annotation apa artinya

• Proses Rekrutmen
• CV & Portofolio
• Tips Interview
• Skill & Upskilling
• Tools & Penunjang Kerja
• Tips Tempat Kerja
• Ketenagakerjaan
• Tren & Info Industri
• Mengatur Keuangan
• Karyawan Baru
• Eksplorasi Karier
• Profil Profesi
• Perkembangan Karier
• Panduan Akademis
• Info & Tips Beasiswa
• Kegiatan & Organisasi Kampus
• Seputar Kuliah
• Artikel Expert
• Dari Glints
• Lowongan Kerja
• Perencanaan Karier

Yuk, Kenali Profesi Annotator serta Tanggung Jawab Mereka

Isi Artikel

Annotator adalah profesi yang langka di Indonesia. Maka dari itu, wajar saja bila pekerjaan ini masih terdengar asing di telinga para pencari kerja.

Namun, tahukah kamu, bahwa peran mereka vital untuk proses pengembangan data dan dokumen sebuah perusahaan?

Nah, kali ini Glints akan membahas mengenai serba-serbi profesi annotator yang bisa kamu ketahui.

Baca Juga: Ini Alasan Data Architect Adalah Profesi Masa Depan

Definisi Annotator

© Freepik.com

Meskipun tidak setenar profesi data analyst atau business analyst , pekerjaan annotator mencakup elemen analisis data yang tidak kalah penting dibanding kedua profesi tersebut.  

Annotator berasal dari kata annotation , yang menurut Oxfordlearnersdictionaries , adalah catatan yang ditambahkan ke sebuah buku teks dengan tujuan untuk memberi penjelasan atau komentar.

Nah, berdasarkan penjelasan tersebut bukan berarti annotator bekerja sebagai komentator atau kritikus teks, lho.

Umumnya, mereka akan membantu menyiapkan data kata, data kalimat dan data suara yang diperoleh dari perusahaan.

Dilansir dari Lionbridge , tugas utama seorang annotator adalah pelabelan data. 

Data di sini memiliki bentuk yang beragam dan tidak terpaku pada tulisan di atas kertas. Umumnya, mereka akan bermain dengan data dalam bentuk teks, audio, gambar, atau video.

Kelak, data yang telah mereka saring dan kembangkan, akan menjadi dasar untuk mengeksplorasi berbagai jenis penggunaan data dalam pembelajaran, bisnis, atau hal lainnya via mesin.

Sebelum dapat dikembangkan, data-data mentah akan diolah terlebih dahulu oleh para annotator menggunakan bidang ilmu linguistik, seperti yaitu fonologi, fonemik, morfologi, dan sintaksis.

Kemudian, annotator biasanya juga menggunakan disiplin ilmu yang merupakan cabang dari bidang-bidang yang telah disebutkan. 

Contohnya adalah mengkaji data audio menggunakan teknik fonetik artikulatoris yang bersangkutan dengan ilmu fonologi. 

Pekerjaan ini memang terdengar susah. Namun kemudahan dalam analisis linguistik sudah lebih mudah lho.

Seperti pelambangan bunyi atau fonem yang dapat mengacu pada IPA (I nternational Phonetic Alfabet ) atau dalam ilmu morfologi akan menggunakan buku aturan leksikal morfem, dan gramatikal.

Jenis-Jenis Annotator

© Unsplash.com

Annotator adalah salah satu profesi yang dipilah menjadi beberapa jenis berdasarkan spesialisasi masing-masing pekerjaan.

Tak hanya itu, kategori annotator pun bekerja di industri yang berbeda, umumnya akan disesuaikan oleh produk atau jasa yang dihasilkan oleh perusahaan.

Berikut ini adalah jenis-jenis annotator yang perlu kamu ketahui:

1. Language identification annotator

Fokus kerja annotator identifikasi bahasa adalah untuk menentukan bahasa yang digunakan pada input dokumen.

Mereka menentukannya berdasarkan konten dokumen dan opsi bahasa yang dikonfigurasikan dalam data. 

Fokus spesialisasi mereka cenderung lebih ke konteks sosiolinguistik karena lebih menganalisis konten dan gaya bahasa yang digunakan.

2. Linguistic identification annotator

Mengutip IBM , annotator linguistik menganalisis atribut sintaksis dasar dari input teks dan menentukan rentang kalimat, lemma , dan struktur bahasa  yang diwakili oleh masing-masing token pada sebuah jaringan mesin.

Contoh annotator yang befokus pada bidang linguistik adalah annotator semantik.

Model pembelajaran mesin kerap menggunakan anotasi semantik sebagai referensi untuk mengkategorikan konsep baru dalam sebuah teks. 

Tugas utama annotator semantik , adalah untuk memberikan anotasi semantik pada mesin untuk meningkatkan relevansi pencarian pada search engine, hingga penginputan data bahasa pada chatbot .

Baca Juga: Mengulik Apa Itu Interpreter dan Beragam Skill yang Dibutuhkan

3. Image and video annotation

Anotasi pada gambar dan video digunakan untuk melatih mesin agar dapat mengenali lalu memblokir konten sensitif.

Annotator gambar dan video juga berperan dalam memandu kendaraan yang memiliki sistem self driving , dan mengkategorikan daftar produk perusahaan e-commerce . 

4. Text and content categorization

Kategorisasi teks dan konten merujuk pada pekerjaan anotasi di mana para analis menetapkan kategori yang tertera pada sebuah dokumen. 

Misalnya, seorang annotator dapat menandai kalimat atau paragraf di dalam dokumen berdasarkan topik yang dibicarakan.

Selain itu, ia juga bisa menyusun artikel berita berdasarkan konten yang disajikan seperti berita domestik, internasional, kategori olahraga, hiburan, dan lain-lain.

5. Entity Annotator

Entity annotator menggunakan aturan yang telah ditentukan untuk menyaring data mengenai orang, lokasi, dan organisasi dari sebuah teks lalu memetakan informasi tersebut pada mesin.

Menurut IBM dan Lionbridge, jenis annotator ini dibagi menjadi 2 jenis, yaitu:

• Named entity recognition : NER mengacu pada klasifikasi objek bernama yang ada di badan teks. Entitas ini diberi label berdasarkan kategori yang telah ditentukan seperti orang, organisasi, dan tempat.
• Intent extraction : Penting bagi chatbot untuk memiliki algoritma yang dapat membantu mereka menentukan secara akurat maksud dari pengguna. Intent extraction berfokus untuk memberi anotasi mengenai tujuan dari masing-masing pengguna sistem.

Skill dan Kualifikasi Annotator

Meskipun telah dikategorikan menjadi beberapa jenis, umumnya keahlian yang harus dimiliki seorang annotator itu sama kok.

Berikut ini adalah daftar skill dan pengetahuan yang diperlukan annotator :

• keterampilan komputer
• keterampilan organisasi
• perhatian terhadap detail 
• kemampuan untuk memenuhi tenggat waktu
• keterampilan komunikasi 

Umumnya, perusahaan tidak mewajibkan annotator nya untuk berfokus pada satu latar belakang studi.

Menurut Study , pekerjaan mereka berkaitan erat dengan ilmu komputer dan juga linguistik. Oleh karenanya, tak jarang perusahaan akan mendahulukan mereka yang memiliki latar belakang pendidikan di bidang seperti:

• ilmu komputer
• sastra, khususnya studi linguistik
• sistem informasi

Itulah pemaparan Glints mengenai serba-serbi annotator.  

Annotator adalah sebuah pekerjaan yang jauh dari kata mudah. Namun, bila kamu memang mencintai linguistik, ilmu bahasa, kamu dapat terjun ke dunia anotasi yang menantang ini.

Jika masih penasaran dengan pembahasan profesi menarik lainnya, kamu bisa mengunjungi kategori Prospek Kerja di Glints Blog.

Di sana, kamu bisa menemukan ragam jenis pekerjaan dengan prospek menarik yang bisa kamu coba.

Yuk, cek artikelnya di sini !

• Data Annotator: Job Description & Salary
• What is data annotation and why does it matter?

Seberapa bermanfaat artikel ini?

Klik salah satu bintang untuk menilai.

Nilai rata-rata 4.6 / 5. Jumlah vote: 23

Belum ada penilaian, jadi yang pertama menilai artikel ini.

We are sorry that this post was not useful for you!

Let us improve this post!

Tell us how we can improve this post?

Comments are closed.

Artikel Terkait

Unduh App Glints

Dapetin update secara langsung

Jangan sampai terlewat update loker baru.

Jangan sampai terlewat chat baru dari HRD.

Pindai kode QR atau unduh Aplikasi Glints dari

Terima kasih sudah berlangganan! Nantikan info konten terbaru Glints di emailmu.

Maaf, permintaanmu tidak bisa diproses. silakan coba lagi., kategori topik.

• Pencarian Kerja
• Kehidupan Profesional
• Kehidupan Mahasiswa
• Konten Eksklusif
• Kabar Glints

Media Sosial

Cari kerja berdasarkan.

• Nama Perusahaan
• Paling Banyak Dicari

TAMBAH ILMU & SKILL

Terjemahan dari "annotation" ke dalam Indonesia

anotasi, catatan, keterangan adalah terjemahan teratas dari "annotation" menjadi Indonesia. Contoh kalimat terjemahan: These major events were annotated in the graphic but not in the book. ↔ Peristiwa besar ini telah dianotasi dalam grafik tetapi tidak di buku.

a critical or explanatory commentary or analysis [..]

Kamus Inggris-Indonesia

These major events were annotated in the graphic but not in the book.

Peristiwa besar ini telah dianotasi dalam grafik tetapi tidak di buku.

To annotate means to add explanatory notes or commentary.

Membubuhkan keterangan berarti menambahkan catatan penjelasan atau ulasan.

Terjemahan lebih jarang

• catatan kaki

Tampilkan terjemahan yang dihasilkan secara algoritmik

Terjemahan otomatis " annotation " menjadi Indonesia

Frasa yang serupa dengan "annotation" dengan terjemahan ke dalam indonesia.

• to annotate membubuhi keterangan

Terjemahan dari "annotation" ke dalam Indonesia dalam konteks, memori terjemahan

3 Arti Kata Annotation di Kamus Bahasa Inggris Terjemahan Indonesia

Terdapat 3 arti kata 'annotation' di Kamus Bahasa Inggris Terjemahan Indonesia.

Nomina (kata benda)

Menurut Kamus Bahasa Inggris Terjemahan Indonesia, arti kata annotation adalah catatan. Arti lainnya dari annotation adalah keterangan.

• Mengenai Kami
• Hubungi Kami
• Kebijakan Privasi
• Pedoman Media Siber
• Redaksi & Manajemen
• Download Video TikTok
• Kamus Inggris-Indonesia

Iklan tertutup dalam 10 detik

Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI)

Pranala ( link ): https://kbbi.web.id/anotasi, ★ pencarian populer hari ini.

lenting,mesti,kelak,nujum,padan,ajegan lirih,luruh,papah,tapak,larah,remang piket lirikh,luruh,papah,tapak,larah,remang ikh,luruh,papah,tapak,larah,remang lenting,mesti,kelak,nujum,padan, bokek berlatih resmi kfdcd,luruh,papah,tapak,larah,remang kala,kada,kapa,laka,lada,lapan3tsp4rke2 bulu publikasi implikasi poin proses global abjad-atau-abjat sumberdaya mingguan mob spesial tro siapa 1,luruh,papah,tapak,larah,remang regulator puah,puak,puaka,pual,pualam,puan, kala,kada,kapa,laka,lada akomodasi 11dfb,luruh,papah,tapak,larah,remang

★ Mana penulisan kata yang benar?

abjad/abjat akte/akta aktivitas/aktifitas akidah/aqidah amfibi/amphibi andal/handal analisis/analisa antre/antri apotek/apotik asas/azaz atlet/atlit atmosfer/atmosfir azan/adzan belum/belom bengep/bengap besok/esok biosfer/biosfir blanko/blangko cabai/cabe cendekiawan/cendikiawan daftar/daptar dekoratif/dekoratip dekret/dekrit detail/detil diagnosis/diagnosa durian/duren efektif/efektip efektifitas/efektivitas ekstra/extra elite/elit embus/hembus faksimile/faksimili/faksimil februari/pebruari fondasi/pondasi formal/formil foto/photo frekuensi/frekwensi gizi/gisi gladi/geladi gubuk/gubug hadis/hadist hafal/hapal hakikat/hakekat hierarki/hirarki hipotesis/hipotesa ijazah/ijasah imaginasi/imajinasi imbau/himbau indera/indra insaf/insyaf isap/hisap istri/isteri izin/ijin jadwal/jadual jenazah/jenasah jenderal/jendral justru/justeru karena/karna karier/karir karisma/kharisma kategori/katagori komoditi/komoditas komplet/komplit kreatif/kreatip kualitas/kwalitas kuitansi/kwitansi lembap/lembab lubang/lobang makhluk/mahluk masjid/mesjid metode/metoda menyolok/mencolok miliar/milyar nampak/tampak napas/nafas nasihat/nasehat negatif/negatip negeri/negri nomor/nomer november/nopember objek/obyek objektif/obyektif paham/faham pikir/fikir praktik/praktek provinsi/propinsi rapot/rapor risiko/resiko sariawan/seriawan sekretaris/sekertaris sistem/sistim standarisasi/standardisasi subjek/subyek teknik/tehnik teknologi/tehnologi zaman/jaman

✔ Tentang KBBI daring ini

Aplikasi Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) ini merupakan KBBI Daring (Dalam Jaringan / Online tidak resmi) yang dibuat untuk memudahkan pencarian, penggunaan dan pembacaan arti kata (lema/sub lema). Berbeda dengan beberapa situs web (laman/ website ) sejenis, kami berusaha memberikan berbagai fitur lebih, seperti kecepatan akses, tampilan dengan berbagai warna pembeda untuk jenis kata, tampilan yang pas untuk segala perambah web baik komputer desktop, laptop maupun telepon pintar dan sebagainya. Fitur-fitur selengkapnya bisa dibaca dibagian Fitur KBBI Daring .

Database utama KBBI Daring ini masih mengacu pada KBBI Daring Edisi III, sehingga isi (kata dan arti) tersebut merupakan Hak Cipta Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, Kemdikbud (dahulu Pusat Bahasa). Diluar data utama, kami berusaha menambah kata-kata baru yang akan diberi keterangan tambahan dibagian akhir arti atau definisi dengan "Definisi Eksternal". Semoga semakin menambah khazanah referensi pendidikan di Indonesia dan bisa memberikan manfaat yang luas. Aplikasi ini lebih bersifat sebagai arsip saja, agar pranala/tautan ( link ) yang mengarah ke situs ini tetap tersedia. Untuk mencari kata dari KBBI edisi V (terbaru), silakan merujuk ke website resmi di kbbi.kemdikbud.go.id

✔ Fitur KBBI Daring

• Pencarian satu kata atau banyak kata sekaligus
• Tampilan yang sederhana dan ringan untuk kemudahan penggunaan
• Proses pengambilan data yang sangat cepat, pengguna tidak perlu memuat ulang ( reload/refresh ) jendela atau laman web ( website ) untuk mencari kata berikutnya
• Jenis kata atau keterangan istilah semisal n (nomina), v (verba) dengan warna merah muda (pink) dengan garis bawah titik-titik. Arahkan mouse untuk melihat keterangannya (belum semua ada keterangannya)
• Arti ke-1, 2, 3 dan seterusnya ditandai dengan huruf tebal dengan latar lingkaran
• Contoh penggunaan lema/sub-lema ditandai dengan warna biru
• Contoh dalam peribahasa ditandai dengan warna oranye
• Ketika diklik hasil dari daftar kata "Memuat", hasil yang sesuai dengan kata pencarian akan ditandai dengan latar warna kuning
• Menampilkan hasil baik yang ada di dalam kata dasar maupun turunan, dan arti atau definisi akan ditampilkan tanpa harus mengunduh ulang data dari server
• Kata 'rumah' akan mempunyai pranala ( link ) di https://kbbi.web.id/rumah
• Kata 'pintar' akan mempunyai pranala ( link ) di https://kbbi.web.id/pintar
• Kata 'komputer' akan mempunyai pranala ( link ) di https://kbbi.web.id/komputer
• dan seterusnya
• Aplikasi dikembangkan dengan konsep Responsive Design , artinya tampilan situs web ( website ) KBBI ini akan cocok di berbagai media, misalnya smartphone ( Tablet pc, iPad, iPhone, Tab), termasuk komputer dan netbook/laptop. Tampilan web akan menyesuaikan dengan ukuran layar yang digunakan.
• Tambahan kata-kata baru diluar KBBI edisi III
• Penulisan singkatan di bagian definisi seperti misalnya: yg, dng, dl, tt, dp, dr dan lainnya ditulis lengkap, tidak seperti yang terdapat di KBBI PusatBahasa.

✔ Informasi Tambahan

Tidak semua hasil pencarian, terutama jika kata yang dicari terdiri dari 2 atau 3 huruf, akan ditampilkan semua. Jika hasil pencarian dari daftar kata "Memuat" sangat banyak, maka hasil yang dapat langsung di klik akan dibatasi jumlahnya. Selain itu, untuk pencarian banyak kata sekaligus, sistem hanya akan mencari kata yang terdiri dari 4 huruf atau lebih. Misalnya yang dicari adalah "air, minyak, larut", maka hasil pencarian yang akan ditampilkan adalah minyak dan larut saja.

Untuk pencarian banyak kata sekaligus, bisa dilakukan dengan memisahkan masing-masing kata dengan tanda koma, misalnya: ajar,program,komputer (untuk mencari kata ajar, program dan komputer). Jika ditemukan, hasil utama akan ditampilkan dalam kolom "kata dasar" dan hasil yang berupa kata turunan akan ditampilkan dalam kolom "Memuat". Pencarian banyak kata ini hanya akan mencari kata dengan minimal panjang 4 huruf, jika kata yang panjangnya 2 atau 3 huruf maka kata tersebut akan diabaikan.

Edisi online/daring ini merupakan alternatif versi KBBI Offline yang sudah dibuat sebelumnya (dengan kosakata yang lebih banyak). Bagi yang ingin mendapatkan KBBI Offline (tidak memerlukan koneksi internet), silakan mengunjungi halaman web ini KBBI Offline . Jika ada masukan, saran dan perbaikan terhadap kbbi daring ini, silakan mengirimkan ke alamat email: ebta.setiawan || gmail || com

Kami sebagai pengelola website berusaha untuk terus menyaring iklan yang tampil agar tetap menampilkan iklan yang pantas. Tetapi jika anda melihat iklan yang tidak sesuai atau tidak pantas di website kbbi.web.id, ini silakan klik Laporkan Iklan

Arti Kata Anotasi di Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI)

Anotasi memiliki arti dalam kelas nomina atau kata benda sehingga anotasi dapat menyatakan nama dari seseorang, tempat, atau semua benda dan segala yang dibendakan.

Catatan yang dibuat oleh pengarang atau orang lain untuk menerangkan, mengomentari, atau mengkritik teks karya sastra atau bahan tertulis lain.

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), arti kata anotasi adalah catatan yang dibuat oleh pengarang atau orang lain untuk menerangkan, mengomentari, atau mengkritik teks karya sastra atau bahan tertulis lain.

• Mengenai Kami
• Hubungi Kami
• Kebijakan Privasi
• Pedoman Media Siber
• Redaksi & Manajemen
• Download Video TikTok
• Kamus Inggris-Indonesia

Iklan tertutup dalam 10 detik

• Tokoh Penting
• Penemuan Terkenal
• Nama Keluarga & Asal Usul
• Tokoh & Acara Utama
• Presiden AS
• Daftar Istilah Utama
• Sejarah & Budaya
• Dasar-dasar
• Asal & Pengembangan
• Ateisme & Agnostisisme
• Penyembuhan Holistik
• Hukum Kimia
• Proyek & Eksperimen
• Tabel periodik
• Tur & Kompetisi
• Perlengkapan & Peralatan
• Pegolf Terkenal
• Profil Perguruan Tinggi
• Grafik Pengujian
• Memilih Perguruan Tinggi
• Ujian Perguruan Tinggi
• Strategi & Belajar
• Inmigracion en Espanol
• Pemerintah Kanada
• Pemerintah AS
• Penjahat Terkenal
• Jurnalistik

Apa itu Anotasi?

• by Richard Nordquist

Anotasi adalah catatan, komentar, atau pernyataan singkat dari ide-ide kunci dalam teks atau bagian dari teks dan umumnya digunakan dalam membaca instruksi dan dalam penelitian . Dalam linguistik korpus , anotasi adalah catatan atau komentar berkode yang mengidentifikasi ciri linguistik khusus dari suatu kata atau kalimat.

Salah satu penggunaan anotasi yang paling umum adalah dalam komposisi esai, di mana seorang siswa dapat menganotasi karya yang lebih besar yang dirujuknya, menarik dan menyusun daftar kutipan untuk membentuk argumen.

Esai-esai panjang dan makalah-makalah panjang, sebagai hasilnya, sering disertai dengan bibliografi beranotasi , yang mencakup daftar referensi serta ringkasan singkat dari sumber-sumber.

Ada banyak cara untuk membuat anotasi teks yang diberikan, mengidentifikasi komponen kunci materi dengan menggarisbawahi, menulis di margin, mencantumkan hubungan sebab-akibat, dan mencatat ide-ide membingungkan dengan tanda tanya di samping pernyataan dalam teks.

Mengidentifikasi Komponen Kunci dari Teks

Ketika melakukan penelitian, proses anotasi hampir penting untuk mempertahankan pengetahuan yang diperlukan untuk memahami 'titik kunci dan fitur' teks dan dapat dicapai melalui sejumlah sarana.

Jodi Patrick Holschuh dan Lori Price Aultman mendeskripsikan tujuan siswa untuk menjumlahkan teks dalam "Pengembangan Pemahaman", di mana para siswa "bertanggung jawab untuk menarik tidak hanya poin-poin utama dari teks tetapi juga informasi kunci lainnya (misalnya, contoh dan detail) bahwa mereka perlu berlatih untuk ujian. "

Holschuh dan Aultman terus mendeskripsikan banyak cara siswa dapat mengisolasi informasi kunci dari teks yang diberikan, termasuk menulis ringkasan singkat dalam kata-kata siswa itu sendiri, mencantumkan karakteristik dan hubungan sebab-akibat dalam teks, memasukkan informasi kunci dalam grafik. dan bagan, menandai pertanyaan tes yang mungkin, dan menggarisbawahi kata kunci atau frasa atau meletakkan tanda tanya di samping konsep yang membingungkan.

REAP: Strategi Seluruh Bahasa

Menurut Eanet & Manzo's 1976 "Baca-Encode-Annotate-Renungkan" strategi untuk mengajar bahasa siswa dan pemahaman bacaan, anotasi adalah bagian penting dari kemampuan siswa untuk memahami teks yang diberikan secara komprehensif.

Proses ini melibatkan empat langkah berikut: Baca untuk memahami maksud dari teks atau pesan penulis; Encode pesan menjadi bentuk ekspresi diri, atau tuliskan dalam kata-kata siswa sendiri; Analisis dengan menulis konsep ini dalam catatan; dan Renungkan atau renungkan catatan, baik melalui introspeksi atau berdiskusi dengan teman sebaya.

Anthony V. Manzo dan Ula Casale Manzo menjelaskan gagasan dalam "Pembacaan Area Konten: Pendekatan Heuristik" sebagai salah satu strategi paling awal yang dikembangkan untuk menekankan penggunaan tulisan sebagai sarana meningkatkan pemikiran dan membaca, "di mana anotasi ini" berfungsi sebagai alternatif perspektif dari mana untuk mempertimbangkan dan mengevaluasi informasi dan ide. "

Grammar dalam Bahasa Inggris Definisi dan Contoh

Anaphora in grammar, apa arti epenthesis (suara kata), memorandum (memo), chicano english (ce), bagaimana menemukan ide melalui brainstorming, asimilasi dalam pidato, apa arti dari kata 'epithet', berbicara tentang baby talk, atau pidato caregiver, idiom (kata-kata), newest ideas, refleksi hantu wanita tua muncul di foto, bagaimana anda membayangkan hari valentine jerman, apa itu distilasi, sprezzatura, gaya polos dalam prosa, cara menggunakan konektor kalimat untuk menunjukkan kontras, ujian bahasa inggris ap: 101 istilah kunci, kekurangan bergabung dengan persaudaraan atau sorority, 5 kesalahpahaman umum tentang evolusi, cara mendapat nilai baik di sekolah bisnis, pikiran syukur untuk mengungkapkan syukur, nama keluarga cortez dan asal usulnya, "one day" oleh david nicholls - resensi buku, tiga hadiah ajaib dari gemini, ipk universitas universitas-dearborn, sat dan act data, saint nicholas dari myra, bishop, dan wonder-worker, perang saudara amerika: mayor jenderal joshua l. chamberlain, alternative articles, 'tess of the d'urbervilles' review, simbol astrologi, definisi dan contoh asam amino, aristarchus dari samos: seorang filsuf kuno dengan ide modern, substitusi bias, '1984' pertanyaan untuk studi dan diskusi, john sutter, sawmill siapa yang meluncurkan california gold rush, 10 cara untuk meningkatkan bahasa spanyol anda di 2018, jenis darah panggung, wheaton college massachusetts, gpa, sat dan act data, 2008 hasil ppv & rekap.

• JELAJAH Tentang Kami Dasbor Komunitas Artikel Manapun Kategori
• Telusuri kategori
• Tentang wikiHow
• Masuk/Daftar
• Daftar kategori
• Pendidikan dan Komunikasi
• Penulisan dan Tata Cetak

Cara Membuat Anotasi Artikel

wikiHow adalah suatu "wiki", yang berarti ada banyak artikel kami yang disusun oleh lebih dari satu orang. Untuk membuat artikel ini, penyusun sukarela menyunting dan memperbaiki dari waktu ke waktu. Artikel ini telah dilihat 32.832 kali.

Anotasi merujuk pada proses menandai dan membuat catatan dalam teks. Ini elemen penting dalam penelitian akademis dan pengeditan kolaboratif. [1] X Teliti sumber Gunakan catatan anotasi umum dengan format anotasi pilihan Anda. Anda bisa membuat anotasi dengan tulisan tangan, PDF, atau program pencatat daring.

Prosedur Anotasi Umum

• Catat sumber informasi secara terperinci berdasarkan hari dan waktu akses. Artikel surat kabar seringkali diedit berkala sesuai peristiwa yang terjadi.

• Jika Anda menggunakan kertas terpisah, catat halaman dan urutan baris untuk memudahkan pencarian referensi. Jika hanya ada 1 anotasi dalam 1 halaman, Anda cukup menulis halamannya saja.
• Jika Anda menggunakan anotasi digital, tandai teks dan beri komentar yang akan muncul sebagai catatan dalam margin, persis seperti tulisan tangan di pinggir halaman kertas.

Membuat Anotasi Artikel Menggunakan Tulisan Tangan

• Anotasi deskriptif menyimpulkan sebuah artikel, sementara anotasi kritis mengekpresikan opini pembaca tentang sebuah teks. [3] X Teliti sumber
• Tanya guru atau dosen apakah bibliografi Anda harus mengikuti gaya MLA (Modern Language Association), Chicago, atau APA (American Psychological Association) sebelum menyelesaikannya karena masing-masing memiliki cara penulisan data bibliografi yang berbeda.

Membuat Anotasi Artikel PDF

• Metode ini biasanya digunakan untuk mengedit artikel, membuat anotasi tablet/ponsel dan penelitian mobile, sebagaimana pula akademis.
• Jika Anda tidak bisa menemukan versi PDF dari sebuah artikel Internet, coba simpan versi PDF menggunakan peramban web Anda. Klik menu File dan pilih “Print”. Lalu, pilih opsi “Save as PDF” atau “Open as PDF” dan simpan berkas pada komputer Anda.

• Pelajari fungsi-fungsi yang terdapat pada toolbar anotasi kedua program. Mereka sama-sama menawarkan ikon-ikon yang memungkinkan Anda menandai, memberi komentar, mengubah warna teks, mencoret teks, dan masih banyak lagi.
• Jika Anda menggunakan berkas gambar PDF, buat kotak atau pilih satu bagian dari gambar. Kemudian, tambahkan catatan di sampingnya.

Membuat Anotasi Artikel di Halaman Web

• Jika Anda perlu berkolaborasi atau mengirimkan anotasi ke guru atau dosen, alat pencatat daring mungkin pilihan terbaik.

• Evernote merupakan aplikasi multiplatform yang memungkinkan Anda menggunakannya di komputer atau iPhone, sehingga anotasi dapat diakses kapanpun dibutuhkan.
• Diigo merupakan pengaya peramban yang didesain untuk membuat anotasi dan kolaborasi dengan mudah.

• Jika Anda memiliki akun dengan layanan pencatat daring, perangkat Anda akan menyimpan catatan di akun yang bisa diakses lain waktu.

Hal yang Anda Butuhkan

• Fotokopi artikel
• Pulpen / pensil

wikiHow Terkait

• ↑ http://en.wikipedia.org/wiki/Text_annotation
• ↑ http://www.arteducators.org/news/national-convention/Zimmerman_How_to_Annotate.pdf
• ↑ http://myrin.ursinus.edu/help/resrch_guides/annotate.htm
• ↑ http://eproof.dartmouthjournals.com/pdfproofing/forms/annotate_readerX.pdf
• ↑ http://mashable.com/2010/12/23/free-annotation-collaboration-tools/

Tentang wikiHow ini

Apakah artikel ini membantu anda, artikel terkait.

• Hubungi Kami
• Syarat Penggunaan
• Kebijakan Privasi
• Do Not Sell or Share My Info
• Not Selling Info

Annotation masuk ke dalam bahasa inggris yaitu bahasa Jermanik yang pertama kali dituturkan di Inggris pada Abad Pertengahan Awal dan saat ini merupakan bahasa yang paling umum digunakan di seluruh dunia.

Pengertian Annotation

Nomina (kata benda).

Annotation adalah catatan. Arti lainnya dari annotation adalah keterangan.

Tinggalkan Balasan Batalkan balasan

Anda harus masuk untuk berkomentar.

Apa yang dimaksud dengan Annotation?

Annotation atau dalam bahasa Indonesia diartikan sebagai anotasi merupakan istilah Latin yang berarti pemberitahuan. Anotasi dapat diartikan sebagai: 1. memberikan komentar kritis atau penjelasan catatan untuk sebuah kata, pernyataan, pekerjaan seni, dll; 2. makna pribadi yang ditimbulkan oleh sebuah tanda.

Contoh: Kata ‘kucing’ diproduksi dan dipahami dalam tiga arti dimensi: 1. arti konkrit tertentu (denotasi) sebagai 'mamalia, dengan retractile cakar, kumis, dll. '; 2. secara budaya konotasi yang sesuai, seperti 'rumah tangga hewan peliharaan, ‘hewan yang ramah’, dll .; 3. pribadi anotasi, seperti yang dibentuk oleh individu pengalaman sebelumnya dengan kucing.

Referensi: Marcel Danesi, 2000, Encyclopedic Dictionary of Semiotics, Media, and Communications, University of Toronto Press.

• Istilah Teknologi

Data Annotation

Literasi » Emerging Technology » Data Annotation

Berikut ini adalah postingan artikel literasi kategori Emerging Technology yang membahas tentang penjelasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata data annotation berdasarkan rangkuman dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya.

Pengertian Data Annotation

Jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan data annotation ini?

Anotasi data adalah istilah untuk menggambarkan pelabelan data.

Berbagai jenis data dijelaskan dengan cara yang berbeda.

String teks dapat diberi label dengan berbagai anotasi umum, di mana data gambar sering dijelaskan dengan garis berwarna atau penanda lainnya.

Penjelasan dari Apa itu Pengertian, Makna, dan Istilah Teknis Kata Data Annotation

Agar kita bisa mengartikan, serta memahami lebih lanjut terkait arti penjelasan dan maksud dari acronym atau kata data annotation di atas, pastinya kita juga harus memahami secara lanjut tentang pembahasan mengenai apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi dari katanya.

Gagasan anotasi data dimainkan menjadi salah satu konsep utama dalam pembelajaran mesin dan ilmu data, yang disebut ″data berlabel.″ Data berlabel memungkinkan pembelajaran mesin dan program ilmu data untuk bekerja dari klasifikasi dan input yang sudah ada sebelumnya.

Anotasi data berfungsi untuk memperkenalkan data berlabel ke sistem dan berfungsi dalam berbagai konteks teknologi lainnya juga.

Sebagaimana yang sudah kita lihat di atas, istilah ini merupakan salah satu dari kumpulan kamus, akronim, istilah, jargon, atau terminologi dalam bidang teknologi yang diawali dengan abjad atau awalan D, serta merupakan terms yang terkait dengan Emerging Technology dengan subkategori Data Science.

Arti Data Annotation dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia (Termasuk Jawa dan Sunda), dan Malaysia

Selain membahas tentang pengertian dan pembahasan definisinya, untuk lebih memperdalamnya, di sini kita juga perlu mengetahui apa arti kata data annotation dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia (termasuk Jawa dan Sunda), juga bahasa Malaysia (Melayu).

Untuk lebih mudah dalam memahaminya, di postingan literasi ini Kami akan menguraikannya berupa daftar terjemahan istilahnya dari berbagai jenis bahasa sebagai berikut:

• Bahasa Inggris; Terminologi = data annotation , Kategori: emerging technology .
• Bahasa Indonesia (termasuk dalam terjemahan bahasa Jawa dan Sunda); Terminologi = anotasi data , Kategori: teknologi yang muncul .
• Bahasa Malaysia; Terminologi = data anotasi , Kategori: teknologi yang muncul .

Baiklah, di atas adalah pembahasan dan penjelasan tentang apa itu arti dari data annotation.

Semoga postingan artikel yang sudah Kami bagikan ini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan kita semua.

Lihat juga pembahasan mengenai apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi konten lainnya yang berhubungan dengan bidang Teknologi yang ada di laman blog Utama situs web Kami.

Sumber (Referensi)

Postingan literasi ini dibuat dengan mengacu pada simpulan arti definisi dari berbagai referensi relevan yang berotoritas seperti Wikipedia , Webopedia Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya seperti Technopedia, Techterms, Computer Hope, dan lain sebagainya. Kata Data Annotation ini merupakan salah satu dari kumpulan terminologi “Emerging Technology dengan subkategori Data Science” dalam bidang teknologi yang dimulai dengan abjad atau awalan D. Artikel ini di- update pada bulan Jul tahun 2024.

• https://id.wikipedia.org/wiki/Techno
• https://id.wikipedia.org/wiki/teknik
• https://id.wikipedia.org/wiki/teknologi
• https://id.wikipedia.org/wiki/teknis
• https://id.wikipedia.org/w/index.php?search=data-annotation
• https://www.oxfordreference.com/search?source=%2F10.1093%2Facref%2F9780199587438.001.0001%2Facref-9780199587438&q=data-annotation
• Lihat contoh gambar data-annotation melalui Google di sini
• Lihat contoh gambar data-annotation di Bing di sini
• Lihat contoh gambar data-annotation di Yandex di sini

Jaringan Kami

• Invitee Site
• Nadia Aisyah
• URL Video Download

Menu Lainnya

Berlangganan.

Dapatkan pembaruan terbaru situs Kami dengan memasukkan e-mail kalian di bawah.

• Cek Harga Website
• Cek WHOIS Domain Website
• Kalkulator Bandwidth (Jaringan) Online
• Kalkulator Chmod (File Permission) Online
• Kalkulator Diskon (Discount) Online
• Kalkulator Persen (Persentase) Online
• Kalkulator Refleks (Reflex) Online
• Kalkulator Resistor (Warna) Online
• Kalkulator Umur (Usia) Online
• Kalkulator YouTube (Adsense) Online
• Kalkulator Zodiak (Zodiac)
• Keyword (KW) Suggest
• Konverter Hijriah (Hijriyah) Online
• Konverter Huruf (Teks) Online
• Qur’an Online
• WhatsApp (WA) Me Link Generator + QR Code Online
• Jasa Install Ulang
• Jasa OJS (Open Journal Systems)
• Jasa Pembuatan Website
• Jasa Personal Branding
• Jasa SEO dan Backlink
• Jasa Service HP
• Tentang Kami
• Kebijakan Privasi
• Ketentuan Layanan
• Pasal Sanggahan

© 2024, oleh Rifqi Mulyawan Digital. Hak Cipta Dilindungi.

Ikuti Kami di seluruh web

Ikhtisar Privasi

Aksesibilitas, mode aksesibilitas, pengalaman keterbacaan, pengalaman visual menyenangkan, kemudahan orientasi, accessibility statement.

• rifqimulyawan.com
• 2 July 2024

Compliance status

We firmly believe that the internet should be available and accessible to anyone, and are committed to providing a website that is accessible to the widest possible audience, regardless of circumstance and ability.

To fulfill this, we aim to adhere as strictly as possible to the World Wide Web Consortium’s (W3C) Web Content Accessibility Guidelines 2.1 (WCAG 2.1) at the AA level. These guidelines explain how to make web content accessible to people with a wide array of disabilities. Complying with those guidelines helps us ensure that the website is accessible to all people: blind people, people with motor impairments, visual impairment, cognitive disabilities, and more.

This website utilizes various technologies that are meant to make it as accessible as possible at all times. We utilize an accessibility interface that allows persons with specific disabilities to adjust the website’s UI (user interface) and design it to their personal needs.

Additionally, the website utilizes an AI-based application that runs in the background and optimizes its accessibility level constantly. This application remediates the website’s HTML, adapts Its functionality and behavior for screen-readers used by the blind users, and for keyboard functions used by individuals with motor impairments.

If you’ve found a malfunction or have ideas for improvement, we’ll be happy to hear from you. You can reach out to the website’s operators by using the following email

Screen-reader and keyboard navigation

Our website implements the ARIA attributes (Accessible Rich Internet Applications) technique, alongside various different behavioral changes, to ensure blind users visiting with screen-readers are able to read, comprehend, and enjoy the website’s functions. As soon as a user with a screen-reader enters your site, they immediately receive a prompt to enter the Screen-Reader Profile so they can browse and operate your site effectively. Here’s how our website covers some of the most important screen-reader requirements, alongside console screenshots of code examples:

Screen-reader optimization: we run a background process that learns the website’s components from top to bottom, to ensure ongoing compliance even when updating the website. In this process, we provide screen-readers with meaningful data using the ARIA set of attributes. For example, we provide accurate form labels; descriptions for actionable icons (social media icons, search icons, cart icons, etc.); validation guidance for form inputs; element roles such as buttons, menus, modal dialogues (popups), and others. Additionally, the background process scans all of the website’s images and provides an accurate and meaningful image-object-recognition-based description as an ALT (alternate text) tag for images that are not described. It will also extract texts that are embedded within the image, using an OCR (optical character recognition) technology. To turn on screen-reader adjustments at any time, users need only to press the Alt+1 keyboard combination. Screen-reader users also get automatic announcements to turn the Screen-reader mode on as soon as they enter the website.

These adjustments are compatible with all popular screen readers, including JAWS and NVDA.

Keyboard navigation optimization: The background process also adjusts the website’s HTML, and adds various behaviors using JavaScript code to make the website operable by the keyboard. This includes the ability to navigate the website using the Tab and Shift+Tab keys, operate dropdowns with the arrow keys, close them with Esc, trigger buttons and links using the Enter key, navigate between radio and checkbox elements using the arrow keys, and fill them in with the Spacebar or Enter key.Additionally, keyboard users will find quick-navigation and content-skip menus, available at any time by clicking Alt+1, or as the first elements of the site while navigating with the keyboard. The background process also handles triggered popups by moving the keyboard focus towards them as soon as they appear, and not allow the focus drift outside of it.

Users can also use shortcuts such as “M” (menus), “H” (headings), “F” (forms), “B” (buttons), and “G” (graphics) to jump to specific elements.

Disability profiles supported in our website

• Epilepsy Safe Mode: this profile enables people with epilepsy to use the website safely by eliminating the risk of seizures that result from flashing or blinking animations and risky color combinations.
• Visually Impaired Mode: this mode adjusts the website for the convenience of users with visual impairments such as Degrading Eyesight, Tunnel Vision, Cataract, Glaucoma, and others.
• Cognitive Disability Mode: this mode provides different assistive options to help users with cognitive impairments such as Dyslexia, Autism, CVA, and others, to focus on the essential elements of the website more easily.
• ADHD Friendly Mode : this mode helps users with ADHD and Neurodevelopmental disorders to read, browse, and focus on the main website elements more easily while significantly reducing distractions.
• Screen-readers Compatibility: this mode configures the website to be compatible with screen-readers such as JAWS, NVDA, VoiceOver, and TalkBack. A screen-reader is software for blind users that is installed on a computer and smartphone, and websites must be compatible with it.
• Keyboard Navigation Profile (Motor-Impaired): this profile enables motor-impaired persons to operate the website using the keyboard Tab, Shift+Tab, and the Enter keys. Users can also use shortcuts such as “M” (menus), “H” (headings), “F” (forms), “B” (buttons), and “G” (graphics) to jump to specific elements.

Additional UI, design, and readability adjustments

• Font adjustments – users, can increase and decrease its size, change its family (type), adjust the spacing, alignment, line height, and more.
• Color adjustments – users can select various color contrast profiles such as light, dark, inverted, and monochrome. Additionally, users can swap color schemes of titles, texts, and backgrounds, with over 7 different coloring options.
• Animations – epileptic users can stop all running animations with the click of a button. Animations controlled by the interface include videos, GIFs, and CSS flashing transitions.
• Content highlighting – users can choose to emphasize important elements such as links and titles. They can also choose to highlight focused or hovered elements only.
• Audio muting – users with hearing devices may experience headaches or other issues due to automatic audio playing. This option lets users mute the entire website instantly.
• Cognitive disorders – we utilize a search engine that is linked to Wikipedia and Wiktionary, allowing people with cognitive disorders to decipher meanings of phrases, initials, slang, and others.
• Additional functions – we provide users the option to change cursor color and size, use a printing mode, enable a virtual keyboard, and many other functions.

Browser and assistive technology compatibility

We aim to support the widest array of browsers and assistive technologies as possible, so our users can choose the best fitting tools for them, with as few limitations as possible. Therefore, we have worked very hard to be able to support all major systems that comprise over 95% of the user market share including Google Chrome, Mozilla Firefox, Apple Safari, Opera and Microsoft Edge, JAWS and NVDA (screen readers), both for Windows and for MAC users.

Notes, comments, and feedback

Despite our very best efforts to allow anybody to adjust the website to their needs, there may still be pages or sections that are not fully accessible, are in the process of becoming accessible, or are lacking an adequate technological solution to make them accessible. Still, we are continually improving our accessibility, adding, updating and improving its options and features, and developing and adopting new technologies. All this is meant to reach the optimal level of accessibility, following technological advancements. For any assistance, please reach out to

Arti Kata Anotasi, Contoh, dan Cara Membuatnya

Pengertian dan arti kata anotasi.

Arti kata anotasi – Dalam kehidupan sehari-hari kita kerap kali menemukan sebuah kata yang awam bahkan tak mengerti arti dari kata tersebut. Seperti kata anotasi. Anotasi mungkin dalam keseharian cukup jarang digunakan tetapi kata anotasi kerap kali ditemui dalam bidang yang berhubungan dengan akademik khususnya untuk konteks jurnal atau artikel ilmiah.

Untuk lebih detail dan jelasnya, anotasi menurut KBBI diartikan sebagai catatan yang dibuat oleh pengarang atau orang lain untuk menerangkan, mengomentari, atau mengkritik teks karya sastra atau bahan tertulis lain. Anotasi merupakan proses menandai atau membuat catatan dalam teks. Anotasi merupakan kegiatan yang berhubungan dengan membaca.

Jadi, kerap kali kita membaca sebuah artikel atau karya tulis lain berusahalah untuk sekaligus membuat anotasi. Ini berguna agar kita bisa lebih mengembangkan pengetahuan dan pemahaman lebih dalam pada artikel atau karya tulis yang sedang kita baca. Agar lebih mengerti berikut ini contoh penggunaan anotasi dalam kalimat.

Contoh Penggunaan Anotasi dalam Kalimat

“Tugas hari ini adalah membuat anotasi dari novel “Laut Bercerita” karya Leila S. Chudori”

“Buatlah anotasi dari artikel ilmiah berikut ini dengan baik dan tepat”

“Para mahasiswa dalam kelompok belajar tersebut, diminta untuk membuat anotasi dari hasil diskusi tadi sore”

“Tugas membuat anotasi dikumpulkan secepatnya besok pagi paling lambat pukul 09.00”

“Membuat anotasi pada artikel ilmiah tersebut dapat menambah pemahaman kita mengenai materi hari ini”   

Cara membuat anotasi

Setelah mengerti maksud dan pengertian anotasi, berikut ini akan dijelaskan bagaimana cara membuat anotasi secara baik. Berikut langkah-langkahnya.

• Mencari tahu tentang anotasi apa yang akan dibuat. Apakah anotasi diskusi atau esai.
• Bacalah seluruh informasi pada buku, artikel, atau karya tulis lain yang akan dibuat anotasi. Seluruh informasi tersebut bisa seperti tentang penulis, cover depan, belakang, atau ulasan singkat.
• Mulai mebuat anotasi dengan menyoroti informasi kata kunci seperti tokoh, ide, peristiwa, atau istilah asing lain dan tandailah dengan stabilo.
• Jika menandai kalimat dengan stabilo terlalu panjang atau mengganggu, kamu bisa menggarisbawahi atau memberikan tanda kurung.
• Kemudian, tulis catatan tersebut di ruang kosong sebelah teks pada sisi kanan, kiri, atas, atau bawah.
• Siapkan kamus untuk mencari kata-kata yang tidak diketahui maknanya. Kamu juga dapat menuliskan definisi kata tersebut di ruang teks agar lebih mengerti dalam memahaminya. Tak hanya kamus, kamu bisa mencari informasi lebih lanjut melalui internet.
• Jika memungkinkan, setelah menulis beberapa catatan tersebut kamu bisa menulis ringkasan singkat pada setiap bab.  
• Setelah menulis catatan penting kamu bisa mengulas dan meninjau kembali untuk menyegarkan ingatan dan tentu saja menambahkan hal-hal yang terlewatkan.

Itulah pengertian, contoh, dan bagaimana membuat anotasi. Dapat disimpulkan bahwa anotasi merupakan suatu kegiatan untuk mencatat dan menandai hal-hal yang penting dari suatu karya tulis. Semoga ulasan tentang anotasi bermanfaat ya.

Arti Kata Yang lain :

Company Confidential Cidro Ambigu Mudeng

Apa yang kita lakukan yang terbaik

Layanan Data AI

Pengumpulan Data Buat audio, gambar, teks & video global.

Anotasi & Pelabelan Data Membuat anotasi secara akurat untuk membuat AI/ML berpikir lebih cepat

De-identifikasi Data Melindungi informasi sensitif, menjaga privasi

AI generatif Dukung Gen AI Anda dengan data pelatihan premium kami.

• Pembuatan Data

Gunakan Kasus

Katalog & Lisensi Data Siap Pakai

Kumpulan Data Medis Standar emas, data yang tidak teridentifikasi

Kumpulan Data Dikte Dokter

Rekam Medis yang Ditranskripsikan

Catatan Kesehatan Elektronik (EHR)

Kumpulan Data Gambar CT Scan

Kumpulan Data Gambar Sinar-X

Lihat semua

Kumpulan Data Visi Komputer Data Gambar & Video untuk pengembangan ML

Kumpulan Data Laporan Bank

Dataset Gambar Mobil Rusak

Kumpulan Data Pengenalan Wajah

Kumpulan Data Gambar Landmark

Kumpulan Data Slip Gaji

Kumpulan Data Ucapan/Audio Data yang ditranskripsi & diberi anotasi dalam 50+ bahasa.

Bahasa Inggris New York | TTS

Cina Tradisional | Ucapan/Kata Bangun

Spanyol (Meksiko) | Pusat Panggilan

Perancis Kanada | Monolog Bernaskah

Arab | Percakapan Umum

AI layanan kesehatan Ubah data kompleks menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

eCommerce Tingkatkan Konversi, Nilai Pesanan, & Pendapatan

Retail Beri label pada data untuk menyempurnakan penelusuran produk di toko

Pengakuan Entitas Bernama Ekstrak info penting dalam data tidak terstruktur

Pengenalan Wajah Deteksi wajah secara otomatis melalui landmark wajah

Layanan Anotasi Gambar Tingkatkan AI dengan Anotasi Gambar

Teks-Ke-Ucapan (TTS) Tingkatkan interaksi dengan kumpulan data TTS global

Layanan Moderasi Konten Tingkatkan kepercayaan AI & reputasi merek

Pengenalan Karakter Optik (OCR) Optimalkan data secara digital

• Platform Data
• Platform AI Generatif
• Tentang Kami
• Kepemimpinan
• Acara & Webinar
• Keamanan & Kepatuhan
• Studi kasus
• Panduan Pembeli
• Contoh Kumpulan Data

Apa itu Anotasi Data [Ulasan 2024] –

Praktik terbaik, alat, manfaat, tantangan, jenis & lainnya.

Perlu mengetahui dasar-dasar Anotasi Data? Baca panduan Anotasi Data lengkap ini untuk pemula untuk memulai

Tabel Indeks

Apa itu anotasi data.

• Anotasi Data Untuk LLM
• Anotasi Data Di RLHF
• Alat Anotasi Data

Jenis Anotasi Data

• Langkah-Langkah Kunci
• Tantangan Utama
• Cara Memilih Alat yang Tepat
• Kasus Penggunaan Dunia Nyata
• Anotasi Praktik Terbaik

Studi Kasus

Unduh ebuku.

Jadi, Anda ingin memulai inisiatif AI/ML baru dan sekarang Anda dengan cepat menyadari bahwa tidak hanya menemukan kualitas tinggi  data pelatihan tetapi juga anotasi data akan menjadi beberapa aspek yang menantang dari proyek Anda. Keluaran model AI & ML Anda hanya sebaik data yang Anda gunakan untuk melatihnya – jadi ketepatan yang Anda terapkan pada agregasi data serta pemberian tag dan identifikasi data itu penting!

Ke mana Anda pergi untuk mendapatkan layanan anotasi data dan pelabelan data terbaik untuk AI bisnis dan mesin? proyek pembelajaran?

Ini adalah pertanyaan yang harus dipertimbangkan oleh setiap eksekutif dan pemimpin bisnis seperti Anda saat mereka mengembangkan peta jalan dan garis waktu untuk masing-masing inisiatif AI/ML mereka.

Panduan ini akan sangat membantu para pembeli dan pengambil keputusan yang mulai mengalihkan pemikiran mereka ke inti dan baut sumber data dan implementasi data baik untuk jaringan saraf dan jenis operasi AI dan ML lainnya.

Artikel ini sepenuhnya didedikasikan untuk menjelaskan apa prosesnya, mengapa itu tidak terhindarkan, penting faktor yang harus dipertimbangkan perusahaan saat mendekati alat anotasi data dan banyak lagi. Jadi, jika Anda memiliki bisnis, bersiaplah untuk mendapatkan pencerahan karena panduan ini akan memandu Anda melalui semua yang perlu Anda ketahui tentang anotasi data.

Untuk siapa Panduan ini?

Panduan ekstensif ini untuk:

• Anda semua pengusaha dan solopreneur yang mengolah data dalam jumlah besar secara teratur
• AI dan pembelajaran mesin atau profesional yang memulai dengan teknik pengoptimalan proses
• Manajer proyek yang berniat untuk menerapkan time-to-market yang lebih cepat untuk modul AI atau produk berbasis AI mereka
• Dan penggemar teknologi yang suka mempelajari detail lapisan yang terlibat dalam proses AI.

Anotasi data adalah proses pengatribusian, penandaan, atau pelabelan data untuk membantu algoritme pembelajaran mesin memahami dan mengklasifikasikan informasi yang mereka proses. Proses ini penting untuk melatih model AI, memungkinkan mereka memahami berbagai jenis data secara akurat, seperti gambar, file audio, rekaman video, atau teks.

Bayangkan mobil self-driving yang mengandalkan data dari computer vision, natural language processing (NLP), dan sensor untuk membuat keputusan berkendara yang akurat. Untuk membantu model AI mobil membedakan rintangan seperti kendaraan lain, pejalan kaki, hewan, atau penghalang jalan, data yang diterimanya harus diberi label atau anotasi.

Dalam pembelajaran terawasi, anotasi data sangat penting, karena semakin banyak data berlabel yang dimasukkan ke model, semakin cepat ia belajar untuk berfungsi secara mandiri. Data beranotasi memungkinkan model AI diterapkan di berbagai aplikasi seperti chatbot, pengenalan ucapan, dan otomatisasi, menghasilkan kinerja optimal dan hasil yang andal.

Pentingnya anotasi data dalam pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin melibatkan sistem komputer yang meningkatkan kinerjanya dengan belajar dari data, seperti halnya manusia belajar dari pengalaman. Anotasi data, atau pelabelan, sangat penting dalam proses ini, karena membantu melatih algoritme untuk mengenali pola dan membuat prediksi yang akurat.

Dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf terdiri dari neuron digital yang disusun berlapis-lapis. Jaringan ini memproses informasi yang mirip dengan otak manusia. Data berlabel sangat penting untuk pembelajaran terawasi, sebuah pendekatan umum dalam pembelajaran mesin di mana algoritme belajar dari contoh berlabel.

Dataset pelatihan dan pengujian dengan data berlabel memungkinkan model pembelajaran mesin menginterpretasikan dan menyortir data yang masuk secara efisien. Kami dapat memberikan data beranotasi berkualitas tinggi untuk membantu algoritme belajar secara mandiri dan memprioritaskan hasil dengan intervensi manusia minimal.

Mengapa Anotasi Data Diperlukan?

Kita tahu pasti bahwa komputer mampu memberikan hasil akhir yang tidak hanya tepat tetapi juga relevan dan tepat waktu. Namun, bagaimana sebuah mesin belajar untuk menghasilkan dengan efisiensi seperti itu?

Ini semua karena anotasi data. Saat modul pembelajaran mesin masih dalam pengembangan, modul tersebut diberi volume demi volume data pelatihan AI untuk membuatnya lebih baik dalam membuat keputusan dan mengidentifikasi objek atau elemen.

Hanya melalui proses anotasi data modul dapat membedakan antara kucing dan anjing, kata benda dan kata sifat, atau jalan dari trotoar. Tanpa anotasi data, setiap gambar akan sama untuk mesin karena mereka tidak memiliki informasi atau pengetahuan yang melekat tentang apa pun di dunia.

Anotasi data diperlukan untuk membuat sistem memberikan hasil yang akurat, modul bantuan mengidentifikasi elemen untuk melatih visi dan ucapan komputer, model pengenalan. Setiap model atau sistem yang memiliki sistem pengambilan keputusan yang digerakkan mesin pada titik tumpunya, anotasi data diperlukan untuk memastikan keputusannya akurat dan relevan.

Apa Anotasi Data Untuk LLM?

LLM, secara default, tidak memahami teks dan kalimat. Mereka harus dilatih untuk membedah setiap frasa dan kata untuk menguraikan apa yang sebenarnya dicari pengguna dan kemudian menyampaikannya sesuai dengan itu.

Jadi, ketika model AI Generatif menghasilkan respons yang paling presisi dan relevan terhadap suatu kueri – bahkan ketika dihadapkan dengan pertanyaan yang paling aneh – keakuratannya berasal dari kemampuannya untuk memahami dengan sempurna perintah dan seluk-beluk di baliknya seperti konteks, tujuan, sarkasme, niat, dan banyak lagi.

Anotasi data memberdayakan LLMS dengan kemampuan untuk melakukan hal ini.

Sederhananya, anotasi data melibatkan pelabelan, kategorisasi, penandaan, dan penambahan atribut tambahan apa pun ke data agar model pembelajaran mesin dapat memproses dan menganalisis dengan lebih baik. Hanya melalui proses kritis inilah hasil dapat dioptimalkan untuk kesempurnaan.

Saat membuat anotasi data untuk LLM, beragam teknik diterapkan. Meskipun tidak ada aturan sistematis mengenai penerapan suatu teknik, umumnya hal ini berada di bawah kebijaksanaan para ahli, yang menganalisis kelebihan dan kekurangan masing-masing teknik dan menerapkan teknik yang paling ideal.

Mari kita lihat beberapa teknik anotasi data umum untuk LLM.

Anotasi Manual

Hal ini menempatkan manusia dalam proses membuat anotasi dan meninjau data secara manual. Meskipun hal ini memastikan hasil berkualitas tinggi, hal ini membosankan dan memakan waktu. 

Anotasi semi-otomatis

Manusia dan LLM bekerja sama satu sama lain untuk menandai kumpulan data. Hal ini menjamin keakuratan manusia dan kemampuan penanganan volume mesin.

Anotasi Otomatis

Menghemat waktu dan paling ideal untuk membuat anotasi kumpulan data dalam jumlah besar, teknik ini mengandalkan kemampuan bawaan model LLM untuk menandai dan menambahkan atribut. 

Penyetelan Instruksi

LLM yang tersedia untuk umum dioptimalkan dan disesuaikan untuk presisi dan kualitas dengan melakukan kurasi dan pelatihan pada kumpulan data berlabel tambahan dalam teknik ini. 

Pembelajaran Zero-shot

Berdasarkan pengetahuan dan wawasan yang ada, LLM dapat mengirimkan data berlabel sebagai keluaran dalam teknik ini. Hal ini menghemat biaya pengambilan label dan ideal untuk memproses data massal. 

Mirip dengan bagaimana pengguna meminta model sebagai pertanyaan untuk mendapatkan jawaban, LLM dapat diminta untuk membuat anotasi data dengan menjelaskan persyaratan. Kualitas keluaran di sini secara langsung bergantung pada kualitas prompt dan seberapa akurat instruksi yang diberikan.

Data yang Bersumber Secara Etis Dari Penyedia

Teknik ini melibatkan sumber kumpulan data berlabel dari vendor dan penyedia layanan. Keuntungan utama di sini adalah penyedia dapat memberikan kumpulan data berlabel yang berkualitas, bersumber secara etis, dan bervolume besar dengan bias nol atau minimal. Kumpulan data juga dapat dikustomisasi dalam teknik ini.

Peran Anotasi Data Dalam RLHF

Pada dasarnya, sistem pembelajaran berbasis penghargaan, Reinforcement Learning From Human Feedback mempertimbangkan umpan balik dari manusia untuk memperkuat informasi baru guna mengoptimalkan hasil model. Teknik ini sangat penting dalam konteks agar model mulai selaras dengan preferensi yang ditentukan pengguna dan pengembang serta mengukur proses melalui sistem pembelajaran berbasis penghargaan.

Ada tiga tahap dalam teknik ini:

• Pra-pelatihan model
• Melatih model penghargaan
• Mengoptimalkan model dengan pembelajaran penguatan

Anotasi data adalah bagian dari tahap kedua, di mana manusia dilibatkan dalam memberi peringkat dan mengukur hasil dari suatu model dan memicu umpan balik untuk setiap hasil. Jadi, setiap kali model menawarkan suatu hasil, model tersebut menerima instruksi apakah model tersebut layak mendapat penghargaan atau belajar lagi untuk memenuhi parameter yang ditentukan.

Memilih Alat Anotasi Data yang Tepat?

Secara sederhana, ini adalah platform atau portal yang memungkinkan spesialis dan pakar membuat anotasi, memberi tag, atau memberi label pada semua jenis dataset. Ini adalah jembatan atau media antara data mentah dan hasil yang dihasilkan modul pembelajaran mesin Anda.

Alat pelabelan data adalah solusi lokal atau berbasis cloud yang menganotasi data pelatihan berkualitas tinggi untuk model pembelajaran mesin. Sementara banyak perusahaan mengandalkan vendor eksternal untuk melakukan anotasi yang kompleks, beberapa organisasi masih memiliki alat mereka sendiri yang dibuat khusus atau didasarkan pada alat freeware atau opensource yang tersedia di pasar. Alat tersebut biasanya dirancang untuk menangani tipe data tertentu yaitu, gambar, video, teks, audio, dll Alat menawarkan fitur atau pilihan seperti kotak pembatas atau poligon untuk annotator data untuk label gambar. Mereka hanya dapat memilih opsi dan melakukan tugas khusus mereka.

Ini adalah istilah umum yang mencakup berbagai jenis anotasi data. Ini termasuk gambar, teks, audio dan video. Untuk memberi Anda pemahaman yang lebih baik, kami telah memecah masing-masing menjadi fragmen lebih lanjut. Mari kita periksa satu per satu.

Anotasi Gambar

Dari kumpulan data yang telah mereka latih, mereka dapat secara instan dan tepat membedakan mata Anda dari hidung dan alis Anda dari bulu mata Anda. Itulah mengapa filter yang Anda terapkan sangat pas terlepas dari bentuk wajah Anda, seberapa dekat Anda dengan kamera, dan banyak lagi.

Jadi, seperti yang Anda ketahui sekarang, anotasi gambar sangat penting dalam modul yang melibatkan pengenalan wajah, visi komputer, visi robot, dan banyak lagi. Saat pakar AI melatih model seperti itu, mereka menambahkan teks, pengidentifikasi, dan kata kunci sebagai atribut pada gambar mereka. Algoritma kemudian mengidentifikasi dan memahami dari parameter ini dan belajar secara mandiri.

Klasifikasi Gambar – Klasifikasi gambar melibatkan penetapan kategori atau label yang telah ditentukan sebelumnya ke gambar berdasarkan kontennya. Jenis anotasi ini digunakan untuk melatih model AI untuk mengenali dan mengkategorikan gambar secara otomatis.

Pengenalan/Deteksi Objek – Pengenalan objek, atau deteksi objek, adalah proses mengidentifikasi dan memberi label objek tertentu di dalam sebuah gambar. Jenis anotasi ini digunakan untuk melatih model AI untuk menemukan dan mengenali objek dalam gambar atau video dunia nyata.

Segmentasi – Segmentasi gambar melibatkan pembagian gambar menjadi beberapa segmen atau wilayah, masing-masing sesuai dengan objek atau bidang minat tertentu. Jenis anotasi ini digunakan untuk melatih model AI untuk menganalisis gambar pada tingkat piksel, memungkinkan pengenalan objek dan pemahaman pemandangan yang lebih akurat.

Anotasi Audio

Data audio memiliki lebih banyak dinamika yang melekat padanya daripada data gambar. Beberapa faktor yang terkait dengan file audio termasuk tetapi tidak terbatas pada – bahasa, demografi pembicara, dialek, suasana hati, niat, emosi, perilaku. Agar algoritma menjadi efisien dalam pemrosesan, semua parameter ini harus diidentifikasi dan ditandai dengan teknik seperti timestamping, pelabelan audio, dan lainnya. Selain hanya isyarat verbal, contoh non-verbal seperti keheningan, napas, bahkan kebisingan latar belakang dapat dijelaskan agar sistem dapat memahami secara komprehensif.

Anotasi Video

Saat gambar diam, video adalah kompilasi gambar yang menciptakan efek objek yang sedang bergerak. Sekarang, setiap gambar dalam kompilasi ini disebut bingkai. Sejauh menyangkut anotasi video, prosesnya melibatkan penambahan titik kunci, poligon, atau kotak pembatas untuk membubuhi keterangan objek yang berbeda di bidang di setiap bingkai.

Ketika bingkai-bingkai ini digabungkan, gerakan, perilaku, pola, dan lainnya dapat dipelajari oleh model AI yang sedang beraksi. Itu hanya melalui anotasi video bahwa konsep seperti lokalisasi, gerakan kabur dan pelacakan objek dapat diimplementasikan dalam sistem.

Anotasi Teks

Saat ini sebagian besar bisnis bergantung pada data berbasis teks untuk wawasan dan informasi yang unik. Sekarang, teks bisa apa saja mulai dari umpan balik pelanggan pada aplikasi hingga penyebutan media sosial. Dan tidak seperti gambar dan video yang kebanyakan menyampaikan maksud langsung, teks hadir dengan banyak semantik.

Sebagai manusia, kita disetel untuk memahami konteks frasa, makna setiap kata, kalimat, atau frasa, menghubungkannya dengan situasi atau percakapan tertentu, dan kemudian menyadari makna holistik di balik sebuah pernyataan. Mesin, di sisi lain, tidak dapat melakukan ini pada tingkat yang tepat. Konsep seperti sarkasme, humor, dan elemen abstrak lainnya tidak mereka ketahui dan itulah mengapa pelabelan data teks menjadi lebih sulit. Itu sebabnya anotasi teks memiliki beberapa tahapan yang lebih halus seperti berikut ini:

Anotasi Semantik – objek, produk, dan layanan dibuat lebih relevan dengan penandaan frasa kunci yang sesuai dan parameter identifikasi. Chatbots juga dibuat untuk meniru percakapan manusia dengan cara ini.

Anotasi Maksud – maksud pengguna dan bahasa yang digunakan oleh mereka ditandai agar mesin dapat mengerti. Dengan ini, model dapat membedakan permintaan dari perintah, atau rekomendasi dari pemesanan, dan seterusnya.

Anotasi sentimen – Anotasi sentimen melibatkan pelabelan data tekstual dengan sentimen yang disampaikannya, seperti positif, negatif, atau netral. Jenis anotasi ini umumnya digunakan dalam analisis sentimen, di mana model AI dilatih untuk memahami dan mengevaluasi emosi yang diekspresikan dalam teks.

Anotasi Entitas  – di mana kalimat yang tidak terstruktur ditandai untuk membuatnya lebih bermakna dan membawanya ke format yang dapat dipahami oleh mesin. Untuk mewujudkannya, ada dua aspek yang terlibat -  bernama pengakuan entitas  dan  menghubungkan entitas . Pengenalan entitas bernama adalah ketika nama tempat, orang, peristiwa, organisasi, dan lainnya ditandai dan diidentifikasi dan penautan entitas adalah ketika tag ini dikaitkan dengan kalimat, frasa, fakta, atau opini yang mengikutinya. Secara kolektif, kedua proses ini membangun hubungan antara teks yang terkait dan pernyataan di sekitarnya.

Kategorisasi Teks – Kalimat atau paragraf dapat diberi tag dan diklasifikasikan berdasarkan topik menyeluruh, tren, subjek, opini, kategori (olahraga, hiburan, dan sejenisnya) dan parameter lainnya.

Langkah Kunci dalam Proses Pelabelan Data dan Anotasi Data

Berikut adalah cara anotasi data dilakukan:

• Pengumpulan data: Langkah pertama dalam proses anotasi data adalah mengumpulkan semua data yang relevan, seperti gambar, video, rekaman audio, atau data teks, di lokasi terpusat.
• Prapemrosesan Data: Standarisasi dan tingkatkan data yang dikumpulkan dengan mendesain ulang gambar, memformat teks, atau menyalin konten video. Preprocessing memastikan data siap untuk anotasi.
• Pilih Vendor atau Alat yang Tepat: Pilih alat atau vendor anotasi data yang sesuai berdasarkan persyaratan proyek Anda. Opsi mencakup platform seperti Nanonets untuk anotasi data, V7 untuk anotasi gambar, Appen untuk anotasi video, dan Nanonets untuk anotasi dokumen.
• Pedoman Anotasi: Tetapkan panduan yang jelas untuk anotator atau alat anotasi untuk memastikan konsistensi dan akurasi selama proses berlangsung.
• Anotasi: Beri label dan tandai data menggunakan annotator manusia atau perangkat lunak anotasi data, mengikuti pedoman yang ditetapkan.
• Jaminan Kualitas (QA): Tinjau data yang dianotasi untuk memastikan akurasi dan konsistensi. Gunakan beberapa anotasi buta, jika perlu, untuk memverifikasi kualitas hasil.
• Ekspor Data: Setelah menyelesaikan anotasi data, ekspor data dalam format yang diperlukan. Platform seperti Nanonet memungkinkan ekspor data tanpa hambatan ke berbagai aplikasi perangkat lunak bisnis.

Seluruh proses anotasi data dapat berkisar dari beberapa hari hingga beberapa minggu, bergantung pada ukuran proyek, kompleksitas, dan sumber daya yang tersedia.

Fitur untuk Anotasi Data dan Alat Pelabelan Data

Alat anotasi data adalah faktor penentu yang dapat membuat atau menghancurkan proyek AI Anda. Dalam hal keluaran dan hasil yang tepat, kualitas kumpulan data saja tidak masalah. Faktanya, alat anotasi data yang Anda gunakan untuk melatih modul AI Anda sangat memengaruhi output Anda.

Itulah mengapa penting untuk memilih dan menggunakan alat pelabelan data yang paling fungsional dan sesuai yang memenuhi kebutuhan bisnis atau proyek Anda. Tapi apa itu alat anotasi data? Apa tujuannya? Apakah ada jenis? Nah, mari kita cari tahu.

Mirip dengan alat lain, alat anotasi data menawarkan berbagai fitur dan kemampuan. Untuk memberi Anda gambaran singkat tentang fitur, berikut adalah daftar beberapa fitur paling mendasar yang harus Anda cari saat memilih alat anotasi data.

Manajemen Dataset

Alat anotasi data yang ingin Anda gunakan harus mendukung kumpulan data yang Anda miliki dan memungkinkan Anda mengimpornya ke dalam perangkat lunak untuk pelabelan. Jadi, mengelola kumpulan data Anda adalah penawaran alat fitur utama. Solusi kontemporer menawarkan fitur yang memungkinkan Anda mengimpor data volume tinggi dengan mulus, sekaligus memungkinkan Anda mengatur kumpulan data melalui tindakan seperti pengurutan, filter, kloning, penggabungan, dan lainnya.

Setelah input kumpulan data Anda selesai, selanjutnya adalah mengekspornya sebagai file yang dapat digunakan. Alat yang Anda gunakan seharusnya memungkinkan Anda menyimpan kumpulan data dalam format yang Anda tentukan sehingga Anda dapat memasukkannya ke dalam model ML Anda.

Teknik Anotasi

Untuk itulah alat anotasi data dibuat atau dirancang. Alat yang solid harus menawarkan berbagai teknik anotasi untuk kumpulan data dari semua jenis. Ini kecuali jika Anda sedang mengembangkan solusi khusus untuk kebutuhan Anda. Alat Anda harus memungkinkan Anda membubuhi keterangan video atau gambar dari visi komputer, audio atau teks dari NLP dan transkripsi dan banyak lagi. Memperbaiki ini lebih lanjut, harus ada opsi untuk menggunakan kotak pembatas, segmentasi semantik, kuboid, interpolasi, analisis sentimen, part of speech, solusi coreference dan banyak lagi.

Untuk yang belum tahu, ada juga alat anotasi data bertenaga AI. Ini datang dengan modul AI yang secara mandiri belajar dari pola kerja annotator dan secara otomatis membubuhi keterangan gambar atau teks. Seperti modul dapat digunakan untuk memberikan bantuan luar biasa kepada annotator, mengoptimalkan anotasi, dan bahkan menerapkan pemeriksaan kualitas.

Kontrol Kualitas Data

Berbicara tentang pemeriksaan kualitas, beberapa alat anotasi data di luar sana diluncurkan dengan modul pemeriksaan kualitas yang disematkan. Ini memungkinkan annotator untuk berkolaborasi lebih baik dengan anggota tim mereka dan membantu mengoptimalkan alur kerja. Dengan fitur ini, annotator dapat menandai dan melacak komentar atau umpan balik secara real time, melacak identitas di belakang orang-orang yang membuat perubahan pada file, memulihkan versi sebelumnya, memilih pelabelan konsensus, dan banyak lagi.

Karena Anda bekerja dengan data, keamanan harus menjadi prioritas tertinggi. Anda mungkin sedang mengerjakan data rahasia seperti yang melibatkan detail pribadi atau kekayaan intelektual. Jadi, alat Anda harus memberikan keamanan kedap udara dalam hal di mana data disimpan dan bagaimana data itu dibagikan. Itu harus menyediakan alat yang membatasi akses ke anggota tim, mencegah unduhan yang tidak sah dan banyak lagi.

Selain itu, standar dan protokol keamanan harus dipenuhi dan dipatuhi.

Manajemen tenaga kerja

Alat anotasi data juga merupakan semacam platform manajemen proyek, di mana tugas dapat diberikan kepada anggota tim, kerja kolaboratif dapat terjadi, peninjauan dapat dilakukan, dan banyak lagi. Itulah mengapa alat Anda harus sesuai dengan alur kerja dan proses Anda untuk produktivitas yang dioptimalkan.

Selain itu, alat juga harus memiliki kurva belajar yang minimal karena proses anotasi data itu sendiri memakan waktu. Tidak ada gunanya menghabiskan terlalu banyak waktu hanya untuk mempelajari alat ini. Jadi, itu harus intuitif dan mulus bagi siapa saja untuk memulai dengan cepat.

Apa Manfaat Anotasi Data?

Anotasi data sangat penting untuk mengoptimalkan sistem pembelajaran mesin dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Berikut adalah beberapa manfaat utama anotasi data:

• Peningkatan Efisiensi Pelatihan: Pelabelan data membantu model pembelajaran mesin dilatih dengan lebih baik, meningkatkan efisiensi secara keseluruhan, dan menghasilkan hasil yang lebih akurat.
• Peningkatan Presisi: Data yang dianotasi secara akurat memastikan bahwa algoritme dapat beradaptasi dan belajar secara efektif, sehingga menghasilkan tingkat presisi yang lebih tinggi dalam tugas mendatang.
• Mengurangi Intervensi Manusia: Alat anotasi data tingkat lanjut secara signifikan mengurangi kebutuhan akan intervensi manual, menyederhanakan proses, dan mengurangi biaya terkait.

Tantangan Utama dalam Anotasi Data untuk Kesuksesan AI

Anotasi data memainkan peran penting dalam pengembangan dan akurasi AI dan model pembelajaran mesin. Namun, prosesnya datang dengan serangkaian tantangannya sendiri:

• Biaya anotasi data : Anotasi data dapat dilakukan secara manual atau otomatis. Anotasi manual membutuhkan upaya, waktu, dan sumber daya yang signifikan, yang dapat menyebabkan peningkatan biaya. Mempertahankan kualitas data selama proses juga berkontribusi pada pengeluaran ini.
• Akurasi anotasi : Kesalahan manusia selama proses anotasi dapat menghasilkan kualitas data yang buruk, yang secara langsung memengaruhi performa dan prediksi model AI/ML. Sebuah studi oleh Gartner menyoroti hal itu kualitas data yang buruk merugikan perusahaan hingga 15% dari pendapatan mereka.
• Skalabilitas : Saat volume data meningkat, proses anotasi dapat menjadi lebih kompleks dan memakan waktu. Menskalakan anotasi data sambil mempertahankan kualitas dan efisiensi merupakan tantangan bagi banyak organisasi.
• Privasi dan keamanan data : Menganotasi data sensitif, seperti informasi pribadi, catatan medis, atau data keuangan, menimbulkan kekhawatiran tentang privasi dan keamanan. Memastikan bahwa proses anotasi mematuhi peraturan perlindungan data yang relevan dan pedoman etika sangat penting untuk menghindari risiko hukum dan reputasi.
• Mengelola beragam tipe data : Menangani berbagai jenis data seperti teks, gambar, audio, dan video dapat menjadi tantangan, terutama jika memerlukan teknik dan keahlian anotasi yang berbeda. Mengkoordinasikan dan mengelola proses anotasi di seluruh tipe data ini bisa jadi rumit dan menghabiskan banyak sumber daya.

Organisasi dapat memahami dan mengatasi tantangan ini untuk mengatasi hambatan yang terkait dengan anotasi data dan meningkatkan efisiensi dan efektivitas AI dan proyek pembelajaran mesin mereka.

Apa itu Pelabelan Data? Semua yang Perlu Diketahui Pemula

Untuk membangun atau tidak membangun Alat Anotasi Data

Satu masalah kritis dan menyeluruh yang mungkin muncul selama anotasi data atau proyek pelabelan data adalah pilihan untuk membangun atau membeli fungsionalitas untuk proses ini. Ini mungkin muncul beberapa kali dalam berbagai fase proyek, atau terkait dengan segmen program yang berbeda. Dalam memilih apakah akan membangun sistem secara internal atau mengandalkan vendor, selalu ada trade-off.

Seperti yang mungkin Anda ketahui sekarang, anotasi data adalah proses yang kompleks. Pada saat yang sama, itu juga merupakan proses subjektif. Artinya, tidak ada satu jawaban pun untuk pertanyaan apakah Anda harus membeli atau membuat alat anotasi data. Banyak faktor yang perlu dipertimbangkan dan Anda perlu bertanya pada diri sendiri beberapa pertanyaan untuk memahami kebutuhan Anda dan menyadari jika Anda benar-benar perlu membeli atau membangunnya.

Untuk membuatnya sederhana, berikut adalah beberapa faktor yang harus Anda pertimbangkan.

Tujuan Anda

Elemen pertama yang perlu Anda tentukan adalah tujuan dengan kecerdasan buatan dan konsep pembelajaran mesin Anda.

• Mengapa Anda menerapkannya dalam bisnis Anda?
• Apakah mereka memecahkan masalah dunia nyata yang dihadapi pelanggan Anda?
• Apakah mereka membuat proses front-end atau backend?
• Apakah Anda akan menggunakan AI untuk memperkenalkan fitur baru atau mengoptimalkan situs web, aplikasi, atau modul Anda yang sudah ada?
• Apa yang dilakukan pesaing Anda di segmen Anda?
• Apakah Anda memiliki cukup kasus penggunaan yang memerlukan intervensi AI?

Jawaban untuk ini akan menyatukan pemikiran Anda – yang saat ini mungkin ada di mana-mana – menjadi satu tempat dan memberi Anda lebih banyak kejelasan.

Pengumpulan / Lisensi Data AI

Model AI hanya membutuhkan satu elemen untuk berfungsi – data. Anda perlu mengidentifikasi dari mana Anda dapat menghasilkan sejumlah besar data kebenaran dasar. Jika bisnis Anda menghasilkan data dalam jumlah besar yang perlu diproses untuk mendapatkan wawasan penting tentang bisnis, operasi, riset pesaing, analisis volatilitas pasar, studi perilaku pelanggan, dan lainnya, Anda memerlukan alat anotasi data. Namun, Anda juga harus mempertimbangkan volume data yang Anda hasilkan. Seperti disebutkan sebelumnya, model AI hanya seefektif kualitas dan kuantitas data yang diberikannya. Jadi, keputusan Anda harus selalu bergantung pada faktor ini.

Jika Anda tidak memiliki data yang tepat untuk melatih model ML Anda, vendor dapat sangat berguna, membantu Anda dengan pemberian lisensi data dari kumpulan data yang tepat yang diperlukan untuk melatih model ML. Dalam beberapa kasus, bagian dari nilai yang dibawa vendor akan melibatkan kecakapan teknis dan juga akses ke sumber daya yang akan mendorong keberhasilan proyek.

Kondisi fundamental lain yang mungkin mempengaruhi setiap faktor yang sedang kita diskusikan. Solusi untuk pertanyaan apakah Anda harus membangun atau membeli anotasi data menjadi mudah ketika Anda memahami jika Anda memiliki cukup anggaran untuk dibelanjakan.

Kompleksitas Kepatuhan

Tenaga kerja

Anotasi data membutuhkan tenaga terampil untuk mengerjakannya terlepas dari ukuran, skala, dan domain bisnis Anda. Bahkan jika Anda menghasilkan data minimum setiap hari, Anda memerlukan pakar data untuk mengerjakan data Anda untuk pelabelan. Jadi, sekarang, Anda perlu menyadari jika Anda memiliki tenaga kerja yang dibutuhkan. Jika ya, apakah mereka ahli dalam alat dan teknik yang diperlukan atau apakah mereka perlu peningkatan keterampilan? Jika mereka membutuhkan peningkatan keterampilan, apakah Anda memiliki anggaran untuk melatih mereka sejak awal?

Selain itu, program anotasi data dan pelabelan data terbaik mengambil sejumlah pakar materi pelajaran atau domain dan mengelompokkannya menurut demografi seperti usia, jenis kelamin, dan bidang keahlian – atau sering kali dalam hal bahasa lokal yang akan mereka gunakan. Itu, sekali lagi, di mana kami di Shaip berbicara tentang mendapatkan orang yang tepat di kursi yang tepat sehingga mendorong proses human-in-the-loop yang tepat yang akan mengarahkan upaya program Anda menuju kesuksesan.

Operasi Proyek Kecil dan Besar dan Ambang Batas Biaya

Dalam banyak kasus, dukungan vendor dapat menjadi lebih banyak pilihan untuk proyek yang lebih kecil, atau untuk fase proyek yang lebih kecil. Ketika biaya dapat dikendalikan, perusahaan dapat mengambil manfaat dari outsourcing untuk membuat anotasi data atau proyek pelabelan data lebih efisien.

Perusahaan juga dapat melihat ambang batas penting – di mana banyak vendor mengaitkan biaya dengan jumlah data yang dikonsumsi atau tolok ukur sumber daya lainnya. Misalnya, katakanlah sebuah perusahaan telah mendaftar dengan vendor untuk melakukan entri data yang membosankan yang diperlukan untuk menyiapkan set pengujian.

Mungkin ada ambang batas tersembunyi dalam perjanjian di mana, misalnya, mitra bisnis harus mengambil blok lain penyimpanan data AWS, atau beberapa komponen layanan lain dari Amazon Web Services, atau vendor pihak ketiga lainnya. Mereka meneruskannya kepada pelanggan dalam bentuk biaya yang lebih tinggi, dan itu menempatkan label harga di luar jangkauan pelanggan.

Dalam kasus ini, pengukuran layanan yang Anda dapatkan dari vendor membantu menjaga proyek tetap terjangkau. Memiliki ruang lingkup yang tepat akan memastikan bahwa biaya proyek tidak melebihi apa yang wajar atau layak bagi perusahaan yang bersangkutan.

Sumber Terbuka dan Alternatif Freeware

Mentalitas open source do-it-yourself itu sendiri semacam kompromi – insinyur dan orang internal dapat mengambil keuntungan dari komunitas open-source, di mana basis pengguna yang terdesentralisasi menawarkan jenis dukungan akar rumput mereka sendiri. Ini tidak akan seperti apa yang Anda dapatkan dari vendor – Anda tidak akan mendapatkan bantuan mudah 24/7 atau jawaban atas pertanyaan tanpa melakukan riset internal – tetapi label harganya lebih rendah.

Jadi, pertanyaan besarnya – Kapan Anda Harus Membeli Alat Anotasi Data:

Seperti banyak jenis proyek teknologi tinggi, jenis analisis ini – kapan harus membangun dan kapan harus membeli – memerlukan pemikiran dan pertimbangan khusus tentang bagaimana proyek ini bersumber dan dikelola. Tantangan yang dihadapi sebagian besar perusahaan terkait dengan proyek AI/ML ketika mempertimbangkan opsi “build” bukan hanya tentang bagian pembangunan dan pengembangan proyek. Seringkali ada kurva pembelajaran yang sangat besar bahkan untuk mencapai titik di mana pengembangan AI/ML yang sebenarnya dapat terjadi. Dengan tim dan inisiatif AI/ML baru, jumlah “unknown unknowns” jauh lebih banyak daripada jumlah “known unknowns”.

Untuk membuat segalanya lebih sederhana, pertimbangkan aspek-aspek berikut:

• saat Anda mengerjakan volume data yang sangat besar
• saat Anda mengerjakan beragam jenis data
• ketika fungsi yang terkait dengan model atau solusi Anda dapat berubah atau berkembang di masa mendatang
• ketika Anda memiliki kasus penggunaan yang tidak jelas atau umum
• ketika Anda membutuhkan gagasan yang jelas tentang biaya yang terlibat dalam penerapan alat anotasi data
• dan ketika Anda tidak memiliki tenaga kerja yang tepat atau ahli yang terampil untuk mengerjakan alat dan mencari kurva belajar yang minimal

Jika tanggapan Anda berlawanan dengan skenario ini, Anda harus fokus membangun alat Anda.

Cara Memilih Alat Anotasi Data yang Tepat untuk Proyek Anda

Jika Anda membaca ini, ide-ide ini terdengar menarik, dan jelas lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Jadi bagaimana cara memanfaatkan sebagian besar alat anotasi data yang sudah ada di luar sana? Jadi, langkah selanjutnya yang terlibat adalah mempertimbangkan faktor-faktor yang terkait dengan pemilihan alat anotasi data yang tepat.

Tidak seperti beberapa tahun yang lalu, pasar telah berkembang dengan banyak alat anotasi data dalam praktik hari ini. Bisnis memiliki lebih banyak pilihan dalam memilih satu berdasarkan kebutuhan mereka yang berbeda. Tetapi setiap alat dilengkapi dengan pro dan kontranya sendiri. Untuk membuat keputusan yang bijaksana, rute objektif harus dipisahkan dari persyaratan subjektif juga.

Mari kita lihat beberapa faktor penting yang harus Anda pertimbangkan dalam prosesnya.

Menentukan Kasus Penggunaan Anda Use

Untuk memilih alat anotasi data yang tepat, Anda perlu menentukan kasus penggunaan Anda. Anda harus menyadari jika kebutuhan Anda melibatkan teks, gambar, video, audio atau campuran dari semua tipe data. Ada alat mandiri yang dapat Anda beli dan ada alat holistik yang memungkinkan Anda melakukan beragam tindakan pada kumpulan data.

Alat saat ini intuitif dan menawarkan Anda pilihan dalam hal fasilitas penyimpanan (jaringan, lokal atau cloud), teknik anotasi (audio, gambar, 3D, dan lainnya) dan sejumlah aspek lainnya. Anda dapat memilih alat berdasarkan kebutuhan spesifik Anda.

Menetapkan Standar Kontrol Kualitas

Seperti banyak jenis pekerjaan yang berbeda, banyak orang dapat melakukan anotasi data dan penandaan tetapi mereka melakukannya dengan berbagai tingkat keberhasilan. Saat Anda meminta layanan, Anda tidak secara otomatis memverifikasi tingkat kontrol kualitas. Itu sebabnya hasilnya bervariasi.

Jadi, apakah Anda ingin menerapkan model konsensus, di mana annotator menawarkan umpan balik tentang kualitas dan tindakan korektif diambil secara instan? Atau, apakah Anda lebih suka tinjauan sampel, standar emas, atau persimpangan daripada model serikat?

Rencana pembelian terbaik akan memastikan kontrol kualitas sudah ada sejak awal dengan menetapkan standar sebelum kontrak akhir disepakati. Saat menetapkan ini, Anda juga tidak boleh mengabaikan margin kesalahan. Intervensi manual tidak dapat sepenuhnya dihindari karena sistem pasti akan menghasilkan kesalahan hingga tingkat 3%. Ini memang membutuhkan pekerjaan di depan, tetapi itu sepadan.

Siapa yang Akan Menganotasi Data Anda?

Faktor utama berikutnya bergantung pada siapa yang menganotasi data Anda. Apakah Anda berniat untuk memiliki tim internal atau Anda lebih suka mengalihdayakannya? Jika Anda melakukan outsourcing, ada langkah-langkah legalitas dan kepatuhan yang perlu Anda pertimbangkan karena masalah privasi dan kerahasiaan yang terkait dengan data. Dan jika Anda memiliki tim internal, seberapa efisien mereka dalam mempelajari alat baru? Apa waktu Anda untuk memasarkan produk atau layanan Anda? Apakah Anda memiliki metrik dan tim kualitas yang tepat untuk menyetujui hasilnya?

Penjual Vs. Debat Mitra

Dengan faktor ini, aspek-aspek seperti kemampuan untuk menjaga kerahasiaan data dan niat Anda, niat untuk menerima dan mengerjakan umpan balik, proaktif dalam hal permintaan data, fleksibilitas dalam operasi, dan lainnya harus dipertimbangkan sebelum Anda berjabat tangan dengan vendor atau mitra. . Kami telah menyertakan fleksibilitas karena persyaratan anotasi data tidak selalu linier atau statis. Mereka mungkin berubah di masa depan saat Anda meningkatkan skala bisnis Anda. Jika saat ini Anda hanya berurusan dengan data berbasis teks, Anda mungkin ingin memberi anotasi pada data audio atau video saat Anda menskalakan dan dukungan Anda harus siap untuk memperluas cakrawala mereka dengan Anda.

Keterlibatan Vendor

Salah satu cara untuk menilai keterlibatan vendor adalah dukungan yang akan Anda terima.

Setiap rencana pembelian harus memiliki beberapa pertimbangan komponen ini. Seperti apa dukungan di lapangan? Siapa pemangku kepentingan dan orang-orang yang akan berada di kedua sisi persamaan?

Ada juga tugas konkret yang harus menjelaskan apa keterlibatan vendor (atau akan). Khusus untuk anotasi data atau proyek pelabelan data, apakah vendor akan secara aktif menyediakan data mentah, atau tidak? Siapa yang akan bertindak sebagai ahli materi pelajaran, dan siapa yang akan mempekerjakan mereka baik sebagai karyawan atau kontraktor independen?

Kasus Penggunaan Dunia Nyata untuk Anotasi Data di AI

Anotasi data sangat penting di berbagai industri, memungkinkan mereka mengembangkan model AI dan pembelajaran mesin yang lebih akurat dan efisien. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan khusus industri untuk anotasi data:

Anotasi Data Layanan Kesehatan

Dalam layanan kesehatan, anotasi data melabeli citra medis (seperti pemindaian MRI), rekam medis elektronik (EMR), dan catatan klinis. Proses ini membantu dalam mengembangkan sistem visi komputer untuk diagnosis penyakit dan analisis data medis otomatis.

Anotasi Data Ritel

Anotasi data ritel melibatkan pelabelan gambar produk, data pelanggan, dan data sentimen. Jenis anotasi ini membantu membuat dan melatih model AI/ML untuk memahami sentimen pelanggan, merekomendasikan produk, dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Anotasi Data Keuangan

Anotasi data keuangan berfokus pada anotasi dokumen keuangan dan data transaksional. Jenis anotasi ini sangat penting untuk mengembangkan sistem AI/ML yang mendeteksi penipuan, mengatasi masalah kepatuhan, dan merampingkan proses keuangan lainnya.

Anotasi Data Otomotif

Anotasi data dalam industri otomotif melibatkan data pelabelan dari kendaraan otonom, seperti informasi kamera dan sensor LiDAR. Anotasi ini membantu membuat model untuk mendeteksi objek di lingkungan dan memproses titik data penting lainnya untuk sistem kendaraan otonom.

Anotasi Data Industri

Anotasi data industri digunakan untuk membubuhi keterangan data dari berbagai aplikasi industri, termasuk gambar manufaktur, data pemeliharaan, data keamanan, dan informasi kontrol kualitas. Jenis anotasi data ini membantu membuat model yang mampu mendeteksi anomali dalam proses produksi dan memastikan keselamatan pekerja.

Apa praktik terbaik untuk anotasi data?

Untuk memastikan keberhasilan proyek AI dan pembelajaran mesin Anda, penting untuk mengikuti praktik terbaik untuk anotasi data. Praktik berikut dapat membantu meningkatkan keakuratan dan konsistensi data yang dianotasi:

• Pilih struktur data yang sesuai : Membuat label data yang cukup spesifik agar berguna tetapi cukup umum untuk menangkap semua kemungkinan variasi dalam kumpulan data.
• Berikan instruksi yang jelas : Kembangkan panduan anotasi data yang mendetail dan mudah dipahami serta praktik terbaik untuk memastikan konsistensi dan akurasi data di berbagai anotator.
• Mengoptimalkan beban kerja anotasi : Karena anotasi bisa mahal, pertimbangkan alternatif yang lebih terjangkau, seperti bekerja dengan layanan pengumpulan data yang menawarkan kumpulan data yang diberi label sebelumnya.
• Kumpulkan lebih banyak data bila perlu : Untuk mencegah kualitas model pembelajaran mesin menurun, berkolaborasi dengan perusahaan pengumpulan data untuk mengumpulkan lebih banyak data jika diperlukan.
• Outsource atau crowdsource : Ketika persyaratan anotasi data menjadi terlalu besar dan menghabiskan waktu untuk sumber daya internal, pertimbangkan outsourcing atau crowdsourcing.
• Gabungkan upaya manusia dan mesin : Gunakan pendekatan human-in-the-loop dengan perangkat lunak anotasi data untuk membantu anotasi manusia fokus pada kasus yang paling menantang dan meningkatkan keragaman kumpulan data pelatihan.
• Utamakan kualitas : Uji anotasi data Anda secara rutin untuk tujuan jaminan kualitas. Dorong beberapa anotator untuk meninjau pekerjaan masing-masing untuk akurasi dan konsistensi dalam pelabelan set data.
• Memastikan kepatuhan : Saat menganotasi set data sensitif, seperti gambar yang berisi orang atau catatan kesehatan, pertimbangkan masalah privasi dan etika dengan hati-hati. Ketidakpatuhan terhadap peraturan setempat dapat merusak reputasi perusahaan Anda.

Mematuhi praktik terbaik anotasi data ini dapat membantu Anda menjamin bahwa kumpulan data Anda diberi label secara akurat, dapat diakses oleh ilmuwan data, dan siap mendukung proyek berbasis data Anda.

Berikut adalah beberapa contoh studi kasus khusus yang membahas bagaimana anotasi data dan pelabelan data benar-benar berfungsi di lapangan. Di Shaip, kami berhati-hati untuk memberikan tingkat kualitas tertinggi dan hasil yang unggul dalam anotasi data dan pelabelan data.

Sebagian besar diskusi tentang pencapaian standar untuk anotasi data dan pelabelan data di atas mengungkapkan cara kami mendekati setiap proyek, dan apa yang kami tawarkan kepada perusahaan dan pemangku kepentingan yang bekerja sama dengan kami.

Bahan studi kasus yang akan menunjukkan cara kerjanya:

Dalam proyek lisensi data klinis, tim Shaip memproses lebih dari 6,000 jam audio, menghapus semua informasi kesehatan yang dilindungi (PHI), dan membiarkan konten yang sesuai dengan HIPAA untuk model pengenalan ucapan perawatan kesehatan untuk dikerjakan.

Dalam kasus seperti ini, kriteria dan pengklasifikasian prestasi yang penting. Data mentah dalam bentuk audio, dan ada kebutuhan untuk mengidentifikasi pihak-pihak. Misalnya, dalam menggunakan analisis NER, tujuan gandanya adalah untuk mengidentifikasi dan membubuhi keterangan konten.

Studi kasus lain melibatkan kajian mendalam data pelatihan AI percakapan proyek yang kami selesaikan dengan 3,000 ahli bahasa yang bekerja selama periode 14 minggu. Hal ini menyebabkan produksi data pelatihan dalam 27 bahasa, untuk mengembangkan asisten digital multibahasa yang mampu menangani interaksi manusia dalam berbagai pilihan bahasa ibu.

Dalam studi kasus khusus ini, kebutuhan untuk mendapatkan orang yang tepat di kursi yang tepat terlihat jelas. Sejumlah besar ahli materi pelajaran dan operator input konten berarti ada kebutuhan untuk organisasi dan perampingan prosedur untuk menyelesaikan proyek pada waktu tertentu. Tim kami mampu mengalahkan standar industri dengan selisih yang lebar, dengan mengoptimalkan pengumpulan data dan proses selanjutnya.

Jenis studi kasus lainnya melibatkan hal-hal seperti pelatihan bot dan anotasi teks untuk pembelajaran mesin. Sekali lagi, dalam format teks, masih penting untuk memperlakukan pihak yang diidentifikasi menurut undang-undang privasi, dan memilah-milah data mentah untuk mendapatkan hasil yang ditargetkan.

Dengan kata lain, dalam bekerja di berbagai jenis dan format data, Shaip telah menunjukkan keberhasilan vital yang sama dengan menerapkan metode dan prinsip yang sama untuk skenario bisnis data mentah dan perizinan data.

Wrapping Up

Kami benar-benar percaya bahwa panduan ini bermanfaat bagi Anda dan sebagian besar pertanyaan Anda telah dijawab. Namun, jika Anda masih tidak yakin tentang vendor yang dapat diandalkan, tidak perlu mencari lagi.

Kami, di Shaip, adalah perusahaan anotasi data utama. Kami memiliki ahli di bidangnya yang memahami data dan masalah terkaitnya tidak seperti yang lain. Kami dapat menjadi mitra ideal Anda karena kami menghadirkan kompetensi seperti komitmen, kerahasiaan, fleksibilitas, dan kepemilikan untuk setiap proyek atau kolaborasi.

Jadi, terlepas dari jenis data yang ingin Anda anotasi, Anda dapat menemukan tim veteran di dalam kami untuk memenuhi tuntutan dan tujuan Anda. Dapatkan model AI Anda dioptimalkan untuk belajar bersama kami.

• Nama Depan *
• Nama Belakang *
• Nomor Hp / Telephone *
• Perusahaan *
• Negara * Pilih negara Afganistan Argentina Australia Austria Bahama Bahrain Bangladesh Belarus Belgia bhutan Bolivia Botswana Brasil Brunei Darussalam Bulgaria Kamboja Kanada Chili Tiongkok Kolumbia Kongo, Republik Demokratik Kroasia Republik Ceko Denmark Republik Dominika Mesir Estonia Etiopia Finlandia Prancis Georgia Jerman Ghana Yunani Hong Kong Hungaria Islandia India Indonesia Iran Irak Irlandia Israel Italia Jamaika Jepang Jordan Kenya Kuwait Libanon lesotho Liberia Libya Madagaskar malawi Malaysia Maladewa Mauritius Mexico Mongolia Maroko Mozambik Myanmar Nepal Belanda Selandia Baru Nigeria Korea Utara Norway Oman Pakistan Paraguai Filipina Polandia Portugal Qatar Rumania Rusia Arab Saudi Singapura Slovakia somalia Afrika Selatan Korea Selatan Spanyol Sri Lanka Swedia Swiss Taiwan Tanzania Thailand Turki uganda Ukraina Uni Emirat Arab Inggris Raya Amerika Serikat Venezuela Vietnam Yaman zambia zimbabwe Lainnya Negara
• Dengan mendaftar, saya setuju dengan Shaip Kebijakan Privasi kami. dan Ketentuan Layanan dan memberikan persetujuan saya untuk menerima komunikasi pemasaran B2B dari Shaip.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Anotasi Data atau Pelabelan Data adalah proses yang membuat data dengan objek tertentu dikenali oleh mesin sehingga dapat memprediksi hasilnya. Memberi tag, menyalin, atau memproses objek dalam tekstual, gambar, pindaian, dll. memungkinkan algoritme untuk menafsirkan data berlabel dan dilatih untuk menyelesaikan kasus bisnis nyata sendiri tanpa campur tangan manusia.

Dalam pembelajaran mesin (baik diawasi atau tidak), data berlabel atau beranotasi menandai, menyalin, atau memproses fitur yang Anda inginkan agar dipahami dan dikenali oleh model pembelajaran mesin Anda untuk memecahkan tantangan dunia nyata.

Data annotator adalah orang yang bekerja tanpa lelah untuk memperkaya data sehingga dapat dikenali oleh mesin. Ini mungkin melibatkan satu atau semua langkah berikut (tergantung pada kasus penggunaan di tangan dan persyaratan): Pembersihan Data, Transkripsi Data, Pelabelan Data atau Anotasi Data, QA, dll.

Alat atau platform (berbasis cloud atau lokal) yang digunakan untuk memberi label atau membuat anotasi pada data berkualitas tinggi (seperti teks, audio, gambar, video) dengan metadata untuk pembelajaran mesin disebut alat anotasi data.

Alat atau platform (berbasis cloud atau lokal) yang digunakan untuk memberi label atau memberi anotasi pada gambar bergerak bingkai demi bingkai dari video untuk membangun data pelatihan berkualitas tinggi untuk pembelajaran mesin.

Alat atau platform (berbasis cloud atau lokal) yang digunakan untuk memberi label atau memberi anotasi pada teks dari ulasan, surat kabar, resep dokter, catatan kesehatan elektronik, neraca, dll. untuk membangun data pelatihan berkualitas tinggi untuk pembelajaran mesin. Proses ini juga bisa disebut pelabelan, penandaan, penyalinan, atau pemrosesan.

• Lisensi Data
• Pengumpulan Data
• Anotasi Data
• De-Identifikasi Data
• AI layanan kesehatan
• AI percakapan
• AI generatif
• Visi Komputer

Hubungi Kami

(KAMI): (866) 473-5655

[email protected] [email protected] [email protected]

Formulir Pendaftaran Vendor

© 2018 – 2024 Shaip | Seluruh hak cipta

Kecepatan suara

Terjemahan teks, teks sumber, hasil terjemahan, terjemahan dokumen, tarik lalu lepas.

Penerjemahan situs

Masukkan URL

Terjemahan gambar

Glosarium Online

• Peraturan dan Kebijakan
• Update Terbaru
• Daily Update 2024
• Download E-book

Apa itu annotation? merujuk pada istilah yang memiliki makna dan signifikansi tertentu. Untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai istilah ini, silakan merujuk pada tabel di bawah ini. Tabel tersebut menyediakan penjelasan sederhana mengenai arti, makna, dan maksud dari annotation. Artinya disusun berdasarkan subjek.

Pengertian annotation adalah:

Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut dan merinci mengenai istilah/kata annotation, disarankan untuk merujuk pada sumber-sumber terpercaya seperti Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) yang dikeluarkan oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemdikbud), serta Google Scholar untuk literatur akademis yang memiliki kredibilitas tinggi.

Wikipedia juga dapat menjadi referensi yang informatif untuk umum, sementara Kamus Dewan dapat memberikan perspektif linguistik yang lebih mendalam dalam bahasa Malaysia. Dengan menggabungkan sumber-sumber ini, Anda dapat memperluas pemahaman Anda mengenai annotation secara menyeluruh.

Cek Wikipedia dan Wiktionary? Telusuri

Cek Google scholar:

semoga dapat membantu walau kurangnya jawaban pengertian lengkap untuk menyatakan artinya. pada postingan di atas pengertian dari kata “annotation” berasal dari beberapa sumber, bahasa, dan website di internet yang dapat anda lihat di bagian menu sumber.

Cari Dengan Google

Mengenai glosarium.org online.

Glosarium.org versi April 2019

✰ Glosarium.org adalah website belajar online. tentang  Glosarium  kamus kosa kata bebas yang dimuat dari banyak sumber dan referensi di internet. ✰ Berdasarkan kategori  bidang khusus dan mata pelajaran . ✰ Referensi rata-rata minimal 2 bidang/mata pelajaran per kata. ✰ Lengkap lebih dari  200+  bidang dan mata pelajaran ada di Glosarium.org ✰  Tanpa website mirror/kloningan ampas ✰  AMP , akses glosarium.org lewat Google Search mobile  lebih cepat. ✰ Glosarium.ORG jadi blog :v . istilah seputar Travel, Fashion, Komputer, dan Bisnis bakal di-Update.

Batasan pada situs ini: Situs ini hanya membahas pengertian dari suatu kata secara umum, terkadang disertai dengan contoh yang sederhana. Situs ini layaknya kamus bahasa yang terfokus pada sebuah subjek/konteks yang memiliki batasan dalam penjelasannya. Situs ini tidak membahas lebih lanjut mengenai hal teknis seperti rumus, formula, cara/metode, dan tahapan-tahapan tertentu yang lebih detail. (kecuali jika adanya feedback dan request)

Pemberitahuan : Sebagian artikel di website ini dikembangkan dengan bantuan AI (artificial intelligence) dengan editing dan penilaian kualitas secara manual, serta pemberian referensi terkait. Terimakasih.

Glosarium.org merekomendasikan rujukan resmi sebagai berikut ini untuk keperluan akademisi:

• https://kbbi.kemdikbud.go.id/
• https://pasti.kemdikbud.go.id/
• https://prpm.dbp.gov.my/
• https://scholar.google.com/

Hubungi atau Jadi Fans