Preetiquetado de datos: un acelerador para las tareas de anotación de datos
Preetiquetado de datos: un paso no obligatorio pero importante en el proceso de anotación de datos (imágenes, vídeos o texto) para la IA.
Al igual que un coche necesita un conductor cualificado, un modelo de IA necesita ser entrenado con un conjunto de datos. conjunto de datos que se haya sometido a un proceso deetiquetado de datospara funcionar de forma óptima. Si no entiende cómo funcionan el etiquetado y el preetiquetado de datos para el aprendizaje automático en el ciclo de desarrollo de la IA, es posible que no quede satisfecho con los resultados del modelo que está construyendo. El preetiquetado de datos es vital para dar a su modelo de aprendizaje automático la comprensión que necesita para funcionar correctamente.
Así que si usted es un experto en anotación de datos o principiante, esta entrada del blog abarcará todos los conceptos relacionados con el etiquetado de datos, incluido el preetiquetado de datos y su importancia en el proceso de anotación de datos.
¿Qué es el preetiquetado de datos y por qué es importante?
Antes de seguir adelante, definamos qué es el preetiquetado en la anotación de datos y por qué es esencial en el proceso de anotación. Así pues, el preetiquetado de datos es el proceso de utilizar algoritmos para aplicar etiquetas iniciales a los conjuntos de datos antes de que los revisores humanos comprueben su exactitud. Esto mejora y facilita el tedioso proceso de etiquetado de datos, permitiendo la creación de un conjunto de referencia o "ground truth", que en última instancia permite que los datos sean procesados y comprendidos por los modelos de aprendizaje automático.
Los datos preetiquetados facilitan el trabajo de anotación manual. Esto es importante porque acelera el proceso de formación del aprendizaje automático y ayuda a preparar los datos proporcionando un punto de partida para el etiquetado, lo que a menudo ahorra tiempo y recursos.
Los preetiquetados de datos pueden ser de varios tipos y formas. Por ejemplo, en un conjunto de datos compuesto por miles de imágenes, el preetiquetado podría identificar y etiquetar algunas imágenes como "gatos" o "perros", y entonces los humanos simplemente tendrían que corregir los errores, como un gato que se hubiera identificado erróneamente como un perro debido a una ambigüedad sólo inteligible para los humanos, o un "gato" que se hubiera identificado erróneamente como un perro debido a una ambigüedad sólo inteligible para los humanos. Bounding Box que era demasiado burdo y no delimitaba correctamente el objeto identificado.
El método de preetiquetado garantiza una mayor eficacia que iniciar el proceso de etiquetado desde cero. El preetiquetado puede aumentar la velocidad de preparación de los datos hasta en un 50 %, lo que lo convierte en un paso fundamental para el desarrollo de sistemas de IA sólidos y precisos. Mediante el uso de datos preetiquetados, las empresas pueden reducir el tiempo de comercialización de sus productos y servicios basados en IA.
¿Podemos construir un modelo de IA sin datos preetiquetados?
Construir un modelo de IA sin preetiquetado es posible, pero puede aumentar considerablemente la carga de trabajo. Sin preetiquetado, cada dato debe etiquetarse desde cero, lo que consume más tiempo y trabajo.
Algunas herramientas de IA, como los algoritmos de aprendizaje no supervisado, pueden aprender patrones sin datos etiquetados. Sin embargo, para el aprendizaje supervisado, que es la base de la mayoría de las aplicaciones de IA, las etiquetas son esenciales. Por ejemplo, un sistema de reconocimiento facial: sin fotos previamente etiquetadas que indiquen quién aparece en la imagen, el sistema no aprenderá a reconocer caras con eficacia. Es más, la precisión puede verse afectada, ya que el modelo dependería únicamente del etiquetado manual, lo que haría el proceso más propenso al error humano.
Los datos preetiquetados no sólo aceleran el proceso, sino que también establecen un punto de referencia inicial para la precisión.
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¿Qué diferencia hay entre los modelos preetiquetados y los personalizados?
Los modelos preetiquetados vienen con un conjunto de datos predefinidos que ya han sido etiquetados y categorizados. Es como tener un libro con todos los capítulos cuidadosamente resumidos para una comprensión más rápida.
Estos modelos pueden aprender rápidamente porque parten con ventaja, con información organizada. Por ejemplo, un modelo preetiquetado diseñado para el reconocimiento de voz podría conocer ya frases comunes en inglés, lo que le permitiría reconocer patrones de habla inmediatamente.
En cambio, los modelos personalizados en el proceso de formación de modelos de aprendizaje automático son como cuadernos en blanco. Empiezan sin datos y tienen que aprenderlo todo desde cero, lo que puede llevar mucho tiempo y esfuerzo.
Sin embargo, estas plantillas ofrecen flexibilidad y pueden adaptarse a tareas muy específicas que las plantillas preetiquetadas no podrían gestionar adecuadamente.
A la hora de definir las preetiquetas, tomemos el ejemplo de una empresa que necesita una IA capaz de identificar piezas en máquinas personalizadas, podría construir un modelo personalizado y enseñarle todas las piezas diferentes porque un modelo preetiquetado no vendría con ese conocimiento.
Los modelos preetiquetados pueden acelerar el desarrollo y reducir los costes iniciales (podría ahorrarse semanas o incluso meses de trabajo de etiquetado). Las plantillas personalizadas pueden ofrecer una mayor precisión para tareas especializadas, ya que están adaptadas a estos casos de uso, y no se ven influidas por datos y etiquetas inadecuados, desde el principio.
En última instancia, se podría comparar este concepto con la diferencia entre la ropa confeccionada y la hecha a medida: una es más rápida y barata, mientras que la otra se ajusta perfectamente, pero requiere más tiempo e inversión.
¿Cómo se preetiquetan eficazmente los datos para el aprendizaje automático y la anotación de datos?
Hasta ahora, has visto la importancia de preetiquetar los datos para construir modelos de IA más avanzados y precisos. Sin embargo, si te estás preguntando cómo es posible y qué herramientas y técnicas lo hacen posible, ¡a continuación te explicamos cómo funciona!
Paso 1: Empezar con datos brutos de calidad
Reúna conjuntos de datos pertinentes y de alta calidad para iniciar el proceso de preetiquetado. Si trabaja con imágenes, asegúrese de que sean de alta resolución y claras.
Paso 2: Utilizar las herramientas adecuadas
En la siguiente fase, hay que utilizar herramientas de software de preetiquetado que puedan gestionar eficazmente los tipos de datos. Existen herramientas especialmente diseñadas para datos de imagen, texto y audio, con funciones integradas para generar preetiquetas de (más o menos) buena calidad.
Paso 3: Automatizar con IA
El preetiquetado automático es una ventaja en el proceso de etiquetado de grandes volúmenes de datos. Para determinados casos de uso, una técnica eficaz es recurrir alaprendizaje activo Esta técnica permite utilizar el trabajo de anotación manual en una parte del conjunto de datos para generar preanotaciones en otras partes e iterar, mejorando constantemente la eficacia del tratamiento de los datos y la calidad de las etiquetas.
Paso 4: Integrar la verificación humana
Cuando la automatización sea posible, no olvide incluir la verificación humana de los datos etiquetados para una mayor precisión. Para ello, establezca un proceso para que los revisores humanos comprueben y corrijan los datos preetiquetados. Incluso una comprobación de errores del 5% puede mejorar significativamente la precisión general (y el rendimiento del modelo). Los equipos de etiquetado de terceros (como Innovatiana) pueden ayudarle a acelerar el proceso y mejorar la precisión.
Paso 5: Iterar y perfeccionar
Utilizar los resultados de la verificación humana para perfeccionar los algoritmos de preetiquetado de la IA. Este ciclo de mejora continua aumentará la precisión con el tiempo.
Paso 6: Mantener la coherencia
Asegúrese de que las preetiquetas sean coherentes en todos los conjuntos de datos. Si un conjunto etiqueta una raza de perro como "Labrador" y otro utiliza simplemente "perro", la incoherencia puede confundir al modelo, debido a la falta de precisión y de estructura de la taxonomía.
Paso 7: más calidad que cantidad
Es mejor disponer de pequeñas cantidades de datos precisos preetiquetados que de grandes conjuntos de datos con muchos errores.
Paso 8: Supervisar los progresos
Supervise el proceso de etiquetado con registros de los datos que se han etiquetado, los niveles de precisión y los resultados de la verificación humana. Además, debes realizar pruebas para entrenar modelos de aprendizaje automático y ver cómo se comportan.
Paso 9: Muestrear regularmente
Pruebe periódicamente su modelo con nuevos datos para asegurarse de que sigue aprendiendo con precisión. Es como hacer una prueba sorpresa para evaluar la comprensión y la retención. Siempre que tengas que hacer un cambio en tu esquema de etiquetado, hazlo para obtener mejores resultados y más precisión.
Paso 10: Manténgase al día
Manténgase al día de los avances en tecnología y métodos de preetiquetado para mejorar continuamente su proceso.
Con estos pasos, puede lograr un preetiquetado más eficiente y preciso, sentando una base sólida para construir modelos de IA eficaces y fiables. Pero es importante recordar que el preetiquetado no es sólo cuestión de velocidad: sienta las bases para una anotación de datos de alta calidad, ahorrando mucho tiempo y recursos a largo plazo. Es el punto de referencia para construir un modelo de alta calidad.
Algunas de las principales ventajas del proceso de preetiquetado de conjuntos de datos
Los conjuntos de datos preetiquetados ofrecen varias ventajas que pueden mejorar enormemente el desarrollo de modelos de aprendizaje automático:
1. Eficiencia temporal: Al utilizar conjuntos de datos preetiquetados, se suele reducir a la mitad el tiempo necesario para preparar los datos. Por ejemplo, se ha informado de que el preetiquetado puede acelerar el proceso de creación de modelos avanzados de IA hasta en un 50 %, como se ha mencionado anteriormente.
2. Reducción de costes: el entrenamiento de un modelo de IA resulta menos costoso a medida que se reduce la carga de trabajo de etiquetado. Esto puede suponer un importante ahorro de costes, ya que el etiquetado manual puede requerir bastante mano de obra.
3. Establecimiento de la precisión: con los datos preetiquetados, ya se ha establecido un nivel de precisión que sirve de estándar para el posterior perfeccionamiento, lo que reduce eficazmente desde el principio el margen de error humano que suele producirse en el etiquetado manual.
4. Despliegue rápido: Los productos y servicios impulsados por IA pueden comercializarse más rápidamente cuando se utilizan datos preetiquetados, lo que proporciona a las empresas una ventaja competitiva.
5. Centrarse en la calidad: los desarrolladores pueden concentrarse en afinar los modelos en lugar del pesado trabajo inicial de etiquetado, lo que permite centrarse más en mejorar el rendimiento de los modelos y el control de calidad.
6. Flexibilidad y escalabilidad: los preetiquetados de los conjuntos de datos pueden ajustarse y escalarse según sea necesario para satisfacer las necesidades cambiantes de un proyecto de aprendizaje automático, proporcionando una base versátil para el entrenamiento de modelos.
En conclusión
De hecho, el proceso de etiquetado previo de los datos puede compararse con la importancia de poner nombre a un niño al nacer; aunque esta analogía pueda parecer exagerada, pone de relieve la esencia vital del etiquetado previo en el campo de la inteligencia artificial. Al igual que el nombre de pila proporciona una identidad única y fundamental a un niño, las preetiquetas aportan una estructura y una dirección esenciales a los datos que alimentan los modelos de IA. Aunque en teoría es opcional, en la práctica el preetiquetado está demostrando ser esencial para cualquiera que desee crear sistemas de IA sólidos y precisos.
Este proceso no sólo mejora la eficiencia, sino que desempeña un papel clave en el aumento de la precisión de los modelos de IA, al eliminar incertidumbres y ambigüedades que, de otro modo, podrían obstaculizar su rendimiento y las tareas de anotación. El preetiquetado de datos no sólo acelera el desarrollo de modelos de IA, sino que también aumenta su fiabilidad y relevancia, proporcionando una base sólida sobre la que pueden aprender y evolucionar.
En resumen, un preetiquetado de datos eficaz no es sólo una ventaja, sino un pilar fundamental en el diseño y la implementación de modelos avanzados de inteligencia artificial. Es el garante de un proceso de entrenamiento de IA de alta calidad, esencial para alcanzar la excelencia en el mundo de la IA.
