A IA e a automação estão se tornando partes integrantes do ambiente de negócios atual. Mas ele só é tão bom quanto os dados com os quais foi treinado. Aqui, analisamos a “rotulagem de dados”, um método empregado pelas empresas para melhorar seus recursos de IA e automação.
Índice
1. A definição de rotulagem de dados
A rotulagem de dados é o processo de revisar amostras de dados brutos e adicionar rótulos significativos e informativos a elas. “Dados”, nesse contexto, podem ser qualquer tipo de dados, como imagens, vídeos, áudio e texto. Uma rotulagem de dados, ou tag, portanto, é simplesmente um elemento de identificação que explica o que é uma parte dos dados. É a primeira etapa do desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina ou IA. A rotulagem de dados fornece contexto para que o modelo possa aprender com eles.
Por exemplo, se você quiser treinar um modelo capaz de identificar insetos, deverá rotular exemplos com tags como besouros, formigas e cupins no conjunto de dados de imagens. A rotulagem de dados pode informar a um modelo de IA que uma determinada imagem é de uma pessoa, de uma árvore ou de um carro. Isso é particularmente útil no treinamento de IA para veículos autônomos, como carros que dirigem sozinhos, que precisam ser capazes de distinguir objetos para processar o mundo externo e garantir uma viagem segura para todos. A rotulagem de dados pode ajudar a IA a identificar quais palavras foram pronunciadas em uma gravação de áudio ou qual ação está sendo executada em um vídeo.
O processo começa com a rotulagem de dados manual. Os seres humanos geram rotulagens altamente precisas para uma coleção de dados que podem ser usados em seus modelos de aprendizado de máquina. Nas empresas de rotulagem de dados, esse processo é conhecido como “anotação”. A anotação ensina a IA a reconhecer padrões de acordo com a tarefa ou o alvo. Em seguida, a IA aprende pelo exemplo, o que leva a rotulagens previsíveis e precisas de novos dados não rotulados do modelo. Um conjunto de dados com rotulagem adequada fornece o que é conhecido como “verdade básica”, que o modelo usa para verificar a precisão de suas previsões e continuar refinando o algoritmo.
2. Como a rotulagem de dados pode ser aplicada em minhas empresas?
O comércio global sem restrições e os enormes avanços na tecnologia de comunicações criaram um ambiente de negócios intensamente competitivo. Está se tornando cada vez mais difícil encontrar a vantagem necessária em relação à concorrência. Muitas empresas estão conscientes de como a conveniência e a velocidade oferecidas pelo aprendizado de máquina podem ajudar a tornar suas operações comerciais mais produtivas. Eles querem que a IA ajude a automatizar os processos de negócios e facilite a tomada de decisões mais rápidas e eficientes. Mas o aprendizado de máquina não é mágico. Como qualquer máquina, ela precisa de combustível para funcionar. Quanto maior o grau do combustível, melhor o desempenho e, para os modelos de aprendizado de máquina, esse combustível é a “rotulagem de dados”.
A rotulagem de dados é necessária?
À medida que o volume de dados gerados pelas empresas cresce, a obtenção de dados adequadamente anotados e rotulados para treinar modelos de aprendizado de máquina está se tornando uma perspectiva cada vez mais desafiadora. De fato, estima-se que, em média, 80% do tempo gasto em um projeto de IA é gasto com dados de treinamento e rotulagem de dados. Então vale a pena o tempo e o esforço? Os líderes empresariais bem-sucedidos de hoje entendem a importância da precisão no processo de rotulagem de dados. Um algoritmo de aprendizado de máquina bem treinado é capaz de encontrar padrões nos novos conjuntos de dados que você alimenta e criar modelos de previsão complexos. As empresas com modelos treinados com mais precisão têm maior probabilidade de ter uma vantagem quando se trata de conquistar novos negócios, capitalizar oportunidades e prever ameaças.
3. Devemos manter minha rotulagem de dados internamente, fazer crowdsourcing ou terceirizar?
Os modelos de IA exigem uma grande quantidade de informações anotadas antes de serem lançados, e muitas empresas que procuram desenvolver seus algoritmos de aprendizado de máquina terão que tomar uma decisão logo no início. Ou seja, deve-se criar uma equipe interna, utilizar crowdsourcing ou trabalhar com um parceiro de terceirização estabelecido.
Internamente
Alguns acham que montar uma equipe de rotulagem de dados internamente pode oferecer vantagens como supervisão direta, mais segurança e melhor proteção para sua propriedade intelectual. No entanto, o processo de criação dos dados de treinamento necessários para criar modelos de IA costuma ser proibitivamente caro, complicado e demorado. Poucas empresas podem redirecionar o tempo e os recursos necessários para contratar, treinar e gerenciar uma equipe profissional de rotulagem de dados. Se levar em conta o espaço extra necessário para o escritório e a necessidade de desenvolver o software e as ferramentas certas, os custos podem aumentar rapidamente. Além disso, o trabalho de rotulagem de dados geralmente é feito de projeto para projeto, portanto, haverá uma alta taxa de rotatividade de pessoal. Isso significa uma nova rodada de contratação e treinamento para cada projeto.
Crowdsourcing
Crowdsourcing é uma abordagem que entrega seus requisitos de serviço de rotulagem de dados a um grande número de pessoas pela internet. Se o custo, e não a qualidade dos dados, for a maior preocupação de sua empresa, então o crowdsourcing é uma opção. No entanto, para produzir um algoritmo de alta qualidade, as rotulagens usadas para identificar os recursos de dados devem ser informativas e precisas. As soluções de crowdsourcing são comprovadamente menos precisas do que as equipes internas ou terceirizadas com supervisão da gerência. De acordo com um estudo recente, os trabalhadores de crowdsourcing operam com uma taxa de erro média de 4 a 8% em tarefas básicas de transcrição. A taxa de erro para trabalhadores gerenciados (internos e terceirizados) é inferior a 1%. Portanto, o crowdsourcing pode resultar em uma taxa de erro de quatro a oito vezes maior em comparação com uma equipe dedicada. Os erros na rotulagem de dados prejudicam a qualidade do conjunto de dados de treinamento e, portanto, o desempenho de qualquer modelo preditivo para o qual ele seja usado. Também há pouca ou nenhuma confidencialidade.
Terceirização para empresas de rotulagem de dados
Para obter a abordagem “melhor dos dois mundos”, muitas empresas optam por trabalhar com um serviço externo e especializado de anotação de dados. Trabalhar com um parceiro estabelecido e de boa reputação pode ajudar as empresas a economizar dinheiro sem sacrificar a qualidade. Em qualquer empresa específica de rotulagem de dados, esses especialistas empregam anotadores profissionais treinados, capazes de se adaptar rapidamente a qualquer demanda e familiarizados com as ferramentas de anotação mais atualizadas e sofisticadas. A terceirização permite que você forme relacionamentos de longo prazo com seu parceiro, o que pode ser particularmente útil se você souber que voltará com novos lotes de dados ao longo do tempo. Se você estiver prevendo um aumento sazonal e precisar aumentar a força de trabalho, o parceiro terceirizado poderá simplesmente reatribuir parte da equipe à sua conta. Isso evita a necessidade de realizar um processo trabalhoso de contratação e treinamento, apenas para demitir pessoas quando a demanda diminuir.
4. Os diferentes tipos de rotulagem de dados para terceirizar.
Imagem
A rotulagem de dados manual ajuda os modelos de computador a “ver” objetos específicos, mas os sistemas de visão de uma IA exigem uma quantidade considerável de treinamento. A rotulagem de dados usa um software que permite desenhar ao redor de objetos em uma imagem (como uma pessoa, uma flor ou um gato) e rotulá-los para que o modelo possa entendê-los e, eventualmente, reconhecê-los em uma imagem não rotulada no futuro.
Vídeo
Semelhante à anotação de imagem, a anotação de vídeo envolve a adição de caixas delimitadoras, polígonos ou pontos-chave em uma base quadro a quadro. Isso ajuda o sistema de visão da IA a rastrear o movimento de um objeto anotado no vídeo. Ao treinar um modelo de visão computacional, os seres humanos precisam identificar e anotar os dados, delineando todos os pixels que contêm, por exemplo, rostos ou placas de carro em uma imagem.
Voz
Os assistentes de voz digitais, como Alexa e Siri, são aplicativos muito reais de inteligência artificial que estão se tornando cada vez mais integrados à nossa vida diária. Muito mais empresas estão treinando seus próprios assistentes virtuais para entender a comunicação por voz e operar em seu setor específico. Todos eles dependem da geração e do processamento de linguagem natural para responder com eficácia a qualquer pergunta ou solicitação falada. Isso requer a transcrição de milhares de horas de gravações de áudio e a transferência dos dados para o modelo para ajudá-lo a entender a intenção do locutor e fornecer uma resposta relevante. Os grandes conjuntos de dados exigidos pelos modelos de aprendizado de máquina usados para treinar a IA tornam isso uma tarefa desafiadora.
Texto
É fácil ignorar isso, pois usamos computadores todos os dias para enviar e-mails, mensagens de texto e criar documentos, mas a IA tem dificuldade para entender dados de texto não estruturados. A rotulagem de dados para projetos de texto pode incluir o treinamento de um atendente virtual para um site, modelos de reconhecimento de imagem usados para ler rótulos em embalagens ou sistemas de gerenciamento de documentos. A anotação de texto envolve a identificação de palavras e frases e o treinamento do modelo para entender sinônimos e paráfrases. Isso ajuda, por exemplo, o atendente virtual a responder adequadamente à pergunta de um cliente ou ajuda o gerenciamento de documentos com IA a pesquisar com precisão arquivos que contenham informações sobre um tópico específico.
3. Gear Inc – uma empresa de rotulagem de dados
A rotulagem de dados requer muita habilidade e atenção aos detalhes. A rotulagem de dados deve manter o foco e trabalhar de forma consistente, portanto, escolher o parceiro certo para trabalhar é uma decisão fundamental. Como um fornecedor de BPO estabelecido e especializado em uma variedade de serviços, a Gear Inc fornece serviços de rotulagem de dados manual que melhorarão o desempenho e a capacidade de seus algoritmos de aprendizado de máquina. Entendemos que cada negócio é único e possui necessidades específicas. Portanto, oferecemos serviços personalizados para atender a qualquer setor e tamanho da organização e oferecemos a capacidade de escalar rapidamente para cima ou para baixo conforme necessário para se adaptar às mudanças nas necessidades e metas de negócios. Nossos clientes se beneficiam de nossa capacidade de fornecer rapidamente grandes volumes de dados de alta qualidade em vários tipos de dados, incluindo imagem, vídeo, fala, áudio e texto para as necessidades específicas de seu programa de IA.
Gear Inc.
