Wat is Data Labeling? - Uitleg & Betekenis

Definitie

Data labeling is het proces waarbij ruwe data wordt voorzien van labels, tags of annotaties die een ML-model nodig heeft om te leren. Het is een cruciale stap in supervised learning en bepaalt direct de kwaliteit van het model.

Technische uitleg

Labeling omvat: classificatie (één label per item), object detectie (bounding boxes), segmentatie (pixel-level), NER (entity spans in tekst), sentiment, en meer. Methoden: handmatig (experts of crowd), semi-automatisch (model suggereert, mens bevestigt), active learning (model kiest welke samples gelabeld moeten worden). Tools: Label Studio, Labelbox, Scale AI, Amazon SageMaker Ground Truth. Kwaliteit: inter-rater agreement, consensus, review loops. Cost-quality trade-off is belangrijk.

Hoe AVARC Solutions dit toepast

AVARC Solutions ondersteunt klanten bij labeling-strategieën, toolkeuze en kwaliteitscontrole. We gebruiken active learning om labeling-effort te minimaliseren en bouwen custom annotatie-interfaces voor domeinspecifieke taken. Waar nodig integreren we synthetic data om labeling te verminderen.

Praktische voorbeelden

• Een beeldclassificatiemodel getraind op duizenden gelabelde productfoto's; labels zijn productcategorieën.
• Een NER-model voor contracten waarbij rechters entiteiten (partijen, datums, bedragen) annoteren voor training.
• Een active learning-pipeline die de 500 meest onzekere samples selecteert voor menselijke labeling, wat 80% van het werk bespaart.

Gerelateerde begrippen