Compañías de etiquetado de datos: ¿Por qué puede ayudar la subcontratación?

1. Definición del etiquetado de datos

El etiquetado de datos es el proceso de revisar muestras de datos sin procesar para agregarles etiquetas significativas e informativas. Los ‘datos’, en este contexto, pueden ser de cualquier tipo, como imágenes, videos, sonido y texto. Una etiqueta de datos, o simplemente etiqueta, por lo tanto, es simplemente un elemento identificador que explica lo que es un dato. Este es el primer paso para desarrollar un modelo de aprendizaje automático o IA. El etiquetado de datos proporciona el contexto del que el modelo puede aprender.

Por ejemplo, si usted quiere entrenar un modelo que pueda identificar insectos, debe etiquetar muestras con etiquetas de escarabajos, hormigas y termitas en el conjunto de datos de la imagen. El etiquetado de datos le puede decir a un modelo de IA que una imagen en particular es de una persona, un árbol o un coche. Esto es particularmente útil en el entrenamiento de una IA para vehículos autónomos, como los autos que se manejan solos, que deben poder detectar la diferencia entre los objetos para procesar el mundo exterior y garantizar un viaje seguro para todos. El etiquetado de datos pueda ayudar a la IS a identificar qué palabras fueron pronunciadas en una grabación de audio o qué acción se está realizando en un video.

El proceso inicia con el etiquetado manual de datos. Los humanos generan etiquetas altamente precisas para una recopilación de datos que usted puede entonces usar en sus modelos de aprendizaje automático En las compañías de etiquetado de datos, este proceso se conoce como ‘anotación’. La anotación enseña a la IA a reconocer patrones de acuerdo con la tarea o el objeto. La IA a su vez aprende por ejemplo, lo que resulta en etiquetas predecibles y precisas de nuevos datos no procesados del modelo. Un conjunto de datos debidamente etiquetado produce lo que se conoce como la ‘verdad fundamental’ que el modelo utiliza para verificar que sus predicciones sean precisas y seguir refinando su algoritmo.

2. ¿Cómo se puede aplicar el etiquetado de datos en mis empresas?

El comercio global sin restricciones y los enormes avances en la tecnología de la comunicación han creado un entorno inmensamente competitivo. Se ha vuelto cada vez más difícil encontrar la ventaja competitiva frente a la competencia. Muchas empresas están conscientes de cómo la conveniencia y la velocidad que ofrece el aprendizaje automático puede ayudar a que sus operaciones comerciales sean más productivas. Tales empresas quieren que la IA les ayude a automatizar proceso de negocios y permitir que la toma de decisiones sea más rápida y eficiente. Pero el aprendizaje automático no es mágico. Como cualquier otra máquina, necesita combustible para funcionar. Cuanto más alto sea el grado de combustible, mejor será el rendimiento y para los modelos de aprendizaje automático, el combustible son los ‘datos etiquetados’.

¿Es necesario el etiquetado de datos?

A medida que aumenta el volumen de datos generado por las empresas, obtener datos adecuadamente anotados y etiquetados para entrenar modelos de aprendizaje automático se está convirtiendo en una perspectiva más desafiante. De hecho, se estima ampliamente que en promedio, el 80% del tiempo empleado en un proyecto de IA está contendiendo con el entrenamiento de datos y el etiquetado de datos. Entonces, ¿vale la pena el tiempo y el esfuerzo? Los líderes de negocios exitosos de la actualidad entienden la importancia de la precisión en el proceso del etiquetado de datos. Un algoritmo de aprendizaje automático bien entrenado es capaz de encontrar patrones en los conjuntos de datos nuevos que usted le alimenta y crear modelos de pronóstico complejos. Las compañías con modelos entrenados más precisos probablemente tengan una ventaja si se trata de adjudicarse un nuevo negocio, capitalizar oportunidades y prevenir amenazas.

3. ¿Debemos mantener el etiquetado de datos dentro de la empresa, en externalización masiva o subcontratado?

Como los modelos de IA requieren de gran cantidad de información anotada antes de iniciar actividades reales, muchas empresas que buscan desarrollar sus algoritmos de aprendizaje automático tendrá que hacer una elección muy temprano. Esto es, crear un equipo interno, utilizar externalización masiva o trabajar con un socio de subcontratación consolidado.

 Equipo interno

Hay quien piensa que crear un equipo de etiquetado de datos dentro de la empresa puede aportar ventajas como supervisión directa, más seguridad y mejor protección para su PI (propiedad intelectual). Sin embargo, el proceso de crear los datos de entrenamiento necesarios para construir modelos de IA es a veces exageradamente costoso, complicado y consume mucho tiempo. No muchas compañías pueden redirigir el tiempo y los recursos necesarios para contratar, capacitar y gestionar un equipo profesional de etiquetadores de datos. Tenga en cuenta el espacio de oficina adicional que será necesario y el requisito de desarrollar el software y las herramientas adecuadas, además los costos se pueden elevar. Además, el trabajo de etiquetado de datos se realiza con una frecuencia de proyecto a proyecto, así que habrá un alto índice de rotación de personal. Esto significa una nueva ronda de contratación y capacitación para cada proyecto.

Externalización masiva

La externalización masiva es un enfoque donde entregan los requisitos del servicio de etiquetado de sus datos a un gran número de personas a través de internet. Si el costo, en lugar de la calidad de los datos, es la mayor preocupación para su compañía, entonces la externalización masiva es una opción. Sin embargo, para producir un algoritmo de alta calidad, las etiquetas utilizadas para identificar las características de los datos deben ser informativas y precisas. Se ha demostrado que las soluciones de externalización masiva son menos precisas que los equipos internos o los subcontratados con supervisión de la administración. Según un estudio reciente, los trabajadores de externalización masiva operan con un margen de error de 4-8 % en tareas de transcripción básica. El índice de error para los trabajadores supervisados (internos y subcontratados) es inferior al 1 %. De modo que, la externalización masiva puede ser cuatro a ocho veces mayor margen de error en comparación con un equipo especializado. Los errores en el etiquetado de datos inhiben la calidad del conjunto de datos procesado y por consiguiente el rendimiento de cualquier modelo predictivo para el que se use. También existe una poca o nula confidencialidad.

Subcontratación de compañías de etiquetado de datos

Para un enfoque de ‘lo mejor de ambos mundos’, muchas empresas optan por trabajar con un servicio especializado de anotación de datos externo. Trabajar con un socio consolidado y con reputación puede ayudar a las empresas a ahorrar dinero sin sacrificar la calidad. En cualquier compañía de etiquetado de datos en particular, estos especialistas emplean a anotadores profesionales entrenados que son capaces de adaptarse rápidamente a cualquier exigencia y están familiarizados con las más sofisticadas y actualizadas herramientas de anotación. La subcontratación le permite construir relaciones duraderas con su socio que pueden ser particularmente útiles si sabe que regresará con nuevos lotes de datos a lo largo del tiempo. Si anticipa un aumento estacional y requiere escalar la fuerza laboral, su socio externo puede simplemente reasignar parte de su personal a su cuenta. Esto evita la necesidad de llevar a cabo un proceso de contratación y capacitación laborioso, solo para recortar personal una vez que baje la demanda.

4. ¿Hay diferentes tipos de etiquetado de datos para subcontratar?

Imagen

El etiquetado de datos manual ayuda a los computarizados a ‘ver’ objetos específicos, pero los sistemas de visión de una IA requieren de una cantidad considerable de entrenamiento. Los etiquetadores de datos utilizan software que les permite dibujar objetos alrededor en una imagen (como una persona, una flor o un gato) y etiquetarlos para que el modelo pueda entender y eventualmente reconocerlos en una imagen sin procesar en el futuro.

Video

De manera similar a la anotación de imagen, la anotación de video consiste en aplicar cajas delimitadoras, polígonos o puntos clave cuadro por cuadro. Esto ayuda al sistema de visión de la IA a rastrear en el video el movimiento de un objeto anotado. Cuando se entrena a un modelo de visión artificial, se necesita que los humanos identifiquen y anoten los datos delineando todos los pixeles que contengan, por ejemplo, rostros o placas de matrícula de autos, en una imagen.

Voz

Los asistentes digitales de voz, como Alexa y Siri, son aplicaciones muy reales de inteligencia artificial que se han vuelto cada vez más necesarias en nuestra vida cotidiana. Muchas empresas más están entrenando a sus propios asistentes virtuales para entender la comunicación con voz para que opere en su industria en específico. Todas ellas dependen de la generación y procesamiento de lenguaje natural para responder eficazmente a cualquier pregunta o solicitud hablada. Esto requiere la transcripción de miles de horas de grabaciones de audio y de transferir los datos al modelo para ayudarlo a entender la intención del hablante y proporcionar una respuesta relevante. El gran volumen de conjuntos de datos requerido por los modelos de aprendizaje automático utilizados para entrenar a la IA para hacerlo es una tarea desafiante.

Texto

Es fácil pasarlo por alto, porque usamos computadoras todos los días para correos electrónicos, mensajes de texto y para crear documentos, pero la IA tiene dificultades para entender datos de texto no estructurados. El etiquetado de datos para proyectos de texto puede incluir que se entrene un chatbot para un sitio web, uso de modelos de reconocimiento de imagen para leer etiquetas en empaquetados o sistemas de gestión de documentos. La anotación de textos implica identificar palabras y frases y entrenar al modelo para que entienda sinónimos y parafraseado. Esto ayuda por ejemplo, a que un chatbot responda adecuadamente la pregunta de un cliente o ayude a la IA de gestión de documentos a buscar con precisión archivos que contengan información de un tema específico.

3. Gear Inc – una empresa de etiquetado de datos

El etiquetado datos requiere de mucha habilidad y atención al detalle. Los etiquetadores de datos deben mantenerse concentrados y trabajar consistentemente, así que elegir al socio adecuado es una decisión clave. Siendo un proveedor consolidado de BPO especializado en una gama de servicios, Gear Inc ofrece servicios de etiquetado manual de datos que mejorarán el rendimiento y la capacidad de sus algoritmos de aprendizaje automático. Tenemos claro que cada negocio es exclusivo y con necesidades especiales. Por lo tanto, ofrecemos servicios personalizados que se adaptan a cualquier industria y tamaño de la organización y ofrecemos la capacidad de adaptarnos fácilmente como sea necesario a los cambios en las necesidades y objetivos de una empresa. Nuestros clientes se benefician de nuestra capacidad de entregar rápidamente grandes volúmenes de datos de distintos tipos, como imagen, video, voz, audio y texto para sus necesidades de prgramación de IA específicas.