¿Qué es la anotación de datos? [Actualizado en 2025]: mejores prácticas, herramientas, beneficios, desafíos, tipos y más
¿Necesita conocer los conceptos básicos de anotación de datos? Lea esta guía completa de anotación de datos para principiantes para comenzar.
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 uno de sus sistemas de IA.
Introducción
Este artículo está completamente dedicado a arrojar luz sobre qué es el proceso, por qué es inevitable, crucial
Factores que las empresas deben tener en cuenta al abordar las herramientas de anotación de datos y más. Por lo tanto, si tiene una empresa, prepárese para obtener información, ya que esta guía lo guiará a través de todo lo que necesita saber sobre la anotación de datos. También exploraremos cómo la gestión de datos y el ciclo de vida de la IA afectan el proceso de anotación.
¿Qué es la anotación de datos en el aprendizaje automático? Una perspectiva para 2025
La anotación de datos es el proceso de atribuir, etiquetar o rotular datos para ayudar a los algoritmos de aprendizaje automático a comprender y clasificar la información que procesan. La anotación de datos es una parte crucial de la curación de datos, que implica preparar y organizar los datos para su uso en proyectos de IA y aprendizaje automático. Este proceso es esencial para entrenar modelos de IA, lo que les permite comprender con precisión varios tipos de datos, como imágenes, archivos de audio, secuencias de video o texto.
¿Está pensando en iniciar una nueva iniciativa de IA/ML pero enfrenta desafíos con la anotación de datos? No está solo. Según un estudio reciente del MIT, el 80 % de los científicos de datos dedican más del 60 % de su tiempo a recopilar y preparar datos en lugar de crear modelos. La calidad de sus modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial depende directamente de sus datos de entrenamiento, lo que hace que la anotación precisa de los datos sea uno de los factores más críticos para el éxito de la IA.
Esta guía completa sobre la anotación de datos en 2025 cubre todo, desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas, y lo ayuda a abordar las complejidades de la preparación de datos de entrenamiento de alta calidad para sus proyectos de IA. Ya sea que esté construyendo sistemas de visión artificial, herramientas de procesamiento del lenguaje natural o vehículos autónomos, la anotación adecuada de datos es la base para el éxito.
Imagine un automóvil autónomo que se basa en datos de visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y sensores para tomar decisiones de conducción precisas. Para ayudar al modelo de IA del automóvil a diferenciar entre obstáculos como otros vehículos, peatones, animales o barricadas, los datos que recibe deben etiquetarse o anotarse.
En el aprendizaje supervisado, la anotación de datos es especialmente crucial, ya que cuantos más datos etiquetados se alimentan al modelo, más rápido aprende a funcionar de forma autónoma. Los datos anotados permiten que los modelos de IA se implementen en varias aplicaciones, como chatbots, reconocimiento de voz y automatización, lo que genera un rendimiento óptimo y resultados confiables.
La importancia estratégica de la anotación de datos para proyectos de IA
El panorama de la anotación de datos continúa evolucionando rápidamente, con implicaciones significativas para el desarrollo de la IA:
- El crecimiento del mercado: Según Grand View Research, se espera que el tamaño del mercado global de herramientas de anotación de datos alcance los 3.4 millones de dólares para 2028, creciendo a una CAGR del 38.5 % entre 2021 y 2028.
- Métricas de eficiencia: Estudios recientes muestran que la anotación asistida por IA puede reducir el tiempo de anotación hasta en un 70% en comparación con los métodos totalmente manuales.
- Impacto en la calidad: Una investigación de IBM indica que mejorar la calidad de la anotación en solo un 5% puede aumentar la precisión del modelo entre un 15 y un 20% para tareas complejas de visión artificial.
- Factores de costo: Las organizaciones gastan un promedio de $12,000 a $15,000 por mes en servicios de anotación de datos para proyectos de tamaño mediano.
- Tasas de adopción: El 78% de los proyectos de IA empresarial utilizan ahora una combinación de servicios de anotación internos y subcontratados, frente al 54% en 2022.
- Técnicas emergentes: Los enfoques de aprendizaje activo y anotación semisupervisada han reducido los costos de anotación entre un 35 y un 40 % para los primeros usuarios.
- Distribución del trabajo: La fuerza laboral de anotación ha cambiado significativamente: ahora el 65 % del trabajo de anotación se realiza en centros de anotación especializados en India, Filipinas y Europa del Este.
Tendencias y estadísticas del mercado de anotación de datos para 2025
El aprendizaje automático implica que los sistemas informáticos mejoren su rendimiento aprendiendo de los datos, al igual que los humanos aprenden de la experiencia. La anotación o etiquetado de datos es crucial en este proceso, ya que ayuda a entrenar algoritmos para reconocer patrones y hacer predicciones precisas.
Los servicios eficaces de gestión y anotación de datos desempeñan un papel fundamental en el éxito de los proyectos de aprendizaje automático. En el aprendizaje automático, las redes neuronales consisten en neuronas digitales organizadas en capas. Estas redes procesan información similar al cerebro humano. Los datos etiquetados son vitales para el aprendizaje supervisado, un enfoque común en el aprendizaje automático donde los algoritmos aprenden de ejemplos etiquetados.
Los conjuntos de datos de entrenamiento y prueba con datos etiquetados permiten que los modelos de aprendizaje automático interpreten y clasifiquen de manera eficiente los datos entrantes. Podemos proporcionar datos anotados de alta calidad para ayudar a los algoritmos a aprender de manera autónoma y priorizar los resultados con una mínima intervención humana. La importancia de la anotación de datos en la IA radica en su capacidad para mejorar la precisión y el rendimiento del modelo durante todo el ciclo de vida de la IA.
¿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?
Sin la anotación de datos, cada imagen sería igual 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 y ayuden a los módulos a identificar elementos para entrenar modelos de visión artificial y modelos de reconocimiento de voz. En cualquier modelo o sistema que tenga como eje un sistema de toma de decisiones impulsado por máquinas, se requiere la anotación de datos para garantizar que las decisiones sean precisas y relevantes.
¿Anotación de datos para LLM?
Los modelos LLM, por defecto, no entienden textos ni oraciones. Deben ser entrenados para analizar cada frase y palabra con el fin de descifrar exactamente lo que busca el usuario y luego entregarle lo que necesita. El ajuste fino de los modelos LLM es un paso crucial en este proceso, ya que permite que estos modelos se adapten a tareas o dominios específicos.
Entonces, cuando un modelo de IA generativa ofrece la respuesta más precisa y relevante a una consulta, incluso cuando se le presentan las preguntas más extrañas, su precisión surge de su capacidad de comprender perfectamente la solicitud y las complejidades detrás de ella, como el contexto, el propósito, el sarcasmo, la intención y más.
La anotación de datos otorga a LLMS las capacidades para hacer esto. En palabras simples, la anotación de datos para el aprendizaje automático implica etiquetar, categorizar, etiquetar y agregar cualquier atributo adicional a los datos para que los modelos de aprendizaje automático los procesen y analicen mejor. Sólo a través de este proceso crítico se pueden optimizar los resultados para alcanzar la perfección.
Cuando se trata de anotar datos para LLM, se implementan diversas técnicas. Si bien no existe una regla sistemática sobre la implementación de una técnica, generalmente queda bajo la discreción de los expertos, quienes analizan los pros y los contras de cada una y implementan la más ideal.
Veamos algunas de las técnicas de anotación de datos comunes para los LLM.
Anotación manual: Esto pone a los humanos en el proceso de anotar y revisar datos manualmente. Aunque esto garantiza resultados de alta calidad, es tedioso y requiere mucho tiempo.
Anotación semiautomática: Los humanos y los LLM trabajan en conjunto para etiquetar conjuntos de datos. Esto garantiza la precisión de los humanos y la capacidad de manipulación de volúmenes de las máquinas. Los algoritmos de IA pueden analizar datos sin procesar y sugerir etiquetas preliminares, lo que ahorra a los anotadores humanos un tiempo valioso. (por ejemplo, la IA puede identificar posibles regiones de interés en imágenes médicas para un posterior etiquetado humano)
Aprendizaje semisupervisado: Combinar una pequeña cantidad de datos etiquetados con una gran cantidad de datos sin etiquetar para mejorar el rendimiento del modelo.
Anotación automática: La técnica, que ahorra tiempo y es ideal para anotar grandes volúmenes de conjuntos de datos, se basa en las capacidades innatas de un modelo LLM para etiquetar y agregar atributos. Si bien ahorra tiempo y maneja grandes volúmenes de manera eficiente, la precisión depende en gran medida de la calidad y relevancia de los modelos previamente entrenados.
Ajuste de instrucciones: Se refiere al ajuste fino de modelos de lenguaje en tareas descritas por instrucciones en lenguaje natural, lo que implica entrenamiento en diversos conjuntos de instrucciones y resultados correspondientes.
Aprendizaje de tiro cero: Con base en los conocimientos y las ideas existentes, los LLM pueden entregar datos etiquetados como resultados en esta técnica. Esto reduce los gastos de búsqueda de etiquetas y es ideal para procesar datos en masa. Esta técnica implica utilizar el conocimiento existente de un modelo para hacer predicciones sobre tareas en las que no ha sido entrenado explícitamente.
Incitación: De manera similar a cómo un usuario solicita un modelo como consulta de respuestas, a los LLM se les puede solicitar que anoten datos describiendo los requisitos. La calidad de la salida aquí depende directamente de la calidad del mensaje y de la precisión de las instrucciones.
Transferencia de aprendizaje: Usar modelos previamente entrenados en tareas similares para reducir la cantidad de datos etiquetados necesarios.
Aprendizaje activo: Aquí, el propio modelo de ML guía el proceso de anotación de datos. El modelo identifica los puntos de datos que serían más beneficiosos para su aprendizaje y solicita anotaciones para esos puntos específicos. Este enfoque específico reduce la cantidad total de datos que se deben anotar, lo que conduce a Mayor eficiencia y Rendimiento del modelo mejorado.
Cómo seleccionar las mejores herramientas de anotación de datos en 2025
En términos simples, es una plataforma que permite a los especialistas y expertos anotar, etiquetar o rotular conjuntos de datos de todo tipo. Es un puente o un medio entre los datos sin procesar y los resultados que sus módulos de aprendizaje automático generarán en última instancia.
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 dependen de un proveedor externo para realizar anotaciones complejas, algunas organizaciones todavía tienen sus propias herramientas personalizadas o basadas en software gratuito o de código abierto disponibles en el mercado. Estas herramientas suelen estar diseñadas para manejar tipos de datos específicos, es decir, imágenes, vídeos, textos, 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.
Tipos de anotación de datos para aplicaciones de IA modernas
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.
Clasificación de imágenes – La clasificación de imágenes implica la asignación de categorías o etiquetas predefinidas a las imágenes en función de su contenido. Este tipo de anotación se usa para entrenar modelos de IA para reconocer y categorizar imágenes automáticamente.
Reconocimiento/Detección de Objetos – El reconocimiento de objetos, o detección de objetos, es el proceso de identificar y etiquetar objetos específicos dentro de una imagen. Este tipo de anotación se usa para entrenar modelos de IA para ubicar y reconocer objetos en imágenes o videos del mundo real.
Segmentación – La segmentación de imágenes consiste en dividir una imagen en varios segmentos o regiones, cada uno de los cuales corresponde a un objeto o área de interés específicos. Este tipo de anotación se utiliza para entrenar modelos de IA para analizar imágenes a nivel de píxel, lo que permite un reconocimiento de objetos y una comprensión de la escena más precisos.
Subtítulos de imágenes: La transcripción de imágenes es el proceso de extraer detalles de las imágenes y convertirlos en texto descriptivo, que luego se guarda como datos anotados. Al proporcionar imágenes y especificar lo que se debe anotar, la herramienta produce tanto las imágenes como sus descripciones correspondientes.
Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): La tecnología OCR permite a las computadoras leer y reconocer texto de imágenes o documentos escaneados. Este proceso ayuda a extraer texto con precisión y ha tenido un impacto significativo en la digitalización, el ingreso automatizado de datos y la accesibilidad mejorada para personas con discapacidad visual.
Estimación de pose (anotación de puntos clave): La estimación de pose implica localizar y rastrear puntos clave del cuerpo, generalmente en las articulaciones, para determinar la posición y orientación de una persona en un espacio 2D o 3D dentro de imágenes o videos.
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.
Clasificación de audio: La clasificación de audio clasifica los datos de sonido según sus características, lo que permite a las máquinas reconocer y diferenciar entre varios tipos de audio, como música, habla y sonidos de la naturaleza. A menudo se utiliza para clasificar géneros musicales, lo que ayuda a plataformas como Spotify a recomendar pistas similares.
Transcripción de audio: La transcripción de audio es el proceso de convertir palabras habladas de archivos de audio en texto escrito, lo que resulta útil para crear subtítulos para entrevistas, películas o programas de televisión. Si bien herramientas como Whisper de OpenAI pueden automatizar la transcripción en varios idiomas, es posible que necesiten alguna corrección manual. Proporcionamos un tutorial sobre cómo refinar estas transcripciones utilizando la herramienta de anotación de audio de Shaip.
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 localización, desenfoque de movimiento y seguimiento de objetos podrían implementarse en los sistemas. Varios programas de anotación de datos de vídeo le ayudan a anotar fotogramas. Cuando estos marcos anotados se unen, los modelos de IA pueden aprender movimiento, comportamiento, patrones y más. La anotación de vídeo es crucial para implementar conceptos como localización, desenfoque de movimiento y seguimiento de objetos en IA.
Clasificación de videos (etiquetado): La clasificación de videos implica clasificar el contenido de video en categorías específicas, lo cual es crucial para moderar el contenido en línea y garantizar una experiencia segura para los usuarios.
Subtítulos de vídeo: De manera similar a como subtitulamos imágenes, los subtítulos de video implican convertir el contenido del video en texto descriptivo.
Detección de acción o evento de vídeo: Esta técnica identifica y clasifica acciones en vídeos, comúnmente utilizada en deportes para analizar el rendimiento o en vigilancia para detectar eventos raros.
Detección y seguimiento de objetos de vídeo: La detección de objetos en videos identifica objetos y rastrea su movimiento a lo largo de los fotogramas, observando detalles como la ubicación y el tamaño a medida que se mueven a través de la secuencia.
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.
Anotación de opinión – La anotación de opinión implica etiquetar datos textuales con la opinión que transmite, como positivo, negativo o neutral. Este tipo de anotación se usa comúnmente en el análisis de sentimientos, donde los modelos de IA están capacitados para comprender y evaluar las emociones expresadas en el texto.
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.
Categorización de texto – Las oraciones o párrafos se pueden etiquetar y clasificar según temas generales, tendencias, temas, opiniones, categorías (deportes, entretenimiento y similares) y otros parámetros.
Anotación LIDAR
La anotación LiDAR implica etiquetar y categorizar datos de nubes de puntos 3D procedentes de sensores LiDAR. Este proceso esencial ayuda a las máquinas a comprender la información espacial para diversos usos. Por ejemplo, en los vehículos autónomos, los datos LiDAR anotados permiten a los coches identificar objetos y navegar de forma segura. En planificación urbana, ayuda a crear mapas de ciudades detallados en 3D. Para el monitoreo ambiental, ayuda a analizar las estructuras forestales y rastrear los cambios en el terreno. También se utiliza en robótica, realidad aumentada y construcción para realizar mediciones precisas y reconocer objetos.
Proceso de etiquetado y anotación de datos paso a paso para el éxito del aprendizaje automático
El proceso de anotación de datos implica una serie de pasos bien definidos para garantizar un etiquetado de datos preciso y de alta calidad para aplicaciones de aprendizaje automático. Estos pasos cubren todos los aspectos del proceso, desde la recopilación de datos no estructurados hasta la exportación de los datos anotados para su uso posterior. Las prácticas eficaces de MLOps pueden agilizar este proceso y mejorar la eficiencia general.
Así es como trabaja el equipo de anotación de datos:
- Recopilación de datos: El primer paso en el proceso de anotación de datos es recopilar todos los datos relevantes, como imágenes, videos, grabaciones de audio o datos de texto, en una ubicación centralizada.
- Preprocesamiento de datos: Estandarice y mejore los datos recopilados corrigiendo la distorsión de las imágenes, formateando el texto o transcribiendo el contenido de video. El preprocesamiento garantiza que los datos estén listos para la tarea de anotación.
- Seleccione el proveedor o la herramienta adecuados: Elija una herramienta o un proveedor de anotación de datos adecuado según los requisitos de su proyecto.
- Directrices de anotación: Establezca pautas claras para los anotadores o las herramientas de anotación para garantizar la coherencia y la precisión durante todo el proceso.
- Anotación: Etiquete y etiquete los datos utilizando anotadores humanos o una plataforma de anotación de datos, siguiendo las pautas establecidas.
- Garantía de calidad (QA): Revise los datos anotados para garantizar la precisión y la coherencia. Emplee múltiples anotaciones ciegas, si es necesario, para verificar la calidad de los resultados.
- Exportación de datos: Después de completar la anotación de datos, exporte los datos en el formato requerido. Las plataformas como Nanonets permiten exportar datos sin problemas a varias aplicaciones de software empresarial.
Todo el proceso de anotación de datos puede durar desde unos pocos días hasta varias semanas, según el tamaño, la complejidad y los recursos disponibles del proyecto.
Características avanzadas que se deben buscar en las plataformas de anotación de datos empresariales/herramientas de 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 pretende utilizar debe ser compatible con los grandes conjuntos de datos de alta calidad que tiene a mano y permitirle importarlos al software para etiquetarlos. Por lo tanto, la gestión de sus conjuntos de datos es la característica principal que ofrecen las herramientas. Las soluciones contemporáneas ofrecen funciones que le permiten importar grandes volúmenes de datos sin problemas y, al mismo tiempo, le permiten organizar sus conjuntos de datos mediante acciones como ordenar, filtrar, clonar, fusionar y más.
Una vez que se ingresan los conjuntos de datos, el siguiente paso es exportarlos como archivos utilizables. La herramienta que utilice debe permitirle guardar los conjuntos de datos en el formato que especifique para poder incorporarlos a sus modelos de aprendizaje automático. Las capacidades de control de versiones de datos eficaces son cruciales para mantener la integridad de los conjuntos de datos durante todo el proceso de anotación.
Técnicas de anotación
Para eso está 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, a menos que esté desarrollando una solución personalizada para sus necesidades. Su herramienta debería permitirle anotar videos o imágenes de visión artificial, audio o texto de procesamiento del lenguaje natural y transcripciones, entre otros. Si lo perfeccionamos aún más, debería haber opciones para usar cuadros delimitadores, segmentación semántica, segmentación de instancias, 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.
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.
Además de esto, se deben cumplir y respetar los estándares y protocolos de seguridad de datos.
Gestión del personal
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.
¿Cuáles son los beneficios de la anotación de datos?
La anotación de datos es crucial para optimizar los sistemas de aprendizaje automático y brindar experiencias de usuario mejoradas. Estos son algunos de los beneficios clave de la anotación de datos:
- Eficiencia de entrenamiento mejorada: El etiquetado de datos ayuda a entrenar mejor los modelos de aprendizaje automático, lo que mejora la eficiencia general y produce resultados más precisos.
- Mayor precisión: Los datos anotados con precisión garantizan que los algoritmos puedan adaptarse y aprender de manera efectiva, lo que da como resultado niveles más altos de precisión en tareas futuras.
- Intervención humana reducida: Las herramientas avanzadas de anotación de datos reducen significativamente la necesidad de intervención manual, agilizando los procesos y reduciendo los costos asociados.
Por lo tanto, la anotación de datos contribuye a sistemas de aprendizaje automático más eficientes y precisos al tiempo que minimiza los costos y el esfuerzo manual que tradicionalmente se requiere para entrenar modelos de IA.
Control de calidad en la anotación de datos
Shaip garantiza una calidad de primer nivel a través de múltiples etapas de control de calidad para garantizar la calidad en los proyectos de anotación de datos.
- Entrenamiento inicial: Los anotadores están completamente capacitados sobre pautas específicas del proyecto.
- Monitoreo Continuo: Controles de calidad periódicos durante el proceso de anotación.
- Revisión final: Revisiones completas realizadas por anotadores senior y herramientas automatizadas para garantizar precisión y coherencia.
Además, la IA también puede identificar inconsistencias en las anotaciones humanas y señalarlas para su revisión, lo que garantiza una mayor calidad general de los datos. (Por ejemplo, la IA puede detectar discrepancias en cómo diferentes anotadores etiquetan el mismo objeto en una imagen). Entonces, con humanos y IA, la calidad de la anotación se puede mejorar significativamente y al mismo tiempo reducir el tiempo total necesario para completar los proyectos.
Cómo superar los desafíos más comunes de la anotación de datos
La anotación de datos juega un papel fundamental en el desarrollo y la precisión de la IA y los modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, el proceso viene con su propio conjunto de desafíos:
- Costo de anotar datos: La anotación de datos se puede realizar de forma manual o automática. La anotación manual requiere un esfuerzo, tiempo y recursos significativos, lo que puede generar mayores costos. Mantener la calidad de los datos durante todo el proceso también contribuye a estos gastos.
- Precisión de la anotación: Los errores humanos durante el proceso de anotación pueden dar como resultado una mala calidad de los datos, lo que afecta directamente el rendimiento y las predicciones de los modelos AI/ML. Un estudio de Gartner destaca que la mala calidad de los datos cuesta a las empresas hasta un 15% de sus ingresos.
- Escalabilidad:A medida que aumenta el volumen de datos, el proceso de anotación puede volverse más complejo y llevar más tiempo con conjuntos de datos más grandes, especialmente cuando se trabaja con datos multimodales. Escalar la anotación de datos manteniendo la calidad y la eficiencia es un desafío para muchas organizaciones.
- Privacidad y seguridad de los datos: anotar datos confidenciales, como información personal, registros médicos o datos financieros, plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. Asegurarse de que el proceso de anotación cumpla con las normas de protección de datos y las pautas éticas pertinentes es crucial para evitar riesgos legales y de reputación.
- Gestión de diversos tipos de datos: El manejo de varios tipos de datos como texto, imágenes, audio y video puede ser un desafío, especialmente cuando requieren diferentes técnicas de anotación y experiencia. Coordinar y administrar el proceso de anotación en estos tipos de datos puede ser complejo y requerir muchos recursos.
Las organizaciones pueden comprender y abordar estos desafíos para superar los obstáculos asociados con la anotación de datos y mejorar la eficiencia y eficacia de sus proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Comparación de herramientas de anotación de datos: marco de decisión de compra y de creación
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
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 una opción más adecuada 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
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".
| Build | Comprar |
|---|---|
Ventajas
| Ventajas
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Desventajas:
| Desventajas:
|
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.
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 plataformas de etiquetado de datos de IA en la práctica hoy en día. Las empresas tienen más opciones para elegir uno en función de sus distintas necesidades. Pero cada herramienta tiene sus propios pros y contras. Para tomar una decisión acertada, es necesario seguir un camino objetivo, al margen también de las exigencias subjetivas. 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
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
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 y casos de éxito de anotación de datos específicos de la industria
La anotación de datos es vital en varias industrias, lo que les permite desarrollar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático más precisos y eficientes. Estos son algunos casos de uso específicos de la industria para la anotación de datos:
Anotación de datos de atención médica
La anotación de datos para imágenes médicas es fundamental en el desarrollo de herramientas de análisis de imágenes médicas basadas en IA. Los anotadores etiquetan imágenes médicas (como rayos X, resonancias magnéticas) para características como tumores o estructuras anatómicas específicas, lo que permite a los algoritmos detectar enfermedades y anomalías con mayor precisión. Por ejemplo, la anotación de datos es crucial para entrenar modelos de aprendizaje automático para identificar lesiones cancerosas en los sistemas de detección de cáncer de piel. Además, los anotadores de datos etiquetan registros médicos electrónicos (EMR) y notas clínicas, lo que ayuda en el desarrollo de sistemas de visión por computadora para el diagnóstico de enfermedades y el análisis automatizado de datos médicos.
Anotación de datos minoristas
La anotación de datos minoristas implica el etiquetado de imágenes de productos, datos de clientes y datos de opiniones. Este tipo de anotación ayuda a crear y entrenar modelos AI/ML para comprender la opinión del cliente, recomendar productos y mejorar la experiencia general del cliente.
Anotación de datos financieros
El sector financiero utiliza la anotación de datos para la detección de fraudes y el análisis de sentimientos de los artículos de noticias financieras. Los anotadores etiquetan las transacciones o los artículos de noticias como fraudulentos o legítimos, y entrenan a los modelos de IA para que marquen automáticamente la actividad sospechosa e identifiquen posibles tendencias del mercado. Por ejemplo, las anotaciones de alta calidad ayudan a las instituciones financieras a entrenar a los modelos de IA para que reconozcan patrones en las transacciones financieras y detecten actividades fraudulentas. Además, la anotación de datos financieros se centra en la anotación de documentos financieros y datos transaccionales, algo esencial para desarrollar sistemas de IA/ML que detecten el fraude, aborden problemas de cumplimiento y agilicen otros procesos financieros.
Anotación de datos automotrices
La anotación de datos en la industria automotriz implica el etiquetado de datos de vehículos autónomos, como la información de la cámara y el sensor LiDAR. Esta anotación ayuda a crear modelos para detectar objetos en el entorno y procesar otros puntos de datos críticos para los sistemas de vehículos autónomos.
Anotación de datos industriales o de fabricación
La anotación de datos para la automatización de la fabricación impulsa el desarrollo de robots inteligentes y sistemas automatizados en la fabricación. Los anotadores etiquetan imágenes o datos de sensores para entrenar modelos de IA para tareas como la detección de objetos (robots que recogen artículos de un almacén) o la detección de anomalías (identificación de posibles fallos de funcionamiento de los equipos en función de las lecturas de los sensores). Por ejemplo, la anotación de datos permite a los robots reconocer y captar objetos específicos en una línea de producción, mejorando la eficiencia y la automatización. Además, la anotación de datos industriales se utiliza para anotar datos de diversas aplicaciones industriales, incluidas imágenes de fabricación, datos de mantenimiento, datos de seguridad e información de control de calidad. Este tipo de anotación de datos ayuda a crear modelos capaces de detectar anomalías en los procesos productivos y garantizar la seguridad de los trabajadores.
Anotación de datos de comercio electrónico
Anotar imágenes de productos y reseñas de usuarios para recomendaciones personalizadas y análisis de sentimientos.
¿Cuáles son las mejores prácticas para la anotación de datos?
Para garantizar el éxito de sus proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, es esencial seguir las mejores prácticas para la anotación de datos. Estas prácticas pueden ayudar a mejorar la precisión y la consistencia de sus datos anotados:
- Elija la estructura de datos adecuada: Cree etiquetas de datos que sean lo suficientemente específicas para ser útiles pero lo suficientemente generales para capturar todas las posibles variaciones en los conjuntos de datos.
- Proporcionar instrucciones claras: Desarrolle pautas de anotación de datos detalladas y fáciles de entender y mejores prácticas para garantizar la coherencia y precisión de los datos entre diferentes anotadores.
- Optimizar la carga de trabajo de anotación: Dado que la anotación puede ser costosa, considere alternativas más asequibles, como trabajar con servicios de recopilación de datos que ofrecen conjuntos de datos preetiquetados.
- Recopile más datos cuando sea necesario: Para evitar que la calidad de los modelos de aprendizaje automático se vea afectada, colabore con empresas de recopilación de datos para recopilar más datos si es necesario.
- Subcontratar o crowdsourcing: cuando los requisitos de anotación de datos se vuelvan demasiado grandes y consuman mucho tiempo para los recursos internos, considere la subcontratación o la colaboración colectiva.
- Combine los esfuerzos humanos y mecánicos: Use un enfoque humano en el circuito con software de anotación de datos para ayudar a los anotadores humanos a enfocarse en los casos más desafiantes y aumentar la diversidad del conjunto de datos de entrenamiento.
- Priorizar la calidad: pruebe regularmente sus anotaciones de datos para fines de control de calidad. Anime a varios anotadores a revisar el trabajo de los demás para verificar la precisión y la coherencia en el etiquetado de conjuntos de datos.
- Garantizar el cumplimiento: Al anotar conjuntos de datos confidenciales, como imágenes que contienen personas o registros de salud, tenga en cuenta las cuestiones éticas y de privacidad. El incumplimiento de las normas locales puede dañar la reputación de su empresa.
Cumplir con estas mejores prácticas de anotación de datos puede ayudarlo a garantizar que sus conjuntos de datos estén etiquetados con precisión, accesibles para los científicos de datos y listos para impulsar sus proyectos basados en datos.
Casos de estudio / Historias de éxito
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 eficaz La anotación y el etiquetado de datos revelan cómo abordamos cada proyecto y qué ofrecemos a las empresas y las partes interesadas con las que trabajamos.
En uno de nuestros recientes proyectos de licencias de datos clínicos, procesamos más de 6,000 horas de audio y eliminamos cuidadosamente toda la información médica protegida (PHI) para garantizar que el contenido cumpliera con los estándares de HIPAA. Después de desidentificar los datos, estaban listos para usarse para entrenar modelos de reconocimiento de voz en el ámbito de la atención médica.
En proyectos como estos, el verdadero desafío radica en cumplir con los estrictos criterios y alcanzar los hitos clave. Comenzamos con datos de audio sin procesar, lo que significa que hay un gran enfoque en desidentificar a todas las partes involucradas. Por ejemplo, cuando utilizamos el análisis de reconocimiento de entidades nombradas (NER), nuestro objetivo no es solo anonimizar la información, sino también asegurarnos de que esté correctamente anotada para los modelos.
Otro caso de estudio que se destaca es un masivo datos de entrenamiento de IA conversacional Proyecto en el que trabajamos con 3,000 lingüistas durante 14 semanas. ¿El resultado? Generamos datos de entrenamiento de modelos de IA en 27 idiomas diferentes, lo que ayudó a desarrollar asistentes digitales multilingües que pueden interactuar con las personas en sus idiomas nativos.
Este proyecto realmente subrayó la importancia de contar con las personas adecuadas. Con un equipo tan grande de expertos en la materia y encargados de la gestión de datos, mantener todo organizado y optimizado fue crucial para cumplir con nuestro plazo. Gracias a nuestro enfoque, pudimos completar el proyecto mucho antes del estándar de la industria.
En otro ejemplo, uno de nuestros clientes del sector sanitario necesitaba imágenes médicas anotadas de primer nivel para una nueva herramienta de diagnóstico de IA. Al aprovechar la profunda experiencia en anotación de Shaip, el cliente mejoró la precisión de su modelo en un 25 %, lo que dio como resultado diagnósticos más rápidos y confiables.
También hemos trabajado mucho en áreas como el entrenamiento de bots y la anotación de texto para el aprendizaje automático. Incluso cuando se trabaja con texto, se aplican las leyes de privacidad, por lo que desidentificar la información confidencial y clasificar los datos sin procesar es igualmente importante.
En todos estos diferentes tipos de datos, ya sea audio, texto o imágenes, nuestro equipo en Shaip ha cumplido constantemente aplicando los mismos métodos y principios comprobados para garantizar el éxito en todo momento.
Resumen
Puntos clave
- La anotación de datos es el proceso de etiquetar datos para entrenar modelos de aprendizaje automático de manera efectiva.
- La anotación de datos de alta calidad afecta directamente la precisión y el rendimiento del modelo de IA
- Se proyecta que el mercado global de anotación de datos alcance los 3.4 millones de dólares en 2028, con un crecimiento anual compuesto del 38.5 %.
- Elegir las herramientas y técnicas de anotación adecuadas puede reducir los costos del proyecto hasta en un 40 %
- La implementación de la anotación asistida por IA puede mejorar la eficiencia entre un 60 y un 70 % en la mayoría de los proyectos
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 precisas, puede encontrar en nosotros al equipo de expertos que se adapte a sus necesidades y objetivos. Optimice sus modelos de IA para el aprendizaje con nosotros.
Transforme sus proyectos de IA con servicios de anotación de datos de expertos
¿Está listo para mejorar sus iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático con datos anotados de alta calidad? Shaip ofrece soluciones de anotación de datos de extremo a extremo adaptadas a su industria y caso de uso específicos.
¿Por qué asociarse con Shaip para sus necesidades de anotación de datos?
- Experiencia en el campo: Anotadores especializados con conocimientos específicos de la industria
- Flujos de trabajo escalables: Manejar proyectos de cualquier tamaño con calidad constante.
- Soluciones Personalizadas:Procesos de anotación personalizados para sus necesidades específicas
- Seguridad y Cumplimiento: Procesos que cumplen con las normas HIPAA, GDPR e ISO 27001
- Compromiso flexible:Escale hacia arriba o hacia abajo según los requisitos del proyecto
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.