Label
Definición
Una etiqueta es una anotación o metadato asociado a un dato en bruto (imagen, texto, audio, vídeo) que indica su categoría o significado. Por ejemplo, una foto de un perro etiquetada como “perro” permite entrenar un modelo para reconocer esta clase.
Contexto
Las etiquetas son la base del aprendizaje supervisado. Cada ejemplo está vinculado a una salida correcta, lo que guía al modelo en su proceso de aprendizaje. La calidad de estas etiquetas afecta directamente a la precisión y la capacidad de generalización del sistema.
Ejemplos prácticos
- Visión artificial: imagen con etiqueta “gato”.
- Procesamiento del lenguaje natural: mensaje marcado como “spam”.
- Medicina: resonancia magnética anotada como “fractura”.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Fundamentales para entrenar modelos supervisados.
- ✅ Sirven de referencia para medir el rendimiento.
- ❌ El proceso de etiquetado es costoso y lento.
- ❌ Errores en las etiquetas pueden introducir ruido y degradar resultados.
Las etiquetas son, en esencia, el lenguaje con el que los humanos enseñamos a las máquinas. Cada label conecta el mundo real con una categoría comprensible para un algoritmo. De ahí que se considere la etapa de etiquetado como una de las más críticas en el ciclo de vida de la IA.
Sin embargo, no todas las etiquetas tienen el mismo valor. En proyectos de salud o finanzas, una etiqueta errónea puede llevar a decisiones de gran impacto. Por eso, en muchos sectores se invierte en procesos de verificación múltiple, donde varios expertos revisan cada anotación antes de aceptarla.
En los últimos años, también se ha popularizado la idea de active learning: el modelo identifica los ejemplos más difíciles o inciertos y los envía a un humano para ser etiquetados. De esta forma, se optimiza el esfuerzo, concentrando el trabajo en los casos que más ayudan al modelo a mejorar.
📚 Referencias
- Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow.
