El etiquetado de datos es un proceso esencial en el campo del aprendizaje automático. Consiste en asociar etiquetas a los datos para hacerlos utilizables por los algoritmos de aprendizaje automático(Machine Learning o Deep Learning). "Alimentado con estos datos procesados y enriquecidos, un modelo de predicción de IA puede aprender a realizar una tarea específica, como reconocer el habla en un idioma definido o detectar objetos en una imagen (por ejemplo, detectar vehículos en una autopista).

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Existen varios métodos de etiquetado de datos, cada uno con sus propias ventajas e inconvenientes. He aquí algunos ejemplos habituales:

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1. Etiquetado manual de datos‍

Es el método más común y sencillo. Consiste en que una persona etiquete manualmente los datos. Este método es especialmente útil para datos de baja calidad (conjuntos de imágenes borrosas que requieren interpretación humana) o para tareas complejas que requieren pensamiento, comprensión o interpretación humanos. Sin embargo, puede resultar caro y llevar mucho tiempo, sobre todo cuando los datos son grandes. También puede requerir varias revisiones para limitar los errores de falta de atención y otras aproximaciones naturales cuando una persona dedica varias horas al mismo conjunto de datos.

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2. Etiquetado automático de datos

Es el método más rápido y económico, pero puede ser menos preciso que el etiquetado manual de datos, o incluso no ser preciso en absoluto. Utiliza algoritmos de aprendizaje para etiquetar automáticamente los datos. Este método es especialmente útil para datos de alta calidad y para tareas sencillas que no requieren comprensión humana. Sin embargo, las aproximaciones pueden ser numerosas y, sobre todo, atípicas, especialmente en el caso de imágenes o vídeos de baja calidad. Es raro que este método sea autosuficiente para obtener resultados de calidad : muy a menudo se combina con revisiones humanas de la calidad (correcciones realizadas por un equipo de etiquetadores de datos).

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3. Etiquetado híbrido de datos

Se trata de una combinación de los dos métodos anteriores. Consiste en utilizar a un humano para etiquetar algunos datos, mientras que otros se etiquetan automáticamente. Este método puede ser especialmente útil cuando los datos son de calidad media y algunas tareas son complejas mientras que otras son sencillas. También puede implicar el uso de características de las plataformas de etiquetado de datos, tales comoaprendizaje activopara mejorar continuamente los resultados del modelo y facilitar el trabajo de los etiquetadores de datos.

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No existe una solución predeterminada para etiquetar los datos con precisión. Lo mejor es dedicar unas horas a definir una estrategia de etiquetado. He aquí una lista de criterios que pueden determinarse antes de cualquier proyecto de anotación:

• Número de etiquetadoras de datos necesarias
• Formato de contratación (interna, externa, perfiles con o sin especialización funcional, etc.)
• Características previstas de la plataforma de etiquetado(seguimiento, ergonomía, tipos de anotación, posible activación de funciones de aprendizaje activo, etc.)

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Es importante elegir bien el método de etiquetado de datos: el mejor método es el que se adapta a sus retos, a sus exigencias de calidad, a sus recursos y a la naturaleza de las tareas a realizar. Recuerde que un etiquetado de datos de mala calidad puede dar lugar a resultados inexactos e inútiles.

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A pesar de los progresos realizados en los últimos años, el etiquetado de datos sigue siendo una tarea tediosa y costosa para muchos profesionales del aprendizaje automático. Sin embargo, sigue siendo esencial para entrenar y mejorar los algoritmos de aprendizaje automático, y constantemente se están desarrollando nuevas soluciones. No olvides que un buen producto de IA no solo se basa en modelos: para construir tus productos, ¡necesitarás cantidades ingentes de datos de calidad!