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Muitos imaginam robôs como os de filmes de ficção científica que imitam ou até superam o intelecto humano quando ouvem os termos inteligência artificial, aprendizado profundo e aprendizado de máquina.
Outros pensam que esses dispositivos apenas absorvem informações e aprendem com elas por conta própria. Bem… É um pouco enganador. A rotulagem de dados é o método usado para treinar computadores para se tornarem “inteligentes”, pois eles têm capacidades limitadas sem instrução humana.
Para treinar o computador a agir de forma “inteligente”, inserimos os dados de várias formas e ensinamos várias estratégias com a ajuda de rotulagem de dados.
Os conjuntos de dados devem ser anotados ou rotulados com inúmeras permutações das mesmas informações como parte da rotulagem de dados subjacente à ciência.
O esforço e a dedicação do produto final são louváveis, mesmo quando surpreende e facilita o nosso dia-a-dia.
Saiba mais sobre rotulagem de dados neste artigo para saber o que é, como funciona, diferentes tipos de rotulagem de dados, obstáculos e muito mais.
Então, o que é rotulagem de dados?
In aprendizado de máquina, o calibre e a natureza dos dados de entrada ditam o calibre e a natureza da saída. A precisão do seu modelo de IA é aprimorada pelo calibre dos dados utilizados para treiná-lo.
Em outros termos, rotulagem de dados é o ato de rotular ou anotar diferentes conjuntos de dados não estruturados ou estruturados para ensinar um computador a identificar diferenças e padrões entre eles.
Uma ilustração o ajudará a compreender isso. É necessário marcar cada luz vermelha em uma variedade de imagens para que o computador aprenda que a luz vermelha é um sinal de parada.
Com base nisso, a IA desenvolve um algoritmo que, em todas as situações, interpretará uma luz vermelha como uma indicação de parada. Outra ilustração é a capacidade de categorizar diferentes conjuntos de dados sob os títulos de jazz, pop, rock, clássico e muito mais para separar diferentes gêneros musicais.
Simplificando, rotulagem de dados no aprendizado de máquina refere-se ao processo de detectar dados não rotulados (como fotos, arquivos de texto, vídeos etc.) e adicionar um ou mais rótulos relevantes para oferecer contexto para que um modelo de aprendizado de máquina possa aprender com isto.
Os rótulos podem dizer, por exemplo, se uma radiografia mostra ou não um tumor, quais palavras foram ditas em um clipe de áudio ou se uma foto de um pássaro ou de um automóvel.
A rotulagem de dados é essencial para vários casos de uso, incluindo reconhecimento de fala, visão computacionale processamento de linguagem natural.
Rotulagem de dados: por que é importante?
Primeiro, a quarta revolução industrial está centrada na habilidade das máquinas de treinamento. Como resultado, ele está entre os avanços de software mais significativos do presente.
Seu sistema de aprendizado de máquina precisa ser criado, o que envolve rotulagem de dados. Ele estabelece as capacidades do sistema. Não há sistema se os dados não estiverem rotulados.
As possibilidades com rotulagem de dados são limitadas apenas pela sua criatividade. Qualquer ação que você possa mapear no sistema será repetida com novas informações.
O que significa que o tipo, a quantidade e a diversidade de dados que você pode ensinar ao sistema determinarão sua inteligência e capacidade.
A segunda é que o trabalho de rotulagem de dados vem antes do trabalho de ciência de dados. Assim, a rotulagem de dados é necessária para a ciência de dados. Falhas e erros na rotulagem de dados afetam a ciência de dados. Alternativamente, para empregar um clichê mais grosseiro, “entre lixo, jogue fora”.
Terceiro, The Art of Data Labeling significa uma mudança na forma como as pessoas abordam o desenvolvimento de sistemas de IA. Simultaneamente, refinamos a estrutura da rotulagem de dados para melhor atender nossos objetivos, em vez de apenas tentar aprimorar as técnicas matemáticas.
A automação moderna é baseada nisso e é o centro da transformação da IA atualmente em andamento. Agora, mais do que nunca, o trabalho do conhecimento está sendo mecanizado.
Como funciona a rotulagem de dados?
A seguinte ordem cronológica é seguida durante o procedimento de rotulagem de dados.
Coleta de dados
Os dados são a pedra angular de qualquer esforço de aprendizado de máquina. O estágio inicial na rotulagem de dados consiste em reunir a quantidade apropriada de dados brutos em diferentes formas.
A coleta de dados pode ocorrer de duas formas: vem de fontes internas que a empresa está usando ou vem de fontes externas publicamente acessíveis.
Como estão na forma bruta, esses dados precisam ser limpos e processados antes que os rótulos do conjunto de dados sejam feitos. O modelo é então treinado usando esses dados limpos e pré-processados. As descobertas serão mais precisas quanto maior e mais variado for o conjunto de dados.
Anotando dados
Após a limpeza de dados, os especialistas do domínio examinam os dados e aplicam rótulos usando várias técnicas de rotulagem de dados. O modelo tem um contexto significativo que pode ser utilizado como verdade básica.
Essas são as variáveis que você deseja que o modelo preveja, como as fotos.
Garantia de qualidade
A qualidade dos dados, que devem ser confiáveis, precisos e consistentes, é crucial para o sucesso do treinamento do modelo de ML. Testes regulares de controle de qualidade devem ser implementados para garantir essa rotulagem de dados exata e correta.
É possível avaliar a precisão dessas anotações usando técnicas de QA como o Consenso e o teste alfa de Cronbach. A exatidão dos resultados é consideravelmente melhorada pelas inspeções de QA de rotina.
Modelos de treinamento e teste
Os procedimentos acima mencionados só fazem sentido se os dados forem verificados quanto à exatidão. A técnica será testada incluindo o conjunto de dados não estruturado para verificar se ele produz os resultados desejados.
Estratégias de rotulagem de dados
A rotulagem de dados é um processo trabalhoso que exige atenção aos detalhes. O método usado para anotar dados varia de acordo com a declaração do problema, quantos dados devem ser marcados, quão complicados são os dados e o estilo.
Vamos passar por algumas das opções que sua empresa tem, dependendo dos recursos que tem e do tempo que tem disponível.
Rotulagem de dados interna
Como o nome indica, a rotulagem de dados interna é feita por especialistas dentro de uma empresa. Quando você tem tempo, pessoal e recursos financeiros suficientes, é a melhor opção, pois garante a rotulagem mais precisa. No entanto, ele se move lentamente.
Outsourcing
Outra opção para fazer as coisas é contratar freelancers para tarefas de rotulagem de dados que podem ser descobertos em vários mercados de procura de emprego e freelance, como o Upwork.
A terceirização é uma opção rápida para obter serviços de rotulagem de dados, no entanto, a qualidade pode ser prejudicada, semelhante ao método anterior.
Crowdsourcing
Você pode fazer login como solicitante e distribuir vários trabalhos de rotulagem para contratados disponíveis em plataformas de crowdsourcing especializadas, como Amazon Mechanical Turk (MTurco).
O método, embora um pouco rápido e barato, não pode fornecer dados anotados de boa qualidade.
Rotulagem de dados automaticamente.
O procedimento pode ser auxiliado por software, além de ser realizado manualmente. Usando a abordagem de aprendizado ativo, as tags podem ser encontradas e adicionadas automaticamente ao conjunto de dados de treinamento.
Em essência, especialistas humanos desenvolvem um modelo de rótulo automático de IA para marcar dados brutos não rotulados. Em seguida, eles decidem se o modelo aplicou adequadamente a rotulagem. Os humanos corrigem os erros após uma falha e treinam novamente o algoritmo.
Desenvolvimento de dados sintéticos.
No lugar de dados do mundo real, dados sintéticos é um conjunto de dados rotulado que foi fabricado artificialmente. É produzido por algoritmos ou simulações de computador e é freqüentemente usado para treinar modelos de aprendizado de máquina.
Os dados sintéticos são uma excelente resposta às questões de escassez e variedade de dados no contexto dos procedimentos de rotulagem. A criação de dados sintéticos do zero oferece uma solução.
A criação de configurações 3D com os itens e ao redor do modelo deve ser capaz de ser reconhecida pelos desenvolvedores do conjunto de dados. Tantos dados sintéticos quantos forem necessários para o projeto podem ser renderizados.
Desafios da rotulagem de dados
Requer mais tempo e esforço
Além de ser um desafio obter grandes quantidades de dados (especialmente para setores altamente especializados, como saúde), rotular cada parte dos dados manualmente é trabalhoso e trabalhoso, exigindo a assistência de rotuladores humanos.
Quase 80% do tempo gasto em um projeto durante todo o ciclo de desenvolvimento de ML é gasto na preparação de dados, que inclui rotulagem.
Possibilidade de inconsistência
Na maioria das vezes, a rotulagem cruzada, que acontece quando muitas pessoas rotulam os mesmos conjuntos de dados, resulta em maior precisão.
No entanto, como os indivíduos às vezes têm graus variados de competência, os padrões de rotulagem e os próprios rótulos podem ser inconsistentes, o que é outro problema. É possível que dois ou mais anotadores discordem em algumas tags.
Por exemplo, um especialista poderia classificar uma avaliação de hotel como favorável, enquanto outro a consideraria sarcástica e atribuiria uma classificação baixa.
Conhecimento de domínio
Você sentirá a necessidade de contratar rotuladoras com conhecimento especializado da indústria para alguns setores.
Anotadores sem o conhecimento de domínio necessário, por exemplo, terão muita dificuldade em marcar adequadamente os itens ao criar um aplicativo de ML para o setor de saúde.
Propensão a erros
A rotulagem manual está sujeita a erros humanos, independentemente de quão conhecedores e cuidadosos sejam seus rotuladores. Devido ao fato de que os anotadores frequentemente trabalham com enormes conjuntos de dados brutos, isso é inevitável.
Imagine uma pessoa anotando 100,000 imagens com até 10 coisas diferentes.
Tipos comuns de rotulagem de dados
Visão de Computador
Para desenvolver seu conjunto de dados de treinamento, você deve primeiro rotular imagens, pixels ou pontos-chave, ou estabelecer um limite que envolva completamente uma imagem digital, conhecida como caixa delimitadora, ao construir um sistema de visão computacional.
As fotografias podem ser categorizadas de várias maneiras, inclusive por conteúdo (o que está realmente na própria imagem) e qualidade (como fotos de produto versus estilo de vida).
As imagens também podem ser divididas em segmentos no nível de pixel. O modelo de visão computacional desenvolvido usando esses dados de treinamento pode ser usado posteriormente para classificar imagens automaticamente, determinar a localização de objetos, destacar áreas-chave em uma imagem e segmentar imagens.
Processamento de linguagem natural
Antes de produzir seu conjunto de dados de treinamento de processamento de linguagem natural, você deve escolher manualmente os fragmentos textuais relevantes ou classificar o material com rótulos especificados.
Por exemplo, você pode querer reconhecer padrões de fala, classificar nomes próprios como lugares e pessoas e identificar texto em imagens, PDFs ou outras mídias. Você também pode querer determinar o sentimento ou a intenção de uma sinopse de texto.
Crie caixas delimitadoras ao redor do texto em seu conjunto de dados de treinamento para fazer isso e, em seguida, transcreva-o manualmente.
Reconhecimento óptico de caracteres, identificação de nome de entidade e análise de sentimento são todos realizados usando modelos de processamento de linguagem natural.
Processamento de áudio
O processamento de áudio transforma todos os tipos de sons em um formato estruturado para que possam ser utilizados no aprendizado de máquina, incluindo fala, ruídos de animais (latidos, assobios ou gorjeios) e ruídos de construção (vidros quebrados, varredura ou sirenes).
Muitas vezes, antes de lidar com o áudio, você deve convertê-lo manualmente em texto. Depois disso, categorizando e adicionando tags ao áudio, você pode obter informações mais detalhadas sobre ele. Sua conjunto de dados de treinamento é este áudio classificado.
Conclusão
Em conclusão, identificar seus dados é uma parte crucial do treinamento de qualquer modelo de IA. Uma organização de ritmo acelerado, no entanto, simplesmente não pode se dar ao luxo de gastar tempo fazendo isso manualmente porque consome tempo e consome muita energia.
Além disso, é um procedimento propenso a imprecisões e não promete grande precisão. Não precisa ser tão difícil, o que é uma excelente notícia.
As tecnologias de rotulagem de dados atuais permitem a colaboração entre humanos e máquinas para fornecer dados precisos e úteis para uma variedade de aplicativos de aprendizado de máquina.
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