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Muchos imaginan robots como los de las películas de ciencia ficción que imitan o incluso superan el intelecto humano cuando escuchan los términos inteligencia artificial, aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
Otros piensan que estos dispositivos simplemente toman información y aprenden de ella por sí mismos. Bueno... es un poco engañoso. El etiquetado de datos es el método utilizado para entrenar a las computadoras para que se vuelvan "inteligentes", ya que tienen capacidades limitadas sin instrucción humana.
Para entrenar a la computadora para que actúe "inteligentemente", ingresamos los datos en varias formas y le enseñamos varias estrategias con la ayuda del etiquetado de datos.
Los conjuntos de datos se deben anotar o etiquetar con numerosas permutaciones de la misma información como parte de la ciencia subyacente al etiquetado de datos.
Es loable el esfuerzo y dedicación que se pone en el producto final, aun cuando sorprende y nos facilita el día a día.
Aprenda sobre el etiquetado de datos en este artículo para saber qué es, cómo funciona, diferentes tipos de etiquetado de datos, obstáculos y mucho más.
Entonces, ¿qué es el etiquetado de datos?
In máquina de aprendizaje, el calibre y la naturaleza de los datos de entrada dictan el calibre y la naturaleza de la salida. La precisión de su modelo de IA se ve reforzada por el calibre de los datos utilizados para entrenarlo.
En otros términos, el etiquetado de datos es el acto de etiquetar o anotar diferentes conjuntos de datos estructurados o no estructurados para enseñar a una computadora a identificar diferencias y patrones entre ellos.
Una ilustración le ayudará a comprender esto. Es necesario etiquetar cada luz roja en una variedad de imágenes para que la computadora aprenda que la luz roja es una señal para detenerse.
Sobre esta base, AI desarrolla un algoritmo que, en cada situación, interpretará una luz roja como una indicación de alto. Otro ejemplo es la capacidad de categorizar diferentes conjuntos de datos bajo los encabezados de jazz, pop, rock, clásica y más para separar diferentes géneros musicales.
En pocas palabras, el etiquetado de datos en el aprendizaje automático se refiere al proceso de detectar datos sin etiquetar (como fotos, archivos de texto, videos, etc.) y agregar una o más etiquetas relevantes para ofrecer contexto de modo que un modelo de aprendizaje automático pueda aprender de ellos. eso.
Las etiquetas podrían decir, por ejemplo, si una radiografía muestra un tumor o no, qué palabras se dijeron en un clip de audio o si una imagen de un pájaro o un automóvil.
El etiquetado de datos es esencial para una serie de casos de uso, incluido el reconocimiento de voz, visión de computadoray procesamiento del lenguaje natural.
Etiquetado de datos: ¿Por qué es importante?
Primero, la cuarta revolución industrial se centra en la habilidad de entrenar máquinas. Como resultado, se encuentra entre los avances de software más significativos del presente.
Se debe crear su sistema de aprendizaje automático, lo que implica el etiquetado de datos. Establece las capacidades del sistema. No hay sistema si los datos no están etiquetados.
Las posibilidades con el etiquetado de datos solo están limitadas por su creatividad. Cualquier acción que pueda asignar al sistema se repetirá con información actualizada.
Lo que significa que el tipo, la cantidad y la diversidad de datos que puede enseñar al sistema determinarán su inteligencia y capacidad.
La segunda es que el trabajo de etiquetado de datos viene antes que el trabajo de ciencia de datos. En consecuencia, el etiquetado de datos es necesario para la ciencia de datos. Las fallas y errores en el etiquetado de datos afectan la ciencia de datos. Alternativamente, para emplear un cliché más crudo, "basura adentro, basura afuera".
En tercer lugar, El arte del etiquetado de datos significa un cambio en la forma en que las personas abordan el desarrollo de sistemas de IA. Al mismo tiempo, refinamos la estructura del etiquetado de datos para cumplir mejor con nuestros objetivos en lugar de solo intentar mejorar las técnicas matemáticas.
La automatización moderna se basa en esto y es el centro de la transformación de la IA que se está llevando a cabo actualmente. Ahora más que nunca, el trabajo del conocimiento se está mecanizando.
¿Cómo funciona el etiquetado de datos?
El siguiente orden cronológico se sigue durante el procedimiento de etiquetado de datos.
Recopilación de datos
Los datos son la piedra angular de cualquier esfuerzo de aprendizaje automático. La etapa inicial en el etiquetado de datos consiste en recopilar la cantidad adecuada de datos sin procesar en diferentes formas.
La recopilación de datos puede tomar una de dos formas: proviene de fuentes internas que la empresa ha estado utilizando o proviene de fuentes externas de acceso público.
Dado que está en forma sin procesar, estos datos deben limpiarse y procesarse antes de que se realicen las etiquetas del conjunto de datos. Luego, el modelo se entrena utilizando estos datos limpios y preprocesados. Los hallazgos serán más precisos cuanto más grande y variado sea el conjunto de datos.
Anotar datos
Después de la limpieza de datos, los expertos del dominio examinan los datos y aplican etiquetas utilizando varias técnicas de etiquetado de datos. El modelo tiene un contexto significativo que se puede utilizar como verdad básica.
Estas son las variables que desea que prediga el modelo, como las fotos.
Garantía de calidad
La calidad de los datos, que deben ser confiables, precisos y consistentes, es crucial para el éxito del entrenamiento del modelo ML. Se deben implementar pruebas regulares de control de calidad para garantizar el etiquetado exacto y correcto de estos datos.
Es posible evaluar la precisión de estas anotaciones utilizando técnicas de control de calidad como el Consenso y la prueba alfa de Cronbach. La exactitud de los resultados mejora considerablemente con las inspecciones de control de calidad de rutina.
Modelos de entrenamiento y prueba
Los procedimientos antes mencionados solo tienen sentido si se verifica la exactitud de los datos. La técnica se pondrá a prueba al incluir el conjunto de datos no estructurados para verificar si produce los resultados deseados.
Estrategias de etiquetado de datos
El etiquetado de datos es un proceso laborioso que exige atención al detalle. El método utilizado para anotar los datos variará según la declaración del problema, la cantidad de datos que se deben etiquetar, la complejidad de los datos y el estilo.
Repasemos algunas de las opciones que tiene su empresa, según los recursos que tenga y el tiempo que tenga disponible.
Etiquetado de datos interno
Como su nombre lo indica, el etiquetado interno de datos lo realizan expertos dentro de una empresa. Cuando tiene suficiente tiempo, personal y recursos financieros, es la mejor opción, ya que garantiza el etiquetado más preciso. Sin embargo, se mueve lentamente.
Outsourcing
Otra opción para hacer las cosas es contratar trabajadores independientes para tareas de etiquetado de datos que se pueden encontrar en varios mercados independientes y de búsqueda de empleo como Upwork.
La subcontratación es una opción rápida para obtener servicios de etiquetado de datos, sin embargo, la calidad podría verse afectada, de manera similar al método anterior.
Crowdsourcing
Puede iniciar sesión como solicitante y distribuir varios trabajos de etiquetado a los contratistas disponibles en plataformas de crowdsourcing especializadas como Amazon Mechanical Turk (M Turco).
El método, aunque algo rápido y económico, no puede proporcionar datos anotados de buena calidad.
Etiquetado de datos de forma automática.
El procedimiento puede ser asistido por software además de realizarse manualmente. Usando el enfoque de aprendizaje activo, las etiquetas se pueden encontrar y agregar automáticamente al conjunto de datos de entrenamiento.
En esencia, los especialistas humanos desarrollan un modelo de etiquetado automático de IA para marcar datos sin etiquetar y sin procesar. Luego deciden si el modelo aplicó correctamente el etiquetado. Los humanos corrigen los errores después de una falla y vuelven a entrenar el algoritmo.
Desarrollo de datos sintéticos.
En lugar de datos del mundo real, datos sintéticos es un conjunto de datos etiquetado que se fabricó artificialmente. Es producido por algoritmos o simulaciones por computadora y se usa con frecuencia para entrenar modelos de aprendizaje automático.
Los datos sintéticos son una excelente respuesta a los problemas de escasez y variedad de datos en el contexto de los procedimientos de etiquetado. La creacion de datos sintéticos desde cero ofrece una solución.
Los desarrolladores de conjuntos de datos deben poder reconocer la creación de configuraciones 3D con los elementos y los alrededores del modelo. Se pueden representar tantos datos sintéticos como sean necesarios para el proyecto.
Desafíos del etiquetado de datos
Requiere más tiempo y esfuerzo
Además de ser un desafío obtener grandes cantidades de datos (especialmente para industrias altamente especializadas como la atención médica), etiquetar cada pieza de datos a mano requiere mucho trabajo y requiere la ayuda de etiquetadores humanos.
Casi el 80 % del tiempo dedicado a un proyecto durante todo el ciclo de desarrollo de ML se dedica a la preparación de datos, lo que incluye el etiquetado.
Posibilidad de inconsistencia
La mayoría de las veces, el etiquetado cruzado, que ocurre cuando muchas personas etiquetan los mismos conjuntos de datos, da como resultado una mayor precisión.
Sin embargo, debido a que las personas a veces tienen diversos grados de competencia, los estándares de etiquetado y las etiquetas mismas pueden ser inconsistentes, lo cual es otro problema. Es posible que dos o más anotadores no estén de acuerdo con algunas etiquetas.
Por ejemplo, un experto podría calificar una reseña de un hotel como favorable, mientras que otro la consideraría sarcástica y le asignaría una calificación baja.
Conocimiento del dominio
Sentirá la necesidad de contratar etiquetadores con conocimientos especializados de la industria para algunos sectores.
Los anotadores sin el conocimiento de dominio necesario, por ejemplo, tendrán muchas dificultades para etiquetar adecuadamente los elementos mientras crean una aplicación ML para el sector de la salud.
Propensión a errores
El etiquetado manual está sujeto a errores humanos, independientemente de cuán informados y cuidadosos sean sus etiquetadores. Debido al hecho de que los anotadores trabajan con frecuencia con enormes conjuntos de datos sin procesar, esto es inevitable.
Imagine una persona anotando 100,000 imágenes con hasta 10 cosas diferentes.
Tipos comunes de etiquetado de datos
Visión por computador
Para desarrollar su conjunto de datos de entrenamiento, primero debe etiquetar imágenes, píxeles o puntos clave, o establecer un límite que encierre completamente una imagen digital, conocido como cuadro delimitador, al construir un sistema de visión artificial.
Las fotografías se pueden categorizar de varias maneras, incluso por contenido (lo que realmente hay en la imagen en sí) y calidad (como tomas de productos frente a tomas de estilo de vida).
Las imágenes también se pueden dividir en segmentos a nivel de píxeles. El modelo de visión por computadora desarrollado con estos datos de entrenamiento se puede usar posteriormente para clasificar automáticamente imágenes, determinar la ubicación de objetos, resaltar áreas clave en una imagen y segmentar imágenes.
Procesamiento natural del lenguaje
Antes de producir su conjunto de datos de entrenamiento de procesamiento de lenguaje natural, debe elegir manualmente fragmentos de texto relevantes o clasificar el material con etiquetas específicas.
Por ejemplo, podría querer reconocer patrones de habla, clasificar nombres propios como lugares y personas, e identificar texto en imágenes, archivos PDF u otros medios. También es posible que desee determinar el sentimiento o la intención de una propaganda de texto.
Cree cuadros delimitadores alrededor del texto en su conjunto de datos de entrenamiento para lograr esto y luego transcríbalo manualmente.
Reconocimiento óptico de caracteres, la identificación del nombre de la entidad y el análisis de opiniones se realizan utilizando modelos de procesamiento de lenguaje natural.
Procesamiento de Audio
El procesamiento de audio transforma todos los tipos de sonidos en un formato estructurado para que puedan utilizarse en el aprendizaje automático, incluidos el habla, los ruidos de animales (ladridos, silbidos o chirridos) y los ruidos de edificios (vidrios rotos, escaneo o sirenas).
A menudo, antes de que pueda manejar el audio, debe convertirlo manualmente en texto. Luego, al categorizar y agregar etiquetas al audio, puede obtener información más detallada al respecto. Su conjunto de datos de entrenamiento es este audio clasificado.
Conclusión
En conclusión, identificar sus datos es una parte crucial del entrenamiento de cualquier modelo de IA. Sin embargo, una organización acelerada simplemente no puede darse el lujo de perder tiempo haciéndolo manualmente porque requiere mucho tiempo y mucha energía.
Además, es un procedimiento propenso a la inexactitud y no promete una gran precisión. No tiene por qué ser tan difícil, lo cual es una excelente noticia.
Las tecnologías de etiquetado de datos actuales permiten la colaboración entre humanos y máquinas para proporcionar datos precisos y útiles para una variedad de aplicaciones de aprendizaje automático.
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