Como funciona a rotulagem de dados e o que isso significa? Analisaremos tudo o que você precisa saber sobre serviços e software de rotulagem de dados nesta postagem para que você possa fazer negócio inteligente decisões e, finalmente, criar modelos poderosos de IA e aprendizado de máquina.
Rotulagem de dados
A rotulagem de dados é um estágio do aprendizado de máquina que busca reconhecer itens em dados não estruturados (como imagens, vídeos, áudio ou texto) e marcá-los com rótulos para auxiliar o modelo de aprendizado de máquina a fazer previsões e estimativas precisas. Em teoria, deveria ser simples reconhecer objetos em dados brutos. Na prática, é mais importante usar as ferramentas de anotação apropriadas para delinear com precisão as coisas de interesse com a menor margem de erro. Milhares de elementos compõem o conjunto de dados em questão.
Mesmo que os dados não rotulados por si só não signifiquem nada para um modelo certificado, eles podem fazer seu modelo falhar.
Como funciona a rotulagem de dados
Para limpar, organizar e rotular dados, as empresas incorporam software, procedimentos e anotadores de dados. Modelos de aprendizado de máquina são construídos sobre esses dados de treinamento. Esses rótulos dão aos analistas a capacidade de separar determinadas variáveis dentro de conjuntos de dados, o que facilita a escolha dos melhores preditores de dados para modelos de ML. Os rótulos especificam quais vetores de dados devem ser usados para treinamento do modelo, durante o qual o modelo melhora sua capacidade de prever o futuro.
Os trabalhos de rotulagem de dados exigem o envolvimento de “humano no loop (HITL)”, além do suporte da máquina. O HITL usa a experiência de “rotuladores de dados” humanos para desenvolver, treinar, otimizar e testar modelos de ML. Ao alimentar os modelos com os conjuntos de dados mais pertinentes a um determinado projeto, eles ajudam a direcionar o processo de rotulagem de dados.
Abordagens de rotulagem de dados
Uma etapa essencial na criação de um modelo de ML de alto desempenho é a rotulagem de dados. Embora a rotulagem pareça direta, nem sempre é simples de usar. Como resultado, as empresas devem pesar uma variedade de aspectos e estratégias para escolher a estratégia de rotulagem mais eficaz. Uma avaliação completa da dificuldade da tarefa, bem como do tamanho, escopo e duração do projeto, é recomendada porque cada abordagem de data branding tem vantagens e desvantagens. Você pode rotular seus dados das seguintes maneiras:
- Rotulagem interna: o uso de cientistas de dados internos facilita o monitoramento e melhora a qualidade. Essa estratégia, no entanto, costuma levar mais tempo e é mais vantajosa para grandes empresas com muitos recursos.
- Marca sintética: esse método, que melhora a qualidade dos dados e a eficiência do tempo, cria novos dados de projeto a partir de conjuntos de dados pré-existentes. A rotulagem sintética, no entanto, requer muito poder computacional, o que pode aumentar o custo.
- Marca programática – Para economizar tempo e eliminar a necessidade de anotação humana, esse procedimento automatizado de marca de dados usa scripts. No entanto, devido à probabilidade de problemas técnicos, o HITL deve continuar envolvido no procedimento de garantia de qualidade (QA).
- Terceirização – Embora possa ser a melhor opção para tarefas temporárias complexas, criar e manter um fluxo de trabalho focado em contratados independentes pode levar tempo. Empregar equipes organizadas de marca de dados oferece pessoas pré-avaliadas e soluções de marca de dados pré-construídas, em contraste com o uso de plataformas freelancers, que oferecem informações completas do candidato para acelerar o processo de verificação.
- Crowdsourcing – Este método, que permite microtarefas e distribuição baseada na web, é mais rápido e acessível. Gerenciamento de projetos, QA e qualidade do trabalho, no entanto, diferem entre as plataformas de crowdsourcing. O Recaptcha está entre as instâncias mais conhecidas de branding de dados de crowdsourcing. Este projeto tem dois propósitos: melhorar a anotação dos dados da imagem e também evitar o uso de bots.
Benefícios e desafios da rotulagem de dados
Embora a rotulagem de dados possa acelerar a capacidade de crescimento de uma empresa, geralmente há compensações envolvidas. Apesar de seu alto custo, dados mais precisos normalmente resultam em melhores previsões do modelo, portanto, o valor que ele oferece normalmente compensa o gasto. Vamos explorar algumas vantagens e dificuldades significativas adicionais:
Benefícios
A rotulagem de dados melhora o contexto, a qualidade e a usabilidade dos dados para indivíduos, equipes e empresas. Especificamente, você pode antecipar:
- Previsões mais precisas: a marcação precisa de dados melhora o controle de qualidade em algoritmos de aprendizado de máquina, permitindo que o modelo seja treinado e produza os resultados desejados. Se não, como diz a frase, “entra lixo, sai lixo”. Para testar e iterar modelos futuros, os dados devidamente rotulados fornecem a “verdade básica” (ou seja, como os rótulos representam as circunstâncias do “mundo real”).
- Melhor usabilidade de dados: variáveis de dados de marca dentro de um modelo também podem torná-los mais utilizáveis. Por exemplo, para tornar uma variável categórica mais utilizável para um modelo, você pode reclassificá-la como uma variável binária.
Desafios
A rotulagem de dados apresenta uma série de dificuldades. A seguir estão algumas das dificuldades mais típicas:
- Caro e demorado: a marca de dados é essencial para modelos de aprendizado de máquina, mas pode ser cara em termos de recursos e tempo. Mesmo que uma empresa adote uma estratégia mais automatizada, ainda será necessário que as equipes de engenharia criem pipelines de dados antes do processamento dos dados, e a marca manual provavelmente será cara e demorada.
- Propenso a erros humanos: tais técnicas de rotulagem são vulneráveis a erros humanos, que podem reduzir a qualidade dos dados (por exemplo, erros de codificação e erros de entrada manual). Processamento e modelagem de dados imprecisos são os resultados disso. As verificações de controle de qualidade são cruciais para proteger a integridade dos dados.
Práticas recomendadas de rotulagem de dados
As melhores práticas a seguir maximizam a precisão e a eficácia da rotulagem de dados, independentemente da estratégia:
- Para rotuladores humanos, interfaces de tarefas intuitivas e simplificadas reduzem a carga cognitiva e facilitam a troca de contexto.
- Mede o grau de consenso entre vários rotuladores (humanos ou computador). Para determinar uma pontuação de consenso, divida o número total de rótulos simultâneos pelo número total de rótulos para cada ativo.
- Auditoria de rótulos: verifica a confiabilidade dos rótulos e faz os ajustes necessários.
- Aplicar um ou mais modelos previamente treinados de um conjunto de dados para outro é conhecido como aprendizado de transferência. Isso pode envolver aprender enquanto faz várias coisas ou realizar várias tarefas ao mesmo tempo.
- O aprendizado ativo é uma classe de técnicas de aprendizado de máquina e um subconjunto de aprendizado semi-supervisionado que auxilia na seleção dos conjuntos de dados mais pertinentes pelas pessoas.
Serviço de rotulagem de dados
As empresas podem converter dados não marcados ou não rotulados em dados rotulados com a ajuda de provedores de serviços de rotulagem de dados. Para rotular os conjuntos de dados fornecidos pelas empresas, elas geralmente usam uma força-tarefa humana ou marcação assistida por aprendizado de máquina. Os provedores de serviços de rotulagem de dados podem ou não fornecer uma plataforma ou interface por meio da qual as empresas podem inserir dados não rotulados e monitorar o processo de branding. Normalmente, eles baseiam seus preços no número de pontos de dados marcados. Por exemplo, identificar uma imagem pode ter um custo definido ou pode dar permissão a anotadores que são pagos por hora.
Os usuários têm mais controle sobre o serviço de rotulagem de dados graças ao software de rotulagem de dados, o software equivalente aos provedores de serviços de rotulagem de dados. Os usuários dessas soluções têm controle sobre coisas como preço, velocidade e qualidade da marca de dados. Essas tecnologias frequentemente fazem interface com plataformas para ciência de dados e aprendizado de máquina e fornecem recursos para avaliar a qualidade ou precisão da rotulagem de dados.
A serviço provedor deve atender aos seguintes requisitos para ser elegível para colocação no Rotulagem de dados e eficazcategoria:
- Acesse a força de trabalho para rotulagem de dados
- Ofereça cronogramas de pagamento por hora, mês ou por ponto de dados.
- Ofereça uma seleção de conjuntos de dados pré-rotulados.
Software de rotulagem de dados
Uma forma de software chamada software de rotulagem de dados é usada para rotular ou marcar dados para treinar modelos de aprendizado de máquina. Os algoritmos de aprendizado de máquina usam grandes quantidades de dados rotulados para encontrar padrões e fazer recomendações. As propriedades e qualidades importantes dos dados que serão utilizados para treinar o modelo de aprendizado de máquina são identificadas e rotuladas por humanos com o auxílio de um software de marcação de dados.
Os aplicativos para software de marca de dados incluem identificação de objetos, categorização de imagens e vídeos e processamento de linguagem natural. É uma ferramenta vital para criar e refinar modelos de aprendizado de máquina e tem um impacto significativo na precisão e eficiência desses modelos.
Tipos de software de rotulagem de dados
No geral, os objetivos exclusivos do projeto e o tipo de dados rotulados determinarão o tipo de software de rotulagem de dados mais apropriado para uma determinada tarefa.
#1. Software de rotulagem manual de dados
Ao anexar rótulos ou tags a determinados pontos de dados, o software para dados marcados manualmente permite que os usuários rotulem os dados manualmente. Este programa frequentemente lida com conjuntos de dados menores ou tarefas que exigem extrema precisão e atenção aos detalhes.
#2. Software de marca automática de dados
O software de rotulagem automática de dados usa técnicas de aprendizado de máquina para rotular dados automaticamente de acordo com regras ou padrões predefinidos. Conjuntos de dados maiores ou atividades mais rotineiras ou repetidas são usos frequentes para esse tipo de software.
#3. Software de marca de dados semiautomático
O software para marcação de dados semiautomática inclui aspectos da marcação automática e manual de dados. Algoritmos de aprendizado de máquina podem gerar rótulos de dados, que as pessoas podem avaliar e modificar conforme necessário.
#4. Software de anotação de imagem
O software para marcar e anotar fotografias e outros dados visuais é conhecido como software de anotação de imagem. Caixas delimitadoras, ferramentas de desenho de polígonos e ferramentas de anotação de pontos são alguns exemplos de seus recursos.
Recursos do software de rotulagem de dados
O software de rotulagem de dados geralmente inclui várias funcionalidades, como:
- O software de rotulagem de dados permite que os usuários atribuam rótulos ou tags a pontos de dados específicos, incluindo texto, fotos e vídeos.
- Ferramentas para anotar dados: alguns programas de marca de dados oferecem caixas delimitadoras, ferramentas de desenho de polígonos e ferramentas de anotação de pontos. Esses instrumentos podem ser usados para chamar a atenção para aspectos ou propriedades particulares dos dados.
- Algoritmos de aprendizado de máquina: o software de marca de informações específicas usa algoritmos de aprendizado de máquina para executar o procedimento de marca ou para produzir rótulos iniciais para dados que podem ser posteriormente verificados e ajustados por humanos conforme necessário.
- As funções de organização e gerenciamento de dados são frequentemente incluídas no software de marca de dados, incluindo a capacidade de filtrar e procurar pontos de dados específicos, monitorar o progresso e a conclusão e produzir relatórios.
Benefícios do software de rotulagem de dados
O uso de software de rotulagem de dados tem várias vantagens, incluindo:
- O software de rotulagem de dados pode ajudar a garantir que os dados sejam rotulados de forma consistente e precisa, o que é essencial para a precisão e eficácia dos modelos de aprendizado de máquina.
- Produtividade e eficiência aprimoradas: o software de rotulagem de dados pode ajudar os usuários a acelerar o processo de branding para que possam rotular mais dados em menos tempo. Grandes conjuntos de dados e processos repetitivos ou rotineiros podem se beneficiar muito com isso.
- A capacidade de atribuir tarefas a vários usuários e rastrear modificações e atualizações são apenas algumas das opções colaborativas que certos softwares de marca de dados incluem. Isso pode ajudar as equipes envolvidas em iniciativas de branding de dados a se comunicarem e se coordenarem melhor.
- Economia de custos: ao automatizar operações típicas e eliminar a necessidade de trabalho manual, o software de data branding pode tornar os projetos de data branding mais acessíveis.
- Adaptabilidade e flexibilidade aprimoradas: o software de marca de dados pode ser usado para rotular uma ampla variedade de tipos de dados e é simples de aumentar ou diminuir para atender às demandas do projeto.
Qual é a finalidade dos rótulos de dados?
Como fornecem informações sobre uma série de dados ou seus pontos de dados individuais, os rótulos de dados ajudam os visualizadores de um gráfico a entender melhor seu conteúdo. Por exemplo, seria difícil determinar que o café representou 38% das vendas totais no gráfico de pizza abaixo sem os rótulos de dados.
A rotulagem de dados é difícil?
A rotulagem de dados não é isenta de problemas. A seguir estão algumas das dificuldades mais comuns: Demorado e caro: embora a marca de dados seja essencial para modelos de aprendizado de máquina, pode ser cara em termos de recursos e tempo.
Quem precisa de rotulagem de dados?
Antes de treinar ou utilizar qualquer modelo de aprendizado de máquina, a rotulagem de dados é uma etapa essencial. Ele é usado em inúmeras aplicações, incluindo reconhecimento de imagem e fala, visão computacional e processamento de linguagem natural (NLP).
Como você usa rótulos de dados?
Depois de clicar no gráfico, selecione a guia Design do Gráfico. Selecione Rótulos de dados no menu Adicionar elemento gráfico e escolha um local para a escolha do rótulo de dados.
Observação: dependendo do tipo de seu gráfico, as seleções serão alteradas. Clique em Chamada de dados para exibir seu rótulo de dados dentro de um formulário de bolha de texto.
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Referência
