La inteligencia artificial fomenta interacciones similares a las humanas con los sistemas informáticos, mientras que el aprendizaje automático permite que estas máquinas aprendan a imitar la inteligencia humana en cada interacción. Pero, ¿qué impulsa estas herramientas de aprendizaje automático e inteligencia artificial altamente avanzadas? anotación de datos.
Los datos son la materia prima que impulsa los algoritmos de ML: cuantos más datos emplee, mejor será el producto de IA. Si bien es de vital importancia tener acceso a grandes cantidades de datos, es igualmente importante asegurarse de que estén anotados con precisión para producir resultados factibles. La anotación de datos es el motor de datos detrás del rendimiento algorítmico de ML avanzado, confiable y preciso.
Papel de la anotación de datos en el entrenamiento de IA
La anotación de datos juega un papel clave en la capacitación de ML y el éxito general de los proyectos de IA. Ayuda a identificar imágenes, datos, objetivos y videos específicos y los etiqueta para que sea más fácil para la máquina identificar patrones y clasificar datos. Es una tarea dirigida por humanos que entrena el modelo ML para hacer predicciones precisas.
Si la anotación de datos no se realiza con precisión, el algoritmo ML no puede asociar atributos con objetos fácilmente.
Importancia de los datos de entrenamiento anotados para los sistemas de IA
La anotación de datos permite el funcionamiento preciso de los modelos ML. Existe un vínculo indiscutible entre la exactitud y precisión de la anotación de datos y el éxito del proyecto de IA.
Se prevé que el valor del mercado global de IA, estimado en $ 119 mil millones en 2022, alcance $ 1,597 2030 millones de dólares por, creciendo a una CAGR del 38% durante el período. Si bien todo el proyecto de IA pasa por varios pasos críticos, la etapa de anotación de datos es donde su proyecto se encuentra en la etapa más significativa.
La recopilación de datos por el bien de los datos no ayudará mucho a su proyecto. Necesita cantidades masivas de datos relevantes y de alta calidad para implementar su proyecto de IA con éxito. Aproximadamente el 80 % de su tiempo en el desarrollo de proyectos de ML se dedica a tareas relacionadas con datos, como etiquetado, depuración, agregación, identificación, aumento y anotación.
La anotación de datos es un área en la que los humanos tienen una ventaja sobre las computadoras porque tenemos la capacidad innata de descifrar la intención, sortear la ambigüedad y clasificar información incierta.
¿Por qué es importante la anotación de datos?
El valor y la credibilidad de su solución de inteligencia artificial dependen en gran medida de la calidad de la entrada de datos utilizada para el entrenamiento del modelo.
Una máquina no puede procesar imágenes como lo hacemos nosotros; necesitan ser entrenados para reconocer patrones a través del entrenamiento. Dado que los modelos de aprendizaje automático se adaptan a una amplia gama de aplicaciones, soluciones críticas como la atención médica y los vehículos autónomos, donde cualquier error en la anotación de datos puede tener repercusiones peligrosas.
La anotación de datos garantiza que su solución de IA funcione al máximo de su capacidad. Entrenar un modelo de ML para interpretar con precisión su entorno a través de patrones y correlaciones, hacer predicciones y tomar las medidas necesarias requiere un alto grado de categorización y anotación. datos de entrenamiento. La anotación muestra al modelo de ML la predicción requerida al etiquetar, transcribir y etiquetar características críticas en el conjunto de datos.
Aprendizaje supervisado
Antes de profundizar en la anotación de datos, analicemos la anotación de datos a través del aprendizaje supervisado y no supervisado.
Una subcategoría de aprendizaje automático supervisado indica el entrenamiento del modelo de IA con la ayuda de un conjunto de datos bien etiquetado. En un método de aprendizaje supervisado, algunos datos ya están etiquetados y anotados con precisión. El modelo de ML, cuando se expone a nuevos datos, utiliza los datos de entrenamiento para generar una predicción precisa basada en los datos etiquetados.
Por ejemplo, el modelo ML se entrena en un armario lleno de diferentes tipos de ropa. El primer paso en el entrenamiento sería entrenar al modelo con diferentes tipos de ropa usando las características y atributos de cada prenda. Después del entrenamiento, la máquina podrá identificar prendas separadas aplicando su conocimiento o entrenamiento previo. El aprendizaje supervisado se puede clasificar en clasificación (basado en la categoría) y regresión (basado en el valor real).
Cómo la anotación de datos afecta el rendimiento de los sistemas de IA
Los datos nunca son una sola entidad, adoptan diferentes formas: texto, video e imagen. No hace falta decir que la anotación de datos viene en diferentes formas.
Para que la máquina entienda e identifique con precisión diferentes entidades, es importante enfatizar la calidad del etiquetado de entidades nombradas. Un error en el etiquetado y la anotación, y el ML no pudo distinguir entre Amazon: la tienda de comercio electrónico, el río o un loro.
Además, la anotación de datos ayuda a las máquinas a reconocer intenciones sutiles, una cualidad que es natural para los humanos. Nos comunicamos de manera diferente, y los humanos entendemos tanto los pensamientos expresados explícitamente como los mensajes implícitos. Por ejemplo, las respuestas o reseñas de las redes sociales pueden ser tanto positivas como negativas, y el ML debería poder comprender ambas. 'Gran lugar. Visitaré de nuevo.' Es una frase positiva mientras que '¡Qué gran lugar solía ser! ¡Nos encantaba este lugar! es negativo, y la anotación humana puede hacer que este proceso sea mucho más fácil.
Desafíos en la anotación de datos y cómo superarlos
Dos desafíos principales en la anotación de datos son el costo y la precisión.
La necesidad de datos altamente precisos: El destino de los proyectos de IA y ML depende de la calidad de los datos anotados. Los modelos de ML e IA deben alimentarse constantemente con datos bien clasificados que puedan entrenar al modelo para reconocer la correlación entre las variables.
La necesidad de grandes cantidades de datos: Todos los modelos de ML e IA prosperan en grandes conjuntos de datos: un solo proyecto de ML necesita al menos miles de elementos etiquetados.
La necesidad de recursos: Los proyectos de IA dependen de los recursos, tanto en términos de costo, tiempo y mano de obra. Sin ninguno de estos, la calidad de su proyecto de anotación de datos podría descontrolarse.
[También lea: Anotación de video para aprendizaje automático ]
Mejores prácticas en anotación de datos
El valor de la anotación de datos es evidente en su impacto en el resultado del proyecto de IA. Si el conjunto de datos en el que está entrenando sus modelos ML está plagado de inconsistencias, sesgado, desequilibrado o dañado, su solución de IA podría ser un fracaso. Además, si las etiquetas son incorrectas y la anotación es inconsistente, la solución de IA también generará predicciones inexactas. Entonces, ¿cuáles son las mejores prácticas en la anotación de datos?
Sugerencias para una anotación de datos eficiente y eficaz
- Asegúrese de que las etiquetas de datos que cree sean específicas y consistentes con la necesidad del proyecto y, sin embargo, lo suficientemente generales para atender todas las variaciones posibles.
- Anote grandes cantidades de datos necesarios para entrenar el modelo de aprendizaje automático. Cuantos más datos anote, mejor será el resultado del entrenamiento del modelo.
- Las pautas de anotación de datos contribuyen en gran medida a establecer estándares de calidad y garantizar la coherencia en todo el proyecto y entre varios anotadores.
- Dado que la anotación de datos puede ser costosa y depende de la mano de obra, tiene sentido consultar los conjuntos de datos preetiquetados de los proveedores de servicios.
- Para ayudar en la anotación y capacitación de datos precisos, incorpore las eficiencias del humano en el circuito para brindar diversidad y tratar casos críticos junto con las capacidades del software de anotación.
- Priorice la calidad probando los anotadores para el cumplimiento de la calidad, la precisión y la consistencia.
Importancia del control de calidad en el proceso de anotación
La anotación de datos de calidad es el elemento vital de las soluciones de IA de alto rendimiento. Los conjuntos de datos bien anotados ayudan a que los sistemas de IA funcionen impecablemente bien, incluso en un entorno caótico. Del mismo modo, lo contrario también es igualmente cierto. Un conjunto de datos plagado de inexactitudes en las anotaciones arrojará soluciones inconsistentes.
Por lo tanto, el control de calidad en la imagen, el etiquetado de video y el proceso de anotación juega un papel importante en el resultado de la IA. Sin embargo, mantener estándares de control de alta calidad durante todo el proceso de anotación es un desafío para las empresas pequeñas y grandes. La dependencia de varios tipos de herramientas de anotación y la diversa fuerza laboral de anotación puede ser difícil de evaluar y mantener la consistencia de la calidad.
Mantener la calidad de los anotadores de datos de trabajo distribuidos o remotos es difícil, especialmente para aquellos que no están familiarizados con los estándares requeridos. Además, la solución de problemas o la rectificación de errores pueden llevar tiempo, ya que deben identificarse en una fuerza laboral distribuida.
La solución sería capacitar a los anotadores, involucrar a un supervisor o hacer que varios anotadores de datos busquen y revisen a sus pares para determinar la precisión de la anotación del conjunto de datos. Finalmente, evaluar regularmente a los anotadores sobre su conocimiento de los estándares.
La función de los anotadores y cómo seleccionar los anotadores correctos para sus datos
Los anotadores humanos son la clave para un proyecto de IA exitoso. Los anotadores de datos garantizan que los datos se anoten de manera precisa, consistente y confiable, ya que pueden proporcionar contexto, comprender la intención y sentar las bases para verdades básicas en los datos.
Algunos datos se anotan artificial o automáticamente con la ayuda de soluciones de automatización con un grado razonable de confiabilidad. Por ejemplo, puede descargar cientos de miles de imágenes de casas de Google y convertirlas en un conjunto de datos. Sin embargo, la precisión del conjunto de datos solo se puede determinar de manera confiable después de que el modelo comience a funcionar.
La automatización automatizada puede hacer las cosas más fáciles y rápidas, pero innegablemente, menos precisas. Por otro lado, un anotador humano puede ser más lento y costoso, pero es más preciso.
Los anotadores de datos humanos pueden anotar y clasificar datos en función de su experiencia en la materia, conocimiento innato y capacitación específica. Los anotadores de datos establecen exactitud, precisión y consistencia.
[También lea: Una guía para principiantes sobre la anotación de datos: consejos y prácticas recomendadas ]
Conclusión
Para crear un proyecto de IA de alto rendimiento, necesita datos de entrenamiento anotados de alta calidad. Si bien la adquisición constante de datos bien anotados puede llevar tiempo y consumir muchos recursos, incluso para las grandes empresas, la solución radica en buscar los servicios de proveedores de servicios de anotación de datos establecidos como Shaip. En Shaip, lo ayudamos a escalar sus capacidades de IA a través de nuestros servicios especializados de anotación de datos para satisfacer la demanda del mercado y de los clientes.
