Anotación de datos y etiquetado de datos
La guía definitiva para compradores de 2023
Entonces, desea comenzar una nueva iniciativa de IA / ML y ahora se está dando cuenta rápidamente de que no solo encuentra productos de alta calidad datos de entrenamiento pero también la anotación de datos serán algunos de los aspectos desafiantes de su proyecto. El resultado de sus modelos de IA y ML es tan bueno como los datos que usa para entrenarlos, por lo que la precisión que aplica a la agregación de datos y el etiquetado e identificación de esos datos es importante.
¿A dónde va para obtener los mejores servicios de anotación de datos y etiquetado de datos para máquinas e inteligencia artificial empresarial?
proyectos de aprendizaje?
Es una pregunta que todo ejecutivo y líder empresarial como usted debe considerar al desarrollar su
hoja de ruta y cronograma para cada una de sus iniciativas de IA / ML.
Lea la Guía para compradores de anotación / etiquetado de datos, o descargar una versión PDF
Introduction
Esta guía será extremadamente útil para aquellos compradores y tomadores de decisiones que están comenzando a centrar sus pensamientos en los aspectos prácticos del abastecimiento de datos y la implementación de datos, tanto para redes neuronales como para otros tipos de operaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Este artículo está completamente dedicado a arrojar luz sobre qué es el proceso, por qué es inevitable, crucial
factores que las empresas deben considerar cuando se acercan a las herramientas de anotación de datos y más. Por lo tanto, si es dueño de un negocio, prepárese para iluminarse, ya que esta guía lo guiará a través de todo lo que necesita saber sobre la anotación de datos.
Empecemos.
Para aquellos de ustedes que leen el artículo, aquí hay algunos puntos rápidos que encontrarán en la guía:
- Comprender qué es la anotación de datos
- Conozca los diferentes tipos de procesos de anotación de datos.
- Conozca las ventajas de implementar el proceso de anotación de datos
- Obtenga claridad sobre si debe optar por el etiquetado de datos interno o subcontratarlos
- Información sobre cómo elegir la anotación de datos adecuada también
¿Para quién es esta guía?
Esta extensa guía es para:
- Todos los emprendedores y emprendedores que están analizando cantidades masivas de datos con regularidad.
- Inteligencia artificial y aprendizaje automático o profesionales que se están iniciando en técnicas de optimización de procesos.
- Gerentes de proyecto que pretenden implementar un tiempo de comercialización más rápido para sus módulos de IA o productos impulsados por IA
- Y entusiastas de la tecnología a los que les gusta profundizar en los detalles de las capas involucradas en los procesos de IA.
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
Hemos hablado sobre cómo la anotación de datos o etiquetado de datos admite el aprendizaje automático y consiste en etiquetar o identificar componentes. Pero en cuanto al aprendizaje profundo y el aprendizaje automático en sí: la premisa básica del aprendizaje automático es que los sistemas y programas informáticos pueden mejorar sus resultados de formas que se asemejan a los procesos cognitivos humanos, sin ayuda o intervención humana directa, para darnos información. En otras palabras, se convierten en máquinas de autoaprendizaje que, al igual que un ser humano, mejoran en su trabajo con más práctica. Esta "práctica" se obtiene al analizar e interpretar más (y mejores) datos de entrenamiento.
Uno de los conceptos clave en el aprendizaje automático es la red neuronal, donde las neuronas digitales individuales se mapean juntas en capas. La red neuronal envía señales a través de esas capas, al igual que el funcionamiento de un cerebro humano real, para obtener resultados.
El aspecto de esto en el campo es diferente según el caso, pero se aplican elementos fundamentales. Uno de ellos es la necesidad de un aprendizaje etiquetado y supervisado.
Estos datos etiquetados generalmente vienen en forma de conjuntos de entrenamiento y prueba que orientarán el programa de aprendizaje automático hacia resultados futuros a medida que se agreguen entradas de datos futuros. En otras palabras, cuando tiene una buena configuración de datos de prueba y entrenamiento, la máquina puede interpretar y clasificar los nuevos datos de producción entrantes de una manera mejor y más eficiente.
En ese sentido, optimizar este aprendizaje automático es una búsqueda de calidad y una forma de resolver el “problema del aprendizaje de valores”, el problema de cómo las máquinas pueden aprender a pensar por sí mismas y priorizar los resultados con la menor asistencia humana posible.
Al desarrollar los mejores programas actuales, la clave para las implementaciones efectivas de AI / ML son los datos etiquetados "limpios". Los conjuntos de datos de prueba y entrenamiento que están bien diseñados y anotados respaldan los resultados que los ingenieros necesitan para un aprendizaje automático exitoso.
¿Qué es la anotación de datos?
Como mencionamos anteriormente, cerca del 95% de los datos generados no están estructurados. En palabras simples, los datos no estructurados pueden estar por todas partes y no están bien definidos. Si está construyendo un modelo de IA, necesita alimentar información a un algoritmo para que procese y entregue resultados e inferencias.
Este proceso solo puede ocurrir cuando el algoritmo comprende y clasifica los datos que se le están enviando.
Y este proceso de atribuir, etiquetar o etiquetar datos se denomina anotación de datos. En resumen, el etiquetado de datos y la anotación de datos se trata de etiquetar o etiquetar información / metadatos relevantes en un conjunto de datos para que las máquinas comprendan lo que son. El conjunto de datos puede tener cualquier forma, es decir, imagen, archivo de audio, metraje de vídeo o incluso texto. Cuando etiquetamos elementos en los datos, los modelos ML comprenden con precisión lo que van a procesar y mantienen esa información para procesar automáticamente la información más nueva que se basa en el conocimiento existente para tomar decisiones oportunas.
Con la anotación de datos, un modelo de IA sabría si los datos que recibe son de audio, video, texto, gráficos o una combinación de formatos. Dependiendo de sus funcionalidades y parámetros asignados, el modelo luego clasificaría los datos y procedería a ejecutar sus tareas.
La anotación de datos es inevitable porque la IA y los modelos de aprendizaje automático deben capacitarse de manera constante para ser más eficientes y efectivos en la entrega de los resultados requeridos. En el aprendizaje supervisado, el proceso se vuelve aún más crucial porque cuanto más datos anotados se alimentan al modelo, antes se entrena para aprender de forma autónoma.
Por ejemplo, si tenemos que hablar de automóviles autónomos, que dependen completamente de los datos generados a partir de sus diversos componentes tecnológicos, como visión de computadora, NLP (procesamiento de lenguaje natural), sensores y más, la anotación de datos es lo que impulsa a los algoritmos a tomar decisiones de conducción precisas cada segundo. En ausencia del proceso, un modelo no entendería si un obstáculo que se aproxima es otro automóvil, un peatón, un animal o un obstáculo. Esto solo da como resultado una consecuencia indeseable y el fracaso del modelo de IA.
Cuando se implementa la anotación de datos, sus modelos se entrenan con precisión. Por lo tanto, independientemente de si implementa el modelo para chatbots, reconocimiento de voz, automatización u otros procesos, obtendrá resultados óptimos y un modelo infalible.
¿Por qué se requiere la anotación de datos?
Sabemos con certeza que las computadoras son capaces de brindar resultados finales que no solo son precisos, sino también relevantes y oportunos. Sin embargo, ¿cómo aprende una máquina a entregar con tanta eficiencia?
Todo esto se debe a la anotación de datos. Cuando un módulo de aprendizaje automático aún está en desarrollo, se alimentan con volúmenes tras volúmenes de datos de entrenamiento de IA para mejorarlos a la hora de tomar decisiones e identificar objetos o elementos.
Es solo a través del proceso de anotación de datos que los módulos pueden diferenciar entre un gato y un perro, un sustantivo y un adjetivo, o una carretera desde una acera. Sin la anotación de datos, todas las imágenes serían iguales para las máquinas, ya que no tienen ninguna información o conocimiento inherente sobre nada en el mundo.
La anotación de datos es necesaria para que los sistemas proporcionen resultados precisos, ayuden a los módulos a identificar elementos para entrenar modelos de reconocimiento de voz y visión por computadora. Cualquier modelo o sistema que tenga un sistema de toma de decisiones impulsado por una máquina en el punto de apoyo, se requiere la anotación de datos para garantizar que las decisiones sean precisas y relevantes.
Anotación de datos VS etiquetado de datos
Existe una diferencia muy fina entre la anotación de datos y el etiquetado de datos, excepto el estilo y el tipo de etiquetado de contenido que se utiliza. Por lo tanto, con bastante frecuencia se han utilizado indistintamente para crear conjuntos de datos de entrenamiento ML según el modelo de IA y el proceso de entrenamiento de los algoritmos.
| Anotación de datos | Etiquetado de datos |
|---|---|
| La anotación de datos es la técnica mediante la cual etiquetamos los datos para que los objetos sean reconocibles por las máquinas. | El etiquetado de datos se trata de agregar más información / metadatos a varios datos tipos (texto, audio, imagen y video) para entrenar modelos de AA |
| Los datos anotados son el requisito básico para entrenar modelos de AA | El etiquetado se trata de identificar características relevantes en el conjunto de datos |
| La anotación ayuda a reconocer datos relevantes | El etiquetado ayuda a reconocer patrones para entrenar algoritmos |
El auge de la anotación y el etiquetado de datos
La forma más sencilla de explicar los casos de uso de la anotación de datos y el etiquetado de datos es discutir primero el aprendizaje automático supervisado y no supervisado.
En general, en aprendizaje automático supervisado, los seres humanos están proporcionando "datos etiquetados" que le dan al algoritmo de aprendizaje automático una ventaja; algo para continuar. Los seres humanos han etiquetado unidades de datos utilizando varias herramientas o plataformas como ShaipCloud para que el algoritmo de aprendizaje automático pueda aplicar cualquier trabajo que deba realizarse, sabiendo ya algo sobre los datos que encuentra.
Por el contrario, aprendizaje de datos sin supervisión implica programas en los que las máquinas tienen que identificar puntos de datos más o menos por sí mismos.
Usar una forma demasiado simplificada de entender esto es usar un ejemplo de "canasta de frutas". Suponga que tiene el objetivo de clasificar manzanas, plátanos y uvas en resultados lógicos utilizando un algoritmo de inteligencia artificial.
Con datos etiquetados, resultados que ya están identificados como manzanas, plátanos y uvas, todo lo que el programa tiene que hacer es hacer distinciones entre estos elementos de prueba etiquetados para clasificar correctamente los resultados.
Sin embargo, con el aprendizaje automático no supervisado, donde el etiquetado de datos no está presente, la máquina tendrá que identificar manzanas, uvas y plátanos a través de sus criterios visuales, por ejemplo, clasificando objetos redondos rojos de objetos amarillos, largos u objetos verdes agrupados.
El principal inconveniente del aprendizaje no supervisado es que el algoritmo, en muchos aspectos clave, trabaja a ciegas. Sí, puede generar resultados, pero solo con recursos técnicos y de desarrollo de algoritmos mucho más potentes. Todo eso significa más dólares para el desarrollo y recursos iniciales, lo que aumenta aún más los niveles de incertidumbre. Esta es la razón por la que los modelos de aprendizaje supervisado y la anotación de datos y el etiquetado que los acompañan son tan valiosos en la construcción de cualquier tipo de proyecto de aprendizaje automático. La mayoría de las veces, los proyectos de aprendizaje supervisados tienen costos de desarrollo iniciales más bajos y una precisión mucho mayor.
En este contexto, es fácil ver cómo la anotación de datos y el etiquetado de datos pueden aumentar drásticamente lo que puede hacer un programa de IA o ML y, al mismo tiempo, reducir el tiempo de comercialización y el costo total de propiedad.
Ahora que hemos establecido que este tipo de aplicación e implementación de investigación es importante y está en demanda, echemos un vistazo a los jugadores.
Nuevamente, comienza con las personas a las que esta guía está diseñada para ayudar: los compradores y tomadores de decisiones que operan como estrategas o creadores del plan de IA de una organización. Luego se extiende a los científicos de datos e ingenieros de datos que trabajarán directamente con algoritmos y datos, y monitorearán y controlarán, en algunos casos, la salida de los sistemas AI / ML. Aquí es donde entra en juego el papel vital del "humano en el bucle".
Human-in-the-Loop (HITL) es una forma genérica de abordar la importancia de la supervisión humana en las operaciones de IA. Este concepto es muy relevante para el etiquetado de datos en varios frentes; en primer lugar, el etiquetado de datos en sí mismo puede verse como una implementación de HITL.
¿Qué es una herramienta de etiquetado / anotación de datos?
En términos simples, es una plataforma o un portal que permite a los especialistas y expertos anotar, etiquetar o etiquetar conjuntos de datos de todo tipo. Es un puente o un medio entre los datos sin procesar y los resultados que, en última instancia, producirían sus módulos de aprendizaje automático.
Una herramienta de etiquetado de datos es una solución local o basada en la nube que anota datos de entrenamiento de alta calidad para modelos de aprendizaje automático. Si bien muchas empresas confían en un proveedor externo para realizar anotaciones complejas, algunas organizaciones todavía tienen sus propias herramientas que se crean a medida o se basan en herramientas gratuitas o de código abierto disponibles en el mercado. Estas herramientas suelen estar diseñadas para manejar tipos de datos específicos, es decir, imagen, video, texto, audio, etc. Las herramientas ofrecen características u opciones como cuadros delimitadores o polígonos para que los anotadores de datos etiqueten imágenes. Pueden simplemente seleccionar la opción y realizar sus tareas específicas.
Supere los desafíos clave en el trabajo de datos
Hay una serie de desafíos clave que deben evaluarse al desarrollar o adquirir el servicios de anotación y etiquetado de datos que ofrecerá la salida de la más alta calidad de sus modelos de aprendizaje automático (ML).
Algunos de los desafíos tienen que ver con llevar el análisis correcto a los datos que está etiquetando (es decir, documentos de texto, archivos de audio, imágenes o videos). En todos los casos, las mejores soluciones podrán generar interpretaciones, etiquetado y transcripciones específicos y específicos.
Aquí es donde los algoritmos deben ser musculosos y estar enfocados a la tarea en cuestión. Pero esta es solo la base de algunas de las consideraciones más técnicas en el desarrollo de mejores servicios de etiquetado de datos de pnl.
En un nivel más amplio, el mejor etiquetado de datos para el aprendizaje automático tiene mucho más que ver con la calidad de la participación humana. Se trata de la gestión del flujo de trabajo y la incorporación de trabajadores humanos de todo tipo, y de asegurarse de que la persona adecuada esté calificada y haga el trabajo correcto.
Es un desafío conseguir el talento adecuado y la delegación adecuada para abordar un caso de uso de aprendizaje automático en particular, como hablaremos más adelante.
Ambos estándares fundamentales clave deben ponerse en juego para que la anotación de datos y el etiquetado de datos sean compatibles con las implementaciones de AI / ML.
Tipos de anotaciones de datos
Este es un término general que abarca diferentes tipos de anotaciones de datos. Esto incluye imagen, texto, audio y video. Para darle una mejor comprensión, hemos dividido cada uno en más fragmentos. Veámoslos individualmente.
Anotación de imagen
A partir de los conjuntos de datos en los que han sido entrenados, pueden diferenciar de manera instantánea y precisa sus ojos de su nariz y su ceja de sus pestañas. Es por eso que los filtros que aplica se ajustan perfectamente independientemente de la forma de su rostro, qué tan cerca esté de su cámara y más.
Entonces, como ahora sabes, anotación de imagen es vital en módulos que involucran reconocimiento facial, visión por computadora, visión robótica y más. Cuando los expertos en inteligencia artificial entrenan tales modelos, agregan leyendas, identificadores y palabras clave como atributos a sus imágenes. Los algoritmos luego identifican y comprenden estos parámetros y aprenden de forma autónoma.
Anotación de audio
Los datos de audio tienen aún más dinámica adjunta que los datos de imagen. Varios factores están asociados con un archivo de audio, incluidos, entre otros, el idioma, los datos demográficos del hablante, los dialectos, el estado de ánimo, la intención, la emoción y el comportamiento. Para que los algoritmos sean eficientes en el procesamiento, todos estos parámetros deben identificarse y etiquetarse mediante técnicas como la marca de tiempo, el etiquetado de audio y más. Además de las meras señales verbales, las instancias no verbales como el silencio, las respiraciones e incluso el ruido de fondo se pueden anotar para que los sistemas las comprendan de manera integral.
Anotación de video
Mientras una imagen está quieta, un video es una compilación de imágenes que crean un efecto de objetos en movimiento. Ahora, cada imagen de esta compilación se llama marco. En lo que respecta a la anotación de video, el proceso implica la adición de puntos clave, polígonos o cuadros delimitadores para anotar diferentes objetos en el campo en cada cuadro.
Cuando estos marcos se unen, los modelos de IA en acción pueden aprender el movimiento, el comportamiento, los patrones y más. es solo a traves anotación de video que conceptos como la localización, el desenfoque de movimiento y el seguimiento de objetos podrían implementarse en los sistemas.
Anotación de texto
Hoy en día, la mayoría de las empresas dependen de datos basados en texto para obtener información y conocimientos únicos. Ahora, el texto puede ser cualquier cosa, desde los comentarios de los clientes sobre una aplicación hasta una mención en las redes sociales. Y a diferencia de las imágenes y los videos que en su mayoría transmiten intenciones que son directas, el texto viene con mucha semántica.
Como seres humanos, estamos sintonizados para comprender el contexto de una frase, el significado de cada palabra, oración o frase, relacionarlos con una determinada situación o conversación y luego darnos cuenta del significado holístico detrás de una declaración. Las máquinas, por otro lado, no pueden hacer esto a niveles precisos. Conceptos como el sarcasmo, el humor y otros elementos abstractos les son desconocidos y es por eso que el etiquetado de datos de texto se vuelve más difícil. Es por eso que la anotación de texto tiene algunas etapas más refinadas, como las siguientes:
Anotación semántica - los objetos, productos y servicios adquieren mayor relevancia mediante el etiquetado de frases clave y los parámetros de identificación adecuados. Los chatbots también están hechos para imitar conversaciones humanas de esta manera.
Anotación de intención - la intención de un usuario y el idioma utilizado por él están etiquetados para que las máquinas los entiendan. Con esto, los modelos pueden diferenciar una solicitud de un comando, una recomendación de una reserva, etc.
Categorización de texto - las oraciones o los párrafos se pueden etiquetar y clasificar en función de temas generales, tendencias, temas, opiniones, categorías (deportes, entretenimiento y similares) y otros parámetros.
Anotación de entidad - donde se etiquetan oraciones no estructuradas para hacerlas más significativas y llevarlas a un formato que las máquinas puedan entender. Para que esto suceda, hay dos aspectos involucrados: reconocimiento de entidad nombrada y enlace de entidad. El reconocimiento de entidades nombradas es cuando los nombres de lugares, personas, eventos, organizaciones y más son etiquetados e identificados y la vinculación de entidades es cuando estas etiquetas están vinculadas a oraciones, frases, hechos u opiniones que las siguen. En conjunto, estos dos procesos establecen la relación entre los textos asociados y el enunciado que los rodea.
Tres pasos clave en el proceso de anotación y etiquetado de datos
A veces puede resultar útil hablar sobre los procesos de preparación que tienen lugar en un proyecto complejo de anotación y etiquetado de datos.
EL primera etapa es adquisición. Aquí es donde las empresas recopilan y agregan datos. Esta fase generalmente implica tener que obtener la experiencia en la materia, ya sea de operadores humanos o mediante un contrato de licencia de datos.
EL segundo y el paso central del proceso implica el etiquetado y la anotación reales.
Este paso es donde se llevaría a cabo el análisis de NER, sentimiento e intención, como mencionamos anteriormente en el libro.
Estos son los aspectos básicos del etiquetado y etiquetado precisos de datos que se utilizarán en proyectos de aprendizaje automático que logren las metas y los objetivos establecidos.
Una vez que los datos se han etiquetado, etiquetado o anotado lo suficiente, los datos se envían al tercera y última etapa del proceso, que es el despliegue o la producción.
Una cosa a tener en cuenta sobre la fase de solicitud es la necesidad de cumplimiento. Esta es la etapa en la que los problemas de privacidad podrían volverse problemáticos. Ya sea que se trate de HIPAA o GDPR u otras pautas locales o federales, los datos en juego pueden ser datos sensibles y deben controlarse.
Con atención a todos estos factores, ese proceso de tres pasos puede ser excepcionalmente efectivo en el desarrollo de resultados para las partes interesadas del negocio.
Proceso de anotación de datos
Funciones para las herramientas de anotación y etiquetado de datos
Las herramientas de anotación de datos son factores decisivos que podrían hacer o deshacer su proyecto de IA. Cuando se trata de salidas y resultados precisos, la calidad de los conjuntos de datos por sí sola no importa. De hecho, las herramientas de anotación de datos que utiliza para entrenar sus módulos de IA influyen enormemente en sus resultados.
Por eso es fundamental seleccionar y utilizar la herramienta de etiquetado de datos más funcional y adecuada que satisfaga las necesidades de su negocio o proyecto. Pero, ¿qué es una herramienta de anotación de datos en primer lugar? ¿Para qué sirve? ¿Hay tipos? Bueno, averigüémoslo.
Al igual que otras herramientas, las herramientas de anotación de datos ofrecen una amplia gama de funciones y capacidades. Para darle una idea rápida de las características, aquí hay una lista de algunas de las características más fundamentales que debe buscar al seleccionar una herramienta de anotación de datos.
Gestión de conjunto de datos
La herramienta de anotación de datos que desea utilizar debe admitir los conjuntos de datos que tiene a mano y permitirle importarlos al software para etiquetarlos. Por lo tanto, administrar sus conjuntos de datos es la principal función que ofrecen las herramientas. Las soluciones contemporáneas ofrecen características que le permiten importar grandes volúmenes de datos sin problemas, permitiéndole simultáneamente organizar sus conjuntos de datos a través de acciones como ordenar, filtrar, clonar, fusionar y más.
Una vez que se realiza la entrada de sus conjuntos de datos, lo siguiente es exportarlos como archivos utilizables. La herramienta que utilice debería permitirle guardar sus conjuntos de datos en el formato que especifique para que pueda introducirlos en sus modelos de ML.
Técnicas de anotación
Para esto está construida o diseñada una herramienta de anotación de datos. Una herramienta sólida debería ofrecerle una variedad de técnicas de anotación para conjuntos de datos de todo tipo. Esto es a menos que esté desarrollando una solución personalizada para sus necesidades. Su herramienta debería permitirle anotar videos o imágenes de visión por computadora, audio o texto de PNL y transcripciones y más. Refinando esto aún más, debería haber opciones para usar cuadros delimitadores, segmentación semántica, cuboides, interpolación, análisis de sentimientos, partes del discurso, solución de correferencia y más.
Para los no iniciados, también existen herramientas de anotación de datos impulsadas por IA. Estos vienen con módulos de IA que aprenden de forma autónoma de los patrones de trabajo de un anotador y anotan automáticamente imágenes o texto. Tal
Los módulos se pueden utilizar para brindar una asistencia increíble a los anotadores, optimizar las anotaciones e incluso implementar controles de calidad.
Control de calidad de datos
Hablando de controles de calidad, varias herramientas de anotación de datos se implementan con módulos de control de calidad integrados. Estos permiten a los anotadores colaborar mejor con los miembros de su equipo y ayudan a optimizar los flujos de trabajo. Con esta función, los anotadores pueden marcar y rastrear comentarios o retroalimentación en tiempo real, rastrear las identidades detrás de las personas que realizan cambios en los archivos, restaurar versiones anteriores, optar por el consenso de etiquetado y más.
La Seguridad
Dado que está trabajando con datos, la seguridad debe ser la máxima prioridad. Es posible que esté trabajando con datos confidenciales como los que involucran datos personales o propiedad intelectual. Por lo tanto, su herramienta debe proporcionar seguridad hermética en términos de dónde se almacenan los datos y cómo se comparten. Debe proporcionar herramientas que limiten el acceso a los miembros del equipo, eviten descargas no autorizadas y más.
Aparte de estos, los estándares y protocolos de seguridad deben cumplirse y cumplirse.
Workforce Management
Una herramienta de anotación de datos también es una especie de plataforma de gestión de proyectos, donde se pueden asignar tareas a los miembros del equipo, se puede realizar trabajo colaborativo, se pueden realizar revisiones y más. Es por eso que su herramienta debe encajar en su flujo de trabajo y proceso para optimizar la productividad.
Además, la herramienta también debe tener una curva de aprendizaje mínima, ya que el proceso de anotación de datos en sí mismo requiere mucho tiempo. No sirve para nada gastar demasiado tiempo simplemente aprendiendo la herramienta. Por lo tanto, debe ser intuitivo y sin problemas para que cualquiera pueda comenzar rápidamente.
Analizar las ventajas de la anotación de datos
Cuando un proceso es tan elaborado y definido, tiene que haber un conjunto específico de ventajas que los usuarios o profesionales puedan experimentar. Además del hecho de que la anotación de datos optimiza el proceso de entrenamiento para la IA y los algoritmos de aprendizaje automático, también ofrece diversos beneficios. Exploremos cuáles son.
Experiencia de usuario más inmersiva
El propósito mismo de los modelos de IA es ofrecer la mejor experiencia a los usuarios y simplificarles la vida. Ideas como chatbots, automatización, motores de búsqueda y más han surgido con el mismo propósito. Con la anotación de datos, los usuarios pueden tener una experiencia en línea fluida donde sus conflictos se resuelven, las consultas de búsqueda se cumplen con resultados relevantes y los comandos y tareas se ejecutan con facilidad.
Hacen que la prueba de Turing sea agrietada
Alan Turing propuso la prueba de Turing para las máquinas pensantes. Cuando un sistema rompe la prueba, se dice que está a la par con la mente humana, donde la persona al otro lado de la máquina no podría saber si está interactuando con otro humano o una máquina. Hoy, todos estamos a un paso de descifrar la prueba de Turing debido a las técnicas de etiquetado de datos. Los chatbots y los asistentes virtuales funcionan con modelos de anotaciones superiores que recrean a la perfección las conversaciones que uno podría tener con los humanos. Si se da cuenta, los asistentes virtuales como Siri no solo se han vuelto más inteligentes sino también más extravagantes.
Hacen que los resultados sean más efectivos
El impacto de los modelos de IA se puede descifrar a partir de la eficiencia de los resultados que ofrecen. Cuando los datos están perfectamente anotados y etiquetados, los modelos de IA no pueden fallar y simplemente producirían resultados que son los más efectivos y precisos. De hecho, serían entrenados hasta tal punto que sus resultados serían dinámicos con respuestas que variarían según situaciones y escenarios únicos.
Crear o no crear una herramienta de anotación de datos
Un problema crítico y general que puede surgir durante un proyecto de anotación o etiquetado de datos es la elección de crear o comprar funcionalidad para estos procesos. Esto puede surgir varias veces en varias fases del proyecto o estar relacionado con diferentes segmentos del programa. Al elegir si construir un sistema internamente o confiar en los proveedores, siempre hay una compensación.
Como probablemente pueda ver ahora, la anotación de datos es un proceso complejo. Al mismo tiempo, también es un proceso subjetivo. Es decir, no hay una única respuesta a la pregunta de si debería comprar o crear una herramienta de anotación de datos. Se deben considerar muchos factores y debe hacerse algunas preguntas para comprender sus requisitos y darse cuenta de si realmente necesita comprar o construir uno.
Para simplificar esto, aquí están algunos de los factores que debe considerar.
Tu meta
El primer elemento que debe definir es el objetivo con sus conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- ¿Por qué los está implementando en su negocio?
- ¿Resuelven un problema del mundo real al que se enfrentan sus clientes?
- ¿Están haciendo algún proceso de front-end o back-end?
- ¿Utilizará IA para introducir nuevas funciones u optimizar su sitio web, aplicación o módulo existente?
- ¿Qué está haciendo su competidor en su segmento?
- ¿Tiene suficientes casos de uso que necesitan la intervención de IA?
Las respuestas a estos recopilarán sus pensamientos, que actualmente pueden estar por todos lados, en un solo lugar y le darán más claridad.
Recolección de datos / licencias de IA
Los modelos de IA requieren solo un elemento para funcionar: los datos. Debe identificar desde dónde puede generar volúmenes masivos de datos reales. Si su empresa genera grandes volúmenes de datos que deben procesarse para obtener información crucial sobre el negocio, las operaciones, la investigación de la competencia, el análisis de la volatilidad del mercado, el estudio del comportamiento del cliente y más, necesita una herramienta de anotación de datos. Sin embargo, también debe considerar el volumen de datos que genera. Como se mencionó anteriormente, un modelo de IA es tan efectivo como la calidad y la cantidad de datos que se alimentan. Por lo tanto, sus decisiones deben depender invariablemente de este factor.
Si no tiene los datos correctos para entrenar sus modelos de ML, los proveedores pueden ser muy útiles, ayudándole con la concesión de licencias de datos del conjunto correcto de datos necesarios para entrenar modelos de ML. En algunos casos, parte del valor que aporta el proveedor implicará tanto la destreza técnica como el acceso a los recursos que promoverán el éxito del proyecto.
Presupuesto
Otra condición fundamental que probablemente influya en todos y cada uno de los factores que estamos discutiendo actualmente. La solución a la pregunta de si debe crear o comprar una anotación de datos se vuelve fácil cuando comprende si tiene suficiente presupuesto para gastar.
Complejidades de cumplimiento
Los proveedores pueden ser de gran ayuda cuando se trata de la privacidad de los datos y el manejo correcto de los datos confidenciales. Uno de estos tipos de casos de uso involucra un hospital o una empresa relacionada con la atención médica que desea utilizar el poder del aprendizaje automático sin poner en peligro su cumplimiento con HIPAA y otras reglas de privacidad de datos. Incluso fuera del campo médico, leyes como la GDPR europea están reforzando el control de los conjuntos de datos y requieren más vigilancia por parte de las partes interesadas corporativas.
Mano de obra
La anotación de datos requiere mano de obra calificada para trabajar independientemente del tamaño, la escala y el dominio de su negocio. Incluso si está generando un mínimo de datos todos los días, necesita expertos en datos para trabajar en sus datos para el etiquetado. Entonces, ahora, debe darse cuenta de si tiene la mano de obra requerida en su lugar. Si la tiene, ¿están capacitados en las herramientas y técnicas requeridas o necesitan mejorar sus habilidades? Si necesitan mejorar sus habilidades, ¿tiene el presupuesto para capacitarlos en primer lugar?
Además, los mejores programas de anotación y etiquetado de datos toman una serie de expertos en la materia o dominio y los segmentan según datos demográficos como edad, género y área de especialización, o a menudo en términos de los idiomas localizados con los que trabajarán. Ahí es, nuevamente, donde en Shaip hablamos de conseguir que las personas adecuadas ocupen los asientos adecuados, impulsando así los procesos humanos correctos que llevarán sus esfuerzos programáticos al éxito.
Operaciones de proyectos pequeños y grandes y umbrales de costos
En muchos casos, el soporte del proveedor puede ser más una opción para un proyecto más pequeño o para fases de proyecto más pequeñas. Cuando los costos son controlables, la empresa puede beneficiarse de la subcontratación para hacer que los proyectos de anotación o etiquetado de datos sean más eficientes.
Las empresas también pueden considerar umbrales importantes, donde muchos proveedores relacionan el costo con la cantidad de datos consumidos u otros puntos de referencia de recursos. Por ejemplo, digamos que una empresa se ha registrado con un proveedor para realizar la tediosa entrada de datos necesaria para configurar los equipos de prueba.
Puede haber un umbral oculto en el acuerdo en el que, por ejemplo, el socio comercial tiene que sacar otro bloque de almacenamiento de datos de AWS, o algún otro componente de servicio de Amazon Web Services, o algún otro proveedor externo. Transmiten eso al cliente en forma de costos más altos, y pone el precio fuera del alcance del cliente.
En estos casos, medir los servicios que recibe de los proveedores ayuda a mantener el proyecto a un precio asequible. Tener el alcance correcto en su lugar asegurará que los costos del proyecto no excedan lo que es razonable o factible para la empresa en cuestión.
Alternativas de código abierto y software gratuito
Algunas alternativas al soporte completo del proveedor implican el uso de software de código abierto, o incluso software gratuito, para realizar proyectos de anotación o etiquetado de datos. Aquí hay una especie de término medio en el que las empresas no crean todo desde cero, sino que también evitan depender demasiado de los proveedores comerciales.
La mentalidad de hágalo usted mismo del código abierto es en sí misma una especie de compromiso: los ingenieros y las personas internas pueden aprovechar la comunidad de código abierto, donde las bases de usuarios descentralizadas ofrecen sus propios tipos de apoyo de base. No será como lo que obtiene de un proveedor, no obtendrá asistencia fácil las 24 horas del día, los 7 días de la semana, ni respuestas a preguntas sin realizar una investigación interna, pero el precio es más bajo.
Entonces, la gran pregunta: ¿Cuándo debería comprar una herramienta de anotación de datos?
Al igual que con muchos tipos de proyectos de alta tecnología, este tipo de análisis, cuándo construir y cuándo comprar, requiere una reflexión y una consideración dedicadas de cómo se obtienen y administran estos proyectos. Los desafíos que enfrentan la mayoría de las empresas relacionados con los proyectos de IA / ML al considerar la opción de "compilación" es que no se trata solo de las partes de construcción y desarrollo del proyecto. A menudo hay una curva de aprendizaje enorme para llegar al punto en el que puede ocurrir un verdadero desarrollo de IA / ML. Con los nuevos equipos e iniciativas de IA / ML, la cantidad de "incógnitas desconocidas" supera con creces la cantidad de "incógnitas conocidas".
| Tipo de Cuerpo | Comprar |
|---|---|
Pros:
| Pros:
|
Contras:
| Contras:
|
Para simplificar aún más las cosas, considere los siguientes aspectos:
- cuando trabaja con grandes volúmenes de datos
- cuando trabaja con diversas variedades de datos
- cuando las funcionalidades asociadas con sus modelos o soluciones podrían cambiar o evolucionar en el futuro
- cuando tiene un caso de uso vago o genérico
- cuando necesite una idea clara de los gastos que implica la implementación de una herramienta de anotación de datos
- y cuando no tiene la fuerza laboral adecuada o los expertos calificados para trabajar en las herramientas y está buscando una curva de aprendizaje mínima
Si sus respuestas fueron opuestas a estos escenarios, debe concentrarse en construir su herramienta.
Factores a considerar al elegir la herramienta de anotación de datos adecuada
Si está leyendo esto, estas ideas suenan emocionantes y definitivamente son más fáciles de decir que de hacer. Entonces, ¿cómo se puede aprovechar la gran cantidad de herramientas de anotación de datos que ya existen? Entonces, el siguiente paso involucrado es considerar los factores asociados con la elección de la herramienta de anotación de datos correcta.
A diferencia de hace unos años, el mercado ha evolucionado con toneladas de herramientas de anotación de datos en la práctica hoy. Las empresas tienen más opciones para elegir una en función de sus distintas necesidades. Pero cada herramienta viene con su propio conjunto de pros y contras. Para tomar una decisión acertada, también se debe tomar una ruta objetiva al margen de los requisitos subjetivos.
Veamos algunos de los factores cruciales que debe considerar en el proceso.
Definición de su caso de uso
Para seleccionar la herramienta de anotación de datos correcta, debe definir su caso de uso. Debe saber si su requerimiento involucra texto, imagen, video, audio o una combinación de todos los tipos de datos. Existen herramientas independientes que puede comprar y existen herramientas holísticas que le permiten ejecutar diversas acciones en conjuntos de datos.
Las herramientas de hoy son intuitivas y le ofrecen opciones en términos de instalaciones de almacenamiento (red, local o en la nube), técnicas de anotación (audio, imagen, 3D y más) y una serie de otros aspectos. Puede elegir una herramienta según sus requisitos específicos.
Establecimiento de estándares de control de calidad
Este es un factor crucial a considerar, ya que el propósito y la eficiencia de sus modelos de IA dependen de los estándares de calidad que establezca. Al igual que una auditoría, debe realizar controles de calidad de los datos que alimenta y los resultados obtenidos para comprender si sus modelos están siendo entrenados de la manera correcta y para los propósitos correctos. Sin embargo, la pregunta es ¿cómo piensa establecer estándares de calidad?
Al igual que con muchos tipos diferentes de trabajos, muchas personas pueden realizar anotaciones y etiquetado de datos, pero lo hacen con varios grados de éxito. Cuando solicita un servicio, no verifica automáticamente el nivel de control de calidad. Por eso los resultados varían.
Entonces, ¿desea implementar un modelo de consenso, donde los anotadores ofrezcan comentarios sobre la calidad y se tomen medidas correctivas al instante? ¿O prefiere la revisión de muestras, los estándares de oro o la intersección sobre los modelos de unión?
El mejor plan de compra asegurará que el control de calidad esté en su lugar desde el principio al establecer estándares antes de que se acuerde cualquier contrato final. Al establecer esto, tampoco debe pasar por alto los márgenes de error. La intervención manual no puede evitarse por completo, ya que los sistemas están destinados a producir errores hasta en un 3%. Esto requiere trabajo por adelantado, pero vale la pena.
¿Quién anotará sus datos?
El siguiente factor importante depende de quién anota sus datos. ¿Tiene la intención de tener un equipo interno o prefiere que lo subcontraten? Si está subcontratando, existen aspectos legales y medidas de cumplimiento que debe considerar debido a las preocupaciones de privacidad y confidencialidad asociadas con los datos. Y si tiene un equipo interno, ¿qué tan eficientes son para aprender una nueva herramienta? ¿Cuál es su tiempo de comercialización con su producto o servicio? ¿Tiene las métricas de calidad y los equipos adecuados para aprobar los resultados?
El vendedor vs. Debate de socios
La anotación de datos es un proceso colaborativo. Implica dependencias y complejidades como la interoperabilidad. Esto significa que ciertos equipos siempre están trabajando en conjunto entre sí y uno de los equipos podría ser su proveedor. Es por eso que el proveedor o socio que seleccione es tan importante como la herramienta que utiliza para el etiquetado de datos.
Con este factor, se deben considerar aspectos como la capacidad de mantener sus datos e intenciones confidenciales, la intención de aceptar y trabajar en los comentarios, ser proactivo en términos de solicitudes de datos, flexibilidad en las operaciones y más antes de estrechar la mano con un proveedor o socio. . Hemos incluido flexibilidad porque los requisitos de anotación de datos no siempre son lineales o estáticos. Es posible que cambien en el futuro a medida que amplíe aún más su negocio. Si actualmente está tratando solo con datos basados en texto, es posible que desee anotar datos de audio o video a medida que escala y su soporte debe estar listo para expandir sus horizontes con usted.
Participación del proveedor
Una de las formas de evaluar la participación de los proveedores es el apoyo que recibirá.
Cualquier plan de compra debe tener en cuenta este componente. ¿Cómo se verá el soporte en el suelo? ¿Quiénes serán las partes interesadas y las personas de referencia en ambos lados de la ecuación?
También hay tareas concretas que tienen que detallar cuál es (o será) la participación del proveedor. Para un proyecto de anotación de datos o etiquetado de datos en particular, ¿el proveedor proporcionará activamente los datos sin procesar o no? ¿Quiénes actuarán como expertos en la materia y quién los empleará como empleados o como contratistas independientes?
Casos de uso clave
¿Por qué las empresas emprenden este tipo de proyectos de anotación y etiquetado de datos?
Los casos de uso abundan, pero algunos de los más comunes ilustran cómo estos sistemas ayudan a las empresas a lograr metas y objetivos.
Por ejemplo, algunos casos de uso implican intentar capacitar a asistentes digitales o sistemas interactivos de respuesta de voz. Realmente, los mismos tipos de recursos pueden ser útiles en cualquier situación en la que una entidad de inteligencia artificial interactúe con un ser humano. Cuantas más anotaciones de datos y etiquetado de datos hayan contribuido a los datos de prueba específicos y a los datos de entrenamiento, mejor funcionan estas relaciones, en general.
Otro caso de uso clave para la anotación de datos y el etiquetado de datos es el desarrollo de IA específica de la industria. Puede llamar a algunos de estos tipos de proyectos IA “orientados a la investigación”, mientras que otros son más operativos o procedimentales. La atención médica es una vertical importante para este esfuerzo intensivo en datos. Sin embargo, con eso en mente, otras industrias como las finanzas, la hostelería, la fabricación o incluso el comercio minorista también utilizarán este tipo de sistemas.
Otros casos de uso son de naturaleza más específica. Considere el reconocimiento facial como un sistema de procesamiento de imágenes. La misma anotación y etiquetado de datos ayuda a proporcionar a los sistemas informáticos la información que necesitan para identificar a las personas y producir resultados específicos.
La aversión de algunas empresas al sector del reconocimiento facial es un ejemplo de cómo funciona. Cuando la tecnología no está suficientemente controlada, genera grandes preocupaciones sobre la justicia y su impacto en las comunidades humanas.
Casos prácticos
A continuación, se muestran algunos ejemplos de estudios de casos específicos que abordan cómo la anotación de datos y el etiquetado de datos realmente funcionan sobre el terreno. En Shaip, nos encargamos de proporcionar los más altos niveles de calidad y resultados superiores en la anotación y el etiquetado de datos.
Gran parte de la discusión anterior sobre los logros estándar para la anotación de datos y el etiquetado de datos revela cómo abordamos cada proyecto y qué ofrecemos a las empresas y partes interesadas con las que trabajamos.
Materiales de estudio de caso que demostrarán cómo funciona esto:
En un proyecto de licencia de datos clínicos, el equipo de Shaip procesó más de 6,000 horas de audio, eliminando toda la información de salud protegida (PHI) y dejando contenido compatible con HIPAA para que los modelos de reconocimiento de voz de atención médica funcionen.
En este tipo de casos, lo importante son los criterios y la clasificación de los logros. Los datos sin procesar están en forma de audio y existe la necesidad de desidentificar a las partes. Por ejemplo, al utilizar el análisis NER, el doble objetivo es desidentificar y anotar el contenido.
Otro estudio de caso implica una profunda datos de entrenamiento de IA conversacional proyecto que completamos con 3,000 lingüistas trabajando durante un período de 14 semanas. Esto llevó a la producción de datos de capacitación en 27 idiomas, con el fin de desarrollar asistentes digitales multilingües capaces de manejar interacciones humanas en una amplia selección de idiomas nativos.
En este estudio de caso en particular, fue evidente la necesidad de colocar a la persona adecuada en la silla adecuada. La gran cantidad de expertos en la materia y operadores de entrada de contenido significaba que era necesario optimizar la organización y los procedimientos para realizar el proyecto en un plazo determinado. Nuestro equipo pudo superar el estándar de la industria por un amplio margen, mediante la optimización de la recopilación de datos y los procesos posteriores.
Otros tipos de estudios de casos involucran cosas como entrenamiento de bots y anotaciones de texto para aprendizaje automático. Nuevamente, en un formato de texto, sigue siendo importante tratar a las partes identificadas de acuerdo con las leyes de privacidad y clasificar los datos sin procesar para obtener los resultados específicos.
En otras palabras, al trabajar con múltiples tipos y formatos de datos, Shaip ha demostrado el mismo éxito vital al aplicar los mismos métodos y principios a los escenarios comerciales de licencias de datos y datos sin procesar.
Resumen
Sinceramente, creemos que esta guía fue útil para usted y que tiene la mayoría de sus preguntas respondidas. Sin embargo, si aún no está convencido de un proveedor confiable, no busque más.
En Shaip, somos una empresa de anotación de datos de primer nivel. Contamos con expertos en el campo que comprenden los datos y sus preocupaciones aliadas como ningún otro. Podríamos ser sus socios ideales, ya que ponemos sobre la mesa competencias como el compromiso, la confidencialidad, la flexibilidad y la propiedad de cada proyecto o colaboración.
Por lo tanto, independientemente del tipo de datos para los que desee obtener anotaciones, puede encontrar ese equipo veterano en nosotros para satisfacer sus demandas y objetivos. Optimice sus modelos de IA para aprender con nosotros.
Hablemos
Preguntas más frecuentes (FAQ)
La anotación de datos o etiquetado de datos es el proceso que hace que los datos con objetos específicos sean reconocibles por las máquinas para predecir el resultado. Etiquetar, transcribir o procesar objetos dentro de texto, imágenes, escaneos, etc. permite a los algoritmos interpretar los datos etiquetados y capacitarse para resolver casos comerciales reales por sí mismos sin intervención humana.
En el aprendizaje automático (tanto supervisado como no supervisado), los datos etiquetados o anotados se etiquetan, transcriben o procesan las funciones que desea que sus modelos de aprendizaje automático comprendan y reconozcan para resolver los desafíos del mundo real.
Un anotador de datos es una persona que trabaja incansablemente para enriquecer los datos para que sean reconocibles por las máquinas. Puede implicar uno o todos los siguientes pasos (sujeto al caso de uso en cuestión y el requisito): limpieza de datos, transcripción de datos, etiquetado de datos o anotación de datos, control de calidad, etc.
Las herramientas o plataformas (basadas en la nube o locales) que se utilizan para etiquetar o anotar datos de alta calidad (como texto, audio, imagen, video) con metadatos para el aprendizaje automático se denominan herramientas de anotación de datos.
Herramientas o plataformas (basadas en la nube o en las instalaciones) que se utilizan para etiquetar o anotar imágenes en movimiento fotograma a fotograma de un video para crear datos de entrenamiento de alta calidad para el aprendizaje automático.
Herramientas o plataformas (basadas en la nube o en las instalaciones) que se utilizan para etiquetar o anotar texto de reseñas, periódicos, recetas médicas, registros médicos electrónicos, balances, etc. para crear datos de capacitación de alta calidad para el aprendizaje automático. Este proceso también se puede llamar etiquetado, etiquetado, transcripción o procesamiento.