Comprensión del etiquetado de datos (guía) – MarkTechPost

El etiquetado de datos implica anotar datos sin procesar, como imágenes, texto, audio o video, con etiquetas que transmiten un contexto significativo. Estas etiquetas actúan como guía para que los algoritmos de aprendizaje automático reconozcan patrones y realicen predicciones precisas.

Esta etapa es crucial en el aprendizaje supervisado, donde los algoritmos utilizan conjuntos de datos etiquetados para encontrar patrones y hacer predicciones. Para proporcionar un conjunto de datos que actúe como base para el entrenamiento de modelos, los etiquetadores de datos pueden anotar fotografías de automóviles, peatones o señales de tráfico en un sistema de conducción autónoma. El modelo puede identificar patrones comparables en datos nuevos y no observados aprendiendo de estas anotaciones.

Algunos ejemplos de etiquetado de datos son los siguientes.

1. Etiquetar imágenes con etiquetas de “gato” o “perro” para clasificarlas.
2. Anotación de cuadros de video para reconocimiento de acciones.
3. Etiquetar palabras en el texto para análisis de sentimientos o reconocimiento de entidades nombradas.

Datos etiquetados y sin etiquetar

La selección de datos etiquetados o no etiquetados determina la estrategia de aprendizaje automático.

1. Aprendizaje supervisado: para tareas como clasificación de texto o segmentación de imágenes, son necesarios conjuntos de datos completamente etiquetados.
2. Los algoritmos de agrupamiento son un ejemplo de aprendizaje no supervisado, que utiliza datos sin etiquetar para encontrar patrones o agrupaciones.
3. El aprendizaje semisupervisado equilibra la precisión y el costo al combinar más datos sin etiquetar con un conjunto de datos etiquetados más pequeño.

Cómo abordar el proceso de etiquetado de datos

Etiquetado por humanos versus máquinas

Los conjuntos de datos grandes con procesos recurrentes son los más adecuados para el etiquetado automatizado. El tiempo y el esfuerzo se pueden reducir considerablemente mediante el uso de modelos de aprendizaje automático que han sido entrenados para etiquetar categorías de datos particulares. Para lograr precisión, la automatización depende de un conjunto de datos reales de alta calidad y con frecuencia falla en circunstancias extremas.

En tareas como la segmentación de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural que requieren un juicio sofisticado, el etiquetado humano funciona excepcionalmente bien. Los humanos garantizan una mayor precisión, pero el procedimiento es más costoso y lleva más tiempo. El etiquetado Human-in-the-loop (HITL) es un método híbrido que combina el conocimiento humano con la automatización.

Plataformas: comerciales, internas o de código abierto

1. Herramientas de código abierto: aunque carecen de funciones sofisticadas, las alternativas gratuitas como CVAT y LabelMe son efectivas para tareas menores.
2. Plataformas internas: ofrecen una personalización total, pero requieren recursos sustanciales para el desarrollo y el mantenimiento.
3. Plataformas comerciales: herramientas como Scale Studio ofrecen escalabilidad y capacidad de vanguardia, lo que las hace perfectas para los requisitos empresariales.

Fuerza laboral: de terceros, de crowdsourcing o interna

1. Equipos internos: Ideal para empresas que manejan información confidencial o requieren un control estricto sobre los procesos de etiquetado.
2. Crowdsourcing: en el crowdsourcing, para tareas sencillas, las plataformas brindan a los usuarios acceso a un grupo considerable de anotadores.
3. Proveedores externos: estas empresas proporcionan conocimientos tecnológicos y etiquetas premium escalables.

Tipos comunes de etiquetado de datos en dominios de IA

1. Visión por computadora

• Clasificación de imágenes: proceso de asignar a una imagen una o más etiquetas.
• Detección de objetos: anotar cuadros delimitadores alrededor de elementos en una imagen se conoce como detección de objetos.
• Segmentación de imágenes: la creación de máscaras a nivel de píxeles para objetos se conoce como segmentación de imágenes.
• Estimación de pose: El proceso de estimar poses humanas marcando lugares importantes.

2. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

• Anotación de entidad: etiquetado de entidades como nombres, fechas o ubicaciones.
• Clasificación de textos: Es el proceso de agrupar textos según su tema o estado de ánimo.
• Anotación fonética: etiquetar la puntuación y las pausas del texto para el entrenamiento del chatbot se conoce como anotación fonética.

3. Anotación de audio

• Identificación de oradores: agregar etiquetas de oradores a fragmentos de audio.
• Alineación de voz a texto: la creación de transcripciones para el procesamiento de PNL se conoce como alineación de voz a texto.

Ventajas del etiquetado de datos

1. Mejores predicciones: los modelos precisos son el resultado de un etiquetado de alta calidad.
2. Usabilidad de datos mejorada: los datos etiquetados facilitan el preprocesamiento y la agregación de variables para el consumo del modelo.
3. Valor empresarial: mejora la información para aplicaciones como la optimización de motores de búsqueda y recomendaciones personalizadas.

Desventajas del etiquetado de datos

1. Tiempo y costo: el etiquetado manual requiere muchos recursos.
2. Error humano: la calidad de los datos se ve afectada por un etiquetado incorrecto provocado por sesgos o agotamiento cognitivo.
3. Escalabilidad: pueden ser necesarias soluciones de automatización complejas para iniciativas de anotación a gran escala.

Aplicaciones del etiquetado de datos

1. La visión por computadora hace posible que sectores como la industria, la atención médica y los automóviles reconozcan objetos, segmenten imágenes y las clasifiquen.
2. La PNL permite chatbots, resúmenes de texto y análisis de sentimientos.
3. El reconocimiento de voz facilita la transcripción y los asistentes de voz.
4. Los sistemas autónomos ayudan a los vehículos autónomos a aprender mediante la anotación de datos visuales y de sensores.

Conclusión

En conclusión, el etiquetado de datos es un primer paso esencial para crear modelos exitosos de aprendizaje automático. Las organizaciones pueden modificar su estrategia de etiquetado para satisfacer los objetivos del proyecto si son conscientes de los diferentes enfoques, alternativas de fuerza laboral y plataformas accesibles. El objetivo es siempre el mismo, ya sea utilizando técnicas automatizadas, conocimiento humano o una estrategia híbrida: producir conjuntos de datos anotados de alta calidad que faciliten un entrenamiento de modelos preciso y confiable. Las empresas pueden crear soluciones de IA escalables y significativas y acelerar el proceso de etiquetado de datos invirtiendo en una planificación cuidadosa y los recursos adecuados.

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