Veri Etiketleme (Data Labeling) Nedir?

Veri Etiketleme Nedir?

Veri etiketleme, modelin öğrenmesi gereken doğru cevabın veriye işlenmesidir: görüntüdeki ağacın sınırı, bir spektrumun laboratuvar değeri, bir arızanın zamanı. Denetimli öğrenmede modelin kalitesi büyük ölçüde etiketin kalitesiyle sınırlıdır.

Görüntüde Etiket Türleri

• Sınıf etiketi: Görüntünün tamamı için tek etiket ("hatalı", "sağlam").
• Kutu (bounding box): Nesne tespiti için.
• Poligon / maske: Segmentasyon için; en pahalısı.
• Çizgi: Yol, sınır, kablo gibi ince yapılar için.

Araçlar ve Hızlandırma

• Label Studio, Roboflow, CVAT: Yaygın etiketleme araçları.
• Ön etiketleme: SAM gibi bir model aday maskeler üretir, insan yalnız "evet/hayır" der ya da düzeltir.
• Aktif öğrenme: Modelin en emin olmadığı örnekler önce etiketlenir.

Hazır Etiket Kaynakları

Pek çok sektörde etiket zaten vardır: CAD çizimleri, kadastro kayıtları, laboratuvar sonuçları. Ama bunlar çoğu zaman eksiktir: çizen kişi her binayı çizmemiş olabilir. "Çizilmemiş = yok" diye öğretmek modeli bozar; bu bölgeleri kayıptan çıkarmak (maskelemek) daha iyi sonuç verir.

İlgili: Industrial AI, Overfitting