مقدمه‌ای بر برچسب‌گذاری مجموعه داده‌ها

برچسب‌گذاری مجموعه داده به این صورت تعریف می‌شود: برچسب‌گذاری مجموعه‌داده فرآیندی در یادگیری ماشینی است که در آن داده‌های خام مانند تصاویر، فایل‌های متنی، ویدئوها و غیره را می‌توان شناسایی کرد و برای ارائه زمینه‌ای که اجازه می‌دهد یک یا چند برچسب معنی‌دار و آموزنده را اضافه کرد، استفاده می‌شود. به طوری که مدل یادگیری ماشینی بتواند چیزی از آن بیاموزد؛ همچنین اجازه می‌دهد تا یک مجموعه داده را در یادگیری ماشینی برچسب‌گذاری کنید و در یادگیری نظارت شده، برچسب‌گذاری مجموعه داده، بخش مهمی از پیش‌پردازش داده است، بنابراین برای طبقه‌بندی می‌تواند ورودی و خروجی را برچسب‌گذاری کند.

برچسب‌گذاری مجموعه داده‌ها چیست؟

• برچسب‌گذاری مجموعه داده‌ها، فرآیند یادگیری ماشینی برای شناسایی داده‌های خام است که اجازه برچسب‌گذاری داده‌های آموزنده و همچنین داده‌های معنی‌دار را می‌دهد تا زمینه آن را فراهم کند؛ و در ادامه یادگیری ماشینی می‌تواند از آن داده‌ها برای یادگیری استفاده کند.

• برچسب‌گذاری داده‌ها فرآیند مهمی است زیرا می‌تواند قبل از استفاده از آن در مدل آموزشی، زمینه و مفهوم را به داده‌ها اضافه کند، به طوری که برچسب‌گذاری داده‌ها به ما کمک می‌کند تا زمانی که می‌خواهیم عامل مقیاس‌پذیری و فاکتور کیفیت را بهبود بخشیم، رویکرد صحیحی را انتخاب کنیم. به طور مثال، اگر عکسی داریم، برچسب زدن برای نشان دادن اینکه عکس، حیوان یا ماشین را نشان می‌دهد، به ما کمک می‌کند. یا برای مثال اگر گزارش وجود یک تومور در اشعه ایکس داشته باشیم، برچسب زدن به آن به تشخیص ما کمک می‌کند. بنابراین برچسب‌گذاری مجموعه داده، زمانی بسیار مهم است که موارد استفاده متنوعی از دید رایانه‌ای، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار داشته باشیم.

• برچسب‌گذاری مجموعه داده‌ها رویکردهای مختلفی دارد که می‌تواند با استفاده از ترکیبی از روش‌ها یا تعدادی روش انجام شود، رویکردهایی مانند رویکرد داخلی، رویکرد برون‌سپاری، رویکرد جمع‌سپاری و رویکرد ماشینی.

برچسب گذاری داده چگونه کار می کند؟

• مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند در یادگیری نظارت‌شده استفاده شوند که الگوریتمی را برای ترسیم ورودی به خروجی اعمال می‌کند. برای کار با یادگیری نظارت‌شده به داده‌هایی نیاز داریم که قبلاً برچسب‌گذاری شده‌اند تا مدل بتواند برای تصمیم‌گیری درست از آن یاد بگیرد.
• برچسب‌گذاری داده‌ها با درخواست از انسان‌ها برای نتیجه‌گیری درباره داده‌های بدون برچسب آغاز شده است. برای مثال، شخصی که قرار است داده‌ها را برچسب‌گذاری کند ممکن است بخواهد تصاویر را در مجموعه داده‌ای مانند “عکس حاوی حیوان است” برچسب‌گذاری کند. همچنین برچسب‌گذاری می‌تواند در عین سادگی، سخت باشد؛ مانند شناسایی پیکسل‌ها در تعداد بسیار زیاد تصاویری که به حیوان مرتبط است. مدل یادگیری ماشینی می‌تواند از برچسب‌هایی استفاده کند که برای درک الگوی فرآیند، توسط انسان ارائه شده است.
• در یادگیری ماشینی، مجموعه داده به درستی برچسب‌گذاری می‌شود که می‌تواند به عنوان استاندارد هدف مورد استفاده قرار گیرد و مدل جدیدی را ارائه می‌دهد که به آن حقیقت زمینی می‌گویند و دقت کار به آن بستگی دارد.

انواع برچسب گذاری داده ها

انواع مهمی از برچسب گذاری داده ها وجود دارد:

1. بینایی کامپیوتری:

بینایی کامپیوتری نوعی برچسب‌گذاری داده است، بنابراین برچسب‌گذاری روی تصاویر باید هنگام ساخت آن انجام شود، یا می‌توان یک تصویر دیجیتالی با حاشیه ایجاد کرد که به طور کامل محصور شده باشد تا با این روش داده‌های آموزشی را ‌بتوان تولید کرد. استفاده از کادر محدود کننده به تولید داده‌های آموزشی کمک می‌کند، برای مثال، می‌توان تصاویر را بر اساس انواع کیفیت آن یا بر اساس محتوا طبقه‌بندی کرد تا سطح پیکسل بررسی شود. تقسیم‌بندی با استفاده از پیکسل‌های یک تصویر انجام می‌شود. برای ساخت مدل می‌توانیم از داده‌های آموزشی استفاده کنیم و سپس نیازی به انجام دستی نداریم تا بتوان از داده‌ها برای طبقه‌بندی تصاویر و نکات کلیدی استفاده کرد و همچنین مکان شی را تشخیص داد.

2. پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی، بخشی از هوش مصنوعی است و نوع دیگری از برچسب‌گذاری داده‌ها است که در آن ماشین‌ها می‌توانند زبان طبیعی را بفهمند. می‌توان گفت که مانند واسطه‌ای بین انسان و ماشین است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا زبان انسان را به روشی ارزشمند درک کنند. کارکرد آن بستگی به برنامه‌ای دارد که در حال توسعه است، از مدل‌های پنهان برای تبدیل کلمات به متن استفاده می‌کند و برای درک زبان و زمینه، هر قسمت از جمله را به بخشی از گفتار تقسیم می‌کند.

3. پردازش صدا

پردازش صدا نیز نوعی برچسب‌گذاری داده است که در آن می‌توان انواع صداها را به فرمت یادگیری ماشینی تبدیل کنید، برای مثال در این نوع برچسب‌گذاری، ماشین می‌تواند انواع مختلف صداها و صداهای شکستن شیشه و غیره را تشخیص دهد. در پردازش صوتی ابتدا صدا به متن نوشته‌شده تبدیل می‌شود و سپس با گرفتن اطلاعات بیشتر، صدا را می‌توان در یک مجموعه داده طبقه‌بندی کرد و پس از آن دستگاه به شما اجازه می‌دهد تا برچسب‌های مختلفی را با توجه به صدا و ویژگی اضافه کنید و سپس ماشین آن را به قسمت‌های مختلف تقسیم می‌کند.

اهمیت برچسب گذاری داده ها

• در یادگیری ماشینی، به‌ویژه برای یادگیری نظارت‌شده، برچسب‌گذاری داده‌ها برای پیش‌پردازش داده‌ها مهم است زیرا داده‌های ورودی و خروجی را برچسب‌گذاری می‌کند. این کار برای طبقه‌بندی است و همچنین مبنای یادگیری برای پردازش داده‌های آینده را نیز فراهم می‌کند.
• همچنین از یادگیری ماشینی برای ساخت الگوریتم‌هایی برای وسایل نقلیه خودران استفاده می‌شود، که در آن وسایل نقلیه را قادر می‌سازد تا از هوش مصنوعی برای تشخیص تفاوت بین وسیله نقلیه و انسان استفاده کنند. برای افزایش کیفیت، الگوریتم باید مستقل باشد زیرا تنها در این مورد، برچسب‌گذاری داده‌ها مهم می‌شود.

نتیجه – برچسب‌گذاری داده‌ها

در این مقاله به این نتیجه می‌رسیم که برچسب‌گذاری داده‌ها فرآیند شناسایی داده‌های خام و برچسب‌گذاری آن است، همچنین عملکرد برچسب‌گذاری داده‌ها، انواع برچسب‌گذاری داده‌ها و اهمیت برچسب‌گذاری داده‌ها را دیده‌ایم.

 منبع

همچنین اخبار های علمی را بخوانید:

اخبار