À medida que a tecnologia e a IA continuam a se infiltrar em nossa vida cotidiana criando quantidades cada vez maiores de dados, os serviços de rotulagem de dados continuarão a ter um impacto significativo na sociedade moderna.
Os dados são uma mercadoria e, assim como qualquer outra mercadoria, precisam ser processados e refinados de seu estado bruto para algo mais valioso e útil. Todos os dias, grandes quantidades de dados são usadas para aprendizado de máquina. As empresas estão investindo quantias enormes de tempo e dinheiro para fornecer às pessoas o treinamento adequado e as ferramentas certas para a enriquecimento dos dados, para que possam ser usados para ensinar, validar e ajustar modelos de IA. O que se segue é um guia para os elementos essenciais desse trabalho vital, mas demorado. Aqui, explicaremos o que exatamente é a rotulagem de dados, a terminologia usada pela indústria e as aplicações da tecnologia para lhe dar uma melhor compreensão do que um fornecedor de serviços de rotulagem de dados pode fazer pelo seu negócio.
Índice
1. O que é rotulagem de dados?
A rotulagem de dados, às vezes chamada de anotação de dados, é o processo de identificar dados brutos (imagens, arquivos de texto, áudio, vídeos etc.) e adicioná-los com um ou mais rótulos informativos para fornecer um contexto significativo. Por exemplo, um rótulo de dados pode indicar se uma foto contém um carro ou uma bicicleta, que tipo de ação está sendo realizada em um vídeo, que tópico está sendo discutido em uma gravação de áudio ou se o assunto de uma notícia é esporte ou política. Os dados rotulados são fornecidos por seres humanos que analisam e fazem julgamentos sobre dados brutos, que são então usados para ajudar a treinar sistemas de aprendizado de máquina para reconhecer e agir de acordo com padrões que então descobrem em conjuntos de dados futuros. Por exemplo, um hospital pode usar um modelo de IA treinado com um tipo específico de conjunto de dados que pode ajudar a identificar um tumor em uma radiografia, e as empresas podem identificar e prever melhor as interrupções na economia e se preparar de maneira mais eficaz.
2. Quais são os tipos mais comuns de rotulagem de dados?
Visão Computacional
A visão computacional ajuda os computadores a “verem” o mundo ao seu redor. É uma parte integral da modernização do automóvel (carros autônomos); da fabricação e utilidades (detecção de defeitos); e até mesmo do varejo.
Ao criar um sistema de visão computacional, dependendo da tarefa visual que você deseja que o modelo execute, você primeiro precisa rotular imagens, pixels ou pontos-chave, ou criar o que é conhecido como uma “caixa delimitadora”, que envolve completamente uma imagem digital, para gerar um conjunto de dados de treinamento adequado. Você pode então aplicar esses dados de treinamento para construir um modelo de visão computacional que pode ser usado para detectar, identificar, segmentar ou categorizar um único objeto ou vários objetos em uma imagem específica.
Processamento de Linguagem Natural
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) dá às máquinas a capacidade de ler, entender e derivar significado de línguas de maneira muito semelhante aos humanos.
O PLN é comumente aplicado a serviços como atendimento virtual, reconhecimento de fala, tradução automática, motores de busca, correção automática e muitos outros. Também pode ser usado para identificar o sentimento ou a intenção de um texto ou artigo de notícias, ou classificar substantivos próprios como lugares e pessoas para facilitar a localização de arquivos relevantes ou pertinentes no futuro. A IA treinada com PLN também está sendo usada para identificar texto em imagens (como placas de registro de veículos, PDFs, e pode até mesmo interpretar sinais do cérebro de uma pessoa que pensa em escrever com uma caneta.
Processamento de áudio
O processamento de áudio converte todos os tipos de sons, como fala, música (o aplicativo Shazam, em constante aprimoramento, é um bom exemplo), sons da vida selvagem (existem vários aplicativos “Shazam para pássaros” disponíveis), e sons urbanos gerais (vidros quebrando, tráfego, alarmes etc.) em um formato estruturado e utilizável para uso no aprendizado de máquina.
3. Por que a IA precisa de rotulagem de dados?
A velha máxima da ciência da computação “lixo entra, lixo sai” é tão verdadeira hoje quanto sempre foi.Dados de boa qualidade são essenciais para os algoritmos de aprendizado de máquina aprenderem. Eles descobrem padrões, desenvolvem compreensão, encontram relacionamentos e tomam decisões com base nos dados de treinamento que recebem. A qualidade e a quantidade dos dados de treinamento determinam diretamente o sucesso de um algoritmo e a IA só pode ser tão boa quanto os dados com os quais é treinada. Portanto, quanto melhores os dados de treinamento, melhor o modelo se comporta.
A dura verdade é que, no entanto, a maioria dos dados é bagunçada ou incompleta, e a ‘Inteligência Artificial’ não é realmente tão “inteligente”. Pegue uma foto de uma árvore como exemplo. Para uma máquina, a imagem é apenas uma série de pixels. Alguns podem ser verdes, alguns podem ser marrons, mas uma máquina não sabe que esta é a imagem de uma árvore até que alguém aplique um rótulo dizendo que esta coleção específica de pixels é uma árvore. Se uma máquina vir um número suficiente de imagens rotuladas de uma árvore, ela poderá começar a reconhecer padrões e entender que, quando vir agrupamentos semelhantes de pixels em uma imagem não rotulada no futuro, estará, na verdade, olhando para a imagem de uma árvore. Serviços de rotulagem de dados
É por isso que, hoje, a maioria dos modelos de aprendizado de máquina práticos utiliza aprendizado supervisionado, onde uma IA aprende com um conjunto de dados pré-rotulado, para ensinar máquinas a tomarem decisões corretas. Rotular dados de treinamento é o primeiro passo no processo de desenvolvimento de aprendizado de máquina e começa com humanos revisando, fazendo julgamentos e rotulando grandes quantidades de dados não rotulados. Serviços de rotulagem de dados
4. Aplicativos de rotulagem de dados
A rotulagem de dados é parte integrante do desenvolvimento da aprendizagem de máquina, portanto, suas aplicações abrangem vários setores. Na área da saúde, a rotulagem de dados ajuda a IA no diagnóstico precoce de doenças de pele, doenças oculares, como o glaucoma, e, como mencionado acima, o câncer. Um estudo recente mostrou até mesmo a capacidade da IA de superam os médicos na previsão se um paciente desenvolverá ou não demência. Um dos maiores usos da rotulagem de dados tem sido treinar a IA usada nos mecanismos de pesquisa para criar algoritmos de classificação. Isso afeta os resultados que você vê na primeira página de uma pesquisa na web, bem como a ordem em que os resultados aparecem.
Embora a IA tenha se mostrado problemática no mundo da Moderação de Conteúdo no passado, ela pode aliviar a carga dos moderadores ao ser capaz de reconhecer e deletar instantaneamente imagens ou vídeos perturbadores recorrentes.
Os serviços de rotulagem de dados também continuam a ajudar no desenvolvimento do que está se tornando cada vez mais a IA “cotidiana” vista em tudo, desde recomendações de listas de reprodução e assistentes virtuais inteligentes até veículos autônomos.
5. A Gear Inc fornece serviços especializados de rotulagem de dados
Ao criar um modelo de IA, os desenvolvedores começam com uma enorme quantidade de dados não rotulados. A rotulagem desses dados é uma etapa integral da preparação e do pré-processamento de dados.
Como mencionado anteriormente, a qualidade da IA depende totalmente da qualidade dos dados usados para treiná-la, portanto, não é de surpreender que, em média, 80% do tempo gasto em um projeto de IA seja com o processamento, a classificação e o refinamento dos dados de treinamento.
Fazer esse trabalho internamente é um grande investimento de tempo e mão de obra, tempo esse que é mais bem empregado em iniciativas estratégicas mais urgentes.
O Gear incentiva o acesso a rotulagem de dados humanos treinados por especialistas para anotar adequadamente sua coleção de dados com base nas variáveis e nos recursos visuais mais importantes para treinar seu modelo personalizado de Aprendizado de Máquina.
Nossos serviços incluem:
- Classificação de imagens
- Classificação de textos
- Tarefa de classificação de vídeos
- Tarefa de rastreamento de objetos em vídeo
- Caixas delimitadoras
- Polígonos
- Reconhecimento de entidades nomeadas
A IA pode revolucionar a maneira como fazemos negócios, e a incorporação de serviços de rotulagem de dados é o primeiro passo para criar um modelo de IA de alta qualidade. Para saber mais sobre a terceirização de seus projetos de rotulagem de dados e o valor que ela pode trazer para o seu negócio
Gear Inc.
