deki 10 bin kelebek fotoğrafını eğer klasör klasör türlerine göre ayırdıysan zaten işin büyük kısmı tamam, çünkü mesela PyTorch'ta ImageFolder yapısıyla bu klasör isimlerini direkt etiket gibi kullanıp modeli otomatik şekilde eğitebilirsin yani fotoğrafları tek tek etiketlemene gerek yok, model her klasörü ayrı bir sınıf olarak alır; ama eğer klasörlemedinse ve elinde düz bir dosya yığını varsa, o zaman ya klasörleyip bu yönteme dönmen gerek ya da bir "self-supervised learning" tekniğiyle (örneğin SimCLR, BYOL gibi) önce modelin görsel yapıları öğrenmesini sağlarsın, sonra küçük bir etiketli veriyle ince ayar (fine-tuning) yaparsın, ama işin özü: klasörleme varsa toplu etiketleme zaten mümkün, yoksa da önce gruplayarak bu klasör tabanlı etiketlemeye geçersen zaman kazanırsın, en kolayı bu yoldur, boşuna tek tek uğraşma.
