¿Qué es el etiquetado de datos?
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Qué importancia se le debe dar ¿tareas de etiquetado de datos para crear productos de IA?
Lo sabemos: la mayoría de las aplicaciones de IA requieren una cantidad significativa de datos. Impulsados por estas enormes cantidades de datos, los algoritmos de aprendizaje automático son increíblemente buenos en aprender y detectar tendencias (»Patrones«) en los datos y haga predicciones útiles... sin necesidad de horas de programación.
Por lo tanto, la explotación de datos sin procesar es una prioridad para el científico de datos, que utilizará el etiquetado de datos, o etiquetado de datos en francés, para añadir una capa semántica a sus datos. Se trata simplemente de asignar etiquetas, es decir, etiquetas o categorías, a datos de todo tipo, estructurados y no estructurados (texto, imagen, vídeo) con el fin de hacer comprensible un modelo de aprendizaje automático o aprendizaje profundo supervisado.
Etiquetado de datos para modelos de visión artificial (y PNL)
Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado explotan grandes cantidades de datos etiquetados para entrenar a las redes neuronales a fin de que reconozcan las tendencias de los datos que son útiles para una aplicación. Las etiquetadoras de datos definen anotaciones de datos Quienes tienen valor de la «verdad» («verdad fundamental»), y los ingenieros introducen esos datos en un algoritmo de aprendizaje automático.
Tomemos el ejemplo de un modelo»Visión por computador«reconocimiento de perros y gatos. Para entrenar a este modelo, es necesario tener una gran cantidad de fotos de animales etiquetados como perros o gatos. Luego, el modelo utilizará estos datos etiquetados para aprender a diferenciar a los perros de los gatos y podrá predecir a qué categoría pertenece una imagen nueva sin etiquetar. Por lo tanto, el etiquetado de datos es esencial para entrenar los modelos de aprendizaje automático. con precisión y eficacia. Sin embargo, puede resultar tedioso y caro hacerlo manualmente, especialmente cuando hay que procesar grandes cantidades de datos. Por este motivo, se han desarrollado numerosas herramientas y plataformas automatizadas para facilitar este proceso.
¿Qué tipos de datos se pueden usar para alimentar los modelos de IA?
Se pueden utilizar casi todos los datos:
- De datos estructurados, organizada en una base de datos relacional.
- De datos no estructurados, como imágenes, vídeos, Datos de LiDAR o radar, texto sin formato y archivos de audio.
Si bien los datos estructurados se han utilizado ampliamente durante los últimos 40 años desde el surgimiento de los sistemas de administración de bases de datos (Oracle, Sybase, SQL Server,...), Los datos no estructurados, por otro lado, están en gran medida sin explotar. y representan una gran cantidad de información en todos los sectores de actividad.
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Aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado
En la IA aplicada, elaprendizaje supervisado está en el centro de las innovadoras aplicaciones de inteligencia artificial que se introducen en nuestra vida diaria (ChatGPT, detección de obstáculos para coches automáticos, reconocimiento facial, etc.). El aprendizaje supervisado requiere un volumen masivo de datos, etiquetados con precisión, para entrenar modelos y obtener resultados o predicciones de calidad.
Por el contrario, elaprendizaje no supervisado no se basa en cantidades de datos, sino que analiza un conjunto limitado de datos para aprender y mejorar. Si bien hay aplicaciones comprobadas de estas técnicas, hay una tendencia a crear productos de IA con un enfoque centrado en los datos por una buena razón: los resultados son generalmente más precisos y se obtienen más rápido. Cada vez son menos las aplicaciones comerciales de aprendizaje automático que se basan en un «código» complejo. El trabajo de los científicos de datos y los ingenieros de datos adquiere entonces mucho sentido: el papel de estos especialistas en datos se centrará cada vez más en gestión eficaz de una canalización de datos, que van desde la recopilación de datos hasta el etiquetado, la calificación de los datos anotados y la producción.
Etiquetado de datos: la importancia de la precisión para los modelos de IA
El El etiquetado de datos debe hacerse de forma rigurosa y precisa, para evitar errores y sesgos en los datos. De hecho, estos errores pueden tener un impacto negativo en el rendimiento del modelo de aprendizaje automático y, por lo tanto, es necesario garantizar que los datos se etiqueten de forma coherente.
El etiquetado de datos es un trabajo laborioso, que requiere paciencia, eficiencia y coherencia. También es un trabajo que a veces se considera ingrato, porque resulta repetitivo si simplemente procesamos datos en serie sin aplicar una estrategia de etiquetado o una metodología dedicada, o sin utilizar las herramientas adecuadas (plataforma ergonómica y eficiente) o las tecnologías de anotación asistida (por ejemplo, la aprendizaje activo).
Las empresas tienden a confiar las tareas de etiquetado de datos a:
- Equipos «internos» (becario de científico de datos, interino, perfil de principiante, etc.) asumiendo que la tarea es accesible para todos porque se considera simple. Un problema: esto tiende a frustrar estos perfiles, ¡que sin embargo son caros!
- Equipos «colaborativos» a través de plataformas en línea, lo que da acceso a un Piscina gran número de etiquetadores de datos, generalmente de países de bajos ingresos con un impacto humano negativo (dilución y salarios muy bajos) y un control deficiente de la cadena de producción de datos etiquetados.
- Equipos de etiquetadores de datos especializados, expertos en un campo funcional (salud, moda, coche,...) y con un conocimiento de las herramientas de etiquetado de mercado así como un una mirada pragmática y crítica a los datos etiquetados y al proceso de etiquetado.
En resumen, El etiquetado de datos es un proceso clave en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.. Consiste en asignar etiquetas a los datos para que sean utilizables e inteligibles para un modelo de aprendizaje automático. Aunque es tedioso y caro, es fundamental dar importancia a este proceso para evitar errores y sesgos en los datos, ¡y así crear los productos de IA del mañana!
