¿Cuál es el coste real de las herramientas gratuitas de etiquetado de datos?
🤔 Elegir una plataforma de anotación de datos: ¿qué pasa con las soluciones "gratuitas"?
El sitio etiquetado de datos es un paso esencial en la preparación de conjuntos de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, un pilar de la IA. Puede ser una tarea tediosa y costosa, sobre todo si se opta por herramientas de pago. Afortunadamente, el mercado ofrece una plétora deherramientas gratuitas de etiquetado de datos que pueden ser de gran ayuda para proyectos con un presupuesto limitado. En este artículo, exploramos las mejores herramientas gratuitas de anotación de datos, sin dejar de considerar los costes reales que puede conllevar su uso, un factor importante en el crecimiento y desarrollo de tus proyectos de IA.
Label StudioLabel Studio, una herramienta de anotación de datos de código abierto, es una de las herramientas gratuitas más populares, gracias a su facilidad de uso y su capacidad para manejar diversos tipos de anotación, un aspecto fundamental para la calidad de los datos anotados. Aunque Label Studio es gratuita, ofrece la calidad y precisión necesarias para manejar el reconocimiento de voz y la Computer Vision, dos áreas en las que el aprendizaje automático ha revolucionado la tecnología y el uso de los datos.
Anotador de imágenes VGG (VIA) y RectLabel son otros ejemplos de herramientas de anotación de datos que favorecen el desarrollo de modelos precisos para el ordenador, contribuyendo así al desarrollo de la inteligencia artificial. Permiten anotar datos con gran precisión, incluso en versiones de la aplicación fuera de línea, lo que resulta esencial para los conjuntos de datos que incluyen imágenes y vídeos. Estas herramientas ofrecen una forma de manipular objetos en diversos casos de uso y, gracias a sus funcionalidades, desempeñan un papel esencial en el proceso de anotación para la IA.
Panorama de las herramientas gratuitas de etiquetado de datos...
1. Estudio de etiquetas
Label Studio es una de las herramientas gratuitas de etiquetado de datos más populares. Cuenta con una interfaz fácil de usar que permite a los anotadores añadir fácilmente etiquetas a diferentes categorías de objetos en imágenes o vídeos. Este software de etiquetado admite varios tipos de anotación (entre ellos imagen y de texto), como rectángulos delimitadores, puntos clave y máscaras, lo que ofrece una gran flexibilidad para diversos tipos de proyectos.
Aunque Label Studio se anuncia como gratuito, es importante tener en cuenta que hay algunas funciones avanzadas que sólo están disponibles en la versión de pago. Además, si su proyecto requiere la colaboración entre varios anotadores o la integración con sistemas existentes, puede encontrarse con dificultades relacionadas con la gestión aún imperfecta de los accesos concurrentes(en el momento de escribir estas líneas). Además, algunas versiones de Label Studio tenían problemas para extraer datos en varios formatos, así como problemas de rendimiento.
Label Studio es, sin embargo, el software de etiquetado de datos gratuito y de código abierto más potente del mercado, y es la elección de muchos científicos de datos.
2. Anotador de imágenes VGG (VIA)
Anotador de imágenes VGG (VIA) es una herramienta de etiquetado de datos de código abierto diseñada por investigadores de la Universidad de Oxford. Puede utilizarse gratuitamente. Ofrece una interfaz sencilla pero potente para anotar imágenes con cuadros delimitadoresmáscaras y puntos clave. VIA es personalizable, lo que permite a los usuarios definir sus propias categorías de anotación en función de las necesidades específicas de su proyecto.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que, al tratarse de una solución de código abierto, VIApuede requerir ciertos conocimientos técnicos para su instalación, configuración y mantenimiento. Si su equipo no tiene conocimientos informáticos, puede ser más ventajoso optar por soluciones listas para usar, aunque cuesten dinero. Además, su interfaz puede parecer anticuada y desanimar incluso a los etiquetadores de datos más atrevidos.
3. RectLabel
RectLabel es otra herramienta gratuita de etiquetado de datos que se centra principalmente en la anotación de imágenes. Ofrece una interfaz de usuario intuitiva que permite a los anotadores de imágenes dibujar rectángulos delimitadores alrededor de objetos de interés en imágenes. Esta herramienta es particularmente popular entre los usuarios de Mac, ya que está especialmente diseñada para sistemas Mac OS.
Sin embargo, aunque RectLabel es gratuito, es importante recordar que esta versión gratuita puede tener limitaciones en cuanto al número de anotaciones o funciones avanzadas. Si su proyecto requiere un gran número de anotaciones o funciones más avanzadas, puede ser necesario actualizar a la versión de pago de RectLabel o explorar otras alternativas. Además, dado que RectLabel se diseñó para la anotación sin conexión, su uso puede suponer un reto a la hora de movilizar grandes equipos de etiquetadores de datos para trabajar en sus conjuntos de datos más voluminosos.
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Si bien la plataforma de anotaciónde datos es importante, es sobre todo laeficiencia y la calidad del proceso de anotación de datos lo que resulta esencial para garantizar que los datos introducidos en sus modelos de aprendizaje automático sean de la máxima calidad. Elegir la herramienta de anotación de datos adecuada puede influir en la calidad y precisión de los conjuntos de datos generados y, por tanto, en el éxito de su IA.
Por ejemplo, para las empresas que operan en el campo del reconocimiento de voz, la calidad de las anotaciones es crucial. La precisión en la anotación de datos de audio y la gestión eficaz de los distintos dialectos e idiomas pueden influir directamente en el rendimiento de los modelos de procesamiento del lenguaje natural. Del mismo modo, la visión por ordenador, aplicada en tecnologías como LiDAR o el desarrollo de IA para vehículos autónomos, depende de datos de anotación extremadamente precisos, en los que cada píxel cuenta. Las herramientas gratuitas pueden cumplir estos requisitos hasta cierto punto, pero la contrapartida suele venir en términos de funcionalidad avanzada y soporte para el seguimiento y la segmentación precisos de objetos en vídeos (por ejemplo: para un gran número de plataformas gratuitas o de código abierto, se requiere un sistema de anotación semánticano es posible).
En el caso de proyectos que requieren grandes volúmenes de datos, como las aplicaciones de Computer Vision, la capacidad de las herramientas para gestionar y almacenar grandes cantidades de datos y permitir una colaboración eficaz entre anotadores se convierte en un factor clave para el éxito. La herramienta V7 Labs (Darwin)por ejemplo, aunque no es gratuita, ofrece funciones avanzadas de reconocimiento de imágenes y vídeos que bien merecen un vistazo, así como un entorno de colaboración muy eficaz.
En el contexto del aprendizaje automático, donde la calidad de los datos suele ser sinónimo de calidad del modelo, las herramientas de anotación de datos deben ofrecer un equilibrio entre accesibilidad y sofisticación. Herramientas como Label Studio, VIA y RectLabel, aunque pueden requerir conocimientos técnicos para su instalación y mantenimiento, ofrecen ventajas de accesibilidad esenciales para la puesta en marcha de un proceso de desarrollo y la elaboración de modelos de IA robustos.
Análisis del coste real de las herramientas gratuitas
Aunque estas herramientas de etiquetado de datos se etiquetan como gratuitas, es importante evaluar los costes reales asociados a su uso.
1. Costes laborales
Uno de los principales costes reales asociados a las plataformas gratuitas de anotación de datos es el coste de la mano de obra (es decir, el tiempo de trabajo de los anotadores o etiquetadores de datos, contratados a través de un proveedor de servicios especializado o mediante una plataforma de crowdsourcing). proveedor de servicios especializado o a través de una plataforma de crowdsourcing). Aunque la herramienta en sí sea gratuita, la tarea de etiquetado requiere tiempo y recursos humanos. Dependiendo del tamaño y la complejidad de su proyecto, es posible que necesite contratar anotadores cualificadoslo que representa una inversión financiera.
2. Costes de almacenamiento y ancho de banda
Algunas herramientas gratuitas pueden ofrecer un espacio de almacenamiento limitado para tus datos anotados, o limitar el ancho de banda para descargar o compartir datos. Si tu proyecto requiere mucho almacenamiento o genera mucho tráfico de datos, es posible que superes las cuotas asignadas y tengas que pagar más para aumentar estos límites.
3. Costes de formación de los anotadores
Si su proyecto requiere anotadores especialmente formados para tareas de etiquetado complejas o especializadas (como es el caso de la medicina, con etiquetadores de datos especializados en datos médicos), la formación de estos anotadores puede conllevar costes adicionales.
Además, laeficacia de la plataforma de anotación influye directamente en el éxito de los proyectos de aprendizaje automático. La integración de servicios en la nube como AWS S3 puede facilitar el almacenamiento y el intercambio de datos, mientras que el uso de API permite una mayor interoperabilidad con otros sistemas y software. Al mismo tiempo, la implementación de una buena gestión de datos y la optimización de los flujos de trabajo son esenciales para satisfacer la creciente demanda de datos de alta calidad.
4. Falta de capacidades de colaboración a bordo... ofrecer alternativas
La colaboración entre los miembros del equipo y los usuarios de la plataforma es esencial, y la herramienta de anotación debe soportar un entorno en el que esta sinergia sea posible. Por ejemplo, herramientas como Kili Technology y LabelBox ofrecen una interfaz colaborativa y personalizada para satisfacer las necesidades de empresas y usuarios. Estas características pueden permitir el trabajo en equipo para facilitar el reconocimiento de formas específicas, como polígonos o cuboides en imágenes, o la transcripción de audio a texto para la formación de modelos. PNL.
La colaboración en estas plataformas debe permitir a los equipos trabajar juntos de forma eficiente, teniendo en cuenta las limitaciones de tiempo y los objetivos de producción. Las herramientas gratuitas pueden constituir un buen punto de partida, pero a menudo es necesario complementarlas con soluciones de pago para adecuarlas a la envergadura y complejidad de los proyectos. A falta de funcionalidades de colaboración, se hace necesario dotarse de alternativas, ya sean herramientas de gestión de proyectos, scripts para extraer el número de etiquetas producidas o el tiempo empleado por los etiquetadores de datos en la plataforma... ¡y todo ello, por supuesto, representa un coste oculto!
5. Falta de funcionalidad de anotación de vídeo... un obstáculo para la ampliación
En cuanto a la visión por ordenador, plataformas como CVAT pueden ofrecer una ayuda inestimable, en particular en las aplicaciones que implican vehículos autónomos o, de manera más general, en todos los casos de detección de objetos. La anotación precisa de datos de vídeo es un ámbito en el que la calidad de las herramientas puede marcar una diferencia significativa, permitiendo un análisis en profundidad y una mejor comprensión de las secuencias de imágenes. Sin embargo, algunas plataformas no son suficientemente potentes para la anotación de vídeo, lo que puede suponer un obstáculo para futuros casos de uso de la visión por ordenador.
Capacidad para responder a las necesidades específicas de los proyectos de IA
La herramienta de anotación de datos no sólo debe medirse en términos de coste, sino también en función de su capacidad para satisfacer las necesidades específicas del proyecto. Las empresas que deseen desarrollar modelos de IA deben tener en cuenta toda la gama de funciones que ofrecen estas herramientas, incluida su flexibilidad, escalabilidad y la variedad de tipos de anotación que admiten.
1. Elegir una solución adaptada a la estrategia global de desarrollo y certificación
En el contexto mundial, en el que aumenta la necesidad de automatización y precisión en el tratamiento de datos, las soluciones de código abierto y gratuitas pueden ofrecer una solución eficaz y de bajo coste. Sin embargo, es fundamental evaluar las distintas opciones disponibles en el mercado, teniendo en cuenta las necesidades de formación, la funcionalidad requerida para el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el reconocimiento de patrones y las especificidades de la industria en cuestión.
La adopción de herramientas de anotación de datos debe considerarse y alinearse con la estrategia general de desarrollo empresarial, teniendo en cuenta el impacto de estas herramientas en la calidad de los datos y la eficacia de los anotadores. Las plataformas de anotación de datos como LabelBox, gracias a su interfaz de usuario, ofrecen no solo una mejor experiencia de usuario, sino también la posibilidad de integrar funcionalidades avanzadas como la detección y segmentación de objetos.
2. Elija una solución adaptada a su caso de uso (PNL, Computer Vision, etc.)
Crear un sistema sólido de anotación de datos puede ser todo un reto, sobre todo cuando se trata de gestionar la diversidad de idiomas necesarios para los casos de PNL y las funcionalidades de control de calidad. A menudo se recurre a la experiencia de los ingenieros de aprendizaje automático para adaptar las plataformas a necesidades específicas, como añadir capacidades de anotación de vídeos o desarrollar modelos de IA especializados. La seguridad de los datos también es una preocupación importante, y las empresas deben garantizar la protección de la propiedad intelectual, así como la confidencialidad de los datos.
3. Elija una herramienta que evolucione con las necesidades del proyecto... adoptada y mantenida por una gran comunidad
Por último, es esencial elegir una herramienta de anotación de datos que evolucione con las necesidades del proyecto. Las empresas deben anticiparse a los aumentos de volumen y asegurarse de que la herramienta que elijan pueda adaptarse eficazmente. La herramienta también debe ser capaz de integrarse con la canalización de datos existente, facilitando el despliegue de modelos de aprendizaje automático y la aplicación de los conocimientos adquiridos a nuevos conjuntos de datos.
Teniendo esto en cuenta, la plataforma de anotación debe evaluarse en función de su potencial para aumentar la productividad de los anotadores y la calidad de los conjuntos de datos, dos factores directamente relacionados con el éxito de los proyectos de aprendizaje automático. Herramientas como Label Studio, con su enfoque de código abierto, ofrecen ventajas en términos de flexibilidad y acceso a una comunidad de desarrolladores, lo que puede ser un activo considerable para las empresas que buscan soluciones personalizables.
La adición de funcionalidades específicas, como la detección del habla para aplicaciones de reconocimiento de voz o la clasificación para sistemas de Computer Vision, puede ser importante para satisfacer las demandas específicas de un proyecto. Además, la integración de métodos de aprendizaje automático de última generación y el uso de algoritmos avanzados son aspectos que pueden determinar el alcance y la capacidad de una herramienta de anotación de datos para ofrecer resultados fiables y precisos.
En conclusión...
Las herramientas gratuitas de etiquetado de datos pueden ser de gran valor para proyectos con presupuestos limitados. Sin embargo, es importante considerar detenidamente los costes reales que pueden derivarse de su uso. Los costes de mano de obra, almacenamiento, ancho de banda y formación del anotador deben tenerse en cuenta a la hora de seleccionar la herramienta de etiquetado adecuada para su proyecto.
En última instancia, además de considerar el coste y la funcionalidad, también es importante tener en cuenta la asistencia y los recursos disponibles para utilizar estas herramientas, como tutoriales, foros de usuarios y guías prácticas. Las empresas deben evaluar si la herramienta que eligen ofrece un nivel de asistencia adaptado a sus necesidades, que permita al equipo de anotación trabajar con eficacia y sin obstáculos, contribuyendo así a la calidad y eficacia generales del proceso de anotación de datos. La solución perfecta no existe (todavía), por lo que corresponde a los directores de IA y a los ingenieros de aprendizaje automático definir el mejor enfoque para construir una sólida canalización de IA.
Visite elección de la herramienta de etiquetado dependerá también de las necesidades específicas de su proyecto, del tamaño de su equipo y de su presupuesto global. Tómese su tiempo para analizar detenidamente las ventajas y los costes de cada opción antes de tomar una decisión informada para su proyecto de etiquetado de datos. Una vez que haya elegido la herramienta adecuada y planificado los costes asociados, podrá poner en marcha un proceso de etiquetado eficiente y de alta calidad para entrenar con éxito sus modelos de aprendizaje automático.
Recursos adicionales :
- https://www.innovatiana.com/post/top-10-image-annotation-platforms-for-ai
- https://www.innovatiana.com/post/how-to-choose-your-data-labeling-platform
- https://www.innovatiana.com/post/annotation-partner-vs-crowdsourcing
- https://www.innovatiana.com/post/what-is-data-labeling
- https://www.innovatiana.com/post/bounding-boxes-annotation
- https://www.innovatiana.com/post/natural-language-processing-what-is-it
