Contoh Machine Learning pada Image Labelling

Machine learning punya banyak pengaplikasiannya di berbagai bidang. Salah satu penerapan yang sangat populer di kalangan pengguna media sosial adalah image labelling. Pelabelan gambar memungkinkan pengguna melakukan penanda atau tag untuk mengidentifikasi detail spesifik pada gambar. Mulai dari lokasi pengambilan foto, tanggal berapa foto tersebut didokumentasikan, siapa pemilik foto tersebut dan tag-tag khusus yang mendukung pengambilan gambar.

Image labelling tidak hanya berfokus pada gambar saja, namun video juga bisa dilakukan. Image labelling diaplikasikan dengan bantuan model machine learning untuk belajar mengidentifikasi kelas objek tertentu dalam data yang tidak terklasifikasi. Adapun spesifikasi model machine learning yang digunakan adalah algoritma supervised learning.

Pada dasarnya, image labelling memungkinkan model machine learning memahami konten gambar secara menyeluruh. Dengan bantuan tools tertentu membuat machine learning menangkap dan menyorot objek sehingga gambar dapat terbaca dengan jelas oleh mesin.

Data scientist menggunakan pelabelan gambar agar memudahkan identifikasi kelas objek dan meningkatkan akurasi penglihatan komputer. Ada banyak jenis image labelling dalam visi komputer yang harus kamu ketahui. Hal ini tentunya akan sangat membantu kamu dalam mengetahui cara kerja pada masing-masing image labelling dalam visi komputer. Lebih jelasnya, kamu bisa cek informasi selengkapnya lewat artikel berikut ini yuk sahabat DQLab!

1. Image Classification

Kamu dapat menganotasi data untuk klasifikasi gambar dengan menambahkan tag ke gambar. Jumlah tag unik dalam database cocok dengan jumlah kelas yang dapat diklasifikasi oleh model.

Berikut adalah tiga jenis klasifikasi utama:

• Klasifikasi kelas biner: Hanya menyertakan dua tag

• Klasifikasi multikelas: Mencakup banyak tag

• Klasifikasi multi-label: Setiap gambar dapat memiliki lebih dari satu tag

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Image Segmentation

Segmentasi gambar melibatkan penggunaan model visi komputer untuk memisahkan objek dalam gambar dari latar belakangnya dan objek lainnya. Biasanya diperlukan pembuatan peta piksel dengan ukuran yang sama dengan gambar, menggunakan angka 1 untuk menunjukkan keberadaan objek dan angka 0 untuk menunjukkan tidak ada anotasi. Segmentasi beberapa objek dalam gambar yang sama melibatkan penggabungan peta piksel untuk setiap saluran objek dan menggunakan peta sebagai kebenaran dasar untuk model.

3. Deteksi Objek

Deteksi objek melibatkan penggunaan visi komputer untuk mengidentifikasi objek dan lokasi spesifiknya. Tidak seperti klasifikasi gambar, proses deteksi objek menganotasi setiap objek menggunakan kotak pembatas. Kotak pembatas terdiri dari segmen persegi panjang terkecil yang berisi objek dalam gambar. Anotasi kotak pembatas sering disertai dengan tag, memberikan setiap kotak pembatas dengan label pada gambar. Koordinat kotak pembatas dan tag terkait biasanya disimpan dalam file JSON terpisah dalam format dictionary. Biasanya, nomor gambar atau ID gambar adalah dictionary key.

Baca Juga: Machine Learning Specialist, Karir Hot Sampai 2025

4. Estimasi Pose

Estimasi pose melibatkan penggunaan model visi komputer untuk memperkirakan pose seseorang dalam sebuah gambar. Ini berfungsi untuk mendeteksi titik-titik kunci dalam tubuh manusia dan menghubungkannya untuk memperkirakan pose, yang berarti titik-titik kunci berfungsi sebagai kebenaran dasar yang sesuai untuk estimasi pose. Estimasi pose memerlukan pelabelan data koordinat sederhana dengan tag. Setiap koordinat menunjukkan lokasi titik kunci tertentu, yang diidentifikasi dengan tag pada gambar.

Kehadiran machine learning memberikan dampak signifikan pada dunia bisnis. Tentu menjadi spesial jika sahabat DQ mampu mengimplementasikan kedua teknologi di dunia kerja. Kemampuan artificial intelligence dan machine learning juga bisa menjadi sahabat DQ untuk berkarir di bidang data science.

FAQ:

1. Apa itu image labelling dalam machine learning?

Image labelling adalah proses memberi label atau kategori pada gambar agar model machine learning dapat mengenali dan mengklasifikasikan objek di dalamnya. Proses ini sering digunakan dalam computer vision untuk pelatihan model pengenalan gambar.

2. Apa contoh penerapan machine learning dalam image labelling?

Contoh penerapan meliputi:

• Face recognition pada sistem keamanan biometrik.

• Pengenalan objek dalam kendaraan otonom.

• Klasifikasi penyakit dalam citra medis, seperti mendeteksi tumor pada MRI.

3. Algoritma apa yang umum digunakan dalam image labelling?

Beberapa algoritma populer adalah Convolutional Neural Networks (CNN), YOLO (You Only Look Once) untuk deteksi objek secara real-time, dan Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi gambar sederhana.

Gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari AI dan Machine Learning untuk menerapkan image labelling? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid