Etiquetado de datos para modelos de aprendizaje automático: descripción general del proceso

Los datos etiquetados de alta calidad son cada vez más necesarios para entrenar y mejorar los modelos basados ​​en IA como resultado del rápido desarrollo del aprendizaje automático.

Más específicamente, a los datos se les debe asignar una etiqueta para que los algoritmos de aprendizaje automático reconozcan fácilmente la información que contienen y hagan uso de ella. De lo contrario, los modelos de aprendizaje automático no pueden discernir patrones ni predecir resultados con precisión.

Según un informe de Grand View Research, el tamaño del mercado global de herramientas de anotación de datos se valoró en 642,7 millones de dólares en 2020 y se espera que crezca a una CAGR del 25,5 % entre 2021 y 2028. Este rápido crecimiento es indicativo de la creciente importancia de los datos. etiquetado en la industria del aprendizaje automático en la actualidad.

Continúe leyendo el artículo para obtener más información sobre la anotación de datos y los pasos clave involucrados en el proceso. Comprenderá mejor cómo se pueden producir modelos de aprendizaje automático potentes y precisos con la ayuda de un etiquetado de datos adecuado.

De datos desordenados a obra maestra: cómo el etiquetado de datos puede transformar sus modelos de aprendizaje automático

El etiquetado de datos, en el contexto del aprendizaje automático, es el acto de incorporar información en datos sin procesar, de modo que los algoritmos la reconozcan y utilicen instantáneamente. Implica dar ciertas etiquetas (o etiquetas) a los puntos de datos, para que los modelos ML puedan encontrar correlaciones y producir estimaciones precisas.

Pueden producirse predicciones imprecisas y resultados inesperados debido a la incapacidad de los modelos de ML para identificar patrones con precisión en ausencia de un etiquetado suficiente. Según el tipo de datos y la aplicación de aprendizaje automático, se pueden utilizar muchos tipos de etiquetas. Algunos ejemplos incluyen:

• Etiquetas binarias: asignación de etiquetas a puntos de datos con solo dos valores posibles, como "sí" o "no", "verdadero" o "falso", o "correo no deseado" o "no correo no deseado".
• Etiquetas de varias clases: incluyen varios valores posibles, como "rojo", "verde" o "azul" o "gato", "perro" o "pájaro".
• Etiquetas continuas: estos son valores numéricos, como "temperatura", "humedad" o "peso".

Cuando se trata de la anotación de datos, empresas como https://labelyourdata.com/ pueden ayudar a abordar esta compleja tarea. Ofrecen servicios de anotación de datos seguros y de alta calidad para NLP y tareas de visión por computadora para garantizar que sus datos se manejen y organicen correctamente para los requisitos de su proyecto de IA. Tienen la experiencia para garantizar que sus modelos estén entrenados con los datos correctos, lo que lleva a un mayor rendimiento y resultados más precisos.

Pasemos ahora al proceso de etiquetado de datos y veamos las mejores prácticas para desarrollar esquemas de etiquetado eficientes y mantener la garantía de calidad.

Un desglose paso a paso del proceso de etiquetado de datos

Ahora que somos conscientes de la importancia del etiquetado de datos, exploremos el procedimiento con mayor profundidad. El etiquetado de datos no es un proceso único para todos, y la mejor estrategia dependerá de la tarea en cuestión y del tipo de datos que se procesen.

Sin embargo, aquí hay una explicación general de la idea:

1. Recopilación de datos: los datos deben recopilarse antes del etiquetado. La información puede estar en formato de texto, imagen, video, audio y otros. Elegir e identificar los datos que se utilizarán para entrenar su modelo ML son los pasos iniciales en el proceso de recopilación de datos.
2. Definición de tareas: Luego de la obtención de los datos, la siguiente etapa es especificar el propósito para el cual serán utilizados. Esto incluye decidir el tipo de etiquetas que se aplicarán a los datos, cuántas etiquetas se requieren y los estándares para aplicarlas.
3. Pautas de anotación: la creación de estándares de anotación garantizará la uniformidad en el procedimiento de etiquetado. Incluyen ejemplos, definiciones e instrucciones sobre cómo anotar los datos.
4. Etiquetado: la siguiente etapa es comenzar a etiquetar después de que se hayan establecido el tipo de datos, la especificación de la tarea y las reglas de anotación. Puede ser hecho manualmente por humanos o automáticamente por máquinas.
5. Garantía de calidad: debe realizar pruebas de control en los datos anotados después del etiquetado. La verificación de la precisión y conformidad de las etiquetas aplicadas a los datos es un componente de la garantía de calidad.
6. Iteración: al ser un proceso iterativo, la anotación implica con frecuencia volver atrás y ajustar la descripción de la tarea, las pautas de anotación y las etiquetas aplicadas a los datos.

Al seguir estos pasos, puede asegurarse de que sus datos estén bien anotados y completamente preparados para ser utilizados con fines de capacitación de modelos. Al mismo tiempo, servicios como Label Your Data ofrecen soluciones de anotación expertas que pueden ayudarlo a acelerar el flujo de trabajo y garantizar resultados de primer nivel.

Errores comunes que se deben evitar al etiquetar datos para modelos de aprendizaje automático

Para lograr resultados precisos y confiables, hay ciertas cosas que se deben evitar al etiquetar datos para modelos de aprendizaje automático. Incluyen:

• Etiquetado incoherente: cuando los anotadores usan diferentes criterios de etiquetado, puede generar imprecisiones. Tener un proceso de etiquetado claro es imprescindible para evitar tales errores.
• Capacitación insuficiente: si los anotadores no reciben la instrucción adecuada sobre las pautas de etiquetado, pueden generar resultados contradictorios o engañosos. Para lograr un etiquetado de alta calidad, se debe ofrecer suficiente capacitación.
• Ignorar el contexto: las etiquetas sin contexto no brindan una imagen completa del conjunto de datos. Piense en cómo se utilizarán los datos en general y asegúrese de que las etiquetas lo reflejen correctamente.
• Sesgo de etiquetado: los modelos sesgados que no son representativos de los datos reales pueden provenir de un etiquetado inadecuado. Es crucial localizar y deshacerse de cualquier prejuicio en el procedimiento de anotación.

La prevención de estos errores frecuentes lo ayudará a producir etiquetas correctas y modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento. La contratación de empresas de terceros puede ayudarlo en el proceso de etiquetado, con anotadores expertos y garantía de calidad para respaldarlo.

Terminando

El etiquetado de datos juega un papel crucial en la creación de modelos efectivos de aprendizaje automático. Le das a los datos el contexto y el significado que necesitan al anotarlos, lo que permite que los algoritmos de ML recojan información y hagan predicciones correctas. Aunque el etiquetado de datos puede parecer una actividad tediosa y que requiere mucho tiempo, es una etapa importante que no debe pasarse por alto ni apresurarse.

Asegúrese de que las métricas en las que se basan sus modelos ML sean de la más alta calidad al adherirse a las mejores prácticas y utilizar servicios de anotación de datos confiables. Tómese el tiempo para etiquetar sus datos correctamente y disfrute de los beneficios de un modelo de ML bien entrenado que puede resolver problemas complejos e impulsar la innovación en su campo. Al asociarse con expertos en el área, puede optimizar el proceso de anotación de datos, mejorar la precisión y, en última instancia, evitar los errores mencionados anteriormente.

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