Apa itu Anotasi Data [Diperbarui 2025] – Praktik Terbaik, Alat, Manfaat, Tantangan, Jenis & lainnya
Perlu mengetahui dasar-dasar Anotasi Data? Baca panduan Anotasi Data lengkap ini untuk pemula untuk memulai.
Penasaran tentang bagaimana sistem AI mutakhir seperti mobil tanpa pengemudi atau asisten suara mencapai akurasi yang luar biasa? Rahasianya terletak pada anotasi data berkualitas tinggi. Proses ini memastikan bahwa data diberi label dan dikategorikan secara tepat, sehingga model machine learning (ML) dapat bekerja dengan performa terbaiknya. Baik Anda penggemar AI, pemimpin bisnis, atau visioner teknologi, panduan ini akan memandu Anda memahami semua hal yang perlu Anda ketahui tentang anotasi data—dari dasar hingga praktik tingkat lanjut.
Mengapa Anotasi Data Penting untuk AI & ML?
Bayangkan melatih robot untuk mengenali kucing. Tanpa data berlabel, robot hanya melihat piksel—kumpulan data yang tidak berarti. Namun dengan anotasi data, piksel tersebut diberi label yang bermakna seperti "telinga", "ekor", atau "bulu". Masukan terstruktur ini memungkinkan AI mengenali pola dan membuat prediksi.
Stat kunci: Menurut MIT, 80% ilmuwan data menghabiskan lebih dari 60% waktu mereka untuk mempersiapkan dan membuat anotasi data, daripada membangun model. Hal ini menyoroti betapa pentingnya anotasi data sebagai fondasi AI.
Apa itu Anotasi Data?
Anotasi data mengacu pada proses pemberian label pada data (teks, gambar, audio, video, atau data titik awan 3D) sehingga algoritme pembelajaran mesin dapat memproses dan memahaminya. Agar sistem AI dapat bekerja secara mandiri, sistem tersebut memerlukan banyak data beranotasi untuk dipelajari.
Cara Kerjanya dalam Aplikasi AI di Dunia Nyata
- Mobil Mengemudi Sendiri: Gambar beranotasi dan data LiDAR membantu mobil mendeteksi pejalan kaki, penghalang jalan, dan kendaraan lain.
- AI layanan kesehatan: Sinar-X dan pemindaian CT yang diberi label mengajarkan model untuk mengidentifikasi kelainan.
- Asisten Suara: File audio yang diberi anotasi melatih sistem pengenalan suara untuk memahami aksen, bahasa, dan emosi.
- AI Ritel: Penandaan sentimen produk dan pelanggan memungkinkan rekomendasi yang dipersonalisasi.
Mengapa Anotasi Data Penting?
- Akurasi Model AI: Kualitas model AI Anda hanya sebaik data yang digunakan untuk melatihnya. Data yang diberi anotasi dengan baik memastikan model Anda mengenali pola, membuat prediksi akurat, dan beradaptasi dengan skenario baru.
- Aplikasi Beragam:Dari pengenalan wajah dan pengemudian otonom hingga analisis sentimen dan pencitraan medis, data beranotasi mendukung solusi AI paling inovatif di seluruh industri.
- Pengembangan AI yang Lebih Cepat: Dengan semakin berkembangnya alat anotasi berbantuan AI, proyek dapat beralih dari konsep ke penerapan dengan kecepatan yang sangat tinggi, mengurangi tenaga kerja manual dan mempercepat waktu untuk memasarkan produk.
Pentingnya Strategi Anotasi Data untuk Proyek AI
Lanskap anotasi data terus berkembang pesat, dengan implikasi signifikan terhadap pengembangan AI:
- Pertumbuhan Pasar:Menurut Grand View Research, ukuran pasar alat anotasi data global diperkirakan mencapai $3.4 miliar pada tahun 2028, tumbuh pada CAGR sebesar 38.5% dari tahun 2021 hingga 2028.
- Metrik Efisiensi: Studi terkini menunjukkan anotasi yang dibantu AI dapat mengurangi waktu anotasi hingga 70% dibandingkan dengan metode manual sepenuhnya.
- Dampak KualitasPenelitian IBM menunjukkan bahwa peningkatan kualitas anotasi hanya sebesar 5% dapat meningkatkan akurasi model hingga 15-20% untuk tugas visi komputer yang kompleks.
- Faktor Biaya:Organisasi menghabiskan rata-rata $12,000-$15,000 per bulan untuk layanan anotasi data untuk proyek skala menengah.
- Tingkat Adopsi:78% proyek AI perusahaan sekarang menggunakan kombinasi layanan anotasi internal dan outsourcing, naik dari 54% pada tahun 2022.
- Teknik yang muncul: Pendekatan pembelajaran aktif dan anotasi semi-supervised telah mengurangi biaya anotasi sebesar 35-40% bagi para pengadopsi awal.
- Distribusi Tenaga KerjaTenaga kerja anotasi telah bergeser secara signifikan, dengan 65% pekerjaan anotasi sekarang dilakukan di pusat anotasi khusus di India, Filipina, dan Eropa Timur.
Tren Anotasi Data yang Muncul
Lanskap anotasi data berkembang pesat, didorong oleh teknologi baru dan tuntutan industri baru. Berikut ini hal-hal yang menjadi tren tahun ini:
| kecenderungan | Description | Dampak |
|---|---|---|
| Anotasi Berbantuan AI | Alat pintar dan model AI generatif memberi label awal pada data, sementara manusia menyempurnakan hasilnya. | Mempercepat anotasi, mengurangi biaya, dan meningkatkan skalabilitas. |
| Data Multimodal & Tidak Terstruktur | Anotasi sekarang mencakup teks, gambar, video, audio, dan data sensor, seringkali dalam kombinasi. | Memungkinkan aplikasi AI yang lebih kaya dan lebih memahami konteks. |
| Alur Kerja Real-Time & Otomatis | Otomatisasi dan anotasi waktu nyata menjadi standar, terutama untuk data video dan streaming. | Meningkatkan efisiensi dan mendukung sistem AI yang dinamis. |
| Pembuatan Data Sintetis | AI Generatif menciptakan kumpulan data sintetis, mengurangi ketergantungan pada anotasi manual. | Menurunkan biaya, mengatasi kelangkaan data, dan meningkatkan keberagaman model. |
| Keamanan Data dan Etika | Fokus yang lebih kuat pada privasi, mitigasi bias, dan kepatuhan terhadap peraturan yang berkembang. | Membangun kepercayaan dan memastikan penerapan AI yang bertanggung jawab. |
| Solusi Industri Khusus | Anotasi khusus untuk perawatan kesehatan, keuangan, kendaraan otonom, dan banyak lagi. | Memberikan akurasi dan relevansi domain yang lebih tinggi. |
Anotasi Data untuk LLM?
LLM, secara default, tidak memahami teks dan kalimat. Mereka harus dilatih untuk membedah setiap frasa dan kata untuk mengartikan apa yang sebenarnya dicari pengguna dan kemudian menyampaikannya sesuai dengan itu. Penyempurnaan LLM merupakan langkah penting dalam proses ini, yang memungkinkan model-model ini beradaptasi dengan tugas atau domain tertentu.
Jadi, saat model AI Generatif memberikan respons paling presisi dan relevan terhadap sebuah pertanyaan – bahkan saat dihadapkan dengan pertanyaan paling aneh sekalipun – keakuratannya berasal dari kemampuannya untuk memahami dengan sempurna pertanyaan tersebut beserta seluk-beluk di baliknya seperti konteks, tujuan, sarkasme, maksud, & lainnya.
Anotasi data memberdayakan LLMS dengan kemampuan untuk melakukan hal ini. Sederhananya, anotasi data untuk pembelajaran mesin melibatkan pelabelan, kategorisasi, penandaan, dan penambahan atribut tambahan apa pun ke data agar model pembelajaran mesin dapat diproses dan dianalisis dengan lebih baik. Hanya melalui proses kritis inilah hasil dapat dioptimalkan untuk kesempurnaan.
Saat membuat anotasi data untuk LLM, beragam teknik diterapkan. Meskipun tidak ada aturan sistematis mengenai penerapan suatu teknik, umumnya hal ini berada di bawah kebijaksanaan para ahli, yang menganalisis kelebihan dan kekurangan masing-masing teknik dan menerapkan teknik yang paling ideal.
Mari kita lihat beberapa teknik anotasi data umum untuk LLM.
Anotasi Manual: Hal ini menempatkan manusia dalam proses membuat anotasi dan meninjau data secara manual. Meskipun hal ini memastikan hasil berkualitas tinggi, hal ini membosankan dan memakan waktu.
Anotasi semi-otomatis: Manusia dan LLM bekerja sama satu sama lain untuk menandai kumpulan data. Hal ini menjamin keakuratan manusia dan kemampuan penanganan volume mesin. Algoritme AI dapat menganalisis data mentah dan menyarankan label awal, sehingga menghemat waktu yang berharga bagi anotator manusia. (misalnya, AI dapat mengidentifikasi potensi wilayah yang diminati pada gambar medis untuk pelabelan manusia lebih lanjut)
Pembelajaran Semi-Supervisi: Menggabungkan sejumlah kecil data berlabel dengan sejumlah besar data tidak berlabel untuk meningkatkan performa model.
Anotasi Otomatis: Menghemat waktu dan paling ideal untuk membuat anotasi kumpulan data dalam jumlah besar, teknik ini mengandalkan kemampuan bawaan model LLM untuk menandai dan menambahkan atribut. Meskipun menghemat waktu dan menangani volume besar secara efisien, keakuratannya sangat bergantung pada kualitas dan relevansi model yang telah dilatih sebelumnya.
Penyetelan Instruksi: Ia merujuk pada penyempurnaan model bahasa pada tugas yang dijelaskan oleh instruksi bahasa alami, yang melibatkan pelatihan pada serangkaian instruksi yang beragam dan keluaran yang bersesuaian.
Pembelajaran Zero-shot: Berdasarkan pengetahuan dan wawasan yang ada, LLM dapat mengirimkan data berlabel sebagai keluaran dalam teknik ini. Hal ini menghemat biaya pengambilan label dan ideal untuk memproses data massal. Teknik ini melibatkan penggunaan pengetahuan model yang ada untuk membuat prediksi pada tugas-tugas yang belum dilatih secara eksplisit.
Dorongan: Mirip dengan bagaimana pengguna meminta model sebagai pertanyaan untuk mendapatkan jawaban, LLM dapat diminta untuk membuat anotasi data dengan menjelaskan persyaratan. Kualitas keluaran di sini secara langsung bergantung pada kualitas prompt dan seberapa akurat instruksi yang diberikan.
Transfer Pembelajaran: Menggunakan model terlatih pada tugas serupa untuk mengurangi jumlah data berlabel yang diperlukan.
Giat belajar: Di sini model ML itu sendiri memandu proses anotasi data. Model mengidentifikasi titik data yang paling bermanfaat untuk pembelajarannya dan meminta anotasi untuk titik-titik tertentu tersebut. Pendekatan yang ditargetkan ini mengurangi jumlah keseluruhan data yang perlu dianotasi, yang mengarah ke Peningkatan efisiensi dan Peningkatan kinerja model.
Jenis Anotasi Data untuk Aplikasi AI Modern
Ini adalah istilah umum yang mencakup berbagai jenis anotasi data. Ini termasuk gambar, teks, audio dan video. Untuk memberi Anda pemahaman yang lebih baik, kami telah memecah masing-masing menjadi fragmen lebih lanjut. Mari kita periksa satu per satu.
Anotasi Gambar
Dari kumpulan data yang telah mereka latih, mereka dapat secara instan dan tepat membedakan mata Anda dari hidung dan alis Anda dari bulu mata Anda. Itulah mengapa filter yang Anda terapkan sangat pas terlepas dari bentuk wajah Anda, seberapa dekat Anda dengan kamera, dan banyak lagi.
Jadi, seperti yang Anda ketahui sekarang, anotasi gambar sangat penting dalam modul yang melibatkan pengenalan wajah, visi komputer, visi robot, dan banyak lagi. Saat pakar AI melatih model seperti itu, mereka menambahkan teks, pengidentifikasi, dan kata kunci sebagai atribut pada gambar mereka. Algoritma kemudian mengidentifikasi dan memahami dari parameter ini dan belajar secara mandiri.
Klasifikasi Gambar – Klasifikasi gambar melibatkan penetapan kategori atau label yang telah ditentukan sebelumnya ke gambar berdasarkan kontennya. Jenis anotasi ini digunakan untuk melatih model AI untuk mengenali dan mengkategorikan gambar secara otomatis.
Pengenalan/Deteksi Objek – Pengenalan objek, atau deteksi objek, adalah proses mengidentifikasi dan memberi label objek tertentu di dalam sebuah gambar. Jenis anotasi ini digunakan untuk melatih model AI untuk menemukan dan mengenali objek dalam gambar atau video dunia nyata.
Segmentasi – Segmentasi gambar melibatkan pembagian gambar menjadi beberapa segmen atau wilayah, masing-masing sesuai dengan objek atau bidang minat tertentu. Jenis anotasi ini digunakan untuk melatih model AI untuk menganalisis gambar pada tingkat piksel, memungkinkan pengenalan objek dan pemahaman pemandangan yang lebih akurat.
Keterangan Gambar: Transkripsi gambar adalah proses mengambil detail dari gambar dan mengubahnya menjadi teks deskriptif, yang kemudian disimpan sebagai data beranotasi. Dengan menyediakan gambar dan menentukan apa yang perlu diberi anotasi, alat ini menghasilkan gambar dan deskripsi terkait.
Pengenalan Karakter Optik (OCR): Teknologi OCR memungkinkan komputer membaca dan mengenali teks dari gambar atau dokumen yang dipindai. Proses ini membantu mengekstraksi teks secara akurat dan berdampak signifikan pada digitalisasi, entri data otomatis, dan peningkatan aksesibilitas bagi mereka yang memiliki gangguan penglihatan.
Estimasi Pose (Anotasi Keypoint): Estimasi pose melibatkan penentuan dan pelacakan titik-titik penting pada tubuh, biasanya pada persendian, untuk menentukan posisi dan orientasi seseorang dalam ruang 2D atau 3D dalam gambar atau video.
Anotasi Audio
Data audio memiliki lebih banyak dinamika yang melekat padanya daripada data gambar. Beberapa faktor yang terkait dengan file audio termasuk tetapi tidak terbatas pada – bahasa, demografi pembicara, dialek, suasana hati, niat, emosi, perilaku. Agar algoritma menjadi efisien dalam pemrosesan, semua parameter ini harus diidentifikasi dan ditandai dengan teknik seperti timestamping, pelabelan audio, dan lainnya. Selain hanya isyarat verbal, contoh non-verbal seperti keheningan, napas, bahkan kebisingan latar belakang dapat dijelaskan agar sistem dapat memahami secara komprehensif.
Klasifikasi Audio: Klasifikasi audio mengurutkan data suara berdasarkan fitur-fiturnya, memungkinkan mesin mengenali dan membedakan berbagai jenis audio seperti musik, ucapan, dan suara alam. Ini sering digunakan untuk mengklasifikasikan genre musik, yang membantu platform seperti Spotify merekomendasikan lagu serupa.
Transkripsi Audio: Transkripsi audio adalah proses mengubah kata-kata yang diucapkan dari file audio menjadi teks tertulis, berguna untuk membuat teks untuk wawancara, film, atau acara TV. Meskipun alat seperti Whisper OpenAI dapat mengotomatiskan transkripsi dalam berbagai bahasa, alat tersebut mungkin memerlukan beberapa koreksi manual. Kami memberikan tutorial tentang cara menyempurnakan transkripsi ini menggunakan alat anotasi audio Shaip.
Anotasi Video
Saat gambar diam, video adalah kompilasi gambar yang menciptakan efek objek yang sedang bergerak. Sekarang, setiap gambar dalam kompilasi ini disebut bingkai. Sejauh menyangkut anotasi video, prosesnya melibatkan penambahan titik kunci, poligon, atau kotak pembatas untuk membubuhi keterangan objek yang berbeda di bidang di setiap bingkai.
Ketika bingkai-bingkai ini digabungkan, gerakan, perilaku, pola, dan lainnya dapat dipelajari oleh model AI yang sedang beraksi. Itu hanya melalui anotasi video bahwa konsep seperti lokalisasi, kekaburan gerakan, dan pelacakan objek dapat diterapkan dalam sistem. Berbagai perangkat lunak anotasi data video membantu Anda membuat anotasi pada bingkai. Saat bingkai beranotasi ini digabungkan, model AI dapat mempelajari gerakan, perilaku, pola, dan banyak lagi. Anotasi video sangat penting untuk menerapkan konsep seperti pelokalan, keburaman gerakan, dan pelacakan objek di AI.
Klasifikasi Video (Penandaan): Klasifikasi video melibatkan pengurutan konten video ke dalam kategori tertentu, yang penting untuk memoderasi konten online dan memastikan pengalaman yang aman bagi pengguna.
Keterangan Video: Mirip dengan cara kita memberi teks pada gambar, pembuatan teks video melibatkan pengubahan konten video menjadi teks deskriptif.
Deteksi Peristiwa atau Tindakan Video: Teknik ini mengidentifikasi dan mengklasifikasikan tindakan dalam video, yang biasa digunakan dalam olahraga untuk menganalisis kinerja atau dalam pengawasan untuk mendeteksi kejadian langka.
Deteksi dan Pelacakan Objek Video: Deteksi objek dalam video mengidentifikasi objek dan melacak pergerakannya di seluruh bingkai, mencatat detail seperti lokasi dan ukuran saat objek bergerak melalui urutan.
Anotasi Teks
Saat ini sebagian besar bisnis bergantung pada data berbasis teks untuk wawasan dan informasi yang unik. Sekarang, teks bisa apa saja mulai dari umpan balik pelanggan pada aplikasi hingga penyebutan media sosial. Dan tidak seperti gambar dan video yang kebanyakan menyampaikan maksud langsung, teks hadir dengan banyak semantik.
Sebagai manusia, kita disetel untuk memahami konteks frasa, makna setiap kata, kalimat, atau frasa, menghubungkannya dengan situasi atau percakapan tertentu, dan kemudian menyadari makna holistik di balik sebuah pernyataan. Mesin, di sisi lain, tidak dapat melakukan ini pada tingkat yang tepat. Konsep seperti sarkasme, humor, dan elemen abstrak lainnya tidak mereka ketahui dan itulah mengapa pelabelan data teks menjadi lebih sulit. Itu sebabnya anotasi teks memiliki beberapa tahapan yang lebih halus seperti berikut ini:
Anotasi Semantik – objek, produk, dan layanan dibuat lebih relevan dengan penandaan frasa kunci yang sesuai dan parameter identifikasi. Chatbots juga dibuat untuk meniru percakapan manusia dengan cara ini.
Anotasi Maksud – maksud pengguna dan bahasa yang digunakan oleh mereka ditandai agar mesin dapat mengerti. Dengan ini, model dapat membedakan permintaan dari perintah, atau rekomendasi dari pemesanan, dan seterusnya.
Anotasi sentimen – Anotasi sentimen melibatkan pelabelan data tekstual dengan sentimen yang disampaikannya, seperti positif, negatif, atau netral. Jenis anotasi ini umumnya digunakan dalam analisis sentimen, di mana model AI dilatih untuk memahami dan mengevaluasi emosi yang diekspresikan dalam teks.
Anotasi Entitas – di mana kalimat yang tidak terstruktur ditandai untuk membuatnya lebih bermakna dan membawanya ke format yang dapat dipahami oleh mesin. Untuk mewujudkannya, ada dua aspek yang terlibat - bernama pengakuan entitas dan menghubungkan entitas. Pengenalan entitas bernama adalah ketika nama tempat, orang, peristiwa, organisasi, dan lainnya ditandai dan diidentifikasi dan penautan entitas adalah ketika tag ini dikaitkan dengan kalimat, frasa, fakta, atau opini yang mengikutinya. Secara kolektif, kedua proses ini membangun hubungan antara teks yang terkait dan pernyataan di sekitarnya.
Kategorisasi Teks – Kalimat atau paragraf dapat diberi tag dan diklasifikasikan berdasarkan topik menyeluruh, tren, subjek, opini, kategori (olahraga, hiburan, dan sejenisnya) dan parameter lainnya.
Anotasi Lidar
Anotasi LiDAR melibatkan pelabelan dan kategorisasi data point cloud 3D dari sensor LiDAR. Proses penting ini membantu mesin memahami informasi spasial untuk berbagai kegunaan. Misalnya, pada kendaraan otonom, data LiDAR yang dianotasi memungkinkan mobil mengidentifikasi objek dan bernavigasi dengan aman. Dalam perencanaan kota, ini membantu membuat peta kota 3D yang detail. Untuk pemantauan lingkungan, ini membantu menganalisis struktur hutan dan melacak perubahan medan. Ini juga digunakan dalam robotika, augmented reality, dan konstruksi untuk pengukuran akurat dan pengenalan objek.
Proses Pelabelan Data / Anotasi Data Langkah demi Langkah untuk Keberhasilan Pembelajaran Mesin
Proses anotasi data melibatkan serangkaian langkah yang terdefinisi dengan baik untuk memastikan proses pelabelan data yang berkualitas tinggi dan akurat untuk aplikasi pembelajaran mesin. Langkah-langkah ini mencakup setiap aspek proses, mulai dari pengumpulan data tidak terstruktur hingga mengekspor data yang dianotasi untuk penggunaan lebih lanjut. Praktik MLOps yang efektif dapat menyederhanakan proses ini dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.
Berikut cara kerja tim anotasi data:
- Pengumpulan data: Langkah pertama dalam proses anotasi data adalah mengumpulkan semua data yang relevan, seperti gambar, video, rekaman audio, atau data teks, di lokasi terpusat.
- Prapemrosesan Data: Standarisasi dan tingkatkan data yang dikumpulkan dengan cara membuat gambar, memformat teks, atau mentranskripsikan konten video. Prapemrosesan memastikan data siap untuk tugas anotasi.
- Pilih Vendor atau Alat yang Tepat: Pilih alat anotasi data atau vendor yang sesuai berdasarkan persyaratan proyek Anda.
- Pedoman Anotasi: Tetapkan panduan yang jelas untuk anotator atau alat anotasi untuk memastikan konsistensi dan akurasi selama proses berlangsung.
- Anotasi: Beri label dan tanda pada data menggunakan anotator manusia atau platform anotasi data, mengikuti pedoman yang ditetapkan.
- Jaminan Kualitas (QA): Tinjau data yang dianotasi untuk memastikan akurasi dan konsistensi. Gunakan beberapa anotasi buta, jika perlu, untuk memverifikasi kualitas hasil.
- Ekspor Data: Setelah menyelesaikan anotasi data, ekspor data dalam format yang diperlukan. Platform seperti Nanonet memungkinkan ekspor data tanpa hambatan ke berbagai aplikasi perangkat lunak bisnis.
Seluruh proses anotasi data dapat berkisar dari beberapa hari hingga beberapa minggu, bergantung pada ukuran proyek, kompleksitas, dan sumber daya yang tersedia.
Fitur Lanjutan yang Perlu Diperhatikan dalam Platform Anotasi Data Perusahaan / Alat Pelabelan Data
Alat anotasi data adalah faktor penentu yang dapat membuat atau menghancurkan proyek AI Anda. Dalam hal keluaran dan hasil yang tepat, kualitas kumpulan data saja tidak masalah. Faktanya, alat anotasi data yang Anda gunakan untuk melatih modul AI Anda sangat memengaruhi output Anda.
Itulah mengapa penting untuk memilih dan menggunakan alat pelabelan data yang paling fungsional dan sesuai yang memenuhi kebutuhan bisnis atau proyek Anda. Tapi apa itu alat anotasi data? Apa tujuannya? Apakah ada jenis? Nah, mari kita cari tahu.
Mirip dengan alat lain, alat anotasi data menawarkan berbagai fitur dan kemampuan. Untuk memberi Anda gambaran singkat tentang fitur, berikut adalah daftar beberapa fitur paling mendasar yang harus Anda cari saat memilih alat anotasi data.
Manajemen Dataset
Alat anotasi data yang ingin Anda gunakan harus mendukung kumpulan data besar berkualitas tinggi yang Anda miliki dan memungkinkan Anda mengimpornya ke perangkat lunak untuk pelabelan. Jadi, mengelola kumpulan data Anda adalah fitur utama yang ditawarkan alat. Solusi kontemporer menawarkan fitur yang memungkinkan Anda mengimpor data dalam jumlah besar dengan mudah, sekaligus memungkinkan Anda mengatur kumpulan data melalui tindakan seperti mengurutkan, memfilter, mengkloning, menggabungkan, dan banyak lagi.
Setelah dataset Anda dimasukkan, selanjutnya adalah mengekspornya sebagai file yang dapat digunakan. Alat yang Anda gunakan harus memungkinkan Anda menyimpan dataset dalam format yang Anda tentukan sehingga Anda dapat memasukkannya ke dalam model ML Anda. Kemampuan pembuatan versi data yang efektif sangat penting untuk menjaga integritas dataset selama proses anotasi.
Teknik Anotasi
Untuk itulah alat anotasi data dibuat atau dirancang. Alat yang solid harus menawarkan berbagai teknik anotasi untuk kumpulan data dari semua jenis. Kecuali jika Anda mengembangkan solusi khusus untuk kebutuhan Anda. Alat Anda harus memungkinkan Anda membuat anotasi video atau gambar dari visi komputer, audio atau teks dari NLP dan transkripsi, dan banyak lagi. Untuk menyempurnakannya lebih lanjut, harus ada opsi untuk menggunakan kotak pembatas, segmentasi semantik, segmentasi instan, kuboid, interpolasi, analisis sentimen, bagian-bagian pidato, solusi koreferensi, dan masih banyak lagi.
Untuk yang belum tahu, ada juga alat anotasi data bertenaga AI. Ini datang dengan modul AI yang secara mandiri belajar dari pola kerja annotator dan secara otomatis membubuhi keterangan gambar atau teks. Seperti
modul dapat digunakan untuk memberikan bantuan luar biasa kepada annotator, mengoptimalkan anotasi, dan bahkan menerapkan pemeriksaan kualitas.
Kontrol Kualitas Data
Berbicara tentang pemeriksaan kualitas, beberapa alat anotasi data di luar sana diluncurkan dengan modul pemeriksaan kualitas yang disematkan. Ini memungkinkan annotator untuk berkolaborasi lebih baik dengan anggota tim mereka dan membantu mengoptimalkan alur kerja. Dengan fitur ini, annotator dapat menandai dan melacak komentar atau umpan balik secara real time, melacak identitas di belakang orang-orang yang membuat perubahan pada file, memulihkan versi sebelumnya, memilih pelabelan konsensus, dan banyak lagi.
Security
Karena Anda bekerja dengan data, keamanan harus menjadi prioritas tertinggi. Anda mungkin sedang mengerjakan data rahasia seperti yang melibatkan detail pribadi atau kekayaan intelektual. Jadi, alat Anda harus memberikan keamanan kedap udara dalam hal di mana data disimpan dan bagaimana data itu dibagikan. Itu harus menyediakan alat yang membatasi akses ke anggota tim, mencegah unduhan yang tidak sah dan banyak lagi.
Selain itu, standar dan protokol keamanan data harus dipenuhi dan dipatuhi.
Manajemen tenaga kerja
Alat anotasi data juga merupakan semacam platform manajemen proyek, di mana tugas dapat diberikan kepada anggota tim, kerja kolaboratif dapat terjadi, peninjauan dapat dilakukan, dan banyak lagi. Itulah mengapa alat Anda harus sesuai dengan alur kerja dan proses Anda untuk produktivitas yang dioptimalkan.
Selain itu, alat juga harus memiliki kurva belajar yang minimal karena proses anotasi data itu sendiri memakan waktu. Tidak ada gunanya menghabiskan terlalu banyak waktu hanya untuk mempelajari alat ini. Jadi, itu harus intuitif dan mulus bagi siapa saja untuk memulai dengan cepat.
Apa Manfaat Anotasi Data?
Anotasi data sangat penting untuk mengoptimalkan sistem pembelajaran mesin dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Berikut adalah beberapa manfaat utama anotasi data:
- Peningkatan Efisiensi Pelatihan: Pelabelan data membantu model pembelajaran mesin dilatih dengan lebih baik, meningkatkan efisiensi secara keseluruhan, dan menghasilkan hasil yang lebih akurat.
- Peningkatan Presisi: Data yang dianotasi secara akurat memastikan bahwa algoritme dapat beradaptasi dan belajar secara efektif, sehingga menghasilkan tingkat presisi yang lebih tinggi dalam tugas mendatang.
- Mengurangi Intervensi Manusia: Alat anotasi data tingkat lanjut secara signifikan mengurangi kebutuhan akan intervensi manual, menyederhanakan proses, dan mengurangi biaya terkait.
Dengan demikian, anotasi data berkontribusi pada sistem pembelajaran mesin yang lebih efisien dan presisi sekaligus meminimalkan biaya dan upaya manual yang biasanya diperlukan untuk melatih model AI.
Kontrol Kualitas dalam Anotasi Data
Shaip memastikan kualitas terbaik melalui berbagai tahap kontrol kualitas untuk memastikan kualitas dalam proyek anotasi data.
- Pelatihan Awal: Anotator dilatih secara menyeluruh tentang pedoman khusus proyek.
- Pemantauan Berkelanjutan: Pemeriksaan kualitas rutin selama proses anotasi.
- Ulasan Akhir: Tinjauan komprehensif oleh anotator senior dan alat otomatis untuk memastikan keakuratan dan konsistensi.
Selain itu, AI juga dapat mengidentifikasi ketidakkonsistenan dalam anotasi manusia dan menandainya untuk ditinjau, sehingga memastikan kualitas data yang lebih tinggi secara keseluruhan. (misalnya, AI dapat mendeteksi perbedaan dalam cara anotator yang berbeda memberi label pada objek yang sama dalam sebuah gambar). Jadi dengan manusia dan AI, kualitas anotasi dapat ditingkatkan secara signifikan sekaligus mengurangi keseluruhan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proyek.
Mengatasi Tantangan Anotasi Data Umum
Anotasi data memainkan peran penting dalam pengembangan dan akurasi AI dan model pembelajaran mesin. Namun, prosesnya datang dengan serangkaian tantangannya sendiri:
- Biaya anotasi data: Anotasi data dapat dilakukan secara manual atau otomatis. Anotasi manual membutuhkan upaya, waktu, dan sumber daya yang signifikan, yang dapat menyebabkan peningkatan biaya. Mempertahankan kualitas data selama proses juga berkontribusi pada pengeluaran ini.
- Akurasi anotasi: Kesalahan manusia selama proses anotasi dapat menghasilkan kualitas data yang buruk, yang secara langsung memengaruhi performa dan prediksi model AI/ML. Sebuah studi oleh Gartner menyoroti hal itu kualitas data yang buruk merugikan perusahaan hingga 15% dari pendapatan mereka.
- Skalabilitas: Seiring dengan meningkatnya volume data, proses anotasi dapat menjadi lebih rumit dan memakan waktu dengan kumpulan data yang lebih besar, terutama saat bekerja dengan data multimoda. Menskalakan anotasi data sambil mempertahankan kualitas dan efisiensi merupakan tantangan bagi banyak organisasi.
- Privasi dan keamanan data: Menganotasi data sensitif, seperti informasi pribadi, catatan medis, atau data keuangan, menimbulkan kekhawatiran tentang privasi dan keamanan. Memastikan bahwa proses anotasi mematuhi peraturan perlindungan data yang relevan dan pedoman etika sangat penting untuk menghindari risiko hukum dan reputasi.
- Mengelola beragam tipe data: Menangani berbagai jenis data seperti teks, gambar, audio, dan video dapat menjadi tantangan, terutama jika memerlukan teknik dan keahlian anotasi yang berbeda. Mengkoordinasikan dan mengelola proses anotasi di seluruh tipe data ini bisa jadi rumit dan menghabiskan banyak sumber daya.
Organisasi dapat memahami dan mengatasi tantangan ini untuk mengatasi hambatan yang terkait dengan anotasi data dan meningkatkan efisiensi dan efektivitas AI dan proyek pembelajaran mesin mereka.
Perbandingan Alat Anotasi Data: Kerangka Keputusan Membangun vs. Membeli
Satu masalah kritis dan menyeluruh yang mungkin muncul selama anotasi data atau proyek pelabelan data adalah pilihan untuk membangun atau membeli fungsionalitas untuk proses ini. Ini mungkin muncul beberapa kali dalam berbagai fase proyek, atau terkait dengan segmen program yang berbeda. Dalam memilih apakah akan membangun sistem secara internal atau mengandalkan vendor, selalu ada trade-off.
Seperti yang mungkin Anda ketahui sekarang, anotasi data adalah proses yang kompleks. Pada saat yang sama, itu juga merupakan proses subjektif. Artinya, tidak ada satu jawaban pun untuk pertanyaan apakah Anda harus membeli atau membuat alat anotasi data. Banyak faktor yang perlu dipertimbangkan dan Anda perlu bertanya pada diri sendiri beberapa pertanyaan untuk memahami kebutuhan Anda dan menyadari jika Anda benar-benar perlu membeli atau membangunnya.
Untuk membuatnya sederhana, berikut adalah beberapa faktor yang harus Anda pertimbangkan.
Tujuan Anda
Elemen pertama yang perlu Anda tentukan adalah tujuan dengan kecerdasan buatan dan konsep pembelajaran mesin Anda.
- Mengapa Anda menerapkannya dalam bisnis Anda?
- Apakah mereka memecahkan masalah dunia nyata yang dihadapi pelanggan Anda?
- Apakah mereka membuat proses front-end atau backend?
- Apakah Anda akan menggunakan AI untuk memperkenalkan fitur baru atau mengoptimalkan situs web, aplikasi, atau modul Anda yang sudah ada?
- Apa yang dilakukan pesaing Anda di segmen Anda?
- Apakah Anda memiliki cukup kasus penggunaan yang memerlukan intervensi AI?
Jawaban untuk ini akan menyatukan pemikiran Anda – yang saat ini mungkin ada di mana-mana – menjadi satu tempat dan memberi Anda lebih banyak kejelasan.
Pengumpulan / Lisensi Data AI
Model AI hanya membutuhkan satu elemen untuk berfungsi – data. Anda perlu mengidentifikasi dari mana Anda dapat menghasilkan sejumlah besar data kebenaran dasar. Jika bisnis Anda menghasilkan data dalam jumlah besar yang perlu diproses untuk mendapatkan wawasan penting tentang bisnis, operasi, riset pesaing, analisis volatilitas pasar, studi perilaku pelanggan, dan lainnya, Anda memerlukan alat anotasi data. Namun, Anda juga harus mempertimbangkan volume data yang Anda hasilkan. Seperti disebutkan sebelumnya, model AI hanya seefektif kualitas dan kuantitas data yang diberikannya. Jadi, keputusan Anda harus selalu bergantung pada faktor ini.
Jika Anda tidak memiliki data yang tepat untuk melatih model ML Anda, vendor dapat sangat berguna, membantu Anda dengan pemberian lisensi data dari kumpulan data yang tepat yang diperlukan untuk melatih model ML. Dalam beberapa kasus, bagian dari nilai yang dibawa vendor akan melibatkan kecakapan teknis dan juga akses ke sumber daya yang akan mendorong keberhasilan proyek.
Anggaran
Kondisi fundamental lain yang mungkin mempengaruhi setiap faktor yang sedang kita diskusikan. Solusi untuk pertanyaan apakah Anda harus membangun atau membeli anotasi data menjadi mudah ketika Anda memahami jika Anda memiliki cukup anggaran untuk dibelanjakan.
Kompleksitas Kepatuhan
Tenaga kerja
Anotasi data membutuhkan tenaga terampil untuk mengerjakannya terlepas dari ukuran, skala, dan domain bisnis Anda. Bahkan jika Anda menghasilkan data minimum setiap hari, Anda memerlukan pakar data untuk mengerjakan data Anda untuk pelabelan. Jadi, sekarang, Anda perlu menyadari jika Anda memiliki tenaga kerja yang dibutuhkan. Jika ya, apakah mereka ahli dalam alat dan teknik yang diperlukan atau apakah mereka perlu peningkatan keterampilan? Jika mereka membutuhkan peningkatan keterampilan, apakah Anda memiliki anggaran untuk melatih mereka sejak awal?
Selain itu, program anotasi data dan pelabelan data terbaik mengambil sejumlah pakar materi pelajaran atau domain dan mengelompokkannya menurut demografi seperti usia, jenis kelamin, dan bidang keahlian – atau sering kali dalam hal bahasa lokal yang akan mereka gunakan. Itu, sekali lagi, di mana kami di Shaip berbicara tentang mendapatkan orang yang tepat di kursi yang tepat sehingga mendorong proses human-in-the-loop yang tepat yang akan mengarahkan upaya program Anda menuju kesuksesan.
Operasi Proyek Kecil dan Besar dan Ambang Batas Biaya
Dalam banyak kasus, dukungan vendor dapat menjadi pilihan yang lebih baik untuk proyek yang lebih kecil, atau untuk fase proyek yang lebih kecil. Jika biayanya dapat dikendalikan, perusahaan dapat memperoleh manfaat dari outsourcing untuk membuat proyek anotasi data atau pelabelan data lebih efisien.
Perusahaan juga dapat melihat ambang batas penting – di mana banyak vendor mengaitkan biaya dengan jumlah data yang dikonsumsi atau tolok ukur sumber daya lainnya. Misalnya, katakanlah sebuah perusahaan telah mendaftar dengan vendor untuk melakukan entri data yang membosankan yang diperlukan untuk menyiapkan set pengujian.
Mungkin ada ambang batas tersembunyi dalam perjanjian di mana, misalnya, mitra bisnis harus mengambil blok lain penyimpanan data AWS, atau beberapa komponen layanan lain dari Amazon Web Services, atau vendor pihak ketiga lainnya. Mereka meneruskannya kepada pelanggan dalam bentuk biaya yang lebih tinggi, dan itu menempatkan label harga di luar jangkauan pelanggan.
Dalam kasus ini, pengukuran layanan yang Anda dapatkan dari vendor membantu menjaga proyek tetap terjangkau. Memiliki ruang lingkup yang tepat akan memastikan bahwa biaya proyek tidak melebihi apa yang wajar atau layak bagi perusahaan yang bersangkutan.
Sumber Terbuka dan Alternatif Freeware
Mentalitas open source do-it-yourself itu sendiri semacam kompromi – insinyur dan orang internal dapat mengambil keuntungan dari komunitas open-source, di mana basis pengguna yang terdesentralisasi menawarkan jenis dukungan akar rumput mereka sendiri. Ini tidak akan seperti apa yang Anda dapatkan dari vendor – Anda tidak akan mendapatkan bantuan mudah 24/7 atau jawaban atas pertanyaan tanpa melakukan riset internal – tetapi label harganya lebih rendah.
Jadi, pertanyaan besarnya – Kapan Anda Harus Membeli Alat Anotasi Data:
Seperti banyak jenis proyek teknologi tinggi, jenis analisis ini – kapan harus membangun dan kapan harus membeli – memerlukan pemikiran dan pertimbangan khusus tentang bagaimana proyek ini bersumber dan dikelola. Tantangan yang dihadapi sebagian besar perusahaan terkait dengan proyek AI/ML ketika mempertimbangkan opsi “build” bukan hanya tentang bagian pembangunan dan pengembangan proyek. Seringkali ada kurva pembelajaran yang sangat besar bahkan untuk mencapai titik di mana pengembangan AI/ML yang sebenarnya dapat terjadi. Dengan tim dan inisiatif AI/ML baru, jumlah “unknown unknowns” jauh lebih banyak daripada jumlah “known unknowns”.
| Membangun | Membeli |
|---|---|
Pro:
| Pro:
|
Cons:
| Cons:
|
Untuk membuat segalanya lebih sederhana, pertimbangkan aspek-aspek berikut:
- saat Anda mengerjakan volume data yang sangat besar
- saat Anda mengerjakan beragam jenis data
- ketika fungsi yang terkait dengan model atau solusi Anda dapat berubah atau berkembang di masa mendatang
- ketika Anda memiliki kasus penggunaan yang tidak jelas atau umum
- ketika Anda membutuhkan gagasan yang jelas tentang biaya yang terlibat dalam penerapan alat anotasi data
- dan ketika Anda tidak memiliki tenaga kerja yang tepat atau ahli yang terampil untuk mengerjakan alat dan mencari kurva belajar yang minimal
Jika tanggapan Anda berlawanan dengan skenario ini, Anda harus fokus membangun alat Anda.
Cara Memilih Alat Anotasi Data yang Tepat
Memilih alat anotasi data yang ideal adalah keputusan penting yang dapat menentukan keberhasilan atau kegagalan proyek AI Anda. Dengan pasar yang berkembang pesat dan persyaratan yang semakin canggih, berikut adalah panduan praktis dan terkini untuk membantu Anda menavigasi pilihan dan menemukan yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
Alat anotasi/pelabelan data adalah platform berbasis cloud atau lokal yang digunakan untuk membuat anotasi data pelatihan berkualitas tinggi untuk model pembelajaran mesin. Sementara banyak yang mengandalkan vendor eksternal untuk tugas-tugas yang rumit, beberapa menggunakan alat yang dibuat khusus atau sumber terbuka. Alat-alat ini menangani tipe data tertentu seperti gambar, video, teks, atau audio, menawarkan fitur-fitur seperti kotak pembatas dan poligon untuk pelabelan yang efisien.
- Tentukan Kasus Penggunaan dan Jenis Data Anda
Mulailah dengan menguraikan persyaratan proyek Anda dengan jelas:
- Jenis data apa yang akan Anda anotasi—teks, gambar, video, audio, atau gabungannya?
- Apakah kasus penggunaan Anda memerlukan teknik anotasi khusus, seperti segmentasi semantik untuk gambar, analisis sentimen untuk teks, atau transkripsi untuk audio?
Pilih alat yang tidak hanya mendukung tipe data Anda saat ini tetapi juga cukup fleksibel untuk mengakomodasi kebutuhan masa depan seiring berkembangnya proyek Anda.
- Mengevaluasi Kemampuan dan Teknik Anotasi
Cari platform yang menawarkan rangkaian metode anotasi komprehensif yang relevan dengan tugas Anda:
- Untuk visi komputer: kotak pembatas, poligon, segmentasi semantik, kuboid, dan anotasi titik kunci.
- Untuk NLP: pengenalan entitas, penandaan sentimen, penandaan bagian dari pidato, dan resolusi koreferensi.
- Untuk audio: transkripsi, diarisasi pembicara, dan penandaan acara.
Alat-alat canggih kini sering kali menyertakan fitur pelabelan otomatis atau berbantuan AI, yang dapat mempercepat anotasi dan meningkatkan konsistensi.
- Menilai Skalabilitas dan Otomatisasi
Alat Anda harus mampu menangani peningkatan volume data seiring pertumbuhan proyek Anda:
- Apakah platform menawarkan anotasi otomatis atau semi-otomatis untuk meningkatkan kecepatan dan mengurangi upaya manual?
- Bisakah mengelola kumpulan data berskala perusahaan tanpa hambatan kinerja?
- Apakah ada fitur otomatisasi alur kerja dan penugasan tugas bawaan untuk menyederhanakan kolaborasi tim besar?
- Prioritaskan Kontrol Kualitas Data
Anotasi berkualitas tinggi sangat penting untuk model AI yang kuat:
- Cari alat dengan modul kontrol kualitas tertanam, seperti tinjauan waktu nyata, alur kerja konsensus, dan jejak audit.
- Cari fitur yang mendukung pelacakan kesalahan, penghapusan duplikat, kontrol versi, dan integrasi umpan balik yang mudah.
- Pastikan platform memungkinkan Anda menetapkan dan memantau standar kualitas sejak awal, meminimalkan margin kesalahan dan bias.
- Pertimbangkan Keamanan dan Kepatuhan Data
Dengan meningkatnya kekhawatiran tentang privasi dan perlindungan data, keamanan tidak dapat dinegosiasikan:
- Alat tersebut harus menawarkan kontrol akses data yang kuat, enkripsi, dan kepatuhan terhadap standar industri (seperti GDPR atau HIPAA).
- Evaluasi di mana dan bagaimana data Anda disimpan-opsi cloud, lokal, atau hybrid-dan apakah alat tersebut mendukung berbagi dan kolaborasi yang aman.
- Memutuskan Manajemen Tenaga Kerja
Tentukan siapa yang akan memberi anotasi pada data Anda:
- Apakah alat ini mendukung tim anotasi internal dan eksternal?
- Apakah ada fitur untuk penugasan tugas, pelacakan kemajuan, dan kolaborasi?
- Pertimbangkan sumber daya pelatihan dan dukungan yang disediakan untuk merekrut anotator baru.
- Pilih Mitra yang Tepat, Bukan Sekadar Vendor
Hubungan dengan penyedia alat Anda penting:
- Carilah mitra yang menawarkan dukungan proaktif, fleksibilitas, dan kemauan untuk beradaptasi saat kebutuhan Anda berubah.
- Menilai pengalaman mereka dengan proyek serupa, respons terhadap umpan balik, dan komitmen terhadap kerahasiaan dan kepatuhan.
Kunci takeaway
Alat anotasi data terbaik untuk proyek Anda adalah yang selaras dengan tipe data spesifik Anda, berskala dengan pertumbuhan Anda, menjamin kualitas dan keamanan data, dan terintegrasi dengan lancar ke dalam alur kerja Anda. Dengan berfokus pada faktor-faktor inti ini—dan memilih platform yang berkembang dengan tren AI terbaru—Anda akan menyiapkan inisiatif AI Anda untuk meraih keberhasilan jangka panjang.
Kasus Penggunaan dan Kisah Sukses Anotasi Data Khusus Industri
Anotasi data sangat penting di berbagai industri, memungkinkan mereka mengembangkan model AI dan pembelajaran mesin yang lebih akurat dan efisien. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan khusus industri untuk anotasi data:
Anotasi Data Layanan Kesehatan
Anotasi data untuk gambar medis sangat penting dalam mengembangkan alat analisis gambar medis yang didukung AI. Anotator memberi label pada gambar medis (seperti sinar-X, MRI) untuk fitur seperti tumor atau struktur anatomi tertentu, sehingga memungkinkan algoritme mendeteksi penyakit dan kelainan dengan lebih akurat. Misalnya, anotasi data sangat penting untuk melatih model pembelajaran mesin guna mengidentifikasi lesi kanker dalam sistem deteksi kanker kulit. Selain itu, anotator data memberi label pada rekam medis elektronik (EMR) dan catatan klinis, sehingga membantu pengembangan sistem visi komputer untuk diagnosis penyakit dan analisis data medis otomatis.
Anotasi Data Ritel
Anotasi data ritel melibatkan pelabelan gambar produk, data pelanggan, dan data sentimen. Jenis anotasi ini membantu membuat dan melatih model AI/ML untuk memahami sentimen pelanggan, merekomendasikan produk, dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.
Anotasi Data Keuangan
Sektor keuangan memanfaatkan anotasi data untuk deteksi penipuan dan analisis sentimen artikel berita keuangan. Anotator memberi label transaksi atau artikel berita sebagai penipuan atau sah, melatih model AI untuk secara otomatis menandai aktivitas mencurigakan dan mengidentifikasi tren pasar potensial. Misalnya, anotasi berkualitas tinggi membantu lembaga keuangan melatih model AI untuk mengenali pola dalam transaksi keuangan dan mendeteksi aktivitas penipuan. Selain itu, anotasi data keuangan berfokus pada anotasi dokumen keuangan dan data transaksional, yang penting untuk mengembangkan sistem AI/ML yang mendeteksi penipuan, mengatasi masalah kepatuhan, dan menyederhanakan proses keuangan lainnya.
Anotasi Data Otomotif
Anotasi data dalam industri otomotif melibatkan data pelabelan dari kendaraan otonom, seperti informasi kamera dan sensor LiDAR. Anotasi ini membantu membuat model untuk mendeteksi objek di lingkungan dan memproses titik data penting lainnya untuk sistem kendaraan otonom.
Anotasi Data Industri atau Manufaktur
Anotasi data untuk otomatisasi manufaktur mendorong pengembangan robot cerdas dan sistem otomatis di bidang manufaktur. Anotator memberi label pada gambar atau data sensor untuk melatih model AI untuk tugas-tugas seperti deteksi objek (robot mengambil barang dari gudang) atau deteksi anomali (mengidentifikasi potensi malfungsi peralatan berdasarkan pembacaan sensor). Misalnya, anotasi data memungkinkan robot mengenali dan memahami objek tertentu di lini produksi, sehingga meningkatkan efisiensi dan otomatisasi. Selain itu, anotasi data industri digunakan untuk membuat anotasi data dari berbagai aplikasi industri, termasuk gambar manufaktur, data pemeliharaan, data keselamatan, dan informasi kendali mutu. Jenis anotasi data ini membantu membuat model yang mampu mendeteksi anomali dalam proses produksi dan memastikan keselamatan pekerja.
Anotasi Data E-niaga
Memberi anotasi pada gambar produk dan ulasan pengguna untuk rekomendasi yang dipersonalisasi dan analisis sentimen.
Apa praktik terbaik untuk anotasi data?
Untuk memastikan keberhasilan proyek AI dan pembelajaran mesin Anda, penting untuk mengikuti praktik terbaik untuk anotasi data. Praktik berikut dapat membantu meningkatkan keakuratan dan konsistensi data yang dianotasi:
- Pilih struktur data yang sesuai: Membuat label data yang cukup spesifik agar berguna tetapi cukup umum untuk menangkap semua kemungkinan variasi dalam kumpulan data.
- Berikan instruksi yang jelas: Kembangkan panduan anotasi data yang mendetail dan mudah dipahami serta praktik terbaik untuk memastikan konsistensi dan akurasi data di berbagai anotator.
- Mengoptimalkan beban kerja anotasi: Karena anotasi bisa mahal, pertimbangkan alternatif yang lebih terjangkau, seperti bekerja dengan layanan pengumpulan data yang menawarkan kumpulan data yang diberi label sebelumnya.
- Kumpulkan lebih banyak data bila perlu: Untuk mencegah kualitas model pembelajaran mesin menurun, berkolaborasi dengan perusahaan pengumpulan data untuk mengumpulkan lebih banyak data jika diperlukan.
- Outsource atau crowdsource: Ketika persyaratan anotasi data menjadi terlalu besar dan menghabiskan waktu untuk sumber daya internal, pertimbangkan outsourcing atau crowdsourcing.
- Gabungkan upaya manusia dan mesin: Gunakan pendekatan human-in-the-loop dengan perangkat lunak anotasi data untuk membantu anotasi manusia fokus pada kasus yang paling menantang dan meningkatkan keragaman kumpulan data pelatihan.
- Utamakan kualitas: Uji anotasi data Anda secara rutin untuk tujuan jaminan kualitas. Dorong beberapa anotator untuk meninjau pekerjaan masing-masing untuk akurasi dan konsistensi dalam pelabelan set data.
- Memastikan kepatuhan: Saat menganotasi set data sensitif, seperti gambar yang berisi orang atau catatan kesehatan, pertimbangkan masalah privasi dan etika dengan hati-hati. Ketidakpatuhan terhadap peraturan setempat dapat merusak reputasi perusahaan Anda.
Mematuhi praktik terbaik anotasi data ini dapat membantu Anda menjamin bahwa kumpulan data Anda diberi label secara akurat, dapat diakses oleh ilmuwan data, dan siap mendukung proyek berbasis data Anda.
Studi Kasus / Kisah Sukses
Berikut adalah beberapa contoh studi kasus khusus yang membahas bagaimana anotasi data dan pelabelan data benar-benar berfungsi di lapangan. Di Shaip, kami berhati-hati untuk memberikan tingkat kualitas tertinggi dan hasil yang unggul dalam anotasi data dan pelabelan data. Banyak pembahasan di atas tentang pencapaian standar untuk efektif anotasi data dan pelabelan data mengungkapkan bagaimana kami mendekati setiap proyek, dan apa yang kami tawarkan kepada perusahaan dan pemangku kepentingan yang bekerja sama dengan kami.
Dalam salah satu proyek lisensi data klinis terkini, kami memproses lebih dari 6,000 jam audio, dengan hati-hati menghapus semua informasi kesehatan yang dilindungi (PHI) untuk memastikan konten tersebut memenuhi standar HIPAA. Setelah mendeidentifikasi data, data tersebut siap digunakan untuk melatih model pengenalan ucapan di bidang kesehatan.
Dalam proyek seperti ini, tantangan sebenarnya terletak pada pemenuhan kriteria yang ketat dan pencapaian tonggak penting. Kami mulai dengan data audio mentah, yang berarti ada fokus besar pada de-identifikasi semua pihak yang terlibat. Misalnya, saat kami menggunakan analisis Named Entity Recognition (NER), tujuan kami bukan hanya untuk menganonimkan informasi, tetapi juga untuk memastikannya diberi anotasi dengan benar untuk model.
Studi kasus lain yang menonjol adalah data pelatihan AI percakapan proyek tempat kami bekerja dengan 3,000 ahli bahasa selama 14 minggu. Hasilnya? Kami menghasilkan data pelatihan model AI dalam 27 bahasa berbeda, membantu mengembangkan asisten digital multibahasa yang dapat berinteraksi dengan orang-orang dalam bahasa asli mereka.
Proyek ini benar-benar menggarisbawahi pentingnya menempatkan orang yang tepat. Dengan tim yang sangat besar yang terdiri dari para ahli subjek dan pengelola data, menjaga semuanya tetap teratur dan efisien sangat penting untuk memenuhi tenggat waktu kami. Berkat pendekatan kami, kami dapat menyelesaikan proyek jauh lebih cepat dari standar industri.
Dalam contoh lain, salah satu klien layanan kesehatan kami membutuhkan gambar medis beranotasi tingkat atas untuk alat diagnostik AI baru. Dengan memanfaatkan keahlian anotasi mendalam Shaip, klien meningkatkan akurasi model mereka hingga 25%, menghasilkan diagnosis yang lebih cepat dan lebih andal.
Kami juga telah melakukan banyak pekerjaan di bidang seperti pelatihan bot dan anotasi teks untuk pembelajaran mesin. Bahkan saat bekerja dengan teks, undang-undang privasi tetap berlaku, jadi mendeidentifikasi informasi sensitif dan memilah data mentah sama pentingnya.
Di antara semua tipe data yang berbeda ini—baik itu audio, teks, atau gambar—tim kami di Shaip secara konsisten memberikan hasil dengan menerapkan metode dan prinsip yang sama yang telah terbukti untuk memastikan keberhasilan, setiap saat.
Wrapping Up
Pengambilan Kunci
- Anotasi data adalah proses pelabelan data untuk melatih model pembelajaran mesin secara efektif
- Anotasi data berkualitas tinggi secara langsung memengaruhi akurasi dan kinerja model AI
- Pasar anotasi data global diproyeksikan mencapai $3.4 miliar pada tahun 2028, tumbuh pada CAGR 38.5%
- Memilih alat dan teknik anotasi yang tepat dapat mengurangi biaya proyek hingga 40%
- Penerapan anotasi berbantuan AI dapat meningkatkan efisiensi hingga 60-70% untuk sebagian besar proyek
Kami benar-benar percaya bahwa panduan ini bermanfaat bagi Anda dan sebagian besar pertanyaan Anda telah dijawab. Namun, jika Anda masih tidak yakin tentang vendor yang dapat diandalkan, tidak perlu mencari lagi.
Kami, di Shaip, adalah perusahaan anotasi data utama. Kami memiliki ahli di bidangnya yang memahami data dan masalah terkaitnya tidak seperti yang lain. Kami dapat menjadi mitra ideal Anda karena kami menghadirkan kompetensi seperti komitmen, kerahasiaan, fleksibilitas, dan kepemilikan untuk setiap proyek atau kolaborasi.
Jadi, apa pun jenis data yang ingin Anda dapatkan anotasinya secara akurat, Anda dapat menemukan tim veteran dalam diri kami untuk memenuhi tuntutan dan tujuan Anda. Optimalkan model AI Anda untuk pembelajaran bersama kami.
Ubah Proyek AI Anda dengan Layanan Anotasi Data Ahli
Siap untuk meningkatkan inisiatif pembelajaran mesin dan AI Anda dengan data beranotasi berkualitas tinggi? Shaip menawarkan solusi anotasi data menyeluruh yang disesuaikan dengan industri dan kasus penggunaan spesifik Anda.
Mengapa Bermitra dengan Shaip untuk Kebutuhan Anotasi Data Anda:
- Keahlian Domain: Anotator spesialis dengan pengetahuan khusus industri
- Alur Kerja yang Dapat Diskalakan: Menangani proyek dengan ukuran apa pun dengan kualitas yang konsisten
- Solusi Khusus: Proses anotasi yang disesuaikan dengan kebutuhan unik Anda
- Keamanan & Kepatuhan: Proses yang sesuai dengan HIPAA, GDPR, dan ISO 27001
- Keterlibatan Fleksibel: Skala naik atau turun berdasarkan persyaratan proyek
Ayo Bicara
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
1. Apa yang dimaksud dengan anotasi data atau pelabelan Data?
Anotasi Data atau Pelabelan Data adalah proses yang membuat data dengan objek tertentu dikenali oleh mesin sehingga dapat memprediksi hasilnya. Memberi tag, menyalin, atau memproses objek dalam tekstual, gambar, pindaian, dll. memungkinkan algoritme untuk menafsirkan data berlabel dan dilatih untuk menyelesaikan kasus bisnis nyata sendiri tanpa campur tangan manusia.
2. Apa yang dimaksud dengan data beranotasi?
Dalam pembelajaran mesin (baik diawasi atau tidak), data berlabel atau beranotasi menandai, menyalin, atau memproses fitur yang Anda inginkan agar dipahami dan dikenali oleh model pembelajaran mesin Anda untuk memecahkan tantangan dunia nyata.
3. Siapakah Annotator Data?
Data annotator adalah orang yang bekerja tanpa lelah untuk memperkaya data sehingga dapat dikenali oleh mesin. Ini mungkin melibatkan satu atau semua langkah berikut (tergantung pada kasus penggunaan di tangan dan persyaratan): Pembersihan Data, Transkripsi Data, Pelabelan Data atau Anotasi Data, QA, dll.
4. Mengapa anotasi data penting untuk AI dan ML?
Model AI memerlukan data berlabel untuk mengenali pola dan melakukan tugas seperti klasifikasi, deteksi, atau prediksi. Anotasi data memastikan bahwa model dilatih pada data terstruktur berkualitas tinggi, yang menghasilkan akurasi, kinerja, dan keandalan yang lebih baik.
5. Bagaimana cara memastikan kualitas data yang diberi anotasi?
- Berikan panduan anotasi yang jelas kepada tim atau vendor Anda.
- Gunakan proses jaminan kualitas (QA), seperti tinjauan buta atau model konsensus.
- Memanfaatkan alat AI untuk menandai ketidakkonsistenan dan kesalahan.
- Lakukan audit dan pengambilan sampel secara berkala untuk memastikan keakuratan data.
6. Apa perbedaan antara anotasi manual dan otomatis?
Anotasi Manual: Dilakukan oleh pencatat manusia, memastikan akurasi tinggi tetapi membutuhkan waktu dan biaya yang signifikan.
Anotasi Otomatis: Menggunakan model AI untuk pelabelan, menawarkan kecepatan dan skalabilitas. Namun, mungkin memerlukan peninjauan manusia untuk tugas-tugas yang kompleks.
Pendekatan semi-otomatis (manusia dalam lingkaran) menggabungkan kedua metode untuk efisiensi dan presisi.
7. Apa itu kumpulan data pra-label, dan haruskah saya menggunakannya?
Kumpulan data pra-label adalah kumpulan data siap pakai dengan anotasi, yang sering kali tersedia untuk kasus penggunaan umum. Kumpulan data ini dapat menghemat waktu dan tenaga, tetapi mungkin memerlukan penyesuaian agar sesuai dengan persyaratan proyek tertentu.
8. Bagaimana anotasi data berbeda untuk pembelajaran terbimbing, tak terbimbing, dan semi-terbimbing?
Dalam pembelajaran terbimbing, data berlabel sangat penting untuk model pelatihan. Pembelajaran tak terbimbing biasanya tidak memerlukan anotasi, sedangkan pembelajaran semi-terbimbing menggunakan campuran data berlabel dan tak berlabel.
9. Bagaimana AI generatif memengaruhi anotasi data?
AI generatif makin banyak digunakan untuk memberi label awal pada data, sementara pakar manusia menyempurnakan dan memvalidasi anotasi, sehingga prosesnya lebih cepat dan hemat biaya.
10. Masalah etika dan privasi apa yang perlu dipertimbangkan?
Pemberian anotasi pada data sensitif memerlukan kepatuhan yang ketat terhadap peraturan privasi, keamanan data yang kuat, dan tindakan untuk meminimalkan bias dalam kumpulan data berlabel.
11. Bagaimana saya harus menganggarkan anotasi data?
Anggaran bergantung pada seberapa banyak data yang perlu diberi label, kompleksitas tugas, jenis data (teks, gambar, video), dan apakah Anda menggunakan tim internal atau tim outsourcing. Menggunakan perangkat AI dapat mengurangi biaya. Harga dapat sangat bervariasi berdasarkan faktor-faktor ini.
12. Biaya tersembunyi apa yang harus saya waspadai?
Biaya dapat mencakup keamanan data, perbaikan kesalahan anotasi, pelatihan anotator, dan pengelolaan proyek besar.
13. Berapa banyak data beranotasi yang saya perlukan?
Bergantung pada tujuan proyek dan kompleksitas model Anda. Mulailah dengan kumpulan data berlabel kecil, latih model Anda, lalu tambahkan lebih banyak data sesuai kebutuhan untuk meningkatkan akurasi. Tugas yang lebih kompleks biasanya memerlukan lebih banyak data.