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¿Qué importancia tienen las tareas de etiquetado de datos para crear productos de IA?
Todos sabemos que la mayoría de las aplicaciones de IA requieren grandes cantidades de datos. Alimentados por estas enormes cantidades de datos, los algoritmos de aprendizaje automático son increíblemente buenos aprendiendo y detectando patrones en los datos y haciendo predicciones útiles... sin requerir horas de programación.
Explotar los datos en bruto es, por tanto, una prioridad para los Data Scientists, que recurrirán al Data Labeling para añadir una capa semántica a sus datos. En pocas palabras, se trata de asignar etiquetas o categorías a datos de todo tipo, tanto estructurados como no estructurados (texto, imágenes, 🔗vídeo) con el fin de hacerlos comprensibles para un modelo supervisado de Machine Learning o Deep Learning.
Etiquetado de datos para modelos de Computer Vision (y PNL)
Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado explotan grandes cantidades de datos etiquetados para entrenar redes neuronales que reconozcan patrones en los datos útiles para una aplicación. Los etiquetadores de datos definen 🔗 anotaciones en los datos que tienen un valor valor de "verdad sobre el terrenoy los ingenieros introducen estos datos en un algoritmo de aprendizaje automático.
Tomemos el ejemplo de un modelo 🔗 "Visión por ordenador" de reconocimiento de perros y gatos. Para entrenar este modelo, es necesario disponer de una gran cantidad de fotos de animales etiquetados como perros o gatos. El modelo utilizará entonces estos datos etiquetados para aprender a diferenciar entre perros y gatos, y podrá predecir a qué categoría pertenece una nueva imagen no etiquetada. El etiquetado de datos es, por tanto, esencial para entrenar modelos de aprendizaje automático con precisión y eficacia. Sin embargo, puede resultar tedioso y costoso hacerlo manualmente, sobre todo cuando hay que procesar grandes cantidades de datos. Por este motivo, se han desarrollado muchas herramientas y plataformas automatizadas para facilitar este proceso.
¿Qué tipos de datos pueden utilizarse para alimentar los modelos de IA?
Casi todos los datos pueden explotarse:
- Datos estructurados, organizados en una base de datos relacional.
- Datos no estructurados, como imágenes, vídeos, 🔗 datos LiDAR o de radar, texto plano y archivos de audio.
Mientras que los datos estructurados han sido ampliamente explotados en los últimos 40 años, desde el auge de los sistemas de gestión de bases de datos (Oracle, Sybase, SQL Server, etc.), los datos no estructurados están en gran medida sin explotar y representan una mina de información en todos los sectores de actividad.
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Aprendizaje supervisado y no supervisado
En la IA aplicada,el aprendizaje supervisado es el núcleo de las aplicaciones innovadoras de IA que se están abriendo camino en nuestra vida cotidiana (ChatGPT, detección de obstáculos para coches automáticos, reconocimiento facial, etc.). El aprendizaje supervisado requiere un volumen masivo de datos etiquetados con precisión para entrenar los modelos y obtener resultados o predicciones de alta calidad.
El aprendizaje no supervisado, por su parte, no se basa en grandes cantidades de datos, sino que analiza un conjunto limitado de ellos para aprender y mejorar. Aunque existen aplicaciones probadas de estas técnicas, la tendencia es construir productos de IA con un enfoque centrado en los datos por una buena razón: los resultados suelen ser más precisos y rápidos de obtener. Cada vez menos aplicaciones comerciales de aprendizaje automático se basan en "código" complejo. Por lo tanto, el trabajo de los científicos e ingenieros de datos adquiere todo su significado: el papel de estos especialistas en datos se centrará cada vez más en la gestión eficiente de un Data Pipeline, desde la recopilación de datos hasta el etiquetado, la cualificación de los datos anotados y la liberación de la producción.
Etiquetado de datos: la importancia de la precisión para los modelos de IA
El etiquetado de datos debe realizarse de forma rigurosa y precisa, para evitar errores y sesgos en los datos. Estos errores pueden repercutir negativamente en el rendimiento del modelo de aprendizaje automático, por lo que es esencial asegurarse de que los datos se etiquetan de forma coherente.
El etiquetado de datos es un trabajo laborioso, que requiere paciencia, eficacia y coherencia. También es un trabajo que a veces se considera ingrato, porque es repetitivo si simplemente se procesan los datos en serie sin aplicar una estrategia de etiquetado o una metodología dedicada, o sin utilizar herramientas adecuadas (ergonómicas, plataforma de alto rendimiento) o tecnologías de anotación asistida (por ejemplo, 🔗 Aprendizaje activo).
Las empresas suelen confiar las tareas de etiquetado de datos a :
- Equipos "internos" (Data Scientists en prácticas, personal temporal, perfiles principiantes, etc.), asumiendo que la tarea es accesible para todos porque se considera sencilla. El problema es que esto tiende a frustrar a estos perfiles, ¡que al fin y al cabo son caros!
- Equipos de crowdsourcing a través de plataformas en línea, que dan acceso a una gran reserva de etiquetadores de datos, generalmente procedentes de países de renta baja, con un impacto humano negativo (dilución y salarios muy bajos) y escaso control sobre la cadena de producción de los datos etiquetados.
- Equipos de etiquetadores de datos especializados, expertos en un área funcional concreta (salud, moda, automoción, etc.), con conocimiento de las herramientas de etiquetado del mercado y una visión pragmática y crítica de los datos etiquetados y del proceso de etiquetado.
En resumen, el etiquetado de datos es un proceso clave en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Consiste en asignar etiquetas a los datos con el fin de hacerlos utilizables e inteligibles para un modelo de Aprendizaje Automático. Aunque tedioso y costoso, es esencial dar importancia a este proceso para evitar errores y sesgos en los datos, ¡con el fin de construir los productos de IA del mañana!
