Anotación de datos

Definición

La anotación de datos es el proceso de etiquetar datos sin procesar con etiquetas que les otorgan significado para los modelos de IA. Algunos ejemplos incluyen etiquetar imágenes con categorías de objetos o etiquetar texto con sentimientos.

Propósito

El objetivo es crear conjuntos de datos de entrenamiento que permitan a la IA aprender patrones en el aprendizaje supervisado. Sin la anotación, muchas tareas de IA serían imposibles.

Importancia

• Proporciona la “verdad fundamental” para entrenar modelos de ML.
• La calidad de las anotaciones afecta la precisión y la imparcialidad del modelo.
• Tarea que consume mucho tiempo y recursos.
• A menudo requiere experiencia en el dominio (por ejemplo, anotación médica).

Cómo Funciona

1. Define las categorías de tareas y etiquetas.
2. Recopilar y preprocesar datos sin procesar.
3. Utilice herramientas de anotación para etiquetar.
4. Validar mediante controles de calidad.
5. Exportar datos etiquetados para el entrenamiento del modelo.

Ejemplos (mundo real)

• Amazon Mechanical Turk: plataforma de anotación colaborativa.
• Shaip: servicio de anotación de datos para conjuntos de datos de vehículos autónomos.
• Etiquetado de imágenes radiológicas: los hospitales anotan las exploraciones para el diagnóstico mediante IA.

Referencias / Lecturas adicionales

• Anotación de datos para IA — NIST.
• Anotación y etiquetado de conjuntos de datos — Transacciones IEEE sobre ingeniería de datos.
• ISO/IEC 24617: Marco de anotación semántica — ISO.
• ¿Qué es la anotación de datos? – Shaip