Data labeling
Data labeling is een cruciaal onderdeel van machinelearning, waarbij datasets handmatig of automatisch worden geannoteerd om modellen te trainen. Deze getagde datasets zijn essentieel voor supervised learning, waarbij het model leert om patronen te herkennen en voorspellingen te doen op basis van gelabelde voorbeelden.
Enkele voorbeelden van hoe bedrijven AI en machinelearning gebruiken voor data labeling…
Automatische labeling van afbeeldingen in e-commerce
Context: In e-commerce moeten afbeeldingen van producten worden gelabeld met de juiste categorieën, kenmerken en beschrijvingen om de vindbaarheid te verbeteren en klanten een betere zoekervaring te bieden.
Voorbeeld: Een groot e-commerceplatform gebruikt AI om automatisch productafbeeldingen te labelen met tags zoals 'jurk', 'blauw' en 'katoen'. De AI wordt getraind op een dataset van eerder gelabelde afbeeldingen en leert om nieuwe afbeeldingen automatisch te categoriseren en te taggen, wat handmatige inspanning en tijd bespaart.
Labeling van spraakdata voor stemherkenning
Context: Voor het trainen van spraakherkenningssystemen is het noodzakelijk om grote hoeveelheden spraakdata te labelen met de juiste transcripties en intenties.
Voorbeeld: Een bedrijf dat digitale assistenten ontwikkelt, gebruikt machine learning om spraakopnames automatisch te transcriberen en te labelen met de juiste tekst en spraakcommando’s. Deze gelabelde data worden vervolgens gebruikt om de nauwkeurigheid van hun stemherkenningsmodellen te verbeteren.
Labeling van video’s voor autonoom rijden
Context: In de ontwikkeling van autonoom rijdende voertuigen is het essentieel om videodata te labelen met objecten zoals voetgangers, voertuigen, verkeerslichten en wegmarkeringen.
Voorbeeld: Een bedrijf dat zelfrijdende auto's ontwikkelt, gebruikt AI-tools om video-opnames van verkeerssituaties automatisch te annoteren. Het systeem herkent objecten zoals auto’s en voetgangers en labelt deze in de videobeelden, waardoor de AI-modellen beter leren hoe ze moeten reageren in verschillende verkeerssituaties.
Labeling van medische beeldvorming voor diagnostiek
Context: In de gezondheidszorg worden medische afbeeldingen, zoals MRI's en röntgenfoto's, gelabeld met de aanwezigheid van specifieke aandoeningen of afwijkingen om AI-modellen te trainen die artsen ondersteunen bij de diagnostiek.
Voorbeeld: Een ziekenhuis gebruikt machinelearning om MRI-scans automatisch te labelen met de aanwezigheid van tumoren. De AI wordt getraind op duizenden gelabelde scans en helpt radiologen bij het snel en accuraat identificeren van afwijkingen.
Labeling van frauduleuze transacties voor fintech
Context: Voor het detecteren van frauduleuze activiteiten in financiële transacties, moeten bedrijven datasets labelen met voorbeelden van fraude en niet-fraude.
Voorbeeld: Een fintechbedrijf gebruikt AI om grote hoeveelheden transactiegegevens te labelen met 'frauduleus' of 'niet-frauduleus'. De AI leert van deze gelabelde data om verdachte transacties te identificeren en te voorkomen dat ze plaatsvinden.
Labeling van texturen in de maakindustrie
Context: In de maakindustrie kunnen beelden van producten worden gelabeld met de juiste texturen en patronen om kwaliteitscontroles te automatiseren.
Voorbeeld: Een fabrikant van textiel gebruikt AI om foto's van stoffen automatisch te labelen met textuurkenmerken zoals 'glad', 'geribbeld', of 'gebreid'. Deze labels helpen bij het controleren van productkwaliteit en consistentie in het productieproces.
Labeling van natuurlijke taal voor chatbots
Context: Om effectieve chatbots te ontwikkelen, moeten bedrijven datasets labelen met intenties en entiteiten die overeenkomen met specifieke gebruikersvragen en -commando’s.
Voorbeeld: Een klantendienstbedrijf gebruikt AI om gesprekslogs van klanten te analyseren en automatisch te labelen met de juiste intenties, zoals ‘bestelling plaatsen’ of ‘accountinformatie opvragen’. Deze gelabelde datasets helpen bij het trainen van chatbots om klantvragen beter te begrijpen en correct te beantwoorden.
Labeling van geolocaties in kaartdiensten
Context: Voor kaarten- en navigatiediensten moeten geolocatiegegevens worden gelabeld met beschrijvingen zoals straatnamen, bezienswaardigheden en routebeschrijvingen.
Voorbeeld: Een navigatie-app gebruikt AI om satellietbeelden automatisch te labelen met geolocaties zoals gebouwen en wegen, wat helpt bij het verbeteren van kaartnauwkeurigheid en routeplanning.
Labeling van inhoud in contentmonitoring
Context: Op sociale media en andere online platformen moet inhoud worden gelabeld om schadelijke of ongepaste content te identificeren en te verwijderen.
Voorbeeld: Sociale media gebruiken AI om berichten, afbeeldingen en video's automatisch te labelen met 'geschikt' of 'ongepast'. Deze gelabelde datasets worden gebruikt om de AI-modellen te trainen die inhoud monitoren en gebruikers beschermen tegen schadelijke inhoud.