Etiketleme, bir veri setindeki örneklere modelin öğrenmesini istediğimiz doğru cevabı eklemektir. Bir fotoğrafa "kedi" yazmak, bir e-postayı "spam" ya da "normal" olarak işaretlemek, bir görüntüdeki arabaların etrafına kutu çizmek birer etiketleme işidir.
Denetimli öğrenmede model, örnekler ile etiketler arasındaki ilişkiyi öğrenir. Bu yüzden etiketlerin tutarlı ve doğru olması çok önemlidir. Yanlış ya da tutarsız etiketler, modelin yanlış şeyler öğrenmesine yol açar.
Büyük veri setlerinin etiketlenmesi çoğu zaman çok sayıda insanın emeğini gerektirir. Bu, yapay zekanın arkasında görünmeyen ama çok önemli bir insan emeği olduğunu hatırlatır.
Pour les enfants
Çocuğunuza nasıl anlatırsınız?
Kavanozlara "şeker", "tuz", "un" diye etiket yapıştırdığını düşün. Etiketler yanlış olursa, kurabiyeye şeker yerine tuz koyarsın! Yapay zeka da örneklerin üzerindeki etiketlere güvenerek öğrenir; etiketler yanlışsa o da yanlış öğrenir.
Gündelik bir örnek
Bazı web sitelerinin sizden "trafik ışığı olan kareleri seçin" istemesi, bu tür görsellerin etiketlenmesine benzer bir işlemdir.