معرفی داده برچسب‌دار یا Labeled Data چیست؟

داده‌ی برچسب‌دار یا Labeled Data داده خامی است که یک یا چند برچسب برای افزودن زمینه (context) یا معنا به آن اختصاص داده شده است. در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی این برچسب‌ها اغلب به‌عنوان هدفی برای پیش‌بینی مدل عمل می‌کنند. داده‌ برچسب‌گذاری‌شده اهمیت زیادی دارد؛ زیرا مبنای یادگیری تحت‌نظارت را تشکیل می‌دهد، رویکردی محبوب برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین دقیق‌تر و مؤثرتر.

داده برچسب‌دار یا Labeled Data چیست؟

درحالی‌که داده بدون برچسب شامل ورودی‌های خام و بدون نتیجه مشخصی است، داده برچسب‌‌دار دقیقاً برعکس است. داده‌ برچسب‌گذاری‌شده به‌دقت با برچسب‌های معنادار که عنصرها یا نتیجه‌های داده‌ها را طبقه‌بندی می‌کنند حاشیه‌نویسی می‌شود؛ برای مثال، در مجموعه داده‌ای از ایمیل‌ها هر ایمیل ممکن است به‌عنوان «اسپم» یا «غیراسپم» برچسب‌گذاری شود. این برچسب‌ها راهنمای روشنی برای الگوریتم یادگیری ماشین ارائه می‌کنند.

فرض کنید ما یک کار تشخیص چهره داریم. داده‌ بدون برچسب مجموعه‌ای از تصویرهای چهره بدون هیچ گونه اطلاعات شناسایی را شامل است؛ برعکس، داده‌ی برچسب‌گذاری‌شده در این سناریو همان تصویرهای چهره با برچسب‌های شناسایی مربوط، یعنی نام شخص در هر تصویر، را دربرمی‌گیرد؛ بنابراین یک مدل یادگیری ماشین می‌تواند یاد بگیرد که ویژگی‌های صورت خاص را با افراد خاص مرتبط کند.

مزیت‌های استفاده از داده برچسب‌دار Labeled Data چیست؟

مسیرهای یادگیری را روشن می‌کند

با داده‌ برچسب‌دار یک مدل یادگیری ماشین می‌تواند به‌راحتی الگوهایی را میان ورودی‌ها و خروجی‌های مربوط پیدا کند.

دقت بالاتر

داده‌‌های برچسب‌گذاری‌شده معمولاً به مدل‌های دقیق‌تر می‌انجامند؛ زیرا الگوریتم یادگیری یک خروجی هدف واضح برای هر ورودی دارد؛ برای مثال، در تصویربرداری پزشکی اگر تصویرها با تشخیص صحیح برچسب‌گذاری شوند، مدل می‌تواند تشخیص‌های درست را با دقت بالا پیش‌بینی کند.

ارزیابی کارآمد

داده‌‌های برچسب‌دار امکان ارزیابی مستقیم عملکرد مدل را فراهم می‌کنند. با مقایسه پیش‌بینی‌های مدل با برچسب‌های واقعی، می‌توانیم میزان یادگیری مدل را ارزیابی ‌کنیم.

برای مطالعه درباره‌ی یادگیری تحت نظارت کلیک کنید:‌

یادگیری باناظر یا Supervised Learning چیست؟

محدودیت‌های استفاده از داده برچسب‌دار یا Labeled Data چیست؟

زمان و زحمت

برچسب‌گذاری داده‌ها می‌تواند فرتیندی طولانی و پرهزینه باشد، به‌ویژه برای داده‌ پیچیده، مانند تصویرها؛ برای مثال، حاشیه‌نویسی دستی یک تصویر رادیولوژی می‌تواند زمان چشمگیری را ببرد، به‌خصوص اگر به دانش متخصص نیاز داشته باشد.

سوگیری یا بی‌دقتی در برچسب‌ها

اگر افرادی که داده‌ها را برچسب‌گذاری می‌کنند سوگیری داشته باشند، این سوگیری‌ها می‌توانند در برچسب‌ها منعکس شوند و بنابراین، بر تصمیم‌گیری‌های مدل یادگیری ماشین تأثیر بگذارند. خطاهای برچسب‌گذاری همچنین می‌تواند به‌دلیل خطای انسانی یا ناسازگاری در معیارهای برچسب‌گذاری رخ دهد که می‌تواند بر دقت مدل‌های یادگیری ماشین تأثیر بگذارد.

در‌دسترس‌بودن محدود

داده‌های برچسب‌دار ممکن است همیشه برای وظیفه‌های یا دامنه‌های خاصی در دسترس نباشند که می‌تواند توسعه مدل‌های یادگیری ماشین را محدود کند. این امر مخصوصاً برای حوزه‌های ویژه یا تخصصی که ممکن است داده‌ برچسب‌دار در آن‌ها کمیاب باشد صادق است.

رویکردهای برچسب‌گذاری داده‌ها

برچسب‌گذاری داده‌ها به‌صورت دستی

همان‌طور که از نام آن پیداست، این رویکرد برچسب‌زدن دستی داده‌ها به‌دست انسان را دربرمی‌گیرد. درحالی‌که می‌تواند بسیار دقیق باشد، زمان‌بر و گران است، به‌خصوص برای مجموعه داده بزرگ.

برچسب‌گذاری داده‌ها به شکل نیمه خودکار

این روش هوش انسان و یادگیری ماشین را با هم ترکیب می‌کند. یک الگوریتم ابتدا داده‌ها را برچسب‌گذاری می‌کند و پس از آن انسان اشتباه‌ها را تصحیح می‌کند. سریع‌تر از برچسب‌گذاری دستی است، اما اگر برچسب‌گذاری اولیه الگوریتم نادرست باشد، همچنان ممکن است خطاهایی داشته باشد.

جمع سپاری (Crowdsourcing)

این رویکرد از قدرت جمعیت برای برچسب‌گذاری داده‌ها اغلب ازطریق پلتفرم‌هایی مانند Amazon Mechanical Turk استفاده می‌کند. این یک روش مقرون‌به‌صرفه است، اما کیفیت آن می‌تواند متفاوت باشد؛ زیرا افرادی که داده‌ها را برچسب‌گذاری می‌کنند ممکن است در این حوزه متخصص نباشند.

نمونه‌هایی از موارد استفاده از داده برچسب‌دار در دنیای واقعی

سیستم‌های تشخیص تصویر

تصاویر برچسب‌دار برای آموزش مدل‌هایی استفاده می‌شوند که اشیا، افراد و فعالیت‌ها را شناسایی می‌کنند؛ برای مثال، Google Photos از داده برچسب‌دار یا Labeled Data برای شناسایی و دسته‌بندی عکس‌های شما براساس شخص یا مکان استفاده می‌کند.

فیلترهای اسپم

سرویس‌های ایمیل از مجموعه داده‌‌هایی از ایمیل‌های با برچسب «اسپم» یا «غیراسپم» برای آموزش الگوریتم‌های تشخیص اسپم استفاده می‌کنند.

وسایل نقلیه خودران

داده‌ی برچسب‌دار مانند تصویرها با اشیای شناسایی‌شده (مانند عابران پیاده، وسایل نقلیه دیگر)، به آموزش ماشین‌های خودران برای درک محیط اطراف‌شان کمک می‌کند.

برای آشنایی با داده بدون برچسب این مطلب را مطالعه کنید:

معرفی داده بدون برچسب یا Unlabeled Data چیست؟

نکته پایانی

برچسب‌گذاری داده‌ها و جمع‌سپاری برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر داده بسیار مهم هستند. درحالی‌که برچسب‌گذاری داده‌ها‌ی جدولی با استفاده از صفحات گسترده نسبتاً آسان است، هنگام برچسب‌گذاری صدها تصویر، متن یا نمونه صوتی، چالش‌هایی پیش می‌آید. نرخ خطا اغلب بالاست و به ابزارهای تخصصی نیاز دارد؛ به‌همین دلیل است که پلتفرم‌های اصلی ML فیچرهای برچسب‌گذاری داده‌ها را ارائه می‌کنند.

دسترسی به مجموعه داده‌ها‌ی بزرگ و با کیفیت بالا برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر داده ضروری شده است. همان‌طور که پیچیدگی مدل افزایش می‌یابد، نیاز به مقادیر انبوه داده‌‌ برچسب‌دار نیز افزایش می‌یابد.

پروژه‌های منبع باز این مشکل را به‌خوبی درک می‌کنند و بر تلاش‌های جمع‌سپاری برای به‌دست‌آوردن داده‌ برچسب‌‌دار یا Labeled Data لازم برای توسعه محصولاتی مانند ChatGPT متکی هستند. مجموعه داده‌ برچسب‌گذاری‌شده به سرعت در حال تبدیل‌شدن به منبع حیاتی هوش مصنوعی مدرن هستند. دردسترس‌بودن داده‌ آموزشی گسترده و منتخب پیشرفت‌های پیشگامانه را در زمینه‌هایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار ممکن کرده است.