La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel cada vez más esencial en un amplio abanico de sectores, desde la 🔗 la atención sanitaria a las 🔗 finanzas hasta el sector 🔗 inmobiliario. Sin embargo, la IA, en la mayoría de sus aplicaciones comerciales, es extremadamente dependiente de los datos, y la obtención de datos de alta calidad es a menudo un desafío significativo para los equipos de Data Scientists y desarrolladores. Rara vez tienen la experiencia necesaria para gestionar grandes pipelines de datos que requieren calificación manual a nivel granular. En este artículo, exploramos diez preguntas que estos equipos se plantean con frecuencia sobre cómo obtener datos para proyectos de IA, y cómo abordarlas de forma estratégica y ética.
1. ¿Por dónde empiezo con mis datos?
En la última década, empresas de todos los sectores han acumulado enormes cantidades de datos. Sin embargo, puede resultar difícil saber por dónde empezar cuando se trata de utilizarlos para la IA. La clave está en volver a los objetivos empresariales. Identifique esos objetivos y luego trabaje para determinar qué datos se necesitan para alcanzarlos. Empezar por intentar comprender los datos puede ser una tarea compleja, sobre todo para los equipos de expertos técnicos y científicos de datos que rara vez están formados en cuestiones funcionales. La clave está en trabajar con expertos funcionales para apuntar a los objetivos principales del futuro producto de IA.
2. ¿Cómo puedo asegurarme de que los datos que se van a anotar son representativos de los casos que el modelo de IA encontrará en producción?
Un error común es suponer que los datos de formación serán idénticos a los de producción. En realidad, a menudo pueden diferir considerablemente. Para evitar sorpresas, hay que mantener una estrecha comunicación con los expertos funcionales y de negocio para entender cómo serán realmente los datos en producción. Siempre hay casos atípicos.... (por ejemplo, 🔗 pensaremos en el ordenador de a bordo del Tesla, incapaz de reconocer un vehículo inusual, a saber, ¡un carrito!).
3. ¿Cómo puedo evitar sesgos en mis datos?
Los sesgos en los datos son un problema importante para la IA. Pueden adoptar muchas formas, desde sesgos sociales o racistas hasta conjuntos de datos no representativos. La única forma de combatir el sesgo es ser proactivo. Esto significa mantenerse al día de las últimas investigaciones en ética de la IA y establecer procesos responsables para reducir el sesgo, basándose en recomendaciones como las de Google AI y el marco IBM Fairness 360.
Una respuesta de los equipos de científicos de datos a este problema es buscar anotadores en todos los rincones del planeta (subcontratando a India, Filipinas, Madagascar, España, etc.) o recurrir al crowdsourcing. Aunque práctica, esta respuesta rara vez es suficiente, ¡ya que es casi imposible reunir un equipo tan diverso como el género humano! Por otra parte, a menudo se necesita una estrategia, ya que no todos los casos de uso generan sesgos potenciales. ¡Distinguir entre un gato y un perro es universal!
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4. ¿Qué partes de mis datos de formación debo anotar primero?
Si tiene un conjunto de datos grande, no tiene sentido anotarlo todo de una vez. Las revisiones manuales, así como las técnicas y productos del mercado, pueden ayudarle a clasificar su conjunto de datos, lo que le permitirá enviar a anotación sólo un subconjunto equilibrado para un primer borrador: un subconjunto que contenga una muestra bien distribuida de sus datos. De este modo, obtendrá datos equilibrados que tendrán un mayor impacto en el rendimiento de su modelo.
5. ¿Cómo elegir las herramientas adecuadas para anotar datos?
La elección de las herramientas de anotación es esencial para garantizar anotaciones de alta calidad. Muchas plataformas y programas informáticos, como 🔗 Labelbox, 🔗 Encord, 🔗 V7 Labs o 🔗 Label Studioofrecen funciones avanzadas para ayudarte a conseguir resultados precisos. Elige uno que satisfaga específicamente tus necesidades y ofrezca una experiencia de usuario adaptada a tu imagen y 🔗 vídeos.
6. ¿Cómo redactar instrucciones claras para los anotadores?
A la hora de preparar el proceso de anotación, es imprescindible crear unas directrices extremadamente precisas para sus anotadores (o etiquetadores de datos). Estas directrices deben ir más allá de unas simples instrucciones y explicar claramente los criterios y normas que deben seguirse. Al incluir ejemplos visuales que representen lo que usted espera, proporcionará a sus anotadores modelos concretos a seguir, lo que les facilitará la comprensión y el aprendizaje.
Asegúrese de definir normas específicas para dibujar anotaciones, especificando por ejemplo el tamaño, la forma, la posición y las especificaciones de cada anotación. Cuanto más detalladas y transparentes sean sus directrices, más probable será que sus anotadores produzcan anotaciones coherentes y de alta calidad. Esto no sólo optimizará el proceso de anotación, sino que también garantizará la fiabilidad de los datos anotados, algo esencial para entrenar modelos de inteligencia artificial precisos y eficaces.
7. ¿Cómo se puede formar a los anotadores para que realicen anotaciones de alta calidad?
La formación de los anotadores es de vital importancia para garantizar anotaciones de alta calidad. Es esencial asegurarse de que sus anotadores comprenden perfectamente los objetivos generales de su proyecto, así como las normas y requisitos específicos asociados a ellos. Este conocimiento profundo es necesario para lograr resultados precisos y coherentes.
Si decide trabajar con un proveedor de servicios de etiquetado, es igualmente esencial que compruebe que la empresa ofrece un completo programa de formación para sus equipos de anotadores. Una formación sólida garantiza que los anotadores estén familiarizados con las particularidades de su proyecto, las directrices de anotación y los criterios de calidad. También garantiza que los anotadores tengan los conocimientos necesarios para realizar eficazmente las tareas que se les asignen.
En última instancia, una formación adecuada ayuda a minimizar los errores, mejorar la coherencia de las anotaciones y maximizar la eficacia de todo el proceso de anotación, lo que resulta esencial para el éxito de su proyecto de aprendizaje automático.
8. ¿Cómo gestionar los casos ambiguos en los datos?
Establecer directrices para tratar situaciones en las que los objetos a anotar son parcialmente visibles o borrosos. Los anotadores deben recibir formación para identificar y tratar correctamente estos casos. También es aconsejable disponer de un registro de casos atípicos, que se pueda añadir e ilustrar cuando sea necesario, para que los etiquetadores de datos puedan tomar nota de ellos.
9. ¿Cómo evitar el exceso de anotaciones?
Evite anotar zonas vacías o cubrir el mismo objeto con varias anotaciones, lo que puede dar lugar a errores de modelo. En caso de duda, es importante decir a los anotadores que es mejor ignorar imágenes o fotogramas que etiquetar de forma aproximada, ¡con el riesgo de introducir errores!
10. ¿Qué hay de la ética en la anotación de datos y el respeto de los derechos de los anotadores de imágenes y vídeos?
El comportamiento ético es fundamental para la recogida y anotación de datos. Opte por un proveedor que sea sensible a estas cuestiones, garantice la confidencialidad, una remuneración justa y mecanismos para resolver las preocupaciones éticas de los anotadores. Así se mantendrán las prácticas éticas a lo largo de todo su proyecto de IA.
Siguiendo cuidadosamente estas recomendaciones,estará totalmente preparado para obtener datos de la mayor calidad posible. Esta preparación meticulosa no sólo es una garantía de éxito y un factor clave de éxito, ¡también es imprescindible para que sus proyectos de inteligencia artificial tengan éxito!
