişkenlik azaltılabilir.

Etiketleyicileri eğitin ve izleyin

Veri etiketleyicilerinin, etiketleme yönergelerine uymalarını ve yüksek kaliteli etiketler üretmelerini sağlamak için eğitilmeleri ve izlenmeleri gerekir. Bu uygulamaların hayata geçirilmesi, etiketleyicilerin veri etiketlemede tutarlılığı ve kaliteyi korumasına yardımcı olur.

Eğitim; etiketleyicilere arka plan bilgisi, örnekler, geri bildirim ve destek sağlayarak etiketleme görevini etkin biçimde anlamalarını içerir. Buna karşılık izleme; etiketleyicilerin doğruluk, hız, uzlaşı ve elde tutma oranları açısından performanslarının ölçülmesini ve değerlendirilmesini, ayrıca etiketleme sürecinde ortaya çıkabilecek engellerin ele alınmasını kapsar.

Etiketleri doğrulayın ve iyileştirin

Veri etiketleme süreci tamamlandıktan sonra, etiketli verinin yapay zekâ ekibinin ihtiyaç ve beklentilerini karşılayıp karşılamadığının doğrulanması gerekir – karşılamıyorsa iyileştirin.

Doğrulamanın; etiketli verinin doğruluğunu, eksiksizliğini, çeşitliliğini, kapsama alanını ve tutarlılığını, ayrıca etiketleyicilerin güvenilirliğini ve uzlaşısını incelemeyi içerdiğini unutmayın. Bu uygulama, faydalı veriyi faydasızdan ayırt etmeye ve makine öğrenimi modellerinin sağlamlığını ve performansını belirlemeye yardımcı olabilir.

Veri Etiketlemede Etik Hususlar

Tarafsız ve adil süreçleri güvence altına almak için veri etiketlemenin etik meselelerini anlamak çok önemlidir.

Olası önyargıları tespit edip gidermek, önyargılı verilerin makine öğrenimi algoritmaları üzerindeki etkisini kavramak ve rıza, mahremiyet ve adalet gibi etik konuları incelemek; sorumlu ve etik veri etiketleme uygulamaları geliştirmede temel adımlardır.

Veri etiğini veri etiketlerken öncelemek, daha adil ve güvenilir yapay zekâ sistemleri oluşturmak için esastır.

Gizlilik

Veri etiketlemenin etik sonuçlarından biri gizliliktir. Ad ve adresler dahil hassas veriler açıklanırken dikkatli olunmalıdır. Bireylerin verilerinin etiketlenmesi ve daha sonra kullanımı için bilgilendirilmiş onam verebilmeleri gerektiğinden uygun onam süreçleri yürürlükte olmalıdır.

Önyargı

Veri etiketleme sürecinde önyargılar ortaya çıktığında, etiketli veri kümelerinin bütünlüğü ve adilliği tehlikeye girebilir. Bu sorun, etiketleyicilerin cinsiyet, etnisite veya sosyoekonomik statüye ilişkin ön kabullerinden kaynaklanan peşin yargılarından doğabilir.

Bu önyargıların etiketli veriyi çarpıtma potansiyeli nedeniyle, ayrımcılık ve eşitsizliğin sürmesi daha olasıdır.

Etik hususlar gözetilmeksizin etiketlenmiş önyargılı veriler, makine öğrenimi algoritmalarının performansını ve sonuçlarını olumsuz etkileyebilir. Yanlı bilgiyle eğitilen algoritmalar, toplumda var olan önyargı ve ayrımcılıkları yansıtıp büyütme eğiliminde olacaktır.

Adalet

Adil etiketleme bir diğer etik meseledir – bu, herkesin ve her grubun eşit muamele görmesi anlamına gelir. Geniş bir görüş yelpazesi dinlenir, klişeler sorgulanır ve yeni fikirlere yer verilirse, adil olmayan etiketleme önlenebilir veya en aza indirilebilir.

Etiketleme kararlarının farklı topluluklar üzerindeki olası etkileri dikkatle değerlendirilmelidir ve herhangi bir önyargı veya adaletsiz muamele ele alınmalıdır.

Sonuç

Veri etiketleme, yüksek performanslı makine öğrenimi modelleri oluşturmanın temel bir adımıdır. Dışarıdan bakıldığında basit görünse de, uygulamada zorlu bir süreçtir. Şirketler artık hangi etiketleme stratejisinin en iyi olduğuna karar vermek için çeşitli değişkenleri ve teknikleri tartmak zorunda. Her veri etiketleme yönteminin avantaj ve dezavantajları olduğundan, görev karmaşıklığının, projenin boyutu, kapsamı ve süresiyle birlikte kapsamlı değerlendirilmesi önerilir.

Yapay zekâ ve veri etiketlemenin önemi hakkında öğrenmeye DataCamp’in diğer kaynaklarıyla devam edebilirsiniz:

• AI Fundamentals beceri yolu
• Etiketlenmemiş veri nedir?
• Python ile makine öğreniminde kategorik verilerin ele alınması