La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se han vuelto muy populares en los últimos años con más personas y empresas que implementan esta tecnología futurista. Probablemente utilice esta innovación todos los días sin siquiera saberlo. La ciberseguridad, los hogares inteligentes y las compras en línea son algunas de las áreas más populares donde se ha implementado esta tecnología.
Hay muchas funciones y tareas básicas que deben realizarse antes de que cualquier proyecto de IA pueda funcionar a la perfección, y el etiquetado de datos es una de ellas. Con datos etiquetados, la computadora podrá distinguir entre varios conjuntos de datos y tomar sus decisiones en base a eso. Si planea ejecutar uno o varios proyectos de datos, necesitará una plataforma de etiquetado de datos confiable para garantizar que todos sus datos estén anotados. Cada proveedor de servicios tiene diferentes paquetes y listas de precios. Así que asegúrese de realizar la debida diligencia antes de firmar cualquier contrato.
¿Qué es el etiquetado de datos?
En el aprendizaje automático, el etiquetado de datos se refiere al proceso de detectar muestras de datos y etiquetarlas. Imágenes, videos y archivos de texto no significan nada para una computadora en su forma original. Por lo tanto, para asegurarse de que la máquina comprenda exactamente lo que significan estos archivos, deberá identificarlos y agregar etiquetas significativas.
Hacerlo agrega contexto a los datos, y un modelo de aprendizaje automático podrá aprender de ellos y usar la información para procesar consultas futuras. Por ejemplo, los humanos pueden diferenciar fácilmente entre un automóvil y un pájaro, pero las computadoras usarán las etiquetas adjuntas a esas imágenes para distinguirlos.
Además de diferenciar entre elementos, el etiquetado de datos también puede incluir más información para especificar aún más los temas. Adjuntar palabras que se mencionaron en un audio o video ayudará a distinguir un archivo de otro y facilitará la búsqueda del audio o video al realizar una búsqueda en la web.
Los tres tipos principales de etiquetado de datos incluyen visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y procesamiento de audio. La visión por computadora consiste en dibujar contornos digitales alrededor de los objetos como una forma de entrenar a la computadora para que distinga entre las partes de una foto. El procesamiento de lenguaje natural y el procesamiento de audio, por otro lado, se ocupan principalmente de archivos de texto y audio, respectivamente.
¿Cómo funciona el etiquetado de datos?
¿Qué sucede una vez que tiene todos los recursos en su lugar? Básicamente, el proceso de etiquetado de datos funciona en el siguiente orden.
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Recopilación de datos
El primer paso y el más importante es recopilar datos sin procesar que se utilizarán para entrenar el modelo de etiquetado de datos. Como empresa, deberá seleccionar los archivos de texto, imágenes, videos o archivos de audio necesarios. Estos datos pasarán por un proceso de limpieza, durante el cual se eliminarán o repararán los archivos con formato incorrecto, duplicados o dañados. Los datos resultantes se alimentarán más tarde al modelo.
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Etiquetado de datos
El siguiente en la línea es el etiquetado de datos, que implica asociar los archivos con contextos significativos específicos. Por ejemplo, puede etiquetar una personalidad determinada, una ubicación o cualquier otra información importante que pueda distinguir un archivo de otro. Estas etiquetas serán utilizadas por la máquina como la verdad base o básica cuando responda a consultas futuras.
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Seguro de calidad
Para que su proyecto de etiquetado de datos se considere un éxito, la precisión de las etiquetas debe ser de primer nivel, por lo que necesitará control de calidad (QA). La calidad de las anotaciones está determinada por la precisión de los puntos de coordenadas de un cuadro delimitador y la precisión de las etiquetas con referencia a puntos de datos particulares.
Los algoritmos de control de calidad más populares utilizados para determinar la precisión promedio de las etiquetas incluyen la prueba alfa de Cronbach y el algoritmo de consenso. El alfa de Cronbach se utiliza para medir la confiabilidad y cómo se conecta un conjunto de elementos. Un algoritmo de consenso, por otro lado, se usa principalmente para establecer la confiabilidad de los datos. Las revisiones y los puntos de referencia son otros aspectos importantes del proceso de control de calidad.
¿Por qué es importante el etiquetado de datos?
Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático se han convertido en parte integral de muchas empresas modernas. Pero, ¿por qué una empresa invertiría en el etiquetado de datos?
Primero, ayuda a entrenar a las computadoras para que tengan una comprensión precisa de cómo funciona el mundo real y sus condiciones. Al etiquetar objetos, permite que la IA y los algoritmos de aprendizaje automático distingan entre diferentes tipos de elementos. Esto abre una amplia gama de oportunidades para muchas empresas que dependen de AI y ML en sus operaciones diarias.
En un mundo donde la tecnología juega un papel muy importante en la vida de todos, personalizarla para satisfacer las necesidades de su negocio le daría una ventaja sobre sus competidores. El etiquetado de datos lo hace posible al mejorar la toma de decisiones automatizada. Por lo tanto, su sistema requerirá una intervención humana mínima o nula al tomar decisiones cruciales, lo que lo hace eficiente y rápido.
Otra cosa que hace que el etiquetado de datos sea un aspecto importante de la tecnología moderna es su papel en la economía. Se espera que AI y ML rindan más en términos de actividad económica para 2030, y el etiquetado de datos estará en el centro de todo, dada su tasa de crecimiento actual (28,4%). Se estima que el mercado de etiquetado de datos en todo el mundo será de 3800 millones de USD para el año 2026, lo que hace que sea aún más imperativo que las empresas inviertan en él.
Conclusión
El etiquetado de datos es el proceso de etiquetar archivos de datos, como imágenes y videos, para distinguirlos de otros elementos similares. Esta técnica juega un papel vital en el éxito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, dos de las tecnologías más populares. El proceso de etiquetado de datos comienza con la recopilación de datos sin procesar, el etiquetado de los archivos y, finalmente, el control de calidad.
Esta tecnología existe desde hace muchos años, pero recientemente se ha vuelto popular porque más empresas se están cambiando al mundo digital. Y dado que se espera que siga creciendo en los próximos años, sería prudente invertir en el etiquetado de datos y hacer que sus proyectos de IA y ML sean aún más eficientes. Si no tiene idea de por dónde empezar su proyecto, pagar por una plataforma de etiquetado de datos sería una idea prudente. De esta manera, podrá anotar todos sus datos y garantizar que la máquina tome decisiones precisas cuando lo soliciten los usuarios habituales.
¿Cuál es la importancia de los datos de etiquetado?
El etiquetado de datos es una parte importante del preprocesamiento de datos para ML, en particular para el aprendizaje supervisado, en el que tanto los datos de entrada como los de salida se etiquetan para su clasificación a fin de proporcionar una base de aprendizaje para el procesamiento de datos en el futuro.
¿Cuál es la ventaja de la opción de etiqueta de datos?
Proveedores de servicios de etiquetado de datos
| ventajas | Contras |
|---|---|
| – Más asequible que el etiquetado de datos interno. | – Confiar en una fuerza de trabajo externa significa que los equipos internos no aprenderán solos. |
| – El enfoque consultivo ayuda a definir sus necesidades y acomodarlas. | – Lleva mucho tiempo poner en marcha un proyecto, dependiendo de la complejidad de los datos. |
¿Por qué es importante el etiquetado en el aprendizaje automático?
Los conjuntos de datos etiquetados ayudan a entrenar sus modelos de Machine Learning para identificar y comprender los patrones recurrentes en la entrada que se les proporciona para generar resultados precisos. Después de ser entrenados por datos anotados, los modelos ML pueden comenzar a reconocer los mismos patrones en los nuevos datos no estructurados.
¿Cuál es el significado de los datos de la etiqueta?
Los datos etiquetados son un grupo de muestras que se han etiquetado con una o más etiquetas. El etiquetado generalmente toma un conjunto de datos sin etiquetar y aumenta cada parte con etiquetas informativas.