3 conceptos erróneos sobre la etiqueta de datos

💡 En el mundo de la inteligencia artificial, la etiqueta de datos («etiqueta de datos» o «etiqueta de datos» en francés) es un campo emergente que no es reconocido por todos.

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Las tareas de etiquetado de datos implican la asignación de etiquetas a varios datos estructurados y no estructurados para crear una «capacidad semántica», que es un conjunto de información que los algoritmos de aprendizaje automático o de aprendizaje profundo pueden escuchar. En un mundo de inteligencia artificial centrado en los datos, que es la tendencia del mercado, ¡el etiquetado de datos es un proceso indispensable!

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En este artículo, hemos enumerado 3 conceptos erróneos sobre las actividades de etiquetado de datos y su implementación para crear productos de IA.

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1. La anotación de datos es rápida y fácil de automatizar

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Si has intentado etiquetar los datos internamente, seguro que puedes refutar esta frase. Cuantos más datos reciba la IA, más precisos serán. Por lo tanto, es importante proporcionar conjuntos de datos sólidos y de calidad. La anotación de datos dura varias horas y es una tarea tediosa, que puede convertirse rápidamente en un lenguaje frustrante para las personas que no sabían que habían estado allí antes, y puede resultar poco alentadora si estas personas también quieren llevar a cabo otras misiones. Confiar tus tareas a un Becario de Científico de Datos probablemente no sea una buena idea...

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Por último, incluso si ha avanzado en términos de etiquetado automático, con plataformas cada vez más eficientes, esto no requiere verificación y calibración porque forma parte de un etiquetador de datos profesional que, a diferencia de la máquina, tiene experiencia funcional y empresarial en relación con los datos que se pueden etiquetar.

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2. Anota los datos con precisión, ¡no es esencial!

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Cuando se trata de desarrollar modelos de inteligencia artificial eficientes, es esencial contar con datos anotados de alta calidad en grandes cantidades. Las anotaciones proporcionan información precisa sobre las características y etiquetas de los datos, lo que permite que los modelos de aprendizaje automático sean generales y tomen decisiones más precisas.

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Sin embargo, si los datos se introducen de forma incorrecta o son de mala calidad, la IA comete errores y predicciones incorrectas. Estos errores pueden requerir una cantidad considerable de tiempo para corregirlos manualmente y, aunque pueden no ser frecuentes en algunos casos, corregirlos individualmente requiere un gran esfuerzo. Por lo tanto, es fundamental resaltar la calidad de las anotaciones para minimizar los errores y optimizar la eficiencia del proceso de aprendizaje automático.

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3. Todos los datos etiquetan a las empresas subcontratadas que explotan a sus empleados

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Otros datos etiquetan a las empresas que explotan a los trabajadores adoptivos prácticos como una alternativa práctica a los derechos laborales. Algunas de estas empresas, en un esfuerzo por reducir los costos, están optando por modelos de trabajo poco equitativos, como Collective collaboration. Esto significa que, al utilizar trabajadores temporales y mal remunerados, llevan a cabo tareas de etiquetado de datos de manera fragmentada y ad hoc, con la expectativa de que no estén correlacionadas con la realidad de estas personas.

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Además, estas empresas también pueden imponer espacios ajustados y una presión excesiva a los trabajadores para que puedan producir anotaciones rápidamente, lo que resulta en condiciones laborales estresantes y precarias. En general, la explotación de los trabajadores por parte de las empresas de etiquetado de datos es una realidad preocupante que requiere una atención especial para garantizar que se respeten los derechos y la dignidad de los trabajadores.

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En Innovatiana, reconocemos la importancia de una remuneración justa para nuestros empleados. Les ofrecemos trabajos estables y rechazamos el uso de Collective collaboration. Nuestra preocupación ética como empresa guía nuestras elecciones.

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💡 ¡Esperemos que este artículo pueda cambiar tus prejuicios! Si eres un CTO, un científico de datos, un diseñador de software o simplemente estás interesado en la etiqueta de los datos, ¡no dudes en Haga una cita con nosotros !