Si está desarrollando una solución de inteligencia artificial, el tiempo de comercialización de su producto depende en gran medida de la disponibilidad oportuna de conjuntos de datos de calidad para fines de capacitación. Solo cuando tenga a mano los conjuntos de datos necesarios, podrá iniciar los procesos de capacitación de sus modelos, optimizar los resultados y preparar su solución para su lanzamiento.
Y ya sabe, obtener conjuntos de datos de calidad a tiempo es un desafío abrumador para empresas de todos los tamaños y escalas. Para los no iniciados, cerca de 19% de las empresas revelan que es la falta de disponibilidad de datos lo que les impide adoptar soluciones de IA.
También debemos entender que incluso si logra generar datos relevantes y contextuales, anotación de datos es un desafío en sí mismo. Lleva mucho tiempo y requiere un excelente dominio y atención a los detalles. Alrededor del 80% del tiempo de desarrollo de una IA se dedica a anotar conjuntos de datos.
Ahora, no podemos simplemente eliminar por completo los procesos de anotación de datos de nuestros sistemas, ya que son el punto de apoyo del entrenamiento de IA. Sus modelos no producirían resultados (y mucho menos resultados de calidad) si no hay datos anotados a mano. Hasta ahora, hemos discutido una gran variedad de temas sobre desafíos basados en datos, técnicas de anotación y más. Hoy, discutiremos otro aspecto crucial que gira en torno al etiquetado de datos en sí.
En esta publicación, exploraremos los dos tipos de métodos de anotación utilizados en todo el espectro, que son:
- Etiquetado manual de datos
- Y etiquetado automático de datos
Arrojaremos luz sobre las diferencias entre los dos, por qué la intervención manual es clave y cuáles son los riesgos asociados con la etiquetado de datos.
Etiquetado de datos manual
Como sugiere el nombre, el etiquetado manual de datos involucra a seres humanos. Los expertos en anotación de datos se encargan de etiquetar elementos en conjuntos de datos. Por expertos, nos referimos a pymes y autoridades de dominio que saben exactamente qué anotar. El proceso manual comienza con los anotadores que reciben conjuntos de datos sin procesar para la anotación. Los conjuntos de datos pueden ser imágenes, archivos de video, grabaciones de audio o transcripciones, textos o una combinación de estos.
En función de los proyectos, los resultados requeridos y las especificaciones, los anotadores trabajan en la anotación de elementos relevantes. Los expertos saben qué técnica es la más adecuada para conjuntos de datos y propósitos específicos. Utilizan la técnica adecuada para sus proyectos y entregan conjuntos de datos entrenables a tiempo.
El etiquetado manual requiere mucho tiempo y el tiempo medio de anotación por conjunto de datos depende de una serie de factores, como la herramienta utilizada, la cantidad de elementos que se anotarán, la calidad de los datos y más. Por ejemplo, un experto podría tardar hasta 1500 horas en etiquetar cerca de 100,000 imágenes con 5 anotaciones por imagen.
Si bien el etiquetado manual es solo una parte del proceso, hay una segunda fase en el flujo de trabajo de anotación llamada controles de calidad y auditorías. En esto, los conjuntos de datos anotados se verifican para verificar su autenticidad y precisión. Para hacer esto, las empresas adoptan un método de consenso, en el que varias anotaciones funcionan en los mismos conjuntos de datos para obtener resultados unánimes. Las discrepancias se resuelven también en caso de comentarios y marcas. En comparación con el proceso de anotación, la fase de control de calidad es menos agotadora y requiere más tiempo.
Etiquetado automático de datos
Entonces, ahora comprende cuánto esfuerzo manual se dedica al etiquetado de datos. Para que las soluciones se utilicen en sectores como el de la salud, la precisión y la atención al detalle se vuelve aún más crucial. Para allanar el camino para un etiquetado de datos más rápido y la entrega de datos anotados, los modelos de etiquetado automático de datos se están volviendo cada vez más prominentes.
En este método, los sistemas de IA se encargan de anotar los datos. Esto se logra con la ayuda de métodos heurísticos o modelos de aprendizaje automático o ambos. En el método heurístico, un único conjunto de datos se pasa a través de una serie de reglas o condiciones predefinidas para validar una etiqueta específica. Las condiciones las ponen los humanos.
Si bien esto es eficiente, este método falla cuando las estructuras de datos cambian con frecuencia. Además, diseñar las condiciones se vuelve complejo para impulsar los sistemas a tomar una decisión informada. Si bien los humanos pueden diferenciar entre helado y limonada, no sabemos qué enfoque toma el cerebro para hacer la distinción. Replicar esto es humanamente imposible en las máquinas.
Esto da lugar a una serie de preocupaciones con respecto a la calidad de los resultados de los sistemas de IA. A pesar de que la automatización se activa, necesita un humano (o un montón de ellos) para validar y corregir las etiquetas de datos. Y esta es una excelente transición a nuestra próxima sección.
Anotación asistida por IA: la inteligencia requiere cerebros (enfoque híbrido)
Para obtener los mejores resultados, se requiere un enfoque híbrido. Si bien los sistemas de inteligencia artificial pueden encargarse de un etiquetado más rápido, los humanos pueden validar los resultados y optimizarlos. Dejar todo el proceso de anotación de datos en manos de máquinas podría ser una mala idea y es por eso que traer humanos al circuito tiene mucho sentido.
Una vez entrenadas, las máquinas pueden segmentar y anotar los elementos más fundamentales con precisión. Son solo las tareas complejas las que requieren intervención manual. En tales casos, esto no consumiría tanto tiempo como el etiquetado manual de datos ni sería tan riesgoso como el etiquetado automático de datos.
Hay un equilibrio que se establece y el proceso también puede ocurrir de manera rentable. Los expertos podrían crear bucles de retroalimentación optimizados para que las máquinas produzcan mejores etiquetas, lo que en última instancia reduce la necesidad de esfuerzos manuales involucrados. Con el aumento significativo en las puntuaciones de confianza de la máquina, también se puede mejorar la calidad de los datos etiquetados.
Resumen
Completamente autónomo etiquetado de datos los mecanismos nunca funcionarían, al menos por ahora. Lo que necesitamos es armonía entre el hombre y las máquinas para realizar una tarea tediosa. Esto también aumenta el tiempo de entrega de los conjuntos de datos anotados, donde las empresas pueden iniciar sin problemas sus fases de capacitación en IA. Y si está buscando conjuntos de datos de alta calidad para sus modelos de IA, comuníquese con nosotros hoy.
