Reklam
Yapay zekâ sözlüğü Başlangıç seviyesi

Veri Etiketleme (Data Labeling)

Data Labeling / Annotation

31.08.2026 tarihinde güncellendi

Veri etiketleme, ham verilere (metin, ses, görsel, video) yapay zekâ modellerinin anlamlandırabilmesi ve öğrenebilmesi için hedef sınıf, açıklama veya meta veri ekleme işlemidir.

Genel bakış

Kavramın çerçevesi
Denetimli makine öğrenmesinin (Supervised Learning) temelini oluşturur. Yapay zekâ modelleri girdi ile çıktı arasındaki örüntüleri öğrenebilmek için etiketli verilere ihtiyaç duyar.

Çalışma mantığı: İnsan uzmanlar veya otomatik algoritmalar tarafından ham veriler incelenir; örneğin bir fotoğraftaki araba nesnesi kutu içine alınır (bounding box), bir ses dosyasındaki konuşma metne dökülür veya bir müşteri yorumu 'olumlu/olumsuz' olarak işaretlenir.

Kullanım alanları: Otonom sürüş için yol ve yaya etiketleme, tıbbi görüntülerde tümör sınırlarının çizilmesi, dil modelleri için soru-cevap ve duygu analizi veri setleri oluşturma.

Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Zaman alıcı ve maliyetli bir süreçtir. Etiketleyiciler arasındaki tutarsızlıklar ve hatalı etiketler doğrudan modelin kalitesini düşürür.

Teknik tanım ve açıklama

Temel mekanizma
Ham veri noktalarının, denetimli öğrenme algoritmalarında hedef değişken (ground truth) olarak kullanılmak üzere kategorik, sayısal veya mekânsal etiketlerle zenginleştirilmesi sürecidir.

Gerçek hayatta kullanım

Örnek senaryo
Otonom araç yazılımının yayaları tanıması için binlerce sokak kamerasından alınan görüntülerde her insanın etrafına 'yaya' etiketiyle işaretleme kutucuğu çizilmesi bir veri etiketleme örneğidir.