El número de etiquetado de datos en el mercado nunca ha sido mayor. Existen multitud de soluciones tecnológicas para anotar datos y producir los conjuntos de datos (Training Data) que alimentarán sus modelos de inteligencia artificial.
Sin embargo, los científicos de datos a veces tienden a descuidar su configuración tecnológica ("Llevo años utilizando LabelImg y funciona, ¿por qué cambiar de entorno?") a pesar de que puede influir directamente en los resultados de los modelos, en un enfoque de IA centrado en los datos.
¿Qué aspectos debe tener en cuenta antes de elegir su etiquetado de datos (o plataforma de datos de formación)?
1. La interfaz de usuario de su plataforma de etiquetado de datos
Es importante que la interfaz sea intuitiva y fácil de usar para los etiquetadores de datos. Compruebe que la plataforma ofrezca una interfaz clara y sencilla que le permita trabajar con rapidez y eficacia. La capacidad de respuesta de la interfaz también es un criterio, al igual que la posibilidad de configurar atajos de teclado que ahorren un tiempo precioso a su equipo de etiquetadores de datos....
2. Funciones de etiquetado de datos
Compruebe que la plataforma que elija satisface sus necesidades y requisitos en términos de funcionalidad y, en particular, los tipos de anotación que pretende conseguir (Etiquetado de imágenes o etiquetado de vídeo mediante cuadro delimitadorpolígono, punto clave, polilínea, segmentación semántica, etc.). Otra característica que a menudo se pasa por alto es la capacidad del administrador o gestor de etiquetado para supervisar con precisión la actividad de los etiquetadores de datos...
También es una buena idea considerar la existencia deaprendizaje activo integrado en la plataforma. El aprendizaje activo es un enfoque de aprendizajeautomático en el que un modelo de aprendizaje se entrena de forma interactiva, seleccionando los ejemplos de aprendizaje más informativos para mejorar su rendimiento. Algunas soluciones del mercado, como UBIAI (solución de anotación PLN) incluyen esta funcionalidad, lo que permite presentar datos previamente anotados a un experto humano (el etiquetador de datos) y enriquecer gradualmente el conjunto de datos de entrenamiento... ¡y, por tanto, mejorar la eficacia del procesamiento de sus tareas de etiquetado!
3. Funciones de importación y exportación de datos y formato de extracción
Algunas plataformas permiten extraer datos etiquetados en un formato estándar (JSON) o en un formato específico (XML, TXT, YOLO, etc.) con mayor o menor éxito. En algunas soluciones de código abierto, a veces los datos se "pierden" durante el proceso de extracción, que puede llevar mucho tiempo porque no está optimizado. El proceso de importación de datos también puede resultar poco intuitivo (como en el caso de CVAT, cuya utilización resulta especialmente compleja cuando se importan datos previamente anotados). Todos estos son puntos clave que hay que comprobar antes de adoptar una nueva herramienta.
4. La asistencia ofrecida por el editor de la solución de etiquetado de datos
Es importante asegurarse de que la plataforma de etiquetado de datos ofrece un soporte de alta calidad. No dude en comprobar que el editor de la solución de etiquetado (SaaS u on-premise) dispone de un equipo dedicado a la asistencia y a atender las solicitudes de los usuarios de la solución de anotación de IA.
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5. Costes (derechos de licencia de la plataforma de etiquetado de datos y costes derivados de la externalización del etiquetado de datos)
Por último, no olvide comparar los costes de las distintas plataformas de etiquetado de datos. A primera vista, muchas de ellas parecen gratuitas, pero algunas funcionalidades representan costes ocultos para su empresa. Algunas plataformas ofrecen una versión de prueba gratuita hasta un determinado volumen de datos... ¡con condiciones, es decir, funcionalidad limitada o condiciones de uso/apropiación de sus datos! Asegúrese de elegir una plataforma que se adapte a sus necesidades y, sobre todo, a su presupuesto.
Por último, algunas plataformas ofrecen servicios de etiquetado de datos a la carta... Se trata de un enfoque loable, pero hay que informarse sobre la procedencia de los etiquetadores de datos puestos a disposición (equipos internos, equipos de crowdsourcing, asociación con un especialista en externalización de IA y etiquetado de datos como Innovatiana, etc.). Por lo general, se trata de un proceso de subcontratación iniciado por los editores de las plataformas de etiquetado, y la transparencia debería estar a la orden del día.
6. Almacenamiento en la nube y seguridad
Siempre es tentador utilizar una plataforma de etiquetado SaaS para acelerar el proceso de etiquetado. Pero no olvide sus datos. Algunos editores ofrecen un entorno seguro y "garantías"(certificación ISO27001, informe SOC2, etc.), mientras que otros ofrecen versiones de prueba que parecen atractivas a primera vista, con una contrapartida: ¡pierdes la propiedad de tus datos a partir de cierto volumen! Asegúrese de leer atentamente las condiciones de venta antes de firmar cualquier contrato, de pago o no, con una plataforma de etiquetado. Por supuesto, esto no se aplica a todos los casos de uso (algunos datos brutos o conjuntos de datos gratuitos no requieren, obviamente, una atención especial a la confidencialidad de los datos).
7. Por último, no tenga miedo de utilizar varias plataformas de etiquetado de IA.
En un enfoque de la IAcentrado en los datos(aprendizaje automático y aprendizaje profundo), si la calidad de los datos es primordial para obtener buenos resultados, el Científico de Datos debe favorecer eluso de multitud de plataformas en función de los casos de uso. NLP no es lo mismo que Visión por Computador - actualmente no existe una solución perfectamente ergonómica para todos sus desarrollos. Así que le toca a usted definir su propia estrategia de Etiquetado de Datos, ¡y esa estrategia tiene que incluir pensar en las herramientas que necesita!
TLDR : en resumen, para elegir su plataforma de etiquetado de datos y preparar sus datos de aprendizaje automático en las condiciones adecuadas, es importante tener en cuenta la interfaz de usuario, la funcionalidad, el formato de extracción, el soporte y los costes. También debe tener en cuenta la naturaleza de su caso de uso (visión computerizada, PNL, LLM, etc.). Investigue y tómese su tiempo para comparar las distintas opciones y encontrar la plataforma que mejor se adapte a sus necesidades. Hemos probado multitud de plataformas y podemos ayudarle, así que no dude en ponerse en contacto con nosotros.
