La "verdad sobre el terreno" en Ciencia de Datos: ¡un pilar para modelos de IA fiables!
Definir el concepto de "verdad sobre el terreno
La verdad sobre el terreno, en Inteligencia Artificial, es un concepto ampliamente reconocido y respetado en los círculos de la Ciencia de Datos. Este concepto se refiere a los datos etiquetados y considerados perfectamente correctos, precisos y fiables. Es la base sobre la que los algoritmos de IA aprenden y son capaces de tomar decisiones similares a las que podría tomar un ser humano. La verdad fundamental es la referencia, el objetivo último, la fuente de datos única y fiable que guía la precisión de cada análisis y elemento explotable por un modelo.
El "terreno" de la verdad sobre el terreno se refiere a las características de la realidad, la verdad concreta que las máquinas y los analistas de datos se esfuerzan por comprender y predecir. Es el estado real de las cosas con respecto al cual se miden todos los resultados de un sistema o modelo.
¿Qué papel desempeña la "verdad sobre el terreno" en el aprendizaje automático y el análisis de datos?
En el aprendizaje automático y el análisis de datos, la verdad sobre el terreno actúa como una brújula que orienta los modelos hacia la fiabilidad, la precisión y la exhaustividad. Sin la verdad sobre el terreno, los modelos de IA pueden descarriarse y dar lugar a aplicaciones defectuosas y decisiones inadecuadas o sesgadas.
La verdad sobre el terreno no es estática; evoluciona con el tiempo, reflejando patrones y verdades cambiantes. Su naturaleza dinámica subraya su importancia, impulsando a los científicos e ingenieros de datos a refinar y validar continuamente sus datos de formación para que coincidan con las verdades actuales.
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Establecimiento de la "verdad sobre el terreno" mediante la recogida y anotación de datos
Recopilar datos y asociarlos a una etiqueta, una etiqueta conocida, puede ser una tarea desalentadora a primera vista, sobre todo en campos como el reconocimiento de imágenes, donde laidentificación de objetospersonas o patrones en imágenes puede ser subjetiva. Sin embargo, hay una serie de métodos de construcción de conjuntos de datos que pueden emplearse para basar los datos en la realidad, es decir, en la "verdad":
Etiquetado por expertos y consenso
Contratar a expertos en anotación de datos para que lleven a cabo las tediosas tareas de etiquetado de datos puede representar un primer paso de verdad. Sin embargo, es importante reconocer que existe subjetividad en las tareas de anotación manual (es decir, realizadas por humanos).
Para mitigarlo, se puede aplicar un enfoque de consenso que garantice la validez de los datos etiquetados mediante acuerdos mayoritarios. ¿No lo entiende? Te lo explicamos: "consenso", en Etiquetado de Datos, se refiere al proceso por el que varias personas evalúan de forma independiente el mismo conjunto de datos para asignar etiquetas o clasificaciones. El consenso se alcanza cuando la mayoría de estos evaluadores se ponen de acuerdo sobre una etiqueta específica para cada dato. Este proceso es decisivo para garantizar la calidad y fiabilidad de los datos utilizados en el aprendizaje automático y otras aplicaciones de inteligencia artificial.
Dicho de otro modo, los datos que hay que etiquetar se distribuyen entre varios anotadores. Cada anotador evalúa los datos y asigna etiquetas de forma independiente, sin dejarse influir por las opiniones de los demás. Una vez finalizado el etiquetado, se comparan las etiquetas asignadas por los distintos anotadores. El consenso suele definirse como la etiqueta (o etiquetas) en la que coinciden la mayoría de los anotadores. En algunos casos, se establece un umbral específico (por ejemplo, un 80% de acuerdo).
En los procesos de anotación complejos, el consenso suele medirse medianteacuerdos entre anotadoresa menudo denominados "acuerdo entre anotadores" o "fiabilidad entre evaluadores". Este término se refiere al grado en que diferentes anotadores (o evaluadores, o etiquetadores de datos) coinciden en sus evaluaciones o clasificaciones de los mismos datos. Este concepto es esencial en muchos ámbitos en los que es necesario normalizar los juicios subjetivos, como ocurre en campos en los que los conjuntos de datos pueden ser extremadamente ambiguos, como la cirugía o la psicología.
Integrar la opinión humana en el ciclo de anotación
La integración de la opinión humana en los bucles consecutivos del proceso de etiquetado de datos puede afinar y hacer converger las etiquetas de verdad. Las plataformas de crowdsourcing ofrecen un amplio abanico de etiquetadores potenciales que ayudan en el proceso de recopilación de datos. Sin embargo, es importante señalar que el crowdsourcing no es el único método para lograr un etiquetado de datos de calidad. Existen alternativas, como la contratación de expertos formados específicamente, que pueden aportar una comprensión más profunda y conocimientos específicos sobre temas complejos.
Además, pueden utilizarse técnicas de aprendizaje semisupervisado y enfoques de aprendizaje por refuerzo para reducir la dependencia de grandes conjuntos de datos etiquetados manualmente, permitiendo que los modelos aprendan y mejoren de forma incremental a partir de pequeños conjuntos de ejemplos anotados de alta calidad. Estos métodos, combinados o utilizados de forma independiente, pueden ayudar a aumentar la eficiencia y la precisión del etiquetado de datos, lo que conduce a resultados más fiables para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. En Innovatiana, creemos que es preferible emplear a expertos para anotar conjuntos de datos más pequeños, ¡con un nivel de calidad mucho mayor!
Mayor automatización y controles de coherencia
Aprovechar la automatización del proceso de etiquetado, mediante modelos especializados de inteligencia artificial, puede acelerar considerablemente las tediosas tareas de anotación. Este enfoque proporciona un método coherente y reduce el tiempo y los recursos necesarios para el tratamiento manual de los datos. Esta automatización, cuando se aplica correctamente, no sólo permite procesar volúmenes masivos de datos a una velocidad impresionante, sino que también garantiza una coherencia que puede ser difícil de conseguir con el etiquetado humano.
Sin embargo, la automatización tiene sus límites y requiere una validación humana continua, sobre todo en el caso de los datos de imágenes, para mantener la precisión y pertinencia de los datos de la verdad sobre el terreno. Los errores de automatización, como los sesgos de los datos o las interpretaciones erróneas debidas a las limitaciones de los algoritmos actuales, deben supervisarse y corregirse constantemente. Además, la incorporación periódica de comentarios humanos permite ajustar y mejorar los modelos de IA, haciéndolos más robustos y adaptados a las sutiles y complejas variaciones inherentes a los datos del mundo real.
Combinando las capacidades de la automatización y la experiencia humana, es posible lograr un equilibrio óptimo entre eficacia, precisión y fiabilidad en el proceso de etiquetado de datos, esencial para la creación de las ricas y variadas bases de datos necesarias para entrenar modelos de inteligencia artificial de alto rendimiento.
¿Cuáles son las aplicaciones reales de la verdad sobre el terreno en la IA, sobre todo en la tecnología y las start-ups?
El uso de conjuntos de datos de calidad y, en particular,los conjuntos de datos"Ground Truth" está resonando en todo el sector de los servicios tecnológicos y los ecosistemas tecnológicos, estimulando la innovación e impulsando el crecimiento. Estos son solo algunos de los casos de uso que hemos identificado en nuestras diversas misiones, todos ellos facilitados por el uso de big data de calidad:
Mejorar la precisión de los modelos predictivos en Finanzas
El uso de datos "Ground Truth" para diseñar y desarrollar modelos predictivos en finanzas permite prever tendencias, demandas y riesgos con una precisión sin precedentes. Este nivel de previsión es esencial para tomar decisiones proactivas y basadas en datos (en lugar de en suposiciones).
Datos"reales" para facilitar la toma de decisiones
La verdad sobre el terreno permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos que se ajustan a las necesidades de sus mercados. Proporciona la confianza necesaria para asumir riesgos calculados y trazar vías estratégicas de crecimiento.
Procesamiento automático del lenguaje natural (ANLP)
Los conjuntos de datos de la verdad sobre el terreno se utilizan para entrenar modelos de IA que comprendan, interpreten y generen lenguaje humano. Se utilizan en traducción automática, análisis de sentimientos, reconocimiento de voz y generación de textos.
Detección y prevención del fraude mediante conjuntos de datos "Ground Truth
En el sector financiero, los modelos entrenados con conjuntos de datos precisos pueden identificar comportamientos fraudulentos o anómalos, como en el caso de las transacciones sospechosas con tarjetas de crédito.
Agricultura de precisión
El uso de conjuntos de datos reales sobre el terreno está ayudando a desarrollar soluciones de IA para analizar datos de satélites o drones con el fin de optimizar las prácticas agrícolas, como la detección de zonas que requieren riego o tratamientos especiales.
¿Cuáles son los retos que plantea la obtención de conjuntos de datos de "verdad sobre el terreno"?
A pesar de su importancia irrefutable, la obtención y el mantenimiento de datos de la verdad sobre el terreno están plagados de obstáculos que requieren una gestión hábil. Estos representan una serie de retos para los científicos de datos y los especialistas en IA. En general, estos retos están relacionados con los siguientes aspectos:
Calidad y precisión de los datos
Mantener la calidad de los datos es una batalla constante, ya que las inexactitudes y la desinformación pueden infiltrarse a través de diversos canales de información. Garantizar la naturaleza prístina de sus datos de verdad sobre el terreno requiere una vigilancia constante y la aplicación de sólidos controles de calidad.
Subjetividad y sesgo en el etiquetado
La percepción humana impide una objetividad perfecta, lo que a menudo influye en los procesos de etiquetado de datos, introduciendo sesgos que pueden distorsionar las representaciones de la verdad sobre el terreno. Para mitigar estos sesgos es necesario un enfoque juicioso y meditado de los procesos de asignación y validación de etiquetas.
Coherencia en el tiempo y en el espacio
La verdad sobre el terreno no sólo está sujeta a variaciones temporales, sino también a disparidades espaciales. Armonizar las etiquetas de la verdad sobre el terreno en distintos puntos geográficos y límites temporales es una tarea meticulosa que requiere una planificación y una ejecución minuciosas.
Algunas estrategias a adoptar para reforzar su Verdad Fundamental
Para construir una verdad sobre el terreno resistente, es necesario emplear un arsenal de tácticas y tecnologías. He aquí algunas estrategias a tener en cuenta:
Técnicas rigurosas de etiquetado de datos
La aplicación de métodos estrictos de etiquetado de datos, como el etiquetado de"doble pasada" y los procesos de arbitraje, pueden aumentar la fiabilidad de sus datos de verdad sobre el terreno, garantizando que reflejen con exactitud la realidad que pretenden representar.
Aprovechar el poder del crowdsourcing o la validación por expertos
Movilizar la inteligencia colectiva de los expertos puede ofrecer diversas perspectivas, enriqueciendo la amplitud y profundidad de sus datos de verdad sobre el terreno. La validación por parte de expertos es un importante punto de control que reafirma la credibilidad de los datos etiquetados.
Uso de herramientas para industrializar la anotación
Las plataformas de anotación de datos plataformas de anotación de datos pueden acelerar el proceso de etiquetado estableciendo normas y mecanismos para gestionar los equipos de anotación y supervisar sus actividades y comportamiento (por ejemplo, ¿es coherente con el objetivo el tiempo que dedica un anotador a anotar una imagen? Tal vez este tiempo sea demasiado corto o, por el contrario, demasiado largo, lo que es un indicador de la calidad y coherencia de los datos). Estas herramientas, cuando se complementan con la supervisión humana, pueden formar una formidable alianza de equipo cuando se trata de establecer la verdad sobre el terreno.
A medida que nos adentramos en una era caracterizada principalmente por laubicuidad y la complejidad de los datos, nuestra capacidad para discernir y definir la verdad sobre el terreno marcará la diferencia entre el progreso y la obsolescencia. El futuro de la IA está en la convergencia de la verdad sobre el terreno y la innovación.
Centrarse en la calidad de los datos para crear un conjunto de datos "reales": ¿cuál es el mejor enfoque?
Es una pregunta que nos hacen a menudo en Innovatiana... Aunque no hay una respuesta única, tenemos que admitir que existen muchos prejuicios en la comunidad de especialistas en IA sobre cuál es el mejor método para producir datos fiables. Estos prejuicios están relacionados, en particular, con el uso excesivo de plataformas de crowdsourcing (comoAmazon Mechanical Turk) a lo largo de la última década, y a la (a menudo) baja calidad de los datos resultantes.
Prejuicio nº 1: un enfoque basado en el consenso es esencial para garantizar la fiabilidad de mis datos
Como recordatorio, un proceso de anotación consensuada implica movilizar a un gran número de anotadores para que revisen el mismo objeto de un conjunto de datos. Por ejemplo, se puede pedir a 5 anotadores que revisen y anoten la misma nómina. A continuación, un mecanismo de revisión de la calidad determinará un índice de fiabilidad en función de las respuestas (por ejemplo: para 1 nómina anotada, si obtengo 4 resultados idénticos y 1 resultado erróneo, puedo estimar que la fiabilidad de los datos es buena para el objeto tratado).
Evidentemente, este enfoque tiene un coste (hay que duplicar los esfuerzos), tanto financiero como, sobre todo, ético. El crowdsourcing, muy popular en los últimos años, ha tratado de justificar el recurso a proveedores de servicios autónomos situados en países de renta baja, que cobran muy poco y trabajan ad hoc, sin verdadera experiencia ni estabilidad profesional.
Creemos que es un error, y aunque el enfoque consensuado tiene sus virtudes (por ejemplo, los casos de uso médico, que exigen una precisión extrema y no dan margen de error), hay enfoques más sencillos y menos costosos que son más respetuosos con los profesionales de los datos que son los anotadores.
A modo de ejemplo, un enfoquede "doble pasada", consistente en una revisión completa de las etiquetas en "capas" sucesivas (1/ Etiquetador de datos, 2/ Especialista en calidad, 3/ Prueba de muestras), ofrece resultados tan fiables como un enfoque de consenso y, sobre todo, mucho más económicos.
Prejuicio nº 2: un conjunto de datos de calidad es necesariamente fiable al 100% y NO contiene errores.
Por supuesto, ¡esto es totalmente erróneo! Hemos aprendido las siguientes lecciones de nuestras experiencias anteriores:
1. El rigor, no la perfección, es la base de una estrategia sólida de calidad de datos.
Los modelos de inteligencia artificial son muy resistentes a los errores en los conjuntos de datos: la búsqueda de la perfección es, además, incompatible con la naturaleza humana, poco práctica y sin sentido para los modelos.
2. La verdad sobre el terreno se obtiene gracias al trabajo manual de los anotadores humanos... ¡y errar es humano!
Es inevitable que los seres humanos cometan errores (errores tipográficos, descuidos, etc.). Es imposible garantizar un conjunto de datos fiable al 100%.
3. Tu modelo de IA no necesita perfección.
Por ejemplo, los modelos de aprendizaje profundo son excelentes a la hora de ignorar errores/ruido durante el proceso de entrenamiento. Esto es cierto siempre y cuando tengan una gran mayoría de buenos ejemplos, y una minoría de errores (lo que garantizamos en nuestros servicios).
Hemos deducido una serie de principios clave de control de calidad que utilizamos en nuestro trabajo. Animamos a nuestros clientes a aplicar estos mismos principios cuando comprueben que los conjuntos de datos que anotamos se ajustan a sus necesidades:
Principio 1: Revisar un subconjunto aleatorio de los datos para garantizar que cumplen una norma de calidad aceptable (95% como mínimo).
Principio 2: Explorar la distribución de los errores detectados durante las revisiones aleatorias. Identificar patrones y errores recurrentes.
Principio 3: Cuando se detecten errores, busque activos similares (por ejemplo, un archivo de texto de la misma longitud o una imagen de tamaño equivalente) dentro de un conjunto de datos.
💡 ¿Quieres saber más? Consulta nuestro artículo y nuestros consejos para crear un conjunto de datos de calidad ¡!
En conclusión
La búsqueda de la verdad sobre el terreno no es un mero ejercicio académico, sino una empresa vital en la Ciencia de Datos. Es la base de la integridad de nuestros análisis, la validez de nuestros modelos y el éxito de nuestras innovaciones tecnológicas. Al invertir en procesos y tecnologías que mejoren la precisión y fiabilidad de las fuentes de datos de la verdad sobre el terreno, estamos invirtiendo esencialmente en el futuro de la toma de decisiones informada y la previsión estratégica (y no sólo en el futuro de la inteligencia artificial).
Los retos son considerables y el trabajo exigente, pero las recompensas -mayor conocimiento, mejores resultados y una comprensión más profunda de nuestro mundo cada vez más complejo- merecen inequívocamente el esfuerzo. A medida que avanza la inteligencia artificial, debemos evangelizar sobre la importancia de la verdad sobre el terreno y el uso de anotadores humanos para preparar los datos en los que se basan los modelos.
