7 criterios para elegir la plataforma de etiquetado de datos adecuada
💡 La cantidad de plataformas de etiquetado de datos en el mercado nunca ha sido tan importante. Hay una multitud de soluciones tecnológicas para anotar datos y producir conjuntos de datos (»Datos de entrenamiento«) que alimentará sus modelos de inteligencia artificial.
Sin embargo, los científicos de datos a veces tienden a pasar por alto sus Configuración tecnológico (»Utilizo LabelIMG y funciona desde hace años, ¿por qué cambiar el entorno?«) si bien puede influir directamente en los resultados de los modelos, en un enfoque de IA centrado en los datos.
🧐 Entonces, ¿cuáles son los aspectos a tener en cuenta antes de elegir su Plataforma de etiquetado de datos (o plataforma de datos de formación)?
1. La interfaz de usuario de su plataforma de etiquetado de datos
Es importante que la interfaz esté intuitivo y fácil de usar para los etiquetadores de datos. Verifique que la plataforma ofrezca un interfaz clara y sencilla, lo que le permite trabajar de forma rápida y eficiente. La Capacidad de respuesta de la interfaz también es un criterio, así como la posibilidad de configurar atajos de teclado eso le ahorrará a su equipo de Data Labeler un tiempo valioso...
2. Funciones de etiquetado de datos
Verifique que la plataforma que elija cumpla con sus necesidades y requisitos en términos de funcionalidades y, en particular tipos de anotación que busca lograr (etiquetado de imágenes o etiquetado de vídeos usando caja delimitadora, polígono, punto clave, polilínea, segmentación semántica,...). Otra característica que a menudo se pasa por alto es la posibilidad que tienen el administrador o el gerente de etiquetado de supervise con precisión la actividad de los etiquetadores de datos...
También es una buena idea considerar la existencia de características de aprendizaje activo integrado en la plataforma. Como recordatorio, el aprendizaje activo es un enfoque de aprendizaje automático (Aprendizaje automático) en el que un modelo de aprendizaje se entrena de forma interactiva, seleccionando los ejemplos de aprendizaje más informativos para mejorar su rendimiento. Algunas soluciones del mercado, como UBIAI (solución de anotación de PNL) incluyen esta funcionalidad, que permite presentar datos previamente anotados a un experto humano (el etiquetador de datos) y enriquecer progresivamente el conjunto de datos de entrenamiento... ¡y por lo tanto mejorar la eficiencia del proceso de procesamiento de sus tareas de etiquetado!
3. Las funcionalidades de importación y exportación de datos y el formato de las extracciones
Algunas plataformas permiten extraer datos etiquetados en un formato estándar (JSON) o específico (XML, TXT, YOLO,...) con distintos grados de éxito. En el caso de algunas soluciones gratuitas, los datos a veces se «pierden» durante el proceso de extracción, un proceso que también puede llevar mucho tiempo porque no está optimizado. También ocurre que el proceso de importación de datos no es muy intuitivo (es el caso del CVAT, cuyo uso es especialmente complejo cuando se quieren importar datos previamente anotados). ¡Todos estos son puntos clave que hay que comprobar antes de adoptar una nueva herramienta!
4. El soporte ofrecido por el editor de la solución de etiquetado de datos
Es importante asegurarse de que la plataforma de etiquetado de datos ofrezca una soporte de calidad. No dude en comprobar que el editor de la solución de etiquetado (SaaS o local) cuenta con un equipo dedicado al soporte y las solicitudes de los usuarios de la solución de anotación con IA.
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5. Costos (derechos de licencia de la plataforma de etiquetado de datos y costos incurridos al utilizar la subcontratación del etiquetado de datos)
Por último, no olvide comparar los costos de las diferentes plataformas de etiquetado de datos. Muchas de ellas son gratuitas a primera vista, pero algunas funciones representan costos ocultos para su negocio. Algunas plataformas tienen una versión de prueba gratuita para un volumen determinado de datos... ¡con recompensas, a saber, funcionalidades limitadas o condiciones de uso o propiedad de sus datos! ¡Asegúrate de elegir una plataforma que se adapte a tus desafíos, pero especialmente a tu presupuesto!
Por último, algunas plataformas ofrecen servicios de suministro de etiquetadoras de datos a pedido... El enfoque es encomiable, pero descubra cómo de origen los etiquetadores de datos disponibles (¿son equipos internos, equipos? Colaboración colectiva, una asociación con un especialista en subcontratación de IA y etiquetado de datos como Innovatiana,...). Por lo general, se trata de un proceso de subcontratación a iniciativa de los editores de las plataformas de etiquetado y del transparencia ¡debería estar en orden!
6. Alojamiento de sus datos (almacenamiento en la nube) y seguridad
Siempre es tentador utilizar una plataforma de etiquetado SaaS para acelerar el proceso de etiquetado. ¡Pero piense también en sus datos! Algunos editores ofrecen un entorno seguro y «garantías» (Certificación ISO27001, Informe SOC2,...) mientras que otros ofrecen versiones de prueba que parecen atractivas a primera vista, con una contrapartida: ¡pierdes la propiedad de tus datos más allá de cierto volumen! Recuerda leer atentamente las condiciones de venta antes de formalizar un contrato, pagado o no, con una plataforma de etiquetado. Por supuesto, esto no se aplica a todos los casos de uso (obviamente, algunos datos sin procesar o conjuntos de datos gratuitos no requieren una atención especial a la confidencialidad de los datos).
7. Por último, ¡no te prohíbas utilizar varias plataformas de etiquetado con IA!
En un enfoque»Centrado en los datos«de la IA (aprendizaje automático y aprendizaje profundo), si el calidad de datos es esencial para obtener buenos resultados, el científico de datos debe priorizaruso de multitud de plataformas según los casos de uso. No hacemos PNL como lo hacemos visión por computador - hasta la fecha, no existe una solución perfectamente ergonómica para todos sus desarrollos. Por lo tanto, depende de usted definir su propia estrategia de etiquetado de datos, ¡y esto debe implicar una reflexión previa sobre las herramientas!
💡 TLDR : en resumen, para elegir su plataforma de etiquetado de datos y preparar sus datos de aprendizaje automático en buenas condiciones, es importante tener en cuenta la interfaz de usuario, las funcionalidades, el formato de extracción, el soporte y los costos ! También debes considerar la naturaleza de tu caso de uso (visión artificial, PNL, LLM, etc.). Investigue y tómese el tiempo para comparar las diferentes opciones para encontrar la plataforma que mejor se adapte a sus necesidades. Hemos probado multitud de plataformas y podemos ayudarte, ¡no dudes en ponerte en contacto con nosotros!
