A medida que la tecnología y la IA continúan penetrando en nuestra vida diaria creando cantidades cada vez mayores de datos, los servicios de etiquetado de datos siguen teniendo un impacto significativo en la sociedad moderna.
Los datos son una mercancía y como con cualquier otra mercancía, necesitan ser procesados y refinados para convertirlos en algo valioso y útil. Cada día, grandes cantidades de datos se usan para el aprendizaje automático. Las empresas están invirtiendo enormes cantidades de tiempo y dinero para proporcionar a las personas la capacitación y las herramientas adecuadas para el enriquecimiento de datos, de manera que los puedan usar para enseñar, validar y pulir los modelos de IA. Lo que sigue es una guía con los elementos esenciales de este vital trabajo que consume mucho tiempo. Explicaremos aquí en qué consiste exactamente el etiquetado de datos, la terminología utilizada por la industria y las aplicaci0ones de la tecnología, para darle una mejor idea de lo que un proveedor de servicios de etiquetado de datos puede hacer por su empresa.
Índice
1. ¿Qué es el etiquetado de datos?
El etiquetado de datos, a veces referido como anotación de datos, es el proceso de identificar datos sin procesar (imágenes, archivos de texto, sonido, videos, etc.) y aumentarlos con una o más etiquetas informativas para darles un contexto significativo. Por ejemplo, una etiqueta de datos puede indicar si en una foto hay un carro o una bicicleta, qué tipo de acción se está llevando a cabo en un video, qué tema se está debatiendo en una grabación de sonido o si el sujeto en un artículo de noticias es deportivo o político. Los datos etiquetados son proporcionados por humanos revisando y emitiendo juicios en datos sin procesar que a su vez se utilizan para entrenar sistemas de aprendizaje automático a fin de reconocer y actuar sobre patrones los sistemas descubren en posteriores conjuntos de datos. Por ejemplo, un hospital podría usar un modelo de IA entrenado con un tipo de conjunto de datos específico que podría ayudar a identificar un tumor en una radiografía, y las empresas podrían identificar y predecir mejor las perturbaciones en la economía y prepararse de manera más efectiva.
2. ¿Cuáles son los tipos más comunes del etiquetado de datos?
Visión artificial
La visión artificial ayuda a las computadores a ‘ver’ el mundo a su alrededor. Esto es parte integral de la modernización de un automóvil (carros de manejo automático); de manufactura y servicios públicos (de detección de defectos); e incluso de industrias minoristas.
Cuando se crea un sistema de visión artificial, dependiendo de la tarea visual a realizar, primero se necesita etiquetar imágenes, pixeles o puntos clave o bien, crear lo que se conoce como ‘cuadro delimitador’, que en cierra completamente una imagen, para generar un conjunto de datos. Se pueden aplicar entonces estos datos entrenados para crear un modelo de visión artificial que se puede utilizar para detectar, identificar, segmentar o categorizar un solo objeto o múltiples objetos en una imagen específica.
Procesamiento natural de idiomas
El procesamiento natural de idiomas (NLP, por sus siglas en inglés) les da a las máquinas la capacidad de leer, entender y derivar el significado de los idiomas de la misma manera en que lo hacen los humanos.
El NLP se aplica comúnmente en servicios como chat robots, reconocimiento de voz, traducción automática, motores de búsqueda, autocorrección y muchos más. También se puede utilizar para identificar el sentimiento o intención de un texto o artículo de noticias o para clasificar nombres adecuados como de personas o lugares para facilitar la ubicación de archivos relevantes o pertinentes en el futuro. La IA entrenada con NLP también está siendo utilizada para identificar texto en imágenes (como en las placas de matrícula de los vehículos), PDFs e incluso se pueden interpretar señales cerebrales de una persona que piensa en escribir con un bolígrafo.
Procesamiento de sonido
El procesamiento de sonido convierte todo tipo de sonidos como voz, música (la siempre mejorando aplicación Shazam es un buen ejemplo), sonidos de vida silvestre (existen muchas aplicaciones de ‘Shazam para aves’ disponibles), y sonidos ‘urbanos’ en general (rotura de vidrios, tráfico, alarmas, etc.) en un formato estructurado y utilizable para el aprendizaje automático.
3. ¿Por qué la IA necesita el etiquetado de datos?
El viejo adagio de la ciencia informática ‘basura entra, basura sale’ es tan cierto hoy como siempre lo ha sido.Los datos de buena calidad son esenciales para el aprendizaje de algoritmos del aprendizaje automático. Estos descubren patrones, desarrollan comprensión, encuentran relaciones y toman decisiones basadas en los datos de entrenamiento que reciben. La cantidad y calidad de los datos de entrenamiento determinan directamente el éxito de un algoritmo y la IA sólo puede ser tan buena como los datos con los que se entrena. Por lo tanto, mientras mejores sean los datos de entrenamiento, mejor funcionará el modelo.
Sin embargo, la cruda verdad es que en su mayoría los datos son desordenados o incomprensibles y la ‘inteligencia artificial’ no es después de todo tan ‘inteligente’. Tome por ejemplo la imagen de un árbol. Para la máquina, la imagen es sólo un conjunto de pixeles. Algunos pueden ser verdes, otros pueden ser pardos, pero una máquina o sabe que esta es la imagen de un árbol hasta que alguien aplica una etiqueta que indica que este conjunto de pixeles es un árbol. Si una máquina ve suficientes imágenes etiquetadas de un árbol, puede comenzar a reconocer patrones y entender eso cuando posteriormente ve grupos de pixeles similares en una imagen no etiquetada, esto ya es, de hecho, ver la imagen de un árbol. Servicios de etiquetado de datos
Esa es la razón por la que actualmente, la mayoría de los modelos prácticos de aprendizaje automático utilizan el aprendizaje supervisado, donde la IA aprende de un conjunto de datos previamente etiquetado, para enseñar a las máquinas a tomar decisiones correctas. Etiquetar datos de entrenamiento es el primer paso en el proceso de desarrollo del aprendizaje automático y comienza con humanos revisando, emitiendo juicios y etiquetando grande conjuntos de datos no procesados. Servicios de etiquetado de datos
4. Aplicaciones de etiquetado de datos
El etiquetado de datos juega un papel integral en el desarrollo del aprendizaje automático, así que sus aplicaciones abarcan varias industrias. En el sector de la atención de la salud, el etiquetado de datos ayuda a la IA en el diagnóstico temprano de trastornos de la piel, condiciones de la vista como glaucoma y como se mencionó antes, cáncer. Un estudio reciente incluso demostró la capacidad de una IA para superar a los médicos en pronosticar si un paciente desarrollará demencia. Uno de los uno de los más grandes usos del etiquetado de datos ha sido entrenar a las IA en motores de búsqueda para crear algoritmos de clasificación. Esto afecta los resultados que usted ve en la primera página de una búsqueda web como el orden en el que aparecen los resultados.
Si bien la IA ha probado ser problemática en el ámbito de la moderación de contenido en el pasado, puede aliviar la carga en los moderadores por ser capaz de reconocer y eliminar instantáneamente imágenes o videos recurrentes que son perturbadores.
Los servicios de etiquetado de datos también siguen ayudando al desarrollo de lo que cada vez más se está convirtiendo en la presencia cotidiana de la IA en todo, desde recomendaciones de listas de música y asistentes virtuales inteligentes hasta vehículos de conducción automática.
5. Gear Inc proporciona servicios expertos de etiquetado de datos
Cuando se crea un modelo de Al, los desarrolladores comienzan con una enorme cantidad de datos no procesados. Etiquetar esos datos es un paso integral en la preparación y reprocesamiento de datos.
Como se mencionó anteriormente, la calidad de una IA depende enteramente de la calidad de los datos que se usan para entrenarla, por lo que no sorprende que, en promedio, el 80% del tiempo que se emplea en un proyecto de IA es procesar, organizar y refinar los datos de entrenamiento.
Realizar este trabajo internamente representa una gran inversión de tiempo y mano de obra, mismo que es mejor emplear en iniciativas estratégicas más urgentes.
Gear Inc le posibilita el acceso a etiquetadores de datos expertamente entrenados para anotar adecuadamente los datos recopilados basándose en las variables más importantes y las características visuales para entrenar su modelo de aprendizaje automático personalizado.
Nuestros servicios abarcan:
- Clasificación de imágenes
- Clasificación de texto
- Tareas de clasificación de video
- Tareas de seguimiento de objetos en video
- Cuadros delimitadores
- Polígonos
- Reconocimiento de entidades nombradas
La IA puede revolucionar la forma en que hacemos negocios e incorporar los servicios de etiquetado de datos es el primer paso para crear un modelo de IA de alta calidad. Para conocer más sobre la subcontratación de servicios de etiquetado de datos y el valor que le puede traer a su empresa
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