Data Annotation
Ham veriye, gözetimli öğrenme modellerinin eğitimi için doğru etiket veya açıklama ekleme süreci.
Veri etiketleme, ham veriye (görüntü, metin, ses) gözetimli öğrenme modellerinin eğitilebilmesi için gerekli olan doğru, tutarlı etiketleri veya açıklamaları ekleme sürecidir. Bu iş, bir görüntüdeki nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutu çizmek, bir metnin duygu tonunu (olumlu/olumsuz/nötr) işaretlemek veya bir ses kaydını yazıya dökmek gibi çok çeşitli biçimler alabilir. Etiketleme genellikle insan gözden geçiricilerden oluşan büyük ekipler tarafından, giderek artan biçimde de yarı otomatik araçlar veya önceden eğitilmiş modellerin önerilerini insan onayından geçirme yöntemiyle (human-in-the-loop) yapılır. Etiketlerin kalitesi ve tutarlılığı doğrudan modelin öğrenme kalitesini belirlediği için, veri etiketleme sürecindeki hatalar tüm eğitim sürecine yayılan kalıcı sorunlara yol açabilir.