Implican lo mismo. Saldrás de artículos que intentan explicarlos de varias maneras y compondrán discrepancias. La terminología no es un medio excelente; las personas pueden implicar diferentes aspectos incluso cuando utilizan las frases exactas. No obstante, según nuestras conversaciones con distribuidores en esta área y con usuarios de anotación de datos, no hay discrepancia entre estas nociones.
El gasto de anotar datos: La anotación de datos se puede realizar de forma automática o manual. No obstante, la anotación manual de datos requiere mucho esfuerzo y también debe mantener la integridad de los datos.
Precisión de la anotación: Las omisiones humanas pueden conducir a una mala calidad de los datos e impactar de inmediato en la proyección de los modelos AI/ML. La investigación de Gartner destaca que la mala calidad de los datos cuesta a las corporaciones el quince por ciento de sus ingresos.
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Tipos de anotaciones de datos
Crear un modelo de IA o ML que funcione como un humano necesita grandes cantidades de datos de entrenamiento. Para que un modelo tome decisiones y aproveche la acción, debe estar equipado para comprender datos específicos. La anotación de datos es la categorización de datos para aplicaciones de inteligencia artificial. Los datos de entrenamiento deben anotarse y categorizarse adecuadamente para un caso de uso particular. Las empresas pueden crear y mejorar implementaciones de IA con anotaciones de datos impulsadas por humanos de excelente calidad. El resultado es una solución mejorada de conocimiento del cliente, como recomendaciones de productos, resultados de motores de búsqueda relacionados, reconocimiento de voz, visión por computadora, chatbots y más. Hay varios tipos principales de datos: audio, texto, imagen y video.
Anotación de texto
La categoría de datos más utilizada es el texto según el informe Estado de la IA y el aprendizaje automático de 2020, el setenta por ciento de las empresas dependen del texto. Las anotaciones de texto comprenden una amplia gama de anotaciones como intención, sentimiento y consulta.
Anotación de sentimiento
El análisis de sentimientos examina las emociones, las actitudes y las opiniones, por lo que es importante contar con datos de entrenamiento precisos. Para retener esos datos, los anotadores humanos se aprovechan con frecuencia, ya que pueden evaluar el sentimiento y el contenido apropiado en todos los puntos de venta web, que incluyen áreas de comercio electrónico y redes sociales, con la capacidad de etiquetar e informar sobre etiquetas confidenciales, profanas o neologísticas, por ejemplo.
Anotación de intención
A medida que conversa con las interfaces hombre-máquina, los dispositivos deben ser elegibles para comprender tanto la intención del usuario como el lenguaje natural. La categorización y recopilación de datos de múltiples intenciones puede distinguir la intención en clasificaciones clave: comando, solicitud, reserva, confirmación y recomendación.
Anotación semántica
La anotación semántica mejora las listas de productos y asegura a los clientes que descubrirán los productos que están buscando. Esto les permite convertir a los navegadores en compradores. Al indexar los diversos elementos dentro de las consultas de búsqueda de productos y los títulos, los servicios de anotación semántica ayudan a entrenar su algoritmo para comprender esas partes individuales y mejorar la aplicabilidad general de la búsqueda.
Anotación de entidad nombrada
Los sistemas NER (Named Entity Recognition) necesitan una gran cantidad de entrenamiento anotado manualmente. Instituciones como Appen pertenecen a las capacidades de anotación de entidades nombradas en una amplia gama de casos de uso, como permitir que los clientes de comercio electrónico especifiquen y etiquete una serie de descriptores clave o beneficiar a las corporaciones de redes sociales al etiquetar entidades como lugares, personas, títulos, empresas y organizaciones para ayuda con contenido publicitario mejor dirigido.
Anotación de audio
La anotación de audio es la marca de tiempo y la transcripción de los datos del habla, que comprende la transcripción de cierta información y pronunciación y la identificación del dialecto, el idioma y la demografía del hablante. Cada caso de uso es único, y algunos necesitan un enfoque muy particular: por ejemplo, el etiquetado de indicadores de voz fuertes y tonos que no son de voz, como la rotura de cristales, para practicar en aplicaciones de tecnología de líneas directas de emergencia y seguridad.
Anotación de imagen
La anotación de imágenes es esencial para muchas aplicaciones, incluida la visión robótica, la visión por computadora, el reconocimiento facial y las soluciones que se basan en el aprendizaje automático para inferir imágenes. Para entrenar estas explicaciones, se deben asignar metadatos a las imágenes en la estructura de subtítulos, identificadores o palabras clave. Desde las redes de visión por computadora utilizadas por los automóviles autónomos y las máquinas que toman y clasifican los productos hasta las aplicaciones de atención médica que identifican situaciones médicas, varios casos de uso necesitan grandes volúmenes de imágenes anotadas. La anotación de imágenes aumenta la exactitud y la precisión al equipar de manera efectiva estos sistemas.
Anotación de video
Los datos anotados por humanos son fundamentales para el aprendizaje automático rentable. Los humanos son claramente mejores que las computadoras para comprender la intención, manejar la subjetividad y hacer frente a la vaguedad. Por ejemplo, cuando se infiere si un resultado de un motor de búsqueda es relevante, se requiere la opinión de muchas personas para estar de acuerdo. Cuando se familiarizan con un patrón de computadora o una solución de reconocimiento de visión, los humanos deben especificar y anotar datos particulares, como resumir todos los píxeles, incluidos los árboles o las señales de tráfico en una imagen. Las máquinas pueden utilizar estos datos estructurados para reconocer estas conexiones en las pruebas y la salida.
Pasos clave en el procedimiento de anotación de datos
Ocasionalmente, puede ser útil hablar sobre los procesos de etapa que vienen en proyectos complicados de anotación y etiquetado de datos.
- La primera fase es la adquisición. Aquí es donde las corporaciones compilan y agregan datos. Esta fase generalmente implica tener que basar la aptitud del tema en operadores humanos o mediante un acuerdo de licencia de datos.
- El segundo y destacado paso del procedimiento implica la anotación y el etiquetado. Este paso es donde se llevaría a cabo el NER y el examen de intención. Estos son los elementos esenciales para indexar y etiquetar con precisión los datos que se utilizarán en programas de aprendizaje automático que tengan éxito en sus objetivos y metas.
- Una vez que los datos se han indexado, etiquetado o anotado adecuadamente, los datos se envían por correo a la tercera y última etapa del procedimiento: implementación o salida. Una cosa a tener en cuenta sobre la etapa de solicitud es el requisito de cumplimiento. Esta es la fase en la que los problemas de privacidad pueden complicarse. Ya sea GDPR o HIPAA u otros enfoques locales o federales, los datos en juego pueden ser datos confidenciales y deben ser regulados. Con el conocimiento de todos estos componentes, ese procedimiento de tres pasos puede ser excepcionalmente beneficioso en el desarrollo de resultados para las partes interesadas de la industria.
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Conclusión
De la misma manera que los datos evolucionan continuamente, el procedimiento de anotación de datos se está volviendo más sofisticado. Para ponerlo en perspectiva, hace 4 o 5 años, era suficiente etiquetar algunas muescas en una cara y construir un prototipo de IA basado en esos datos. Ahora, puede haber hasta veinte puntos solo en los labios.
La transición continua de los chatbots con guiones a la IA es una de las prometedoras para cerrar la brecha entre las interacciones naturales y artificiales. En este momento, la confianza del consumidor en las soluciones derivadas de IA está aumentando deliberadamente. Un estudio encontró que las personas estaban más inclinadas a ratificar las sugerencias de un algoritmo cuando llegaban a la practicidad o el rendimiento preciso de un producto.
Los algoritmos procederán a dar forma a la comprensión del consumidor sobre el destino previsible, pero los algoritmos pueden tener fallas y pueden soportar los mismos prejuicios de sus creadores. Garantizar que las experiencias impulsadas por IA sean fascinantes, eficientes y beneficiosas requiere la anotación de datos realizada por varios equipos con una comprensión precisa de lo que están anotando. Solo entonces se puede asegurar que las soluciones basadas en datos sean tan detalladas y representativas como sea posible.
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