• Buradasın

    Veri etiketleme nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri etiketleme süreci genellikle aşağıdaki adımları içerir:
    1. Veri Toplama: Belirli bir görevle ilgili ham verilerin (görüntüler, videolar, metinler) toplanması 12.
    2. Araç Seçimi: Uygun veri açıklama yazılımı veya platformlarının seçilmesi (örneğin, LabelImg veya Ultralytics HUB) 1.
    3. Kılavuz Tanımı: Tutarlılığı ve doğruluğu sağlamak için not verenler için açık talimatlar oluşturulması 1.
    4. Açıklama: Tanımlanan yönergelere göre verilere etiketlerin uygulanması 12. Bu, insan açıklamacıları veya yarı otomatik yaklaşımları içerebilir 1.
    5. Kalite Güvencesi: Doğruluğunu ve kılavuzlara uygunluğunu doğrulamak için etiketlenmiş verilerin gözden geçirilmesi, genellikle birden fazla kontrol veya uzlaşma mekanizması içerir 1.
    Bilgisayarlı görüde veri etiketleme türleri ise şunlardır:
    • Görüntü Sınıflandırma: Bir görüntünün tamamına tek bir etiket atama (örneğin, 'kedi', 'köpek', 'araba') 12.
    • Nesne Algılama: Bir görüntüdeki ilgi çekici nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular çizme ve her kutuya bir sınıf etiketi atama 1.
    • Görüntü Segmentasyonu: Bir görüntüdeki her pikseli bir sınıf etiketiyle atama 1.
    Veri etiketleme platformları arasında Amazon SageMaker Ground Truth ve Microsoft Language Studio gibi hizmetler de bulunmaktadır 25.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ultralytics.com
        1
      2. aws.amazon.com
        2
      3. my.ku.edu.tr
        3
      4. pixldata.com
        4
      5. learn.microsoft.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Dijital veri nedir?

    Dijital veri, bilgisayarlarda, telefonlarda ve diğer dijital cihazlarda depolanan, iletilen veya manipüle edilen bilgi ve enformasyon koleksiyonudur. Özellikleri: - Yapılandırılmış, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış olabilir. - İkili rakamlar (0 ve 1) ile temsil edilir ve bu sayede bilgisayarlar tarafından işlenebilir. - Çeşitli formlarda bulunur: metin belgeleri, görüntüler, müzik, yazılım vb.. Dijital veriler, modern yaşamın her alanında kullanılır ve iş dünyası, bilimsel araştırmalar, teknolojik gelişmeler gibi alanlarda önemli bir rol oynar.
    5 kaynak

    Etikette bulunması gereken bilgiler nelerdir?

    Etikette bulunması gereken bilgiler şunlardır: 1. Ürünün Adı: Gıdanın açık ve anlaşılır bir şekilde adı yazılmalıdır. 2. İçindekiler Listesi: Tüm bileşenler, ağırlıkça çoktan aza doğru sıralanmalıdır. 3. Net Miktar: Ürünün ambalaj içindeki miktarı gram, kilogram, mililitre veya litre gibi birimlerle belirtilmelidir. 4. Üretici veya İthalatçı Bilgileri: Firma adı, adresi ve iletişim bilgileri yazılmalıdır. 5. Son Tüketim Tarihi veya Tavsiye Edilen Tüketim Tarihi: Ürünün tüketilebileceği son tarih veya ilk kalite özelliklerini kaybettiği tarih belirtilmelidir. 6. Alerjen Bilgisi: Alerjiye neden olabilecek maddeler açıkça yazılmalıdır. 7. Saklama ve Kullanım Bilgileri: Ürünün nasıl saklanması ve kullanılması gerektiği belirtilmelidir. 8. Beslenme Beyanı: Ürünün besin değerleri, 100 gram veya 100 mililitre üzerinden verilmelidir. 9. Menşe Ülke: Ürünün hangi ülkede üretildiği yazılmalıdır.
    5 kaynak

    Veri toplama nedir?

    Veri toplama, istatistiksel çalışmalarda ve analizlerde kullanılmak üzere farklı kaynaklardan bilgi toplanması sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Tanımı: Çözülecek problemin ve araştırma hedeflerinin belirlenmesi. 2. Çalışma Tasarımı: Popülasyonun veya örneklemin, örnekleme yönteminin, toplanacak veri türünün ve veri toplama yönteminin belirlenmesi. 3. Veri Toplama Araçlarının Hazırlanması: Anket, gözlem protokolü veya görüşme gibi araçların açık, kesin ve anlaşılır şekilde hazırlanması. 4. Örnek Seçimi: Temsiliyet sağlamak için rastgele veya uygun bir örnekleme yöntemiyle örnek seçilmesi. 5. Veri Toplama: Hazırlanan araçlar ve seçilen örneklem kullanılarak veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi. 6. Veri Doğrulaması: Verilerin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulanması. 7. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel teknikler ve analitik araçlar kullanılarak kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için analiz edilmesi.
    5 kaynak

    Excel'de etiket nasıl hazırlanır?

    Excel'de etiket hazırlamak için iki ana yöntem kullanılabilir: 1. Grafiklerde Veri Etiketleri Ekleme: Excel'de bir grafik oluştururken veya mevcut bir grafiği düzenlerken veri etiketleri eklemek mümkündür. Bunun için: - Grafiği seçin ve "Grafik Tasarımı" sekmesine gidin. - "Grafik Öğesi Ekle" açılır menüsünden "Veri Etiketleri" seçeneğini belirleyin ve istediğiniz konumu seçin. 2. Mail Merge (Posta Birleştirme) Yöntemi: Excel'de bir veri listesi oluşturup, bu verileri Word'e aktararak etiketlerinizi orada düzenleyebilirsiniz. Bunun için: - Excel dosyasını kaynak olarak kullanarak Word'de "Adres Mektup Birleştirmeyi Başlat" özelliğini etkinleştirin. - Etiket satıcısını ve etiket türünü seçin, ardından etiket boyutlarını belirleyin. - Excel verilerini Word'deki etiket belgesine bağlayın ve adres bilgilerini ekleyin.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış veri topluluğudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Bazı veri seti kaynakları: - Kaggle: Kolay kullanımı ve kod yazılabilen bir platform. - UCI Machine Learning Repository: Makine öğrenimi problemlerine yönelik çeşitli veri setleri içerir. - AWS (Amazon Web Services): Açık veri setleri ve örnekler sunar. - Microsoft Datasets: Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi alanlarda ücretsiz veri setleri. - World Bank Open Data: Dünya Bankası'nın açık veri platformu.
    5 kaynak

    Hangileri veri olarak kullanılabilir?

    Veri olarak kullanılabilecek unsurlar şunlardır: 1. Karakter Verileri: Tek harf, rakam veya semboller (örneğin, "A", "9", "#"). 2. Mantıksal (Boolean) Veriler: Doğru (TRUE) veya Yanlış (FALSE) değerlerini alır (örneğin, "Öğrenci sınavı geçti mi?" → TRUE veya FALSE). 3. Sayısal Veriler: Tam sayılar (5, -3) ve ondalıklı sayılar (3.14, -7.5). 4. Özel Veriler: Tarih, saat veya kimlik numarası gibi özel anlam taşıyan veriler. 5. Karakter Dizisi (String) Verileri: Birden fazla karakterden oluşan metinler (örneğin, "Öğrenci Adı: Ali Yılmaz"). Ayrıca, büyük veri kapsamında sosyal medya paylaşımları, bloglar, fotoğraflar, videolar ve log dosyaları gibi çeşitli veri türleri de kullanılabilir.
    5 kaynak

    Yapılandırılmamış veri örnekleri nelerdir?

    Yapılandırılmamış veri örnekleri şunlardır: 1. Metin belgeleri: Raporlar, e-postalar, mektuplar. 2. Resimler: Belirli bir formatta yapılandırılmamış görseller ve diğer grafikler. 3. Ses ve video dosyaları: Ses ve video kayıtları. 4. Sosyal medya gönderileri: Twitter, Facebook ve Instagram gibi platformlardaki içerikler. 5. Sensör verileri: Sıcaklık değerleri, GPS koordinatları ve hareket dedektörleri gibi veriler. 6. PDF dosyaları ve Word belgeleri: Konum bilgilerini içerebilen yapılandırılmamış metin kaynakları. 7. Web siteleri ve bloglar: XML ve HTML dosyaları, konuma göre özellik listeleri veya olay konumlarının dinamik güncellemeleri.
    5 kaynak