Mengenal Arti Annotate dan Jenis-Jenisnya

Annotate artinya pendukung pembelajaran mesin yang selanjutnya dibagi atas penandaan dan identifikasi komponen. Karena anotasi data adalah bagian terpenting yang harus dipelajari dalam pemrograman, kamu bisa simak penjelasannya pada ulasan berikut ini.
 

Mengenal Annotate

Annotate merupakan fitur Phyton yang memberikan petunjuk kepada developer mengenai tipe data variabel (parameter fungsi) dan tipe kembalian. Adanya anotasi ini akan meningkatkan keterbacaan program Python.

Dalam pemrograman, hampir 95% data yang dihasilkan sebenarnya tidak terstruktur. Maksud tidak terstruktur di sini adalah data berada di mana-mana serta tidak didefinisikan dengan benar.

Apabila kamu sedang membangun mode Artificial Intelligent (AI), maka informasi perlu dimasukkan ke algoritma supaya bisa memproses serta mengirimkan output dan inferensi.

Namun, proses ini hanyalah bisa terjadi saat algoritma paham dan bisa mengklasifikasikan data yang telah diumpankan ke dalamnya. Nah, proses penandaan, pengaitan, dan pelabelan data inilah yang disebut sebagai anotasi data.

Dengan adanya anotasi data, maka mode AI bisa mengetahui apakah data yang sudah diterima itu berupa video, grafik, teks, audio, atau malah campuran format.

Kamu sama sekali tidak bisa mengelak dari anotasi data. Sebab bagaimanapun juga AI dan mode pembelajaran mesin harus dilatih secara konsisten supaya lebih efisien dan efektif pada saat memberikan output.

Setelah mengenal annotate, pastinya kamu sudah tahu kalau anotasi data berperan penting dalam pemrograman. Lalu, kamu juga tahu kalau komputer juga mampu memberikan luaran atau output yang relevan dan tepat. Namun, bagaimana caranya mesin belajar menghasilkan luaran se-efisien itu?

Tentu saja, ini semuanya berkat anotasi data. Ketika modul pembelajaran mesin masih berada dalam pengembangan, maka modul diberikan volume data pelatihan AI agar membuatnya menjadi lebih baik. 

Jadi, anotasi data sangatlah diperlukan dalam membuat sistem supaya menghasilkan output yang akurat. 

Perbedaan Anotasi Data dan Pelabelan Data

Sebenarnya, anotasi dan pelabelan data tidaklah sama. Terdapat perbedaan tipis yang membatasi keduanya. 

Anotasi data sendiri merupakan teknik yang digunakan dalam memberikan label data, sehingga objek dapat dikenali dengan mudah oleh mesin.

Sementara, pelabelan data adalah teknik menambah lebih banyak metadata atau info ke dalam berbagai data seperti teks, gambar, video, dan audio. Tujuannya adalah untuk melatih model ML.

Anotasi data akan membantu kamu untuk mengenali manakah data yang lebih relevan. Sedangkan, pelabelan data bertugas dalam mengenali pola dan tujuannya yaitu melatih algoritma.

Jenis Anotasi Data

Jenis anotasi data terdiri atas 4 yaitu anotasi gambar, teks, audio, dan video. Agar kamu lebih paham apa saja jenis anotasi data tersebut, simaklah ulasan lengkap  di bawah ini.

1. Anotasi Audio

Untuk data audio mempunyai lebih banyak dinamika yang terikat padanya ketikbang anotasi data gambar. Beberapa file yang berkaitan dengan audio ini dapat berupa dialek, demografi pembicara, bahasa, suasana hati, perilaku, emosi, dan niat. 

Supaya algoritma tersebut lebih efisien dalam pemrosesannya, parameter ini haruslah diidentifikasi lalu ditandai dengan berbagai teknis, seperti pelabelan audio atau timestamping.

Namun, di samping isyarat verbal, bisa juga isyarat non-verbal. Misalnya napas, keheningan, atau bahkan kebisingan dari latar belakang yang mana bisa dijelaskan supaya sistem dapat memahaminya dengan komprehensif.

2. Anotasi Teks

Hampir sebagian besar bisnis sangat bergantung terhadap data yang berbasis teks untuk menampilkan berbagai informasi unik. Teks yang dimaksud dapat berupa umpan balik pelanggan terhadap aplikasi sampai penyebutan media sosial.

Jadi, teks sendiri tidaklah seperti gambar dan video yang dominan menyampaikan maksudnya langsung, melainkan teks didominasi dengan semantik.

3. Anotasi Video

Ketika kondisi gambar sedang tidak bergerak atau diam, maka video merupakan kompilasi gambar yang akan menciptakan efek objek menjadi sedang bergerak. 

Nantinya, segala proses yang menyangkut anotasi video akan melibatkan penambahan poligon, titik kunci, atau kotak pembatas agar objek yang berbeda bisa dibubuhi pada setiap bingkainya. 

Hanya lewat anotasi vidiolah konsep seperti lokalisasi, pelacakan objek, serta gerakan kabur bisa diimplementasikan ke dalam sistem.

4. Anotasi Gambar

Adapun anotasi gambar sendiri melibatkan pengenalan wajah, visi robot, visi komputer, dan masih banyak lagi ketika pakarnya AI melatih model seperti ini, maka mereka akan mulai menambahkan teks, pengidentifikasi, atau bahkan kata kunci sebagai atribut gambarnya/

Setelah itu, algoritma mulai mengidentifikasi serta memahami parameter tersebut dan belajar dengan mandiri.

Langkah Kunci dalam Proses Anotasi Data

Tahap pertama yang dilakukan untuk anotasi data yaitu akuisisi. Pada tahap ini perusahaan bakal mengumpulkan berbagai data-data. Nah, fase ini umumnya melibatkan sumber keahlian materi, baik itu yang berasal dari kontrak lisensi data maupun operator manusia.

Tahap kedua, ini melibatkan pelabelan dan anotasi yang sebenar-benarnya. Fase ini sebagai tempat analisis NER dan sentimen. Ini menjadi inti dari penandaan serta pelabelan data yang akurat dan selanjutkan digunakan untuk proyek pembelajaran mesin.               

Usai semua data diberi label, tag, ataupun anotasi yang sudah memadai, maka selanjutnya data akan dikirim ke proses atau tahap terakhir, yaitu produksi atau penyebaran. 

Perlu diingat, hal yang paling penting pada anotasi data ini adalah perlunya kepatuhan. Sebab, masalah privasi pun di sini bisa jadi masalah yang besar, baik itu berasal dari HPAA, pedoman lokal, GDPR, atau federal lainnya. Ini mungkin karena data yang dimainkan cukup sensitif atau butuh pengontrolan lebih.

Cara Memilih Alat Anotasi Data

Dalam memilih alat anotasi yang tepat, kamu harus menentukan kasus penggunaan serta menyadari apabila kebutuhan kamu memang akan melibatkan teks audio, video, gambar, atau bahkan campuran dari semua tipe data.

Selain itu, faktor yang juga perlu dipertimbangkan yaitu standar kontrol kualitas. Sebab tujuan dan efisiensi model AI sangat bergantung terhadap standar kualitas yang kamu buat. Misalnya audit, maka kamu perlu memeriksa kualitas daya yang diberikan.

Lalu, hasil yang diperoleh juga perlu diperiksa untuk memahami apakah modelmu dilatih dengan cara dan tujuan yang benar atau tidak.

Faktor terakhir yang penting untuk diperhatikan yakni personil yang hendak menganalisis data. Apabila kamu ingin melakukan outsourcing, maka langkah legalitas dan kepatuhan perlu diperhatikan sebab ini berkaitan dengan masalah privasi dan kerahasiaan data.       

Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa annotate artinya proses yang membuat data dapat dikenali oleh mesin dengan objek-objek tertentu. Dengan demikian, bisa diprediksi bagaimana hasilnya.  

Jika kamu ingin mendalami ilmu terkait annotate, kamu bisa mengambil kelas di Career Companion by Prasmul-eli. Ini merupakan salah satu platform edukasi yang dikhususkan untuk fresh graduate maupun profesional dan membantu mereka dalam mendapatkan pekerjaan impian. 

Kamu bisa mempelajari beragam bahasan, termasuk di dalamnya adalah annotate.

ting here...