Data Labelling nedir?
Türkçesi: Veri Etiketleme
İngilizcesi: Data Labelling
Türkçe Okunuşu: deyta leybıling
İngilizce Okunuşu: ˈdeɪtə ˈleɪbəlɪŋ
Dilbilgisi: İsim, (yapay zeka ve veri bilimi terimi)
Köken: “Data” Latince “datum” (veri, bilgi parçası) kökünden gelir. “Label” ise Eski Fransızca “label” (işaret, etiket) kelimesinden türemiştir. Makine öğrenimi bağlamında terim, 1990’lardan itibaren veri setlerinin işlenmesiyle birlikte yaygınlaşmıştır.
Alakalı Sözcükler: Annotation, Data Tagging, Ground Truth, Training Data, Supervised Learning, Dataset Curation
Data Labelling, ham verilerin makine öğrenimi modelleri tarafından anlaşılabilir hale getirilmesi için açıklayıcı bilgilerle işaretlenmesi sürecidir. Bu işlem; görüntülerdeki nesneleri sınıflandırmak, metinlerde duygu analizi yapmak, ses dosyalarında konuşmacıyı tanımlamak gibi çok farklı formatlarda gerçekleştirilebilir.
Veri etiketleme; doğal dil işleme (NLP), otonom araçlar, sağlık teknolojileri ve tavsiye sistemleri gibi alanlarda kritik öneme sahiptir. Modelin doğruluğu, büyük ölçüde etiketleme kalitesine ve tutarlılığına bağlıdır. Bu nedenle etiketleme süreçleri hem insan tarafından manuel olarak hem de yarı otomatik araçlarla yürütülebilir. Ayrıca büyük projelerde kalite kontrol, çoklu doğrulama (validation) ve açıklama yönergeleri (guidelines) önemli süreç adımlarıdır.
Veri etiketleme işletmelere, yapay zekâ modellerini daha doğru, daha güvenilir ve daha hızlı bir şekilde eğitme imkânı sağlar. Özellikle görüntü tanıma, chatbot geliştirme, risk analizi ve otomasyon projelerinde, etiketlenmiş veri sayesinde modeller gerçek dünyayı daha iyi “öğrenir” ve performansları belirgin şekilde artar.
« Fihriste Dön
