Annotator adalah seseorang atau sistem yang memberikan label atau anotasi pada data untuk keperluan analisis, pelatihan model machine learning, atau penelitian. Anotasi ini dapat berupa label kategori, tagging teks, bounding box dalam gambar, atau segmentasi suara tergantung pada jenis data yang digunakan.
Jenis-Jenis Annotator
- Annotator Manual (Manusia)
- Individu yang secara langsung memberi label pada data berdasarkan pemahaman mereka.
- Digunakan dalam tugas seperti analisis sentimen, anotasi teks medis, dan labeling gambar.
- Contoh: Annotator menandai komentar sebagai positif, negatif, atau netral dalam analisis sentimen.
- Annotator Otomatis (Sistem AI)
- Model machine learning yang dilatih untuk memberikan label secara otomatis.
- Contoh: Google Translate menandai jenis bahasa dalam teks, atau sistem OCR (Optical Character Recognition) mengidentifikasi teks dari gambar.
- Annotator Hybrid (Manusia + AI)
- Kombinasi antara manusia dan sistem otomatis untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi.
- Contoh: Manusia memverifikasi label yang diberikan oleh AI dalam dataset analisis sentimen.
Peran Annotator dalam Machine Learning & NLP
- Membantu pelatihan model AI → Memberikan label pada data sehingga model bisa belajar pola dari dataset yang terstruktur.
- Meningkatkan kualitas dataset → Anotasi yang baik menghasilkan dataset yang lebih akurat dan dapat diandalkan.
- Validasi data → Digunakan untuk mengevaluasi keakuratan model dengan membandingkan prediksi model dengan label yang diberikan oleh annotator manusia.
Contoh Anotasi dalam Berbagai Bidang
|
Bidang |
Contoh Anotasi |
|
Analisis Sentimen |
Label komentar sebagai positif, negatif, atau netral. |
|
Computer Vision |
Bounding box pada objek dalam gambar. |
|
Speech Recognition |
Transkripsi teks dari audio. |
|
Medis |
Label penyakit berdasarkan laporan medis. |
Masalah dalam Anotasi Data
- Subjektivitas → Anotator yang berbeda bisa memberi label yang berbeda untuk data yang sama.
- Ketidaksepakatan Annotator → Bisa diukur dengan Cohen's Kappa atau Fleiss Kappa untuk menilai konsistensi antar-annotator.
- Biaya & Waktu → Anotasi manual memerlukan waktu dan tenaga yang besar, sehingga sering digunakan AI untuk membantu proses ini.
Annotator memainkan peran kunci dalam berbagai aplikasi machine learning dan pemrosesan data. Mereka membantu memastikan bahwa dataset memiliki kualitas tinggi, yang berkontribusi pada akurasi dan kinerja model AI.