Los modelos inteligentes de IA deben capacitarse ampliamente para poder identificar patrones, objetos y, finalmente, tomar decisiones confiables. Sin embargo, los datos entrenados no se pueden alimentar al azar y deben etiquetarse para ayudar a los modelos a comprender, procesar y aprender de manera integral a partir de los patrones de entrada seleccionados.
Aquí es donde entra el etiquetado de datos, como un acto de etiquetar información o más bien metadatos, según un conjunto de datos específico, para centrarse en ampliar la comprensión de las máquinas. Para simplificar aún más, el etiquetado de datos categoriza de forma selectiva datos, imágenes, texto, audio, videos y patrones para mejorar las implementaciones de IA.
Según Etiquetado de datos NASSCOM Informe, se espera que el mercado global de etiquetado de datos crezca un 700% en valor para fines de 2023, en comparación con el de 2018. Es muy probable que este supuesto crecimiento tenga en cuenta la asignación financiera para herramientas de etiquetado autogestionadas, con respaldo interno. recursos e incluso soluciones de terceros.
Además de estos hallazgos, también se puede inferir que el mercado de etiquetado de datos globales acumuló un valor de $ 1.2 mil millones en 2018.Sin embargo, esperamos que aumente ya que se supone que el tamaño del mercado de etiquetado de datos alcanzará una valoración masiva de $ 4.4 mil millones. para 2023.
El etiquetado de datos es la necesidad del momento, pero viene con varios desafíos de implementación y precios específicos.
Algunos de los más urgentes incluyen:
- Preparación de datos lenta, cortesía de herramientas de limpieza redundantes
- Falta del hardware necesario para manejar una fuerza laboral masiva y un volumen excesivo de datos extraídos
- Acceso restringido a herramientas de etiquetado de vanguardia y tecnologías de apoyo.
- Mayor costo de etiquetado de datos
- Falta de coherencia en lo que respecta al etiquetado de datos de calidad
- Falta de escalabilidad, siempre y cuando el modelo de IA necesite cubrir un conjunto adicional de participantes
- Falta de cumplimiento cuando se trata de mantener una postura de seguridad de datos estable mientras se obtienen datos y se usan
Aunque puede segregar el etiquetado de datos conceptualmente, las herramientas relevantes requieren que clasifique los conceptos de acuerdo con la naturaleza de los conjuntos de datos. Éstos incluyen:
- Clasificación de audio: Incluye recopilación, segmentación y transcripción de audio
- Etiquetado de imágenes: Comprende recopilación, clasificación, segmentación y etiquetado de datos de puntos clave
- Etiquetado de texto: Implica extracción y clasificación de texto
- Etiquetado de video: Incluye elementos como recopilación, clasificación y segmentación de videos.
- Etiquetado 3D: Cuenta con seguimiento y segmentación de objetos.
Aparte de la segregación antes mencionada, especialmente desde una perspectiva más amplia, el etiquetado de datos se divide en cuatro tipos, que incluyen descriptivo, evaluativo, informativo y combinado. Sin embargo, con el único propósito de capacitación, el etiquetado de datos se segrega en: recopilación, segmentación, transcripción, Clasificación, extracción, seguimiento de objetos, que ya hemos discutido para los conjuntos de datos individuales.
El etiquetado de datos es un proceso detallado e implica los siguientes pasos para entrenar categóricamente modelos de IA:
- Recopilación de conjuntos de datos, a través de estrategias, es decir, internas, de código abierto, proveedores
- Etiquetado de conjuntos de datos según las capacidades específicas de visión artificial, aprendizaje profundo y PNL
- Probar y evaluar modelos producidos para determinar la inteligencia como parte de la implementación
- Satisfacer una calidad de modelo aceptable y, finalmente, lanzarlo para un uso integral
El conjunto adecuado de herramientas de etiquetado de datos, sinónimo de una plataforma de etiquetado de datos creíble, debe seleccionarse teniendo en cuenta los siguientes factores:
- Tipo de inteligencia que desea que tenga el modelo a través de casos de uso definidos
- Calidad y experiencia de los anotadores de datos, para que puedan utilizar las herramientas con precisión.
- Estándares de calidad que tiene en mente
- Necesidades específicas de cumplimiento
- Herramientas comerciales, de código abierto y gratuitas
- Presupuesto que puede ahorrar
Además de los factores mencionados, es mejor que tenga en cuenta las siguientes consideraciones:
- Precisión de etiquetado de las herramientas
- La garantía de calidad está garantizada por las herramientas
- Capacidades de integración
- Seguridad e inmunización contra fugas
- Configuración basada en la nube o no
- Perspicacia para la gestión del control de calidad
- Fall-Safes, Stop-Gaps y destreza escalable de la herramienta
- La empresa que ofrece las herramientas
Las verticales que se benefician mejor con las herramientas y los recursos de etiquetado de datos incluyen:
- IA médica: Las áreas de enfoque incluyen modelos de diagnóstico de entrenamiento con visión por computadora para mejorar las imágenes médicas, tiempos de espera minimizados y un retraso mínimo
- Finanzas: Las áreas de enfoque incluyen la evaluación de los riesgos crediticios, la elegibilidad del préstamo y otros factores importantes a través del etiquetado de texto.
- Vehículo o transporte autónomo: Las áreas de enfoque incluyen la implementación de NLP y Computer Vision para apilar modelos con un volumen increíble de datos de entrenamiento para detectar individuos, señales, bloqueos, etc.
- Venta minorista y comercio electrónico: Las áreas de enfoque incluyen decisiones específicas de precios, comercio electrónico mejorado, monitoreo de la personalidad del comprador, comprensión de los hábitos de compra y amplificación de la experiencia del usuario.
- Tecnología Las áreas de enfoque incluyen la fabricación de productos, la recolección de contenedores, la detección de errores críticos de fabricación por adelantado y más
- Geoespacial: Las áreas de enfoque incluyen GPS y detección remota mediante técnicas de etiquetado seleccionadas
- Agricultura: Las áreas de enfoque incluyen el uso de sensores GPS, drones y visión por computadora para promover los conceptos de agricultura de precisión, optimizar las condiciones del suelo y los cultivos, determinar los rendimientos y más.
Todavía confuso en cuanto a cuál es una mejor estrategia para encaminar el etiquetado de datos, es decir, construir una configuración autogestionada o comprar una de un proveedor de servicios externo. Estos son los pros y los contras de cada uno para ayudarlo a decidir mejor:
El enfoque de 'construir'
| Estrechar | Comprar |
|---|---|
Hits:
| Hits:
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Misses:
| Misses:
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Beneficios:
| Beneficios:
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Veredicto
Si planea construir un sistema de inteligencia artificial exclusivo sin que el tiempo sea una limitación, construir una herramienta de etiquetado desde cero tiene sentido. Para todo lo demás, comprar una herramienta es el mejor enfoque.
