Desde el filtrado de spam hasta las experiencias personalizadas de chatbot, las innovaciones en IA se están convirtiendo cada vez más en parte de nuestra vida cotidiana. La mayoría de las empresas que aún no han implementado la IA están considerando cómo adoptar herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en sus procesos internos y externos. Antes de entrar en contacto con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, muchas personas no saben que tienen otras opciones además de comprar algoritmos potentes y disponibles en el mercado para datos y escenarios de aplicaciones específicos. Antes de utilizar un algoritmo de IA o un modelo de aprendizaje automático, se debe entrenar para aplicarlo a su caso de uso. Para entrenar un modelo, necesita datos de entrenamiento. Necesita más que solo datos: necesita datos anotados de alta calidad, no una pequeña cantidad de unidades de datos. Aquí es donde entra en juego el Resaltador de datos . Las herramientas de etiquetado de datos pueden etiquetar de forma rápida y eficiente grandes cantidades de datos, lo que los hace adecuados para entrenar modelos de IA. Es fundamental que las empresas cuenten con las herramientas de anotación de datos adecuadas para evitar perder tiempo y dinero.
La importancia del etiquetado de datos para las empresas
El etiquetado de datos es un paso fundamental en la capacitación y el uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Sin una anotación de datos precisa y datos de entrenamiento de alta calidad, su proyecto de IA no puede funcionar bien. Para implementar con éxito la IA en su empresa, necesita datos de capacitación precisos y de alta calidad.
¿Qué es el etiquetado de datos?
El etiquetado de datos es el proceso de recopilar los datos necesarios para entrenar el algoritmo de IA y etiquetar cada dato correctamente. Si no se recopilan y etiquetan adecuadamente, sus datos son inútiles como datos de entrenamiento.
¿Qué son los datos de entrenamiento?
Los datos de entrenamiento se denominan datos terminados, que se pueden utilizar para enseñar a los modelos de IA o algoritmos de aprendizaje automático cómo juzgar los datos correctamente. Los datos de alta calidad y debidamente etiquetados son fundamentales para el éxito de cualquier modelo o proyecto de IA. Si los datos de entrenamiento son de mala calidad, el algoritmo producirá resultados inferiores a los esperados.
¿Qué es el software de anotación de datos?
El software de etiquetado de datos es una herramienta que se puede utilizar para encontrar datos sin procesar y etiquetar los datos utilizados para entrenar modelos de aprendizaje automático. Los datos sin procesar utilizados por el software de anotación de datos incluyen archivos de texto, audio, imagen y video, etc. En el proceso de aprender a interpretar datos, se deben supervisar los modelos de aprendizaje automático. Por lo tanto, es fundamental tener datos de alta calidad correctamente etiquetados. Un excelente software de etiquetado de datos es más eficiente y preciso que etiquetar datos manualmente.
Capacidades de las plataformas o software de etiquetado de datos: cómo evaluar
Una plataforma de etiquetado de datos o un programa de software es una herramienta que se puede utilizar para recopilar y etiquetar datos para su uso en el entrenamiento de IA o algoritmos de aprendizaje automático. Existen muchos productos y soluciones diferentes en el mercado para capturar y etiquetar datos de capacitación; la clave es encontrar la herramienta adecuada para su empresa. En el proceso de evaluación de herramientas, definitivamente desea encontrar una herramienta fácil de usar que permita a las empresas capturar y etiquetar fácilmente herramientas para continuar avanzando en proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esto es lo que debe buscar en su evaluación de una solución de etiquetado de datos.
Garantía de calidad (QA)
Si desea que los algoritmos y herramientas de inteligencia artificial o aprendizaje automático funcionen bien, debe preparar datos de alta calidad. De lo contrario, quedará atrapado en una trampa de "basura que entra y sale basura". Al evaluar soluciones de etiquetado de datos, conviene buscar software o empresas que puedan garantizar la precisión de su etiquetado de datos. En este punto, es necesario comprender su política de garantía de calidad y cómo garantizan la precisión del etiquetado de datos. Además, al evaluar la garantía de calidad de la anotación de datos, se debe prestar atención a la colaboración entre humanos y máquinas. Aunque algunos etiquetados de datos se pueden realizar sin intervención humana, eso no significa que no sean necesarios controles de calidad manuales. Si una herramienta no proporciona servicios humanos de control de calidad con anotadores de datos capacitados, debe buscar en otra parte.
Sistema de gestión fácil de usar
Al elegir una herramienta o software de anotación de datos, es necesario evaluar un sistema de gestión de proyectos. Necesitará monitorear y administrar el progreso del proyecto, la productividad del personal, los controles de control de calidad y los flujos de trabajo de etiquetado. Necesita encontrar una solución de etiquetado de datos que proporcione un sistema de gestión de proyectos que se integre perfectamente con su flujo de trabajo actual y su ecosistema de herramientas.
Capacidades de expansión a la altura de la empresa
Puede comenzar con un pequeño proyecto de inteligencia artificial o aprendizaje automático para ver si ayudará a su empresa. Si descubre que su proyecto tiene mucho éxito, querrá ampliar su recopilación y etiquetado de datos. Una excelente solución de anotación de datos puede seguir el ritmo de la expansión y el crecimiento de la empresa.
El nivel más alto de protección de privacidad y seguridad.
Cuando se trata de grandes cantidades de datos, la primera preocupación es la seguridad y privacidad de estos datos. Ya sea que esté tratando con datos confidenciales o fácilmente disponibles, desea una solución de etiquetado de datos que ponga en primer plano las preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de los datos.
Servicios de soporte disponibles en cualquier momento
En las etapas iniciales del uso de cualquier solución o software nuevo, hay que pasar por un proceso de aprendizaje. Y, en el camino, seguramente encontrará algunos problemas. Le gustaría poder ponerse en contacto con el soporte o el servicio de atención al cliente para que le ayuden a resolver el problema al que se enfrenta. Antes de elegir un resaltador de datos, asegúrese de comprender su política de soporte técnico para minimizar la interrupción de su flujo de trabajo.
Obtén datos sobre tu agenda
Antes de comprar cualquier solución de etiquetado de datos, determine si funcionarán según su cronograma. Quiere poder obtener datos de alta calidad y correctamente etiquetados sobre las horas que trabaja.
Elija socios según los escenarios de uso
Al evaluar las herramientas de etiquetado de datos, también debe considerar el tipo de datos que necesita etiquetar y cómo desea utilizarlos. Los diferentes tipos de datos requieren diferentes herramientas de anotación de datos, como texto, imágenes o vídeo. Si necesita datos que no están dentro de su especialidad o nicho, es muy importante que evalúe si pueden cumplir con sus requisitos de datos. En el proceso de etiquetar con precisión varios tipos de datos, encontrará diferentes desafíos. Al utilizar las métricas anteriores para evaluar diferentes herramientas y soluciones de anotación de datos, puede encontrar la herramienta de anotación de datos adecuada para resolver los problemas que enfrenta su empresa.