La «Verdad Fundamental» o Ground Truth en la ciencia de datos: ¡un pilar para modelos de IA confiables!
Definir el concepto de «verdad fundamental»
La verdad fundamental, en Inteligencia Artificial, es un concepto muy reconocido y respetado en los campos de la ciencia de datos. Este concepto se refiere a los datos que se etiquetan y se consideran perfectamente correctos, precisos y confiables. Esta es la base sobre la que los algoritmos de IA aprenden y son capaces de tomar decisiones similares a las que podría tomar un ser humano. La verdad de campo es la referencia, el objetivo final, la fuente de datos única y confiable que guía la precisión de cada análisis y elemento utilizable por un modelo.
La «base» entre la verdad básica se refiere a las características de la realidad, la verdad concreta que las máquinas y los analistas de datos se esfuerzan por entender y predecir. Es la situación real con la que se miden todos los resultados de un sistema, de un modelo.
¿Cuál es el papel de «Ground Truth» en el aprendizaje automático y el análisis de datos?
En el aprendizaje automático y el análisis de datos, la verdad básica actúa como una brújula en el campo y dirige los modelos hacia la confiabilidad, la precisión y la exhaustividad. Sin una verdad básica, los modelos de IA pueden ir por mal camino y dar lugar a aplicaciones erróneas y a decisiones inapropiadas o sesgadas.
La verdad fundamental no es estática; evoluciona con el tiempo, reflejando los cambios en los motivos y las verdades. Su naturaleza dinámica subraya su importancia, lo que impulsa a los científicos e ingenieros de datos a refinar y validar continuamente sus datos de formación para que coincidan con las verdades actuales.
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Establecer la «verdad fundamental» mediante la recopilación de datos y la anotación
Recopilar datos y asociarlos a una etiqueta, una etiqueta muy conocida, puede resultar una tarea abrumadora a primera vista, especialmente en áreas como el reconocimiento de imágenes, dondeidentificación de objetos, las personas o los patrones de las imágenes pueden ser subjetivos. Sin embargo, se pueden utilizar varios métodos para crear un conjunto de datos basado en la «verdad básica» para anclar los datos en la realidad, es decir, en la «verdad»:
Etiquetado y consenso de expertos
La contratación de expertos en anotación de datos para completar las tediosas tareas de etiquetar los datos puede ser un primer paso hacia la verdad. Sin embargo, es importante reconocer que la subjetividad existe en las tareas de anotación manual (es decir, hecho por humanos).
Para mitigar esto, se puede implementar un enfoque de consenso que garantice la validez de los datos etiquetados mediante acuerdos mayoritarios. ¿No lo entendiste? Déjanos explicarte: el «consenso», en el etiquetado de datos, se refiere al proceso en el que varias personas evalúan de forma independiente el mismo conjunto de datos para asignar etiquetas o clasificaciones. El consenso se alcanza cuando la mayoría de estos evaluadores se ponen de acuerdo sobre una etiqueta específica para cada dato. Este proceso es fundamental para garantizar la calidad y la fiabilidad de los datos utilizados en el aprendizaje automático y otras aplicaciones de inteligencia artificial.
En otras palabras, los datos que se van a etiquetar se distribuyen entre varios anotadores. Cada anotador evalúa los datos y les asigna etiquetas de forma independiente, sin dejarse influir por las opiniones de los demás. Una vez completado el etiquetado, se comparan las etiquetas asignadas por los diferentes anotadores. El consenso se define generalmente como la etiqueta (o etiquetas) en la que están de acuerdo la mayoría de los anotadores. En algunos casos, se establece un umbral específico (por ejemplo, un acuerdo del 80%).
En los procesos de anotación complejos, el consenso se mide normalmente utilizandoacuerdos entre anotadores, a menudo denominado «Acuerdo entre anotadores» o «confiabilidad entre evaluadores» en inglés. Este término se refiere a la medida en que diferentes anotadores (o evaluadores, o incluso etiquetadores de datos) coinciden en sus evaluaciones o clasificaciones de los mismos datos. Este concepto es esencial en muchas áreas en las que es necesario estandarizar los juicios subjetivos, como es el caso en áreas en las que los conjuntos de datos pueden ser extremadamente ambiguos, como la cirugía o la psicología.
Integrar el juicio humano en el ciclo de anotación
La integración del juicio humano en ciclos consecutivos en el proceso de etiquetado de datos puede refinar y hacer converger las etiquetas de verdad básicas. Las plataformas de Colaboración colectiva ofrecen un amplio grupo de posibles etiquetadores, lo que ayuda en el proceso de recopilación de datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el crowdsourcing no es el único método para etiquetar datos de alta calidad. Existen alternativas, como el empleo de expertos con formación específica, que pueden proporcionar una comprensión más profunda y una experiencia específica sobre temas complejos.
Además, las técnicas de aprendizaje semisupervisado y los enfoques de aprendizaje por refuerzo se pueden utilizar para reducir la dependencia de grandes conjuntos de datos etiquetados manualmente, al permitir que los modelos aprendan y mejoren progresivamente a partir de pequeños conjuntos de ejemplos anotados de alta calidad. Estos métodos, combinados o utilizados de forma independiente, pueden contribuir a aumentar la eficiencia y la precisión del etiquetado de datos, lo que se traduce en resultados más fiables a la hora de aprender modelos de inteligencia artificial. En Innovatiana, creemos que es mejor emplear expertos para anotar conjuntos de datos más pequeños, ¡con un nivel de calidad mucho mayor!
Aumento de la automatización y las comprobaciones de coherencia
Aprovechar la automatización del proceso de etiquetado, mediante modelos de inteligencia artificial especializados, puede acelerar considerablemente las tediosas tareas de anotación. Este enfoque proporciona un método uniforme y reduce el tiempo y los recursos necesarios para el procesamiento manual de datos. Esta automatización, cuando se implementa correctamente, no solo permite procesar un volumen masivo de datos a una velocidad impresionante, sino que también garantiza una coherencia que puede resultar difícil de lograr con el etiquetado humano.
Sin embargo, la automatización tiene sus límites y requiere una validación continua por parte de las partes interesadas humanas, especialmente en el caso de los datos de imágenes, a fin de mantener la precisión y la relevancia de los datos veraces. Los errores de automatización, como los sesgos de los datos o las interpretaciones erróneas debidos a las limitaciones de los algoritmos actuales, deben supervisarse y corregirse constantemente. Además, la integración de la retroalimentación humana regular permite ajustar y mejorar los modelos de IA, haciéndolos más robustos y adaptados a las variaciones sutiles y complejas inherentes a los datos del mundo real.
Al combinar las capacidades de la automatización y la experiencia humana, podemos lograr un equilibrio óptimo entre eficiencia, precisión y confiabilidad en el proceso de etiquetado de datos, esencial para crear bases de datos ricas y variadas que son esenciales para entrenar modelos de inteligencia artificial eficientes.
¿Cuáles son las aplicaciones reales de Field Truth en la IA, en la tecnología y las empresas emergentes en particular?
El uso de conjuntos de datos de calidad y en particular conjuntos de datos»Verdad fundamental«resuena en el sector de servicios tecnológicos y en los ecosistemas tecnológicos, estimulando la innovación y promoviendo el crecimiento. Estos son algunos casos de uso que identificamos en nuestras diversas misiones, todos los cuales se vieron facilitados por el uso de macrodatos de alta calidad:
Mejorar la precisión de los modelos predictivos en finanzas
Al utilizar los datos de «Ground Truth» para el diseño y desarrollo de modelos predictivos en finanzas, es posible predecir las tendencias, las demandas y los riesgos con una precisión sin precedentes. Este nivel de previsión es esencial para tomar decisiones proactivas y basadas en datos (y no en suposiciones).
Facilitar la toma de decisiones con datos»Verdad fundamental»
La verdad básica permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos que respondan a las necesidades de sus mercados. Proporciona la seguridad necesaria para asumir riesgos calculados y trazar rutas estratégicas para el crecimiento.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Los conjuntos de datos básicos permiten entrenar modelos de IA para que comprendan, interpreten y generen el lenguaje humano. Se utilizan en la traducción automática, el análisis de sentimientos, el reconocimiento de voz y la generación de texto.
Detección y prevención del fraude mediante conjuntos de datos «Ground Truth»
En el sector financiero, los modelos entrenados con conjuntos de datos precisos pueden identificar comportamientos fraudulentos o anómalos, como en el caso de transacciones sospechosas con tarjetas de crédito.
Agricultura de precisión
El uso de conjuntos de datos reales sobre el terreno ayuda a desarrollar soluciones de inteligencia artificial para el análisis de datos de satélites o drones con el fin de optimizar las prácticas agrícolas, como la detección de áreas que requieren riego o tratamientos particulares.
¿Cuáles son los desafíos asociados con la obtención de conjuntos de datos de «Ground Truth»?
A pesar de su importancia irrefutable, la obtención y el mantenimiento de datos veraces sobre el terreno están llenos de obstáculos que requieren una gestión hábil. Estos representan muchos desafíos para los científicos de datos y los especialistas en inteligencia artificial. Estos desafíos generalmente se relacionan con los siguientes aspectos:
Calidad y precisión de los datos
Mantener la calidad de los datos es una lucha perpetua, con imprecisiones y desinformación que pueden filtrarse a través de varios canales de información. Garantizar la naturaleza intacta de los datos veraces sobre el terreno requiere una vigilancia constante y la implementación de controles de calidad sólidos.
Subjetividad y sesgo en el etiquetado
La percepción humana impide la objetividad perfecta, y esto a menudo influye en los procesos de etiquetado de datos, introduciendo sesgos que pueden sesgar las representaciones de la verdad fundamental. La mitigación de estos sesgos requiere un enfoque meditado y minucioso para la asignación de etiquetas y los procesos de validación.
Coherencia en el tiempo y el espacio
La verdad fundamental no solo está sujeta a variaciones temporales, sino también a disparidades espaciales. Armonizar las etiquetas de verdad básica en todos los puntos geográficos y límites temporales es una tarea meticulosa que requiere una planificación y una ejecución exhaustivas.
Algunas estrategias que puede adoptar para reforzar su verdad fundamental
Para construir una verdad sólida sobre el terreno, se debe emplear un arsenal de tácticas y tecnologías. Estas son algunas estrategias a tener en cuenta:
Técnicas rigurosas de etiquetado de datos
La implementación de métodos estrictos de etiquetado de datos, como el etiquetado»Pase doble«y los procesos de arbitraje, pueden reforzar la fiabilidad de sus datos sobre la verdad sobre el terreno, garantizando que reflejen con precisión la realidad que pretenden representar.
Aprovechando el poder de Colaboración colectiva o validación por expertos
La movilización de la inteligencia colectiva de los expertos puede ofrecer diversas perspectivas y enriquecer la amplitud y profundidad de los datos veraces de campo. La validación por parte de expertos es un punto de control importante, ya que confirma la credibilidad de los datos etiquetados.
Uso de herramientas para industrializar la anotación
Les plataformas de anotación de datos puede acelerar el proceso de etiquetado, al establecer reglas y mecanismos para administrar los equipos de anotación y monitorear sus actividades y comportamiento (por ejemplo: es el tiempo que dedica un anotador a anotar una imagen de acuerdo con el objetivo). Quizás este tiempo sea demasiado corto o, por el contrario, demasiado largo (lo que es un indicador de la calidad y la consistencia de los datos). Estas herramientas, cuando se complementan con la vigilancia humana, pueden constituir una poderosa alianza de equipo para construir la verdad sobre el terreno.
💡 A medida que nos adentramos en una era caracterizada principalmente poromnipresencia y complejidad de los datos, nuestra capacidad de discernir y definir la verdad sobre el terreno marcará la distinción entre el progreso y la obsolescencia. El futuro de la IA está en convergencia del terreno, la verdad y la innovación.
Céntrese en la calidad de los datos para crear un conjunto de datos basado en la verdad fundamental: ¿cuál es el mejor enfoque?
Esta es una pregunta que nos hacen con frecuencia en Innovatiana... si no hay una respuesta única, debemos reconocer que hay muchos prejuicios en la comunidad de especialistas en IA en cuanto al mejor método para producir datos confiables. Estos prejuicios están relacionados, en particular, con el uso excesivo de plataformas para Colaboración colectiva (comoAmazon Mechanical Turk) durante la última década, y la consiguiente (a menudo) reducción de la calidad de los datos.
Prejuicio 1: un enfoque de consenso es esencial para que mis datos sean confiables
Como recordatorio, un proceso de anotación por consenso implica la movilización de una multitud de anotadores para revisar el mismo objeto en un conjunto de datos. Por ejemplo, se podría pedir a 5 anotadores que revisen y anoten la misma nómina. Luego, un mecanismo de control de calidad determinará un índice de confiabilidad en función de las respuestas (por ejemplo: para 1 nómina anotada, si tengo 4 resultados idénticos y 1 resultado erróneo, puedo estimar que la confiabilidad de los datos es buena para el objeto tratado).
Este enfoque tiene, por supuesto, un costo (los esfuerzos deben duplicarse) que es tanto financiero como, sobre todo, ético. El Colaboración colectiva, que ha gozado de gran popularidad en los últimos años, ha intentado justificar el uso de proveedores de servicios independiente ubicados en países de bajos ingresos, con salarios muy bajos y trabajando de forma ad hoc, sin experiencia real y sin estabilidad profesional alguna.
Creemos que esto es un error y, si bien el enfoque consensuado tiene ventajas (pensamos en particular en los casos de uso médico, que requieren una precisión extrema y no permiten errores), existen enfoques más simples, menos costosos y más respetuosos con los profesionales de los datos, como los anotadores.
Por ejemplo, un enfoque»Pase doble«, que consiste en la revisión completa de las etiquetas por «capas» sucesivas (1/ Data Labeler, 2/ Quality Specialist, 3/ Sample Test), ofrece resultados tan fiables como un enfoque consensuado y, sobre todo, mucho más económicos.
Prejuicio 2: un conjunto de datos de calidad es necesariamente fiable al 100% y NO contiene errores
¡Por supuesto, esto es completamente falso! De nuestras experiencias anteriores, hemos aprendido las siguientes lecciones:
1. El rigor, no la perfección, es la base de una estrategia sólida de calidad de datos.
Los modelos de inteligencia artificial son muy resistentes a los errores en los conjuntos de datos: la búsqueda de la perfección también es incompatible con la naturaleza humana, poco práctica e inútil para los modelos.
2. La verdad básica se obtiene mediante el trabajo manual de anotadores humanos... ¡y el error es humano!
Los seres humanos inevitablemente cometen errores (errores tipográficos, errores por descuido, etc.). Es imposible garantizar un conjunto de datos 100% fiable.
3. Tu modelo de IA no necesita la perfección.
Por ejemplo, los modelos de aprendizaje profundo son excelentes para ignorar los errores o el ruido durante el proceso de entrenamiento. Esto es cierto siempre que tengan una gran mayoría de buenos ejemplos y una minoría de errores: ¡lo que garantizamos en nuestros servicios!
De esto, hemos deducido algunos principios fundamentales del control de calidad que utilizamos en el contexto de nuestras misiones. Alentamos a nuestros clientes a aplicar estos mismos principios al controlar los conjuntos de datos que anotamos para satisfacer sus necesidades:
Principio 1 : Revise un subconjunto aleatorio de los datos para asegurarse de que cumple con un estándar de calidad aceptable (95% como mínimo).
Principio núm. 2 : Explore la distribución de los errores encontrados durante las revisiones aleatorias. Identifique Patrones y errores recurrentes.
Principio #3 : Cuando se identifiquen errores, busque recursos similares (por ejemplo: archivo de texto de la misma longitud, imagen de tamaño equivalente) dentro de un conjunto de datos.
💡 ¿Quieres saber más? Descubra nuestro artículo y nuestros consejos para crear un conjunto de datos de calidad !
En conclusión
La búsqueda de la verdad básica no es solo un ejercicio académico, sino una tarea vital de ciencia de datos. Es la base de la integridad de nuestros análisis, la validez de nuestros modelos y el éxito de nuestras innovaciones tecnológicas. Al invertir en procesos y tecnologías que mejoran la precisión y la fiabilidad de las fuentes de datos fidedignas, básicamente invertimos en el futuro de la toma de decisiones fundamentadas y la previsión estratégica (y no solo en el futuro de la inteligencia artificial).
Los desafíos son importantes y el trabajo es exigente, pero las recompensas (mayor conocimiento, mejores resultados y una comprensión más profunda de nuestro mundo cada vez más complejo) merecen sin lugar a dudas el esfuerzo. A medida que la inteligencia artificial avance, ¡divulguemos la importancia de la verdad básica y del uso de anotadores humanos para preparar los datos que se utilizan como base para los modelos!
