Etiquetado de datos

Definición

El etiquetado de datos es el proceso de asignar categorías, etiquetas o atributos a los datos sin procesar para que los modelos de aprendizaje automático puedan aprender de ellos. Es fundamental para el aprendizaje supervisado.

Propósito

El objetivo es que los conjuntos de datos sin procesar sean utilizables para el entrenamiento y la evaluación. Las etiquetas proporcionan las respuestas que los modelos necesitan durante el aprendizaje.

Importancia

• Fundamental para construir modelos de ML supervisados ​​precisos.
• Un etiquetado deficiente reduce la confiabilidad del sistema.
• A menudo requiere mucha mano de obra y es costoso.
• Requiere experiencia en campos como la medicina o el derecho.

Cómo Funciona

1. Definir tareas y esquema de etiquetas.
2. Segmentar datos sin procesar en unidades (imágenes, oraciones, clips de audio).
3. Asignar etiquetas manualmente o mediante herramientas semiautomatizadas.
4. Realizar controles de calidad y pruebas de acuerdo entre anotadores.
5. Exportar conjuntos de datos etiquetados para entrenamiento.

Ejemplos (mundo real)

• Shaip: etiquetado de datos para vehículos autónomos.
• Conjuntos de datos de Kaggle: etiquetados para competencias de ML.
• Conjuntos de datos de imágenes de radiología: etiquetados por expertos médicos.

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 el etiquetado de datos? Todo lo que un principiante necesita saber – Shaip