Peran Tersembunyi Anotasi Data dalam Alat AI Sehari-hari

A survei terbaru dari 6,000 konsumen mengungkapkan sesuatu yang menarik: sementara hanya sekitar 33% orang yang mengira mereka menggunakan AI, 77% sebenarnya menggunakan layanan atau perangkat bertenaga AI dalam kehidupan sehari-hari mereka.

Kesenjangan ini menyoroti betapa banyak orang mungkin tidak menyadari seberapa besar dampak kecerdasan buatan terhadap rutinitas mereka. Meskipun Kemampuan AI yang mengesankan, proses mendasar yang membuat alat ini efektif sering kali tidak diperhatikan.

Setiap interaksi dengan AI melibatkan algoritma kompleks yang menganalisis data untuk membuat keputusan. Algoritma ini mengandalkan tindakan sederhana seperti memeriksa waktu tempuh atau menerima saran konten yang dipersonalisasi.

• Namun bagaimana algoritma ini belajar memahami kebutuhan dan preferensi kita?
• Bagaimana mereka membuat prediksi yang akurat dan menyediakan informasi yang relevan?

Jawabannya terletak pada proses penting yang dikenal sebagai anotasi data.

Apa itu Anotasi Data?

“Anotasi data melibatkan pemberian label pada data sehingga mesin dapat mempelajarinya. Proses ini mencakup pemberian tag pada gambar, teks, audio, atau video dengan informasi yang relevan. Misalnya, saat memberi anotasi pada gambar, Anda dapat mengidentifikasi objek seperti mobil, pohon, atau orang.”

Bayangkan mengajarkan anak untuk mengenali kucing. Anda akan menunjukkan gambar dan berkata, “Ini adalah kucing."Anotasi data bekerja dengan cara yang sama. Manusia dengan hati-hati memberi label pada titik data seperti gambar dan audio dengan tag yang menjelaskan fiturnya.

• Gambar kucing bisa diberi label “kucing,""hewan,"Dan"licik, ”.
• Video kucing bisa diberi label seperti “kucing,""hewan,""licik,""berjalan,""berlari,"Dll.

Sederhananya, anotasi data memperkaya proses pembelajaran mesin (ML) dengan menambahkan konteks ke konten sehingga model dapat memahami dan menggunakan data ini untuk prediksi.

Peran Anotasi Data yang Berkembang

Anotasi data telah menjadi sangat penting dalam beberapa tahun terakhir. Awalnya, ilmuwan data bekerja terutama dengan data terstruktur, yang memerlukan anotasi minimal. Namun, munculnya sistem pembelajaran mesin telah mengubah domain ini secara dramatis.

Hari ini, data tidak terstruktur mendominasi ruang digital. Contohnya meliputi:

• Email
• Posting media sosial
• Foto
• File audio
• data sensor

Algoritme pembelajaran mesin menghadapi tantangan signifikan dalam memahami informasi yang sangat banyak ini tanpa anotasi yang tepat. Algoritme tersebut dapat dengan mudah kewalahan dan tidak dapat membedakan antara berbagai titik data.

Ini berarti bahwa data berlabel berkualitas tinggi berdampak langsung pada kinerja AI. Saat mesin dilatih dengan label yang tepat, mesin akan lebih memahami tugas yang sedang dikerjakan. Hal ini menghasilkan kemampuan pengambilan keputusan yang lebih baik dan hasil yang lebih dapat diandalkan.

Anotasi Meningkatkan Akurasi AI: Contoh Menunjukkan Bagaimana

"Data adalah nutrisi bagi kecerdasan buatan. Jika AI mengonsumsi junk food, kinerjanya tidak akan optimal." — Matthew Emerick.

Konsep ini terbukti dalam teknologi sehari-hari.

Ambil contoh aplikasi navigasi seperti Google Maps. Jika data pelatihan mengandung kesalahan atau ketidakkonsistenan, pengguna mungkin diarahkan ke rute yang salah atau menemui jalan memutar yang tidak terduga. Kesalahan pemberian label jalan yang sederhana dapat mengganggu rencana perjalanan secara signifikan.

Demikian pula, pertimbangkan platform belanja daring yang merekomendasikan produk berdasarkan perilaku pengguna. Data yang tidak diberi anotasi dengan baik dapat menghasilkan saran yang tidak relevan, membuat pelanggan frustrasi, dan mengurangi pengalaman mereka secara keseluruhan.

Anotasi Manual vs. Otomatis: Pendekatan Kolaboratif

Sistem AI sangat bergantung pada keakuratan dan efisiensinya pada anotasi data, yang menggabungkan keahlian manual dengan proses otomatis. Peralatan canggih dan teknologi canggih dapat menangani tugas pelabelan dasar, tetapi masukan manusia sangat penting untuk menyempurnakan detail dan menambahkan pemahaman kontekstual.

Sentuhan Manusia: Mengapa Mesin Tidak Bisa Melakukannya Sendiri

Kolaborasi antara anotator terampil dan teknologi canggih menjembatani kesenjangan yang tidak dapat diatasi oleh otomatisasi. Anotator manusia menghadirkan tingkat pemahaman yang tidak dapat ditiru oleh mesin. Mereka mengenali nuansa dalam bahasa, konteks, dan citra yang mungkin diabaikan oleh sistem otomatis.

Para anotator dengan cermat meninjau data, mengoreksi kesalahan, dan memastikan data memenuhi kualitas yang dibutuhkan untuk kinerja AI yang andal. Sentuhan manusia ini sangat penting untuk tugas-tugas rumit seperti analisis sentimen dalam teks atau mengidentifikasi objek-objek halus dalam gambar.

Skala Anotasi Data

Skala anotasi data yang dibutuhkan untuk melatih model AI tak terkira besarnya.

Pengembangan teknologi seperti mobil tanpa pengemudi membutuhkan jutaan dolar gambar dan video beranotasi. Setiap bingkai harus diberi label dengan tepat untuk mencerminkan kondisi dunia nyata seperti rambu jalan, kendaraan, pejalan kaki, dan perubahan cuaca. Upaya ini memastikan algoritme dapat menafsirkan lingkungannya dengan benar dan membuat keputusan yang aman.

Contoh Nyata Alat AI yang Menggunakan Data Beranotasi

Beberapa alat AI yang digunakan sehari-hari sangat bergantung pada data beranotasi agar dapat berfungsi secara efektif. Contoh-contoh ini menggambarkan pentingnya anotasi data dalam meningkatkan pengalaman pengguna dan meningkatkan pengambilan keputusan.

Google Maps

Google Maps adalah alat AI yang dikenal luas yang menggunakan data peta beranotasi. Alat ini bergantung pada informasi berlabel tentang jalan, pola lalu lintas, dan tempat penting untuk navigasi yang akurat. Saat pengguna mencari petunjuk arah, sistem menganalisis data beranotasi ini untuk merekomendasikan rute terbaik berdasarkan kondisi waktu nyata.

Pembaruan seperti penutupan jalan atau kecelakaan diintegrasikan dengan lancar, memungkinkan aplikasi beradaptasi dengan cepat dan membuat pengguna tetap mendapat informasi.

Rekomendasi YouTube

Mesin rekomendasi YouTube bergantung pada data berlabel untuk menyarankan video berdasarkan preferensi Anda. Mesin ini memberi anotasi pada video dengan detail seperti genre, konten, dan keterlibatan pengguna. Hal ini memungkinkan AI mengenali kebiasaan menonton Anda dan merekomendasikan konten serupa.

Anotasi yang akurat memastikan bahwa algoritma YouTube menyarankan video yang relevan dengan minat Anda.

Perangkat Rumah Pintar

Perangkat rumah pintar, termasuk asisten suara dan sistem keamanan, bergantung pada data beranotasi agar dapat beroperasi secara efektif. Saat pengguna memberikan perintah seperti “menyalakan lampu,” perangkat tersebut menggunakan data suara berlabel untuk menafsirkan permintaan secara akurat.

Anotasi membantu sistem ini mengenali aksen dan pola bicara yang berbeda, sehingga meningkatkan respons. Dalam keamanan rumah, AI menganalisis data sensor untuk mendeteksi aktivitas yang tidak biasa, menggunakan informasi berlabel untuk memutuskan kapan harus mengirim peringatan.

Diagnostik Perawatan Kesehatan

Alat AI menggunakan gambar medis beranotasi untuk meningkatkan kemampuan diagnostik dalam kesehatanTeknik seperti deteksi tumor dan segmentasi organ bergantung pada pelabelan gambar medis yang tepat.

Selain pencitraan, AI juga membuat kemajuan dalam perawatan memoriData yang diberi anotasi memainkan peran penting dalam mengembangkan alat yang membantu kesehatan kognitif.

Pemikiran Penutup: Mengapa Anotasi Data Lebih Penting dari Sebelumnya

Dengan perkiraan penciptaan data global akan melampaui 180 zettabytes pada tahun 2025, permintaan akan pelabelan data yang akurat dan komprehensif akan terus meningkat. Misalnya, beberapa tahun lalu, pelabelan beberapa titik pada wajah saja sudah cukup untuk membuat prototipe AI. Kini, bisa ada hingga 20 titik hanya pada bibir.

Memahami pentingnya anotasi data membantu kita menghargai pekerjaan tersembunyi yang mendukung sistem AI yang kita gunakan sehari-hari. Seiring dengan semakin cerdasnya teknologi ini, metode pelabelan pun akan semakin canggih, menjadikan anotasi data sebagai bagian penting masa depan AI.

Mengunjungi bersatu.ai untuk terus mengikuti berita AI terkini, inovasi, dan segala hal di antaranya.