Aprendizaje activo: una estrategia específica y eficaz para etiquetar datos
💡 Aprendizaje activo : más que un enfoque de aprendizaje automático. Descubre en nuestro artículo cómo se utiliza esta técnica para mejorar los procesos de anotación de datos en inteligencia artificial.
Introducción
La inteligencia artificial (IA) ha experimentado avances notables en los últimos años, especialmente en los campos de la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Sin embargo, el rendimiento de estos sistemas depende en gran medida de la calidad y cantidad de los datos etiquetados que se utilizan para su entrenamiento. La anotación de datos, ya sean imágenes o texto, es un paso fundamental para proporcionar esos datos etiquetados.
El aprendizaje activo, un enfoque de aprendizaje automático específico, puede acelerar el proceso de anotación de datos, simplificar el trabajo de los anotadores y puede combinarse eficazmente con la subcontratación del trabajo de etiquetado de datos a Madagascar. Además, muchas herramientas de anotación de imágenes en línea incluyen funciones de aprendizaje activo.
Acelere sus proyectos de IA mediante la combinación de subcontratación en Madagascar a una estrategia específica para facilitar el trabajo de los anotadores
Aprendizaje activo: optimización de la anotación de datos
El aprendizaje activo es una estrategia de aprendizaje automático que tiene como objetivo seleccionar de forma inteligente las muestras más informativas y relevantes para la anotación a fin de preparar los datos necesarios para entrenar modelos de inteligencia artificial. En lugar de seguir un enfoque de aprendizaje pasivo en el que los datos se etiquetan de forma aleatoria, el aprendizaje activo utiliza modelos de inteligencia artificial en el proceso de aprendizaje para identificar qué muestras son las más difíciles de clasificar o son inciertas.
Luego, estas muestras se envían a anotadores humanos para que las agreguen, lo que mejora gradualmente el rendimiento del modelo y, al mismo tiempo, proporciona a los anotadores indicaciones o consejos para etiquetar de manera más efectiva los conjuntos de datos que se les proporcionan.
Subcontratación de etiquetado de datos en Madagascar
Madagascar se estableció rápidamente como un destino preferido para subcontratar el etiquetado de datos por varias razones. En primer lugar, el país ofrece costos laborales competitivos, lo que hace que la subcontratación sea más económica. Además, Madagascar tiene una población multilingüe, lo que lo convierte en una opción inteligente para proyectos de anotación de texto en varios idiomas.
Además, la disponibilidad de experiencia técnica en el campo de la informática y ciencias afines permite encontrar anotadores calificados. Por último, la estabilidad política del país crea un entorno favorable para la inversión extranjera, lo que refuerza su atractivo para subcontratar el etiquetado de datos.
Anotación de imágenes y textos
La anotación de imágenes y textos es esencial para entrenar modelos de IA para diversas tareas.
Anotación de imagen
En el campo de la visión artificial, la anotación de imágenes consiste en clasificación de imágenes, para añadir etiquetas o rótulos a los objetos y elementos de una imagen. Por ejemplo, para la detección de objetos, se pueden dibujar cuadros delimitadores alrededor de los objetos de interés.
Anotación de texto
En la PNL («procesamiento del lenguaje natural»), la anotación de texto implica identificar y etiquetar partes específicas de un texto. Esto puede incluir la detección de entidades nombradas, la categorización de sentimientos o la categorización de temas.
Anotadores: actores clave para el uso efectivo del aprendizaje activo
Los anotadores, también conocidos como «etiquetadores de datos», desempeñan un papel central en el proceso de aprendizaje activo. Su experiencia en la comprensión de instrucciones específicas y en la aplicación de normas de etiquetado estrictas garantiza la calidad de los datos anotados.
La estrecha colaboración entre los científicos de datos, los desarrolladores y los anotadores es esencial para adaptar el proceso de anotación a las necesidades cambiantes del modelo que se está aprendiendo.
Herramientas de anotación de texto e imágenes en línea con capacidades de aprendizaje activo
Varias plataformas de anotación de imágenes en línea ahora ofrecen capacidades de aprendizaje activo, lo que simplifica el proceso de anotación para los etiquetadores de datos.
Por ejemplo, UBI-AI es una plataforma que ofrece herramientas de anotación de imágenes en línea con funcionalidades de aprendizaje activo para proyectos de PNL. Estas herramientas permiten a los anotadores seleccionar de forma inteligente las muestras más informativas e inciertas, lo que mejora la eficiencia del proceso de anotación.
Además de UBI-AI, otros ejemplos de plataformas que incluyen Active Learning para la anotación de imágenes en línea incluyen Encord y Labelbox. Como la mayoría de las plataformas de anotación actuales, estas herramientas proporcionan una interfaz fácil de usar para etiquetar imágenes con varios tipos de etiquetas, como puntos clave, cuadros delimitadores y segmentos de objetos.
Conclusión
El aprendizaje activo es un enfoque poderoso para acelerar el proceso de anotación de datos en el campo de la Inteligencia Artificial. Al subcontratar el etiquetado de datos a Madagascar, las empresas se benefician de unos costes competitivos, de las competencias técnicas disponibles y de una población multilingüe cualificada.
Gracias a los anotadores y las herramientas de anotación de imágenes en línea con capacidades de aprendizaje activo, los proyectos de IA pueden alcanzar niveles más altos de precisión y rendimiento, lo que lleva el proceso de desarrollo de la IA a nuevas alturas.
