Data Anotator Staff

1. Memahami dasar kecerdasan buatan, machine learning, dan mengapa data yang valid sangat penting. 2. Dasar Anotasi Data: Mengenal jenis-jenis data (teks, gambar, audio, video) dan bentuk pelabelan (bounding box, segmentation, classification). 3. Etika & Pedoman Kerja: Mempelajari standar keamanan data, privasi, dan aturan penulisan label yang konsisten.

Belajar memahami berbagai model audio data untuk machine learning beserta tatanan linguistiknya.

Belajar memahami berbagai model gambar data untuk machine learning beserta attribute visualnya. • Image Classification: Melatih ketepatan mengkategorikan gambar sederhana. • Bounding Box & 2D Polygons: Belajar menandai objek spesifik pada foto dengan akurat (misal: identifikasi kendaraan atau rambu lalu lintas).

Memeriksa dan memperbaiki berbagai model teks dan audio dan image data untuk machine learning beserta attribute-nya.

• Video Annotation: Melacak objek bergerak dalam video (video tracking) dariframe ke frame. • Semantic Segmentation: Menandai piksel per piksel pada gambar yang membutuhkan detail tinggi (misal: citra medis atau pemetaan objek otonom). • Penanganan Edge Cases: Berdiskusi dengan mentor atau data lead untuk mengatasi data yang ambigu atau sulit diklasifikasikan.

• Rekapitulasi Kontribusi: Menghitung total volume data yang berhasil di-anotasi dan tingkat akurasi rata-rata selama 6 bulan. • Pembuatan Laporan Magang: Menyusun dokumentasi kegiatan harian, tantangan, serta solusi yang diterapkan. • Presentasi Akhir: Mempresentasikan hasil kerja dan pengalaman selama magang di depan mentor atau tim manajemen. • Evaluasi Karier: Menyiapkan portofolio profesional sebagai bekal melamar kerja di industri AI.

Pengenalan Tools Dasar: Latihan menggunakan perangkat lunak anotasi

Mengerjakan berbagai model audio data untuk machine learning beserta tatanan linguistiknya.

Mengerjakan berbagai model gambar data untuk machine learning beserta attribute visualnya. Mengerjakan proyek mini pelabelan ribuan gambar produk atau utilitas jalan.

• Text Annotation: Belajar melakukan sentiment analysis (analisis sentimen positif/negatif), named entity recognition (pengenalan entitas nama), dan kategorisasi teks. • Transkripsi Audio: Berlatih mengubah data suara/audio menjadi teks (speech-to-text) dengan tanda baca yang tepat. • Manajemen Waktu & Kecepatan: Meningkatkan efisiensi kerja tanpa menurunkan kualitas hasil anotasi teks.

Bekerja untuk menangani proyek dengan volume data besar.

Menyelesaikan berbagai tahapan proses dari mengumpulkan data hingga QC dan melihat akurasi serta efisiensinya.

Belajar mengalami langsung bagaimana data dikumpulkan.

Memeriksa dan memperbaiki berbagai model audio data untuk machine learning beserta tatanan linguistiknya.

Memeriksa dan memperbaiki berbagai model gambar data untuk machine learning beserta attribute visualnya. • Kontrol Kualitas Awal: Memahami metrik dasar seperti accuracy dan consistency antar-anotator.

Mengerjakan dan memperbaiki proyek anotasi NLP.