10 preguntas frecuentes sobre la obtención de datos para la IA
La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel cada vez más esencial en una amplia gama de sectores, desde salud hacia el finanzas pasando por el bienes raíces. Sin embargo, la IA, en la mayoría de sus aplicaciones comerciales, depende en gran medida de los datos (¡no solo de las GPU/TPU!) , y la obtención de datos de alta calidad suele ser un gran desafío para los equipos de desarrolladores y científicos de datos. Rara vez tienen experiencia en la gestión tuberías de datos importantes que requieren una calificación manual, a nivel granular. En este artículo, analizamos diez preguntas que estos equipos se hacen con frecuencia sobre cómo obtener datos para los proyectos de IA y cómo abordarlos de manera estratégica y ética.
1. ¿Por dónde empiezo con mis datos?
Durante la última década, las empresas de todos los sectores han acumulado enormes cantidades de datos. Aun así, puede resultar difícil saber por dónde empezar cuando se trata de utilizarlos para la IA. La clave es volver a los objetivos empresariales. Identifique estos objetivos y, a continuación, trabaje para determinar qué datos se necesitan para alcanzarlos. Empezar por tratar de entender los datos puede ser una tarea compleja, especialmente para los equipos de expertos técnicos y científicos de datos que rara vez reciben formación en cuestiones funcionales. Se trata entonces de trabajar conjuntamente con expertos funcionales para alcanzar los principales objetivos del futuro producto de inteligencia artificial.
2. ¿Cómo puedo asegurarme de que los datos que se van a anotar son representativos de los casos que el modelo de IA encontrará en producción?
Uno de los errores más comunes es suponer que los datos de entrenamiento serán los mismos que los datos de producción. En realidad, con frecuencia pueden diferir considerablemente. Para evitar sorpresas, es necesario mantener una comunicación estrecha con expertos funcionales y empresariales para entender cómo serán realmente los datos en producción. Siempre hay casos atípicos... (por ejemplo, pensaremos en la computadora de a bordo del Tesla, incapaz de reconocer un vehículo inusual, ¡es decir, un carro!).
3. ¿Cómo puedo evitar sesgos en mis datos?
El sesgo de los datos es un problema importante para la IA. Pueden adoptar diversas formas, desde sesgos sociales o racistas hasta conjuntos de datos poco representativos. La única forma de combatir los prejuicios es ser proactivo. Se trata de mantenerse al día con las últimas investigaciones sobre la ética de la IA y de establecer procesos responsables para reducir los prejuicios, basándose en recomendaciones como las de Google AI y el marco. IBM Fairness 360.
Una respuesta de los equipos de científicos de datos a este problema es buscar anotadores de todo el mundo (subcontratándolos a India, Filipinas, Madagascar, España, etc.) o utilizar el crowdsourcing. Aunque es práctica, esta respuesta rara vez es suficiente, ya que ¡es casi imposible o casi imposible formar un equipo tan diverso como el de la especie humana! Por otro lado, a menudo es necesaria una estrategia, ya que no todos los casos de uso crean posibles sesgos. ¡Distinguir un gato de un perro es universal!
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4. ¿Qué partes de mis datos de entrenamiento debería haber anotado primero?
Si tiene un conjunto de datos grande, no tiene sentido anotar todo a la vez. Las revisiones manuales, así como las técnicas y los productos disponibles en el mercado, pueden ayudarte a clasificar tu conjunto de datos, ya que te permiten enviar solo un subconjunto equilibrado a la anotación del primer borrador: un subconjunto que contenga una muestra de tus datos bien distribuida. De esta forma, obtendrá datos equilibrados que tendrán un mayor impacto en el rendimiento de su modelo.
5. ¿Cómo elijo las herramientas adecuadas para la anotación de datos?
La elección de las herramientas de anotación es fundamental para garantizar anotaciones de alta calidad. Numerosas plataformas y software, como LabelBox, Encord, V7 o Label Studio, ofrecen funciones avanzadas para ayudarle a obtener resultados precisos. Elige una que se adapte específicamente a tus necesidades y que ofrezca una experiencia de usuario personalizada para tus anotadores de imágenes y videos.
6. ¿Cómo escribo instrucciones claras para los anotadores?
Al prepararse para el proceso de anotación, es imprescindible crear directrices extremadamente precisas para sus anotadores (o etiquetadores de datos). Estas pautas deben ir más allá de las simples instrucciones y explicar claramente los criterios y estándares que deben seguirse. Al integrar ejemplos visuales que representan lo que esperas, ofreces a tus anotadores modelos concretos a seguir, lo que les facilita la comprensión y el aprendizaje.
Asegúrese de definir reglas específicas sobre cómo se dibujan las anotaciones, como el tamaño, la forma, la posición y las especificaciones de cada anotación. Cuanto más detalladas y transparentes sean las directrices, más capaces serán los anotadores de producir anotaciones coherentes y de alta calidad. Esto no solo optimizará el proceso de anotación, sino que también garantizará la confiabilidad de los datos anotados, algo esencial para entrenar modelos de inteligencia artificial precisos y efectivos.
7. ¿Cómo se entrena a los anotadores para que obtengan anotaciones de alta calidad?
La formación de los anotadores es de suma importancia para garantizar la alta calidad de las anotaciones. Es fundamental asegurarse de que sus anotadores comprendan completamente los objetivos generales de su proyecto y las reglas y requisitos específicos asociados a ellos. Este conocimiento profundo es necesario para obtener resultados precisos y consistentes.
Si decide trabajar con un proveedor de servicios de etiquetado, es igualmente fundamental comprobar que la empresa ofrece un programa de formación integral para sus equipos de anotadores. Una sólida formación garantiza que los anotadores estén familiarizados con las características específicas de su proyecto, las directrices de anotación y los criterios de calidad. También garantiza que los anotadores tengan las habilidades que necesitan para gestionar de forma eficaz las tareas que se les asignan.
En última instancia, la formación adecuada ayuda a minimizar los errores, mejorar la coherencia de las anotaciones y optimizar la eficiencia de todo el proceso de anotación, que es fundamental para el éxito de su proyecto de aprendizaje automático.
8. ¿Cómo se abordan los casos ambiguos en los datos?
Establezca pautas para tratar situaciones en las que los objetos que se van a anotar estén parcialmente visibles o desenfocados. Los anotadores deben estar capacitados para identificar y manejar estos casos de manera adecuada. También se recomienda disponer de un registro para ir alimentándolo e ilustrándolo gradualmente con casos atípicos, de modo que los etiquetadores de datos puedan conocerlos.
9. ¿Cómo se evita la sobreanotación?
Evite anotar áreas vacías o superponer el mismo objeto con varias anotaciones, lo que puede provocar errores en el modelo. En caso de duda, es importante comunicar a los anotadores que es mejor ignorar las imágenes o los marcos que etiquetarlos de forma aproximada, ¡con el riesgo de introducir errores!
10. ¿Qué pasa con la ética en la anotación de datos y el respeto de los derechos de los anotadores de imágenes y vídeos?
El respeto por la ética es fundamental en la recopilación y anotación de datos. Opte por un proveedor que sea sensible a estas cuestiones y que garantice la confidencialidad, una remuneración justa y mecanismos para resolver las preocupaciones éticas de los anotadores. Esto mantendrá las prácticas éticas a lo largo de todo tu proyecto de IA.
💡 Si sigue cuidadosamente estas recomendaciones, vEstará completamente preparado para obtener datos de la más alta calidad posible. ¡Esta meticulosa preparación no solo es una garantía de éxito y un factor clave de éxito, sino que también es imprescindible para que sus proyectos de inteligencia artificial tengan éxito!
