La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son tecnologías de rápido crecimiento que dan lugar a inventos listos para usar que están revolucionando los negocios en múltiples dominios a nivel mundial. Desde la estimación de la hora de llegada basada en GPS hasta las respuestas rápidas e inteligentes a los correos electrónicos, desde la siguiente canción en la cola de transmisión hasta los vehículos autónomos, todo funciona con IA/ML.
Para hacer todo esto, los modelos de IA y ML deben recibir una gran cantidad de datos. Sin embargo, las máquinas no pueden procesar datos como lo hacen los humanos. Una máquina necesita contexto y debe saber qué está interpretando para realizar las acciones deseadas; aquí es donde entra en juego la anotación de datos. Es el puente entre el modelo AI/ML y los datos.
La anotación de datos crea una realidad básica, que afecta directamente el rendimiento del modelo AI/ML. Sin etiquetado, los datos son simplemente inútiles y sin sentido para las máquinas. Como caballo de batalla detrás de AI y ML, la anotación de datos es la tarea impulsada por humanos de agregar etiquetas, descripciones y otros elementos contextuales a imágenes, texto, video y audio. Por lo tanto, las computadoras pueden detectar e identificar fácilmente la información, tal como lo hacen los humanos.
¿Por qué la anotación de datos en el aprendizaje automático es buena para los negocios?
Los conjuntos de datos anotados ayudan a los algoritmos de aprendizaje automático a obtener una comprensión más profunda de los significados de los objetos. Como resultado, pueden tomar decisiones imparciales y realizar cualquier acción deseada. Algunos de los beneficios clave de la anotación incluyen:
Precisión mejorada
Un modelo basado en visión artificial opera con diferentes niveles de precisión en una imagen que tiene varios objetos etiquetados con precisión frente a una imagen en la que los objetos no han sido etiquetados en absoluto o han sido mal etiquetados. Cuanto mejor sea la anotación, mayor será la precisión y más fiables los resultados del modelo.
Acelerar el proceso de formación
Solo con la ayuda de conjuntos de datos anotados, los modelos impulsados por AI/ML pueden comprender y descubrir qué hacer con los datos que reciben. Como resultado, los modelos aprenden rápidamente a aplicar tratamientos válidos a conjuntos de datos de entrada y generan resultados sensibles. Por ejemplo, puede estudiar imágenes de semáforos para detectar, identificar y etiquetar vehículos por categoría, color, nombre de modelo y la dirección en la que viaja.
Preprocesamiento simplificado
Un paso importante en el proceso de creación de conjuntos de datos de aprendizaje automático, la anotación de datos ayuda a optimizar el preprocesamiento. Los servicios de anotación de datos ayudan a crear grandes conjuntos de datos etiquetados en los que funcionan funcionalmente los modelos basados en datos. Por ejemplo, una empresa suiza podría abordar adecuadamente el desperdicio de alimentos para los principales establecimientos de entrega de alimentos, hoteles y restaurantes utilizando modelos basados en CV que han sido entrenados utilizando conjuntos de datos de imágenes debidamente etiquetados.
Experiencia de usuario final fluida
Los datos anotados y etiquetados con precisión elevan la experiencia del usuario del sistema de IA, haciéndolo más fluido. Un producto verdaderamente inteligente aborda las preocupaciones y los problemas de los usuarios al ofrecer asistencia relevante: esta capacidad de un modelo de IA para actuar con relevancia se desarrolla a través del proceso de anotación de datos.
Fiabilidad mejorada del motor de IA
La anotación de datos también ayuda a escalar fácilmente los modelos de IA y ML. Sin embargo, el adagio de que aumentar el volumen de datos aumenta la precisión de los modelos basados en IA/ML solo es cierto si se implementa un proceso de anotación de datos perfecto para complementar las crecientes necesidades del modelo. Por lo tanto, la confiabilidad de los motores de IA aumenta junto con los crecientes volúmenes de datos.
¿Cómo hacer anotaciones en Machine Learning?
Hay varios factores que gobiernan los pasos involucrados en un proceso de anotación de datos. Estos dependen del alcance del proyecto, el tipo de datos y los requisitos específicos del proyecto. Aquí hay un modelo general de los pasos involucrados en la anotación de datos:
Paso 1: Recopilación de datos
Para comenzar con el proceso, debe recopilar los datos para su anotación, incluidos texto, grabaciones de audio, video o datos de imágenes en un solo lugar. Existen múltiples plataformas que pueden ayudarlo a automatizar la recopilación de datos con opciones de importación de datos.
Paso 2: preprocesamiento de datos
Este es uno de los pasos cruciales ya que los datos deben ser preprocesados para ser estandarizados. Implica sesgo de imagen, mejora de datos, transcripción de video/audio o formateo de texto.
Paso 3: seleccione la plataforma de anotación de datos adecuada
Hay una serie de herramientas y software de anotación de datos disponibles en Internet. Según los requisitos de su proyecto, puede elegir la herramienta o el software adecuado para etiquetar y marcar los datos. O puede confiar en los servicios profesionales de anotación de datos para obtener resultados de calidad precisos dentro de su marco de tiempo y presupuesto.
Paso 4: Directrices para las anotaciones
Establecer pautas para los anotadores es una buena práctica para que todos conozcan bien el objetivo y los objetivos que esta plantilla pretende lograr. Asegúrese de no omitir ningún paso, ya que puede causar un sesgo no deseado.
Paso 5: Anotación
Los datos pueden ser etiquetados o etiquetados por anotadores humanos o utilizando herramientas/software de anotación de datos después de que se hayan establecido las pautas.
Paso 6: Control de calidad
Ahora es necesario revisar los datos anotados para comprobar su calidad. Una buena idea es ejecutar múltiples anotaciones a ciegas para asegurarse de que los resultados sean confiables y precisos.
Paso 7: Exportación de datos
Una vez que la anotación de datos se haya realizado con éxito, ahora es el momento de exportar los datos anotados en el formato requerido. Según el tamaño y la complejidad de sus datos y los recursos disponibles, todo el proceso de anotación de datos puede llevar desde unos pocos días hasta varias semanas.
Línea de fondo
Aprovechar la combinación estratégica de herramientas inteligentes e inteligencia humana para desarrollar conjuntos de datos de capacitación de alta calidad para el aprendizaje automático es fundamental para crear las aplicaciones de anotación de datos correctas. Sin embargo, los datos cuidadosamente anotados han sido uno de los mayores desafíos para usar modelos de IA y ML, ya que no pueden manejar la ambigüedad o descifrar la intención por sí solos.
Es la calidad de los datos de entrada lo que determina si está creando un modelo de IA de alto rendimiento para abordar un desafío empresarial complejo o si simplemente está perdiendo tiempo y dinero en un experimento fallido. Asociarse con empresas de anotación de datos con experiencia es una alternativa más inteligente y rentable cuando hay escasez de recursos para desarrollar capacidades tan sólidas.
Además de la optimización de recursos, los anotadores expertos lo ayudan a escalar rápidamente sus capacidades de IA y conceptualizar soluciones de aprendizaje automático para obtener una ventaja sobre la competencia en el cumplimiento de los requisitos del mercado y las expectativas de los clientes.
La publicación Anotación de datos en aprendizaje automático: proceso, procedimiento y significado apareció por primera vez en Datafloq.