Tanto los algoritmos de aprendizaje automático como los de aprendizaje profundo se basan en datos. Para construir un modelo de inteligencia artificial confiable, el algoritmo debe contar con datos bien estructurados y etiquetados.
Para que los algoritmos de aprendizaje automático aprendan a realizar tareas específicas, debemos etiquetar los datos que utilizan para el entrenamiento. En otras palabras, etiquetar datos es fácil, pero no siempre fácil. Afortunadamente, lo ayudaremos explicándole todo lo que necesita saber, incluidos algunos consejos y trucos que pueden ahorrarle mucho tiempo de trabajo.
¿Qué es el etiquetado de datos?
Se requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento para crear inteligencia artificial o modelos de aprendizaje automático que actúen como humanos. Los modelos deben estar capacitados para comprender información específica para tomar decisiones y actuar.
El etiquetado de datos es el proceso de clasificar y etiquetar datos para aplicaciones de inteligencia artificial. Los datos de entrenamiento deben clasificarse y etiquetarse correctamente para el caso de uso específico. Las empresas pueden usar datos de alta calidad anotados por humanos para construir y mejorar los sistemas de IA.
Los modelos de aprendizaje automático supervisados se entrenan y aprenden utilizando datos debidamente etiquetados para abordar los siguientes desafíos:
La clasificación es el proceso de clasificar los datos de prueba en subcategorías. Los problemas de clasificación incluyen, pero no se limitan a, determinar si un paciente tiene una enfermedad y colocar sus registros de salud en la categoría apropiada de "enfermedad" o "sin enfermedad".
Usando un método estadístico llamado regresión, es posible determinar si existe una relación entre dos conjuntos de datos. Por ejemplo, se puede usar un problema de regresión para estimar el efecto del gasto en publicidad en las ventas de productos.
El resultado final son el reconocimiento de voz, las sugerencias de productos, los resultados apropiados del motor de búsqueda, el reconocimiento de voz, la visión artificial, los chatbots y otras mejoras en la experiencia del consumidor. El texto, el sonido, las imágenes fijas y las imágenes en movimiento son las formas de datos más comunes.
Diferentes tipos de etiquetado de datos
Echemos un vistazo más profundo a los diferentes tipos de etiquetado de datos.
anotación de imagen
La anotación de imágenes es fundamental para muchos usos, como los relacionados con la visión artificial, la visión robótica, el reconocimiento facial y otras soluciones que utilizan el aprendizaje automático para descifrar imágenes. La anotación de imágenes se usa a menudo cuando se construyen conjuntos de datos de entrenamiento para sistemas de aprendizaje. Para ser utilizadas en la formación, las imágenes deben tener información añadida, como ID, título o palabras clave.
Hay muchas aplicaciones que requieren una gran cantidad de fotos anotadas, como los sistemas de visión por computadora que utilizan los vehículos autónomos, las máquinas que seleccionan y clasifican los productos y las aplicaciones de atención médica que diagnostican automáticamente los problemas médicos. Anotar imágenes es una excelente manera de entrenar estos algoritmos, aumentando la precisión y la exactitud.
Distinguir las clases de objetos requiere dibujar cuadros delimitadores para la detección y máscaras de segmentación para la segmentación semántica y de instancias.
La cantidad de etiquetas en una imagen puede aumentar según el escenario de uso. En su forma más básica, la anotación de imágenes se puede dividir en dos categorías:
clasificación de imágenes
Las máquinas entrenadas en imágenes anotadas pueden identificar de forma rápida y precisa el contenido de una imagen comparándola con un conjunto de etiquetas.
Reconocimiento de objetos y detección de objetos
Es una versión mejorada de la clasificación de imágenes que describe con precisión la cantidad y la posición relativa de las cosas que se muestran en una imagen. A diferencia de la clasificación de imágenes, que clasifica imágenes completas, el reconocimiento de objetos nombra objetos individuales. Por ejemplo, la clasificación de imágenes requiere asignar etiquetas de "día" o "noche" a las imágenes. Al procesar imágenes con reconocimiento de objetos, varios objetos (como bicicletas, árboles o mesas) se clasifican individualmente.
¿Qué es el reconocimiento de objetos y dónde se utiliza?
anotación de texto
La anotación de datos también es fundamental para las tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). La anotación de texto se refiere a agregar información relevante sobre datos lingüísticos agregando etiquetas o metadatos. Se pueden aplicar al texto varias anotaciones, como opinión, intención e incluso consultas.
Etiquetado emocional
El análisis de sentimientos se basa en datos de entrenamiento de alta calidad para evaluar con precisión los sentimientos, pensamientos y opiniones de las personas. Los anotadores humanos a menudo se utilizan para recopilar esta información, ya que pueden medir el sentimiento y filtrar el contenido en todas las plataformas en línea, incluidas las redes sociales y los sitios de comercio electrónico. Luego pueden marcar e informar palabras clave que son profanas, delicadas o neologismos.
anotación de intención
Debido a la creciente popularidad de las HMI, es fundamental que las computadoras puedan comprender no solo el lenguaje humano, sino también la intención subyacente de los operadores humanos. Las solicitudes, los pedidos, las reservas, las propuestas y las confirmaciones se pueden clasificar en sus propias categorías mediante la recopilación y clasificación de datos de múltiples intenciones.
anotación semántica
De esta forma, la anotación semántica puede mejorar los sistemas de aprendizaje automático tratando de entender cómo identificar anomalías y clasificarlas adecuadamente.
Anotación de entidad nombrada
Los datos de entrenamiento para los sistemas de reconocimiento de entidades nombradas (NER) deben ser extensos y anotados por humanos. El objetivo principal del reconocimiento de entidades nombradas (NER) es reconocer y clasificar palabras o frases específicas en el texto. Puede usarlo para buscar cosas como nombres de personas, lugares, etc., según el significado de un conjunto de palabras. NER facilita la extracción, clasificación y clasificación de información.
anotación de audio
La anotación de audio requiere no solo el sellado de tiempo y la transcripción de los datos del habla, sino también la identificación de características lingüísticas como el idioma, el dialecto y la demografía del hablante. Etiquetar señales de voz ofensivas y sonidos que no son de voz, como el sonido de un vidrio rompiéndose para aplicaciones técnicas de líneas directas de emergencia y seguridad, es solo un ejemplo de los enfoques especializados necesarios para los diversos casos de uso posibles.
anotación de vídeo
El etiquetado de video es similar al etiquetado de imágenes en el sentido de que requiere que los clips de video estén etiquetados para que los objetos específicos puedan detectarse y reconocerse cuadro por cuadro. Una parte importante del aprendizaje automático práctico son los datos anotados manualmente por humanos. Las computadoras no son rival para los humanos cuando se trata de manejar matices, significados sutiles y ambigüedades.
Por ejemplo, se necesitan las opiniones de varias personas para ponerse de acuerdo sobre si el resultado de un motor de búsqueda es relevante. La anotación de video cuadro por cuadro emplea los mismos métodos que la anotación de imagen, como cuadros delimitadores o segmentación semántica. El método es crucial para dos tareas comunes de visión artificial, la localización y el seguimiento de objetos.
Los humanos necesitan identificar y etiquetar manualmente los datos para entrenar la visión por computadora o los sistemas de reconocimiento de patrones, como resaltar cada píxel en una imagen que contiene árboles o señales de tráfico. Con estos datos estructurados, se puede enseñar a las máquinas a realizar estas conexiones durante las pruebas y la producción.
Datos de etiquetado automático y datos de etiquetado manual
Con el tiempo, los anotadores humanos son propensos a fallar y cometer más errores debido a la fatiga y la falta de concentración. El etiquetado de datos es un proceso que requiere mucho tiempo y muchos recursos y requiere toda la atención de personal capacitado.
¿Cuáles son los beneficios de usar IA para el etiquetado?
El aprendizaje automático se ha basado durante mucho tiempo principalmente en la anotación humana. Las empresas a menudo subcontratan este proceso a empresas de terceros o emplean herramientas de anotación de texto desarrolladas internamente. Para ayudar a los clientes a entrenar sus sistemas para imitar el pensamiento humano, las empresas generarán los conjuntos de datos necesarios.
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