¿Cómo funciona el etiquetado de datos y qué significa? Repasaremos todo lo que necesita saber sobre los servicios y el software de etiquetado de datos en esta publicación para que pueda hacer negocio inteligente decisiones y, en última instancia, crear potentes modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Etiquetado de datos
El etiquetado de datos es una etapa del aprendizaje automático que busca reconocer elementos en datos no estructurados (como imágenes, videos, audio o texto) y etiquetarlos con etiquetas para ayudar al modelo de aprendizaje automático a realizar predicciones y estimaciones precisas. En teoría, debería ser sencillo reconocer objetos en datos sin procesar. En la práctica, es más importante utilizar las herramientas de anotación adecuadas para delinear con precisión las cosas de interés con el menor margen de error. Miles de elementos componen el conjunto de datos en cuestión.
Aunque los datos sin etiquetar por sí mismos no significan nada para un modelo certificado, pueden hacer que su modelo falle.
Cómo funciona el etiquetado de datos
Para limpiar, organizar y etiquetar datos, las empresas incorporan software, procedimientos y anotadores de datos. Modelos de aprendizaje automático se construyen sobre estos datos de entrenamiento. Estas etiquetas brindan a los analistas la capacidad de separar ciertas variables dentro de los conjuntos de datos, lo que facilita la elección de los mejores predictores de datos para los modelos de ML. Las etiquetas especifican qué vectores de datos deben usarse para el entrenamiento del modelo, durante el cual el modelo mejora su capacidad para predecir el futuro.
Los trabajos de etiquetado de datos requieren un compromiso de "human-in-the-loop (HITL)" además del soporte de la máquina. HITL utiliza la experiencia de los "etiquetadores de datos" humanos para desarrollar, entrenar, optimizar y probar modelos de ML. Al alimentar los modelos con los conjuntos de datos que son más pertinentes para un proyecto en particular, ayudan a dirigir el proceso de etiquetado de datos.
Enfoques de etiquetado de datos
Un paso esencial en la creación de un modelo ML de alto rendimiento es el etiquetado de datos. Aunque el etiquetado parece sencillo, no siempre es fácil de usar. Como resultado, las empresas deben sopesar una variedad de aspectos y estrategias para elegir la estrategia de etiquetado más efectiva. Se recomienda una evaluación exhaustiva de la dificultad de la tarea, así como del tamaño, el alcance y la duración del proyecto, ya que cada enfoque de marca de datos tiene ventajas y desventajas. Puede etiquetar sus datos de las siguientes maneras:
- Etiquetado interno: hacer uso de científicos de datos internos facilita el monitoreo y mejora la calidad. Sin embargo, esta estrategia a menudo lleva más tiempo y es más ventajosa para las grandes empresas con muchos recursos.
- Marca sintética: este método, que mejora la calidad de los datos y la eficiencia del tiempo, crea nuevos datos de proyectos a partir de conjuntos de datos preexistentes. Sin embargo, el etiquetado sintético requiere mucha potencia computacional, lo que podría aumentar el costo.
- Marca programática: para ahorrar tiempo y eliminar la necesidad de anotaciones humanas, este procedimiento automatizado de marca de datos utiliza scripts. Sin embargo, debido a la probabilidad de problemas técnicos, HITL debe seguir participando en el procedimiento de control de calidad (QA).
- Subcontratación: aunque puede ser la mejor opción para tareas temporales complejas, crear y mantener un flujo de trabajo centrado en contratistas independientes puede llevar tiempo. El empleo de equipos de marca de datos organizados ofrece personas previamente examinadas y soluciones de marca de datos preconstruidas en contraste con el uso de plataformas independientes, que ofrecen información completa del solicitante para acelerar el proceso de investigación.
- Crowdsourcing: este método, que permite la microtarea y la distribución basada en la web, es más rápido y asequible. Gestión de proyectos Sin embargo, el control de calidad y la calidad de la mano de obra difieren entre las plataformas de crowdsourcing. Recaptcha es una de las instancias más conocidas de marca de datos de colaboración colectiva. Este proyecto tiene dos propósitos: mejora la anotación de datos de imagen al mismo tiempo que evita que se utilicen bots.
Beneficios y desafíos del etiquetado de datos
Si bien el etiquetado de datos puede acelerar la capacidad de crecimiento de una empresa, generalmente hay compensaciones involucradas. A pesar de su alto costo, los datos más precisos generalmente dan como resultado mejores predicciones del modelo, por lo tanto, el valor que ofrece generalmente vale la pena el gasto. Exploremos algunas ventajas y dificultades significativas adicionales:
Beneficios
El etiquetado de datos mejora el contexto, la calidad y la usabilidad de los datos para individuos, equipos y empresas. En concreto, puedes anticipar:
- Predicciones más precisas: el etiquetado de datos preciso mejora el control de calidad en los algoritmos de aprendizaje automático, lo que permite entrenar el modelo y producir los resultados deseados. Si no, como dice la frase, “entra basura, sale basura”. Para probar e iterar modelos futuros, los datos debidamente etiquetados brindan la "verdad fundamental" (es decir, cómo las etiquetas representan las circunstancias del "mundo real").
- Mejor usabilidad de datos: las variables de datos de marca dentro de un modelo también pueden hacerlas más usables. Por ejemplo, para hacer que una variable categórica sea más útil para un modelo, puede reclasificarla como una variable binaria.
Desafios
El etiquetado de datos presenta una serie de dificultades. Las siguientes son algunas de las dificultades más típicas:
- Costoso y lento: la marca de datos es esencial para los modelos de aprendizaje automático, pero puede ser costoso en términos de recursos y tiempo. Incluso si una empresa adopta una estrategia más automatizada, los equipos de ingeniería aún deberán crear canalizaciones de datos antes del procesamiento de datos, y es probable que la marca manual sea costosa y consuma mucho tiempo.
- Propenso al error humano: dichas técnicas de etiquetado son vulnerables al error humano, lo que puede reducir la calidad de los datos (por ejemplo, errores de codificación y errores de entrada manual). El procesamiento y modelado de datos inexactos son los resultados de esto. Los controles de calidad son cruciales para proteger la integridad de los datos.
Mejores prácticas de etiquetado de datos
Las siguientes prácticas recomendadas maximizan la precisión y la eficacia del etiquetado de datos, independientemente de la estrategia:
- Para los etiquetadores humanos, las interfaces de tareas intuitivas y simplificadas reducen la carga cognitiva y facilitan el cambio de contexto.
- Mide el grado de consenso entre numerosos etiquetadores (humanos o informáticos). Para determinar una puntuación de consenso, divida la cantidad total de etiquetas concurrentes por la cantidad total de etiquetas para cada recurso.
- Auditoría de etiquetas: comprueba la fiabilidad de las etiquetas y realiza los ajustes necesarios.
- La aplicación de uno o más modelos previamente entrenados de un conjunto de datos a otro se conoce como transferencia de aprendizaje. Esto puede implicar aprender mientras se hacen varias cosas o realizar múltiples tareas.
- El aprendizaje activo es una clase de técnicas de aprendizaje automático y un subconjunto de aprendizaje semisupervisado que ayuda a las personas a seleccionar los conjuntos de datos más pertinentes.
Servicio de Etiquetado de Datos
Las empresas pueden convertir datos sin marcar o sin etiquetar en datos etiquetados con la ayuda de proveedores de servicios de etiquetado de datos. Para etiquetar los conjuntos de datos proporcionados por las empresas, a menudo utilizan un grupo de trabajo humano o un etiquetado asistido por aprendizaje automático. Los proveedores de servicios de etiquetado de datos pueden o no proporcionar una plataforma o interfaz a través de la cual las empresas puedan ingresar datos sin etiquetar y monitorear el proceso de marca. Por lo general, basan sus precios en la cantidad de puntos de datos etiquetados. Por ejemplo, identificar una imagen puede tener un costo fijo o pueden dar permiso a los anotadores a quienes se les paga por hora.
Los usuarios tienen más control sobre el servicio de etiquetado de datos gracias al software de etiquetado de datos, el software equivalente a los proveedores de servicios de etiquetado de datos. Los usuarios de estas soluciones tienen control sobre cosas como el precio, la velocidad y la calidad de la marca de datos. Estas tecnologías interactúan con frecuencia con plataformas para la ciencia de datos y el aprendizaje automático y brindan funciones para evaluar la calidad o la precisión del etiquetado de datos.
A de coches El proveedor debe cumplir con los siguientes requisitos para ser elegible para la colocación en el Etiquetado de datos Servicecategoría s:
- Acceda a la fuerza laboral para el etiquetado de datos
- Ofrezca cronogramas de pago por hora, mensual o por punto de datos.
- Ofrezca una selección de conjuntos de datos preetiquetados.
Software de etiquetado de datos
Se utiliza una forma de software llamado software de etiquetado de datos para etiquetar o etiquetar datos con el fin de entrenar modelos de aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan grandes cantidades de datos etiquetados para encontrar patrones y hacer recomendaciones. Las propiedades y cualidades importantes de los datos que se utilizarán para entrenar el modelo de aprendizaje automático son identificadas y etiquetadas por humanos con la ayuda del software de marca de datos.
Las aplicaciones para el software de marca de datos incluyen la identificación de objetos, la categorización de imágenes y videos y el procesamiento del lenguaje natural. Es una herramienta vital para crear y refinar modelos de aprendizaje automático y tiene un impacto significativo en la precisión y eficiencia de estos modelos.
Tipos de software de etiquetado de datos
En general, los objetivos únicos del proyecto y el tipo de datos que se etiquetan determinarán el tipo de software de etiquetado de datos más apropiado para una tarea determinada.
#1. Software de etiquetado manual de datos
Al adjuntar etiquetas o rótulos a ciertos puntos de datos, el software para datos marcados manualmente permite a los usuarios etiquetar datos manualmente. Este programa maneja con frecuencia conjuntos de datos más pequeños o tareas que exigen una precisión extrema y atención al detalle.
#2. Software automático de marca de datos
El software de etiquetado automático de datos utiliza técnicas de aprendizaje automático para etiquetar automáticamente los datos de acuerdo con reglas o patrones preestablecidos. Los conjuntos de datos más grandes o las actividades más rutinarias o repetidas son usos frecuentes de este tipo de software.
#3. Software de marca de datos semiautomático
El software para la marcación de datos semiautomática incluye aspectos de la marcación de datos automática y manual. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden generar etiquetas de datos, que luego las personas pueden evaluar y modificar según sea necesario.
#4. Software de anotación de imágenes
El software para etiquetar y anotar fotografías y otros datos visuales se conoce como software de anotación de imágenes. Los cuadros delimitadores, las herramientas de dibujo de polígonos y las herramientas de anotación de puntos son algunos ejemplos de sus funciones.
Características del software de etiquetado de datos
El software de etiquetado de datos suele incluir una serie de funcionalidades, como:
- El software de etiquetado de datos permite a los usuarios asignar etiquetas o etiquetas a puntos de datos particulares, incluidos texto, fotos y videos.
- Herramientas para anotar datos: algunos programas de marca de datos ofrecen cuadros delimitadores, herramientas de dibujo de polígonos y herramientas de anotación de puntos. Estos instrumentos se pueden utilizar para llamar la atención sobre aspectos o propiedades particulares de los datos.
- Algoritmos de aprendizaje automático: el software de marca de información particular utiliza algoritmos de aprendizaje automático para realizar el procedimiento de marca o para producir etiquetas iniciales para datos que posteriormente pueden ser verificados y ajustados por humanos según sea necesario.
- Las funciones de gestión y organización de datos se incluyen con frecuencia en el software de marca de datos, incluida la capacidad de filtrar y buscar puntos de datos específicos, monitorear el progreso y la finalización, y producir informes.
Beneficios del software de etiquetado de datos
El uso de software de etiquetado de datos tiene una serie de ventajas, que incluyen:
- El software de etiquetado de datos puede ayudar a garantizar que los datos se etiqueten de manera consistente y precisa, lo cual es esencial para la precisión y eficacia de los modelos de aprendizaje automático.
- Productividad y eficiencia mejoradas: el software de etiquetado de datos puede ayudar a los usuarios a acelerar el proceso de marca para que puedan etiquetar más datos en menos tiempo. Grandes conjuntos de datos y procesos repetitivos o rutinarios pueden beneficiarse enormemente de esto.
- La capacidad de asignar tareas a muchos usuarios y realizar un seguimiento de las modificaciones y actualizaciones son solo algunas de las opciones de colaboración que incluye cierto software de marca de datos. Esto puede ayudar a los equipos que participan en iniciativas de marca de datos a comunicarse y coordinarse mejor.
- Ahorro de costos: al automatizar las operaciones típicas y eliminar la necesidad de mano de obra, el software de marca de datos puede hacer que los proyectos de marca de datos sean más asequibles.
- Adaptabilidad y flexibilidad mejoradas: el software de marca de datos se puede usar para etiquetar una amplia gama de tipos de datos y es fácil de escalar hacia arriba o hacia abajo para satisfacer las demandas del proyecto.
¿Cuál es el propósito de las etiquetas de datos?
Debido a que brindan información sobre una serie de datos o sus puntos de datos individuales, las etiquetas de datos ayudan a los lectores de un gráfico a comprender mejor su contenido. Por ejemplo, sería difícil determinar que el café representó el 38 % de las ventas totales en el siguiente gráfico circular sin las etiquetas de datos.
¿Es difícil el etiquetado de datos?
El etiquetado de datos no está exento de problemas. Las siguientes son algunas de las dificultades más típicas: Consume mucho tiempo y es costosa: aunque la marca de datos es esencial para los modelos de aprendizaje automático, puede ser costosa en términos de recursos y tiempo.
¿Quién necesita el etiquetado de datos?
Antes de entrenar o utilizar cualquier modelo de aprendizaje automático, el etiquetado de datos es un paso esencial. Se utiliza en numerosas aplicaciones, incluido el reconocimiento de imagen y voz, la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
¿Cómo se utilizan las etiquetas de datos?
Después de hacer clic en el gráfico, seleccione la pestaña Diseño de gráfico. Seleccione Etiquetas de datos en el menú Agregar elemento de gráfico y, a continuación, elija una ubicación para la etiqueta de datos.
Nota: Según el tipo de gráfico, las selecciones cambiarán. Haga clic en Llamada de datos para mostrar su etiqueta de datos dentro de un formulario de burbuja de texto.
Artículos Relacionados
- ETIQUETADO PRIVADO: cómo funciona, comparaciones, ejemplos y mejores prácticas para 2023
- 7 desafíos a tener en cuenta al iniciar un negocio de redes informáticas
- CÓMO COMENZAR UNA ETIQUETA DE DISCOS: Cómo iniciar una compañía de sellos discográficos 2023
Referencia
