Peran Tersembunyi Data Annotation dalam Alat Kecerdasan Buatan Sehari-hari
Sebuah survei terbaru dari 6.000 konsumen mengungkap sesuatu yang menarik: meskipun hanya sekitar 33% orang yang mengira mereka menggunakan kecerdasan buatan (AI), sebenarnya 77% dari mereka menggunakan layanan atau perangkat yang didukung oleh AI dalam kehidupan sehari-hari mereka.
Kesenjangan ini menyoroti betapa banyak orang mungkin tidak menyadari seberapa besar kecerdasan buatan memengaruhi rutinitas mereka. Meskipun kemampuan AI yang mengesankan, proses yang mendasari membuat alat-alat ini efektif seringkali luput dari perhatian.
Setiap interaksi dengan AI melibatkan algoritma kompleks yang menganalisis data untuk membuat keputusan. Algoritma-algoritma ini bergantung pada tindakan-tindakan sederhana seperti memeriksa waktu perjalanan atau menerima saran konten yang dipersonalisasi.
Tetapi bagaimana algoritma-algoritma ini belajar untuk memahami kebutuhan dan preferensi kita?
Bagaimana mereka membuat prediksi yang akurat dan memberikan informasi yang relevan?
Jawabannya terletak pada proses penting yang dikenal sebagai data annotation.
Apa itu Data Annotation?
"Data annotation melibatkan pelabelan data agar mesin dapat belajar darinya. Proses ini mencakup memberi tag pada gambar, teks, audio, atau video dengan informasi yang relevan. Misalnya, saat melakukan penandaan pada sebuah gambar, Anda mungkin mengidentifikasi objek-objek seperti mobil, pohon, atau orang."
Pikirkan tentang mengajari seorang anak untuk mengenali kucing. Anda akan menunjukkan kepada mereka gambar-gambar dan mengatakan, "Ini adalah kucing." Data annotation bekerja dengan cara yang sama. Manusia dengan cermat melabeli titik-titik data seperti gambar dan audio dengan tag yang mendeskripsikan fitur-fiturnya.
Sebuah gambar kucing bisa diberi label sebagai "kucing," "hewan," dan "feline."
Sebuah video kucing bisa ditandai dengan label seperti "kucing," "hewan," "feline," "berjalan," "berlari," dll.
Secara sederhana, data annotation memperkaya proses pembelajaran mesin (ML) dengan menambahkan konteks pada konten sehingga model-model dapat memahami dan menggunakan data ini untuk prediksi.
Peran Data Annotation yang Berkembang
Data annotation telah menjadi sangat penting dalam beberapa tahun terakhir. Awalnya, ilmuwan data bekerja terutama dengan data terstruktur, yang membutuhkan penandaan minimal. Namun, munculnya sistem-sistem pembelajaran mesin telah mengubah domain ini secara dramatis.
Hari ini, data tak terstruktur mendominasi ruang digital. Contohnya termasuk:
Email
Posting media sosial
Gambar
File audio
Data sensor
Algoritma pembelajaran mesin menghadapi tantangan besar dalam memahami informasi yang luas ini tanpa anotasi yang tepat. Mereka dengan mudah bisa menjadi kewalahan dan tidak mampu membedakan antara berbagai titik data.
Ini berarti bahwa data yang diberi label dengan kualitas tinggi secara langsung memengaruhi kinerja AI. Ketika mesin dilatih dengan label-label yang tepat, mereka lebih memahami tugas-tugas yang dihadapi. Hal ini mengarah pada kemampuan pengambilan keputusan yang lebih baik dan hasil yang lebih dapat diandalkan.
Anotasi Meningkatkan Akurasi AI: Contoh Menunjukkan Bagaimana
"Data adalah nutrisi dari kecerdasan buatan. Ketika sebuah AI makan makanan sampah, ia tidak akan berperforma dengan baik." – Matthew Emerick.
Konsep ini terbukti dalam teknologi sehari-hari.
Ambil contoh aplikasi navigasi seperti Google Maps. Jika data pelatihan mengandung kesalahan atau inkonsistensi, pengguna mungkin akan diarahkan ke rute yang salah atau mengalami detour yang tidak terduga. Kesalahan sederhana dalam pelabelan jalan bisa secara signifikan mengganggu rencana perjalanan.
Demikian juga, pertimbangkan platform belanja online yang merekomendasikan produk berdasarkan perilaku pengguna. Data yang diberi label dengan buruk dapat mengakibatkan saran yang tidak relevan, membuat pelanggan frustrasi dan mengurangi pengalaman mereka secara keseluruhan.
Anotasi Manual vs. Otomatis: Pendekatan Kolaboratif
Sistem AI banyak berhutang pada akurasi dan efisiensi mereka kepada data annotation, yang menggabungkan keahlian manual dengan proses otomatis. Alat-alat canggih dan teknologi yang canggih dapat mengatasi tugas-tugas pelabelan dasar, tetapi input manusia penting untuk menyempurnakan detail dan menambah pemahaman kontekstual.
Sentuhan manusia: Mengapa Mesin Tidak Dapat Melakukannya Sendiri
Kolaborasi antara para annotator terampil dan teknologi canggih mengisi kesenjangan di mana otomatisasi kurang mampu. Annotator manusia membawa tingkat pemahaman yang tidak dapat direplikasi mesin. Mereka mengenali nuansa dalam bahasa, konteks, dan imaji yang sistem otomatis mungkin lewatkan.
Annotator dengan cermat meninjau data, memperbaiki kesalahan, dan memastikan data memenuhi kualitas yang diperlukan untuk kinerja AI yang dapat diandalkan. Sentuhan manusia ini terutama penting untuk tugas-tugas kompleks seperti analisis sentimen dalam teks atau mengidentifikasi objek-objek halus dalam gambar.
Skala Data Annotation
Skala data annotation yang diperlukan untuk melatih model-model AI sungguh luar biasa.
Pengembangan teknologi seperti mobil otonom menuntut jutaan gambar dan video yang diberi label. Setiap frame harus diberi label dengan presisi untuk mencerminkan kondisi dunia nyata seperti rambu lalu lintas, kendaraan, pejalan kaki, dan perubahan cuaca. Upaya ini memastikan bahwa algoritma dapat menginterpretasikan lingkungannya dengan benar dan membuat keputusan yang aman.
Contoh Alat Kecerdasan Buatan yang Menggunakan Data yang Diberi Label
Beberapa alat kecerdasan buatan yang digunakan sehari-hari sangat bergantung pada data yang diberi label untuk berfungsi secara efektif. Contoh-contoh ini menggambarkan pentingnya data annotation dalam meningkatkan pengalaman pengguna dan meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan.
Google Maps
Google Maps adalah alat kecerdasan buatan yang sangat dikenal yang menggunakan data peta yang diberi label. Bergantung pada informasi yang diberi label tentang jalan, pola lalu lintas, dan landmark untuk navigasi yang akurat. Saat pengguna mencari petunjuk arah, sistem menganalisis data yang diberi label ini untuk merekomendasikan rute terbaik berdasarkan kondisi real-time.
Pembaruan seperti penutupan jalan atau kecelakaan diintegrasikan dengan lancar, memungkinkan aplikasi untuk beradaptasi dengan cepat dan memberi informasi kepada pengguna.
Rekomendasi YouTube
Mesin rekomendasi YouTube bergantung pada data yang diberi label untuk menyarankan video berdasarkan preferensi Anda. YouTube memberi label pada video dengan detail seperti genre, konten, dan keterlibatan pengguna. Hal ini memungkinkan AI untuk mengenali kebiasaan menonton Anda dan merekomendasikan konten yang serupa.
Anotasi yang akurat memastikan bahwa algoritma YouTube menyarankan video yang relevan dengan minat Anda.
Perangkat Smart Home
Perangkat smart home, termasuk asisten suara dan sistem keamanan, bergantung pada data yang diberi label untuk beroperasi secara efektif. Ketika seorang pengguna memberikan perintah seperti "nyalakan lampu," perangkat menggunakan data suara yang diberi label untuk menginterpretasikan permintaan dengan akurat.
Anotasi membantu sistem ini mengenali aksen dan pola bicara yang berbeda, meningkatkan responsivitas. Dalam keamanan rumah, AI menganalisis data sensor untuk mendeteksi aktivitas yang tidak biasa, menggunakan informasi yang diberi label untuk menentukan kapan mengirimkan peringatan.
Diagnostik Kesehatan
Alat kecerdasan buatan menggunakan gambar medis yang diberi label untuk meningkatkan kemampuan diagnostik dalam bidang kesehatan. Teknik seperti deteksi tumor dan segmentasi organ bergantung pada pelabelan yang tepat pada gambar medis.
Di luar imaging, AI juga membuat kemajuan dalam perawatan memory care. Data yang diberi label memainkan peran penting dalam pengembangan alat-alat yang membantu dengan kesehatan kognitif.
Pemikiran Akhir: Mengapa Data Annotation Lebih Penting Daripada Sebelumnya
Dengan perkiraan penciptaan data global yang diperkirakan akan melampaui 180 zettabytes pada tahun 2025, permintaan untuk pelabelan data yang tepat dan komprehensif hanya akan meningkat. Sebagai contoh, beberapa tahun yang lalu, hanya melabeli beberapa titik di wajah cukup untuk membuat prototipe AI. Saat ini, bisa ada hingga 20 titik hanya pada bibir.
Memahami pentingnya data annotation membantu kita menghargai pekerjaan tersembunyi yang menggerakkan sistem AI yang kita gunakan sehari-hari. Saat teknologi ini semakin cerdas, demikian pula metode pelabelan, menjadikan data annotation bagian penting dari masa depan AI.
Kunjungi unite.ai untuk tetap update dengan berita terbaru tentang AI, inovasi, dan segala hal di antaranya.
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa data annotation memainkan peran penting dalam memastikan kecerdasan buatan dapat berfungsi dengan baik dan memberikan manfaat yang signifikan dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari.
