En un mundo donde las empresas comerciales luchan entre sí para ser las primeras en transformar sus prácticas comerciales mediante la aplicación de soluciones de inteligencia artificial, el etiquetado de datos parece ser la única tarea en la que todos comienzan a tropezar. Quizás, eso se debe a que la calidad de los datos en los que está entrenando sus modelos de IA determina su precisión y éxito.
El etiquetado de datos o la anotación de datos nunca es un evento único. Es un proceso continuo. No hay un punto crucial en el que pueda pensar que ha realizado suficiente capacitación o que sus modelos de IA son precisos para lograr resultados.
Pero, ¿en qué se equivoca la promesa de la IA de aprovechar nuevas oportunidades? A veces, durante el proceso de etiquetado de datos.
Uno de los principales puntos débiles de las empresas que incorporan soluciones de inteligencia artificial es la anotación de datos. Así que echemos un vistazo a los 5 errores principales de etiquetado de datos que se deben evitar.
Los 5 errores principales en el etiquetado de datos que se deben evitar
No recopilar suficientes datos para el proyecto
Los datos son esenciales, pero deben ser relevantes para los objetivos de su proyecto. Para que el modelo arroje resultados precisos, los datos en los que está entrenado deben etiquetarse y comprobarse la calidad para garantizar la precisión.
Si desea desarrollar una solución de IA que funcione y sea confiable, debe proporcionarle grandes cantidades de datos relevantes de alta calidad. Y debe alimentar constantemente estos datos a sus modelos de aprendizaje automático para que puedan comprender y correlacionar los distintos datos que proporciona.
Evidentemente, cuanto mayor sea el conjunto de datos que utilice, mejores serán las predicciones.
Un error en el proceso de etiquetado de datos es recopilar muy pocos datos para variables menos comunes. Cuando etiqueta imágenes según una variable comúnmente disponible en los documentos sin procesar, no está entrenando su modelo de inteligencia artificial de aprendizaje profundo en otras variables menos comunes.
Los modelos de aprendizaje profundo exigen miles de piezas de datos para que el modelo funcione razonablemente bien. Por ejemplo, al entrenar un brazo robótico basado en IA para maniobrar maquinaria compleja, cada pequeña variación en el trabajo podría requerir otro conjunto de datos de entrenamiento. Sin embargo, la recopilación de estos datos puede ser costosa y, a veces, francamente imposible, y difícil de anotar para cualquier empresa.
No validar la calidad de los datos
Si bien tener datos es una cosa, también es vital validar los conjuntos de datos que usa para asegurarse de que sean consistentes y de alta calidad. Sin embargo, a las empresas les resulta difícil adquirir conjuntos de datos de calidad. En general, hay dos tipos básicos de conjuntos de datos: subjetivos y objetivos.
Al etiquetar conjuntos de datos, entra en juego la verdad subjetiva del etiquetador. Por ejemplo, su experiencia, idioma, interpretaciones culturales, geografía y más pueden afectar su interpretación de los datos. Invariablemente, cada etiquetador proporcionará una respuesta diferente en función de sus propios sesgos. Pero los datos subjetivos no tienen una 'respuesta correcta o incorrecta; es por eso que la fuerza laboral debe tener estándares y pautas claros al etiquetar imágenes y otros datos.El desafío que presentan los datos objetivos es el riesgo de que el etiquetador no tenga la experiencia o el conocimiento del dominio para identificar las respuestas correctas. Es imposible acabar con los errores humanos por completo, por lo que se vuelve vital tener estándares y un método de retroalimentación de circuito cerrado.
Al etiquetar conjuntos de datos, entra en juego la verdad subjetiva del etiquetador. Por ejemplo, su experiencia, idioma, interpretaciones culturales, geografía y más pueden afectar su interpretación de los datos. Invariablemente, cada etiquetador proporcionará una respuesta diferente en función de sus propios sesgos. Pero los datos subjetivos no tienen una 'respuesta correcta o incorrecta; es por eso que la fuerza laboral debe tener estándares y pautas claros al etiquetar imágenes y otros datos.
No centrarse en la gestión de la fuerza laboral
Los modelos de aprendizaje automático dependen de grandes conjuntos de datos de diferentes tipos para que se atiendan todos los escenarios. Sin embargo, la anotación de imágenes exitosa viene con su propio conjunto de desafíos de gestión de la fuerza laboral.
Un problema importante es la gestión de una gran fuerza de trabajo que puede procesar manualmente conjuntos de datos no estructurados considerables. El siguiente es mantener estándares de alta calidad en toda la fuerza laboral. Muchos problemas pueden recortarse durante los proyectos de anotación de datos.
Algunos son:
- La necesidad de capacitar a los nuevos etiquetadores en el uso de herramientas de anotación.
- Documentar las instrucciones en el libro de códigos
- Asegurarse de que todos los miembros del equipo sigan el libro de códigos
- Definición del flujo de trabajo: asignación de quién hace qué según sus capacidades
- Verificación cruzada y resolución de problemas técnicos
- Garantizar la calidad y la validación de los conjuntos de datos.
- Proporcionar una colaboración fluida entre los equipos de etiquetado
- Minimizar el sesgo de la etiquetadora
Para asegurarse de superar este desafío, debe mejorar sus habilidades y capacidades de gestión de la fuerza laboral.
No seleccionar las herramientas de etiquetado de datos correctas
Se acabó el tamaño del mercado de las herramientas de anotación de datos $1 millones de dólares en 2020, y se espera que este número crezca a más del 30% de CAGR para 2027. El tremendo crecimiento en las herramientas de etiquetado de datos es que transforma el resultado de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Las técnicas de herramientas utilizadas varían de un conjunto de datos a otro. Hemos notado que la mayoría de las organizaciones comienzan el proceso de aprendizaje profundo concentrándose en desarrollar herramientas de etiquetado internas. Pero muy pronto, se dan cuenta de que a medida que las necesidades de anotaciones comienzan a crecer, sus herramientas no pueden seguir el ritmo. Además, desarrollar herramientas internas es caro, requiere mucho tiempo y es prácticamente innecesario.
En lugar de seguir la forma conservadora del etiquetado manual o invertir en el desarrollo de herramientas de etiquetado personalizadas, comprar dispositivos de un tercero es inteligente. Con este método, todo lo que tiene que hacer es seleccionar la herramienta adecuada según sus necesidades, los servicios prestados y la escalabilidad.
No cumplir con las pautas de seguridad de datos
El cumplimiento de la seguridad de los datos verá un aumento significativo pronto a medida que más empresas recopilen grandes conjuntos de datos no estructurados. CCPA, DPA y GDPR son algunos de los estándares internacionales de cumplimiento de seguridad de datos utilizados por las empresas.
El impulso para el cumplimiento de la seguridad está ganando aceptación porque cuando se trata de etiquetar datos no estructurados, hay casos de datos personales presentes en las imágenes. Además de proteger la privacidad de los sujetos, también es vital garantizar la seguridad de los datos. Las empresas deben asegurarse de que los trabajadores, sin autorización de seguridad, no tengan acceso a estos conjuntos de datos y no puedan transferirlos o manipularlos de ninguna forma.El cumplimiento de la seguridad se convierte en un problema central cuando se trata de subcontratar tareas de etiquetado a proveedores externos. La seguridad de los datos aumenta la complejidad del proyecto y los proveedores de servicios de etiquetado deben cumplir con las regulaciones del negocio.
El impulso para el cumplimiento de la seguridad está ganando aceptación porque cuando se trata de etiquetar datos no estructurados, hay casos de datos personales presentes en las imágenes. Además de proteger la privacidad de los sujetos, también es vital garantizar la seguridad de los datos. Las empresas deben asegurarse de que los trabajadores, sin autorización de seguridad, no tengan acceso a estos conjuntos de datos y no puedan transferirlos o manipularlos de ninguna forma.Entonces, ¿su próximo gran proyecto de IA está esperando el servicio de etiquetado de datos adecuado?
Creemos que el éxito de cualquier proyecto de IA depende de los conjuntos de datos que introducimos en el algoritmo de aprendizaje automático. Y, si se espera que el proyecto de IA arroje resultados y predicciones precisos, la anotación y el etiquetado de datos son de suma importancia. Por subcontratar sus tareas de anotación de datos, le aseguramos que puede resolver estos desafíos de manera eficiente.
Con nuestro enfoque en mantener consistentemente conjuntos de datos de alta calidad, ofrecer retroalimentación de circuito cerrado y administrar la fuerza laboral de manera efectiva, podrá entregar proyectos de inteligencia artificial de primer nivel que brindan un mayor nivel de precisión.
[También lea: Anotación de datos interna o subcontratada: ¿cuál ofrece mejores resultados de IA?]
