Data Labeling
El data labeling (etiquetado de datos) es el proceso de asignar etiquetas, categorías o metadatos a datos en bruto (imágenes, textos, audios, vídeos) con el fin de hacerlos utilizables en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
Contexto
La mayoría de los modelos de aprendizaje supervisado dependen de conjuntos de datos anotados. La calidad del etiquetado impacta directamente en la precisión, equidad y capacidad de generalización del modelo. Por ello, el data labeling es considerado una de las fases más críticas y costosas en la creación de soluciones de IA.
Ejemplos
- Visión por computador: marcar objetos en imágenes con perro, gato o coche.
- PLN (procesamiento del lenguaje natural): etiquetar frases según su polaridad emocional (positiva, negativa, neutra).
- Audio: transcribir palabras habladas o identificar ruidos ambientales.
- Medicina: clasificar radiografías o resonancias según diagnóstico clínico.
Aplicaciones
- Diagnóstico médico asistido por IA.
- Vehículos autónomos.
- Motores de búsqueda más precisos gracias a datos anotados.
- Detección automática de fraudes o comportamientos sospechosos.
El etiquetado de datos no es solo una tarea técnica, sino también un proceso organizativo y humano. Involucra definir criterios claros, capacitar a los anotadores y garantizar que el trabajo se mantenga coherente en el tiempo. Una mala definición inicial puede generar datasets inconsistentes que reduzcan la utilidad del modelo.
En los últimos años se han popularizado los métodos de semi-supervisión y aprendizaje activo, que permiten reducir el esfuerzo humano al enfocarse en los casos más ambiguos. Sin embargo, la revisión humana sigue siendo indispensable cuando se trata de decisiones críticas, como diagnósticos médicos o sistemas de seguridad.
Además, el data labeling plantea preguntas sobre la justicia y transparencia en la IA. Si los conjuntos de entrenamiento contienen sesgos en la forma en que se etiquetan las personas, los productos o los eventos, esos sesgos se trasladarán a los modelos resultantes. Por ello, cada vez más organizaciones invierten no solo en etiquetar datos, sino en hacerlo con protocolos auditables y bajo principios de diversidad y representatividad.
Referencias
- Liang, Y. et al. (2020). A Survey on Data Labeling for Machine Learning.
- ¿Qué es el Data Labeling en OA (o etiquetado de datos)?, Innovatiana
