3 métodos de etiquetado de datos para sus modelos de IA
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El etiquetado de datos es un proceso esencial en el campo del aprendizaje automático. Consiste en asociar etiquetas o rótulos a los datos, con el fin de hacerlos utilizables mediante algoritmos de aprendizaje automático (Aprendizaje automático o Aprendizaje profundo). «Impulsado» por estos datos procesados y enriquecidos, un modelo de predicción de IA puede aprender a realizar una tarea específica, como reconocer el habla en un idioma definido o detectar objetos en una imagen (por ejemplo, detectar vehículos en una carretera).
Existen varios métodos de etiquetado de datos, cada uno con sus ventajas y desventajas. Algunos ejemplos comunes son:
1. Etiquetado manual de datos
Este es el método más común y sencillo. Consiste en utilizar a un humano para etiquetar datos manualmente. Este método es particularmente útil para datos de baja calidad (un conjunto de imágenes borrosas que requieren la interpretación humana) o para tareas complejas que la requieren. reflexión, comprensión o interpretación humanas. Sin embargo, puede resultar caro y llevar mucho tiempo, especialmente cuando los datos son grandes. También puede requerir una serie de revisiones para limitar los errores por descuido y otras aproximaciones naturales cuando una persona dedica varias horas al mismo conjunto de datos.
2. Etiquetado automatizado de datos
Este es el método más rápido y económico, pero puede ser menos preciso que el etiquetado manual de datos o no ser preciso en absoluto. Utiliza algoritmos de aprendizaje para etiquetar los datos automáticamente. Este método es especialmente útil para datos de alta calidad y para tareas sencillas que no requieren la comprensión humana. Sin embargo, las aproximaciones pueden ser numerosas, y especialmente atípicas, especialmente para imágenes o vídeos de baja calidad. Es raro que este método sea autosuficiente para obtener resultados de calidad. - se asocia muy a menudo con revisiones de calidad humana (correcciones realizadas por un equipo de etiquetadores de datos).
3. Etiquetado de datos híbrido
Es una combinación de los dos métodos anteriores. Consiste en usa un humano para etiquetar algunos datos, mientras que otros se etiquetan automáticamente. Este método puede resultar especialmente útil cuando los datos son de calidad media y algunas tareas son complejas y otras sencillas. También puede incluir el uso de funciones de las plataformas de etiquetado de datos, como aprendizaje activo, con el fin de mejorar continuamente los resultados del modelo y facilitar el trabajo de los etiquetadores de datos.
No existe una solución predeterminada para etiquetar sus datos con precisión. El mejor enfoque es dedicar unas horas a definir un estrategia de etiquetado. Esta es una lista de criterios que se pueden determinar antes de cualquier proyecto de anotación:
- Cantidad de etiquetadoras de datos requeridas
- Formato de abastecimiento (interno, externo, perfiles con o sin especialización funcional, etc.)
- Funcionalidades esperadas de la plataforma de etiquetado (Rastreo, ergonomía, tipos de anotación, posible activación de las funcionalidades de aprendizaje activo,...)
💡 Es importante elegir el método de etiquetado de datos correcto: el mejor método es el que se adapta a tus desafíos, a sus requisitos de calidad, a sus recursos y a la naturaleza de las tareas a realizar. ¡Recuerde que etiquetar datos de mala calidad puede generar resultados inexactos e inútiles!
A pesar de los avances logrados en los últimos años, el etiquetado de datos sigue siendo una tarea tediosa y costosa para muchos profesionales del campo del aprendizaje automático. Sin embargo, sigue siendo esencial para entrenar y mejorar los algoritmos de aprendizaje automático, y constantemente se desarrollan nuevas soluciones. Recuerde que un buen producto de IA no se basa solo en modelos: para crear sus productos, ¡necesitará datos masivos y de calidad!
