Foto por Matt Briney on Unsplash

Para 2025, el volumen de datos globales creados, copiados y consumidos es se espera que alcance 181 zettabytes. Sin embargo, debido a la popularización del trabajo remoto (causada por la pandemia de Covid-19), la forma en que producimos, usamos y proteger los datos ha cambiado. Por lo tanto, podemos esperar superar las predicciones iniciales. 

La mayoría de estos datos sin procesar requerirán clasificación y etiquetado. Los viejos métodos convencionales de anotar datos manualmente se han vuelto demasiado lentos e ineficientes. Por supuesto, esto se debe en gran parte a la cantidad de datos que las empresas deben procesar. Hoy en día, requerimos técnicas más confiables y efectivas. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden proporcionarnos estas herramientas. Esta guía explorará cómo podemos usar el aprendizaje automático para etiquetar datos. 

¿Qué es el etiquetado de datos?

 
El etiquetado de datos describe el proceso de etiquetado y anotación de datos. Estos datos pueden estar en archivos multimedia como imágenes, videos o audio. Alternativamente, puede consistir en texto o archivos de texto. Las etiquetas de datos a menudo proporcionan descripciones informativas y contextuales de los datos. Por ejemplo, el propósito de los datos, su contenido, cuándo fueron creados y por quién.  

Estos datos etiquetados se usan comúnmente para entrenar máquina de aprendizaje modelos en ciencia de datos. Por ejemplo, los archivos de datos de audio etiquetados se pueden usar en el aprendizaje profundo para el reconocimiento automático de voz. En un contexto comercial, los datos de marketing etiquetados se pueden usar con modelos de aprendizaje automático y profundo para producir más efectivo herramientas de productividad de ventas y software.

¿Cómo se etiquetan los datos actualmente?

 
Tradicionalmente, las etiquetas de datos se proporcionan primero a través de la entrada humana. Por ejemplo, se puede pedir a los etiquetadores humanos que describan el contenido de un archivo de imagen. Dependiendo de la complejidad y el propósito del modelo de aprendizaje automático involucrado, las respuestas para las etiquetas pueden variar desde muy detalladas hasta binarias, que consisten en una respuesta de encendido/apagado o sí/no. 

Estos datos luego se envían al modelo de aprendizaje automático entrenarlo para que reconozca patrones. El proceso de enseñanza de modelos de aprendizaje automático y profundo se conoce como entrenamiento de modelos. Incluso los modelos de aprendizaje automático establecidos se pueden volver a entrenar utilizando nuevos datos etiquetados.

Los tres tipos más comunes de modelos de datos y campos que usan datos etiquetados son:

• Visión por computador (CV): Un campo de estudio en aprendizaje automático que enseña a las computadoras a reconocer e interpretar imágenes. Los modelos de visión artificial utilizan datos visuales etiquetados para ayudar a identificar imágenes o reconocer patrones. Por ejemplo, un modelo de visión por computadora entrenado para distinguir especies de aves primero debe recibir datos de imagen etiquetados acompañados de descriptores útiles.
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Un campo de estudio relacionado con enseñar a las computadoras cómo reconocer y comprender el habla escrita y hablada. Actualmente, el uso más común de la PNL es el texto predictivo para asistentes de redacción. Algunas empresas de NLP adquieren datos de aplicaciones de usuarios para sus conjuntos de datos finales (registrados cuando los usuarios interactúan con asistentes de escritura y otras aplicaciones). Sin embargo, estos datos todavía tienen que ser anotados y ordenados en algunos casos. A menudo, esto lo hacen inicialmente operadores humanos. 
• Procesamiento de audio: Un campo de aprendizaje automático relacionado con enseñar a las máquinas a reconocer e identificar sonidos. Este audio puede variar desde música hasta ruidos de vida silvestre. Un buen ejemplo de una aplicación comercial que utiliza algoritmos de procesamiento de audio es Shazam, una aplicación para teléfonos móviles que identifica canciones al grabarlas. Al principio, las etiquetas humanas tendrán la tarea de etiquetar y categorizar ciertos sonidos y ruidos. Si el audio en cuestión está compuesto de voz, es posible que se requieran etiquetas para transcribirlo. 

Desventajas de usar etiquetadores humanos

 
Como mencionamos anteriormente, el etiquetado de datos requiere operadores humanos (al menos tradicionalmente). Sin embargo, hay algunas desventajas en esto. 

Es caro y requiere mucho tiempo.

 
Para entrenar y probar su modelo de aprendizaje automático de manera competente, necesita un gran repositorio de datos, especialmente para proyectos grandes. Al principio, no todos serán datos de alta calidad. 

Por lo tanto, será necesario clasificar parte de él antes de que finalmente se etiquete y se use para el entrenamiento. Este proceso requiere mucho tiempo y dinero, especialmente cuando se realiza manualmente. Una vez que se preparan los datos, los etiquetadores humanos pueden marcarlos y anotarlos en última instancia. Este proceso también puede ser costoso y engorroso, lo que se suma a los gastos generales finales. 

Propenso al error humano

 
En ciencia de datos, contexto, consistencia, colaboracióny la precisión son la clave. El etiquetado de datos puede ser tedioso y repetitivo. Este desafortunado hecho puede facilitar que los etiquetadores de datos pierdan interés y cometan errores. Los conjuntos de datos grandes y diversos pueden requerir un cambio de contexto constante, lo que puede ser perjudicial para la concentración de un etiquetador. 

Si bien existen formas y estrategias para minimizar la sobrecarga cognitiva y el eventual agotamiento, estas no pueden garantizar datos etiquetados sin errores. Todavía tienes que lidiar con los sesgos y errores humanos. Además, la aplicación de estrategias como la auditoría puede ayudar a garantizar la validez de las etiquetas de datos, lo que también requiere mucho tiempo. 

Cómo puede ayudar el aprendizaje automático

 
Parece un poco recursivo porque el objetivo del etiquetado de datos es crear conjuntos de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, el etiquetador de datos no necesariamente tiene que ser humano. Hay cinco formas de etiquetar los datos: 

• Etiquetado humano interno: Implica el uso de etiquetadores de datos internos. 
• Etiquetado sintético: Implica el etiquetado de datos mediante el uso de conjuntos de datos antiguos y establecidos.
• Etiquetado programático: Implica el uso de scripts y algoritmos codificados para automatizar el proceso de etiquetado de datos.
• Subcontratación: Utilizando autónomos o empresas especializadas en el etiquetado de datos. Estas empresas pueden emplear sus propias herramientas para el etiquetado. 
• crowdsourcing: Implica el uso de encuestas y plataformas para recopilar y etiquetar datos de usuarios cotidianos (profesionales y no científicos de datos). Aunque, el crowdsourcing es más efectivo para agrupar datos. 

Cada uno de los métodos anteriores tiene sus pros y sus contras. Sin embargo, podemos usar el aprendizaje automático para sortear algunos de estos inconvenientes y desventajas. Por ejemplo, no tenemos que reemplazar por completo el etiquetado humano interno con una solución de inteligencia artificial o aprendizaje automático. Podemos implementar un modelo de aprendizaje automático para ayudar a clasificar y preparar los datos. Podemos entrenar un modelo de aprendizaje automático para separar los datos de alta calidad del exceso de datos. Además, podríamos implementar otro modelo de aprendizaje automático para validar y auditar etiquetas de datos después de la preparación de datos. 

Podemos utilizar aprendizaje activo modelos para ayudar a eliminar cualquier descriptor adicional o no esencial. Esencialmente, el aprendizaje automático puede reducir el error humano y el tiempo que tardan los etiquetadores humanos en procesar conjuntos de datos.  

El etiquetado sintético requiere una base de datos de etiquetas establecidas para anotar nuevos datos. Este método se puede realizar con algoritmos codificados estáticamente o un modelo de aprendizaje automático. Sin embargo, este último es el más eficiente, especialmente para proyectos más grandes. Implica primero entrenar el modelo de aprendizaje automático con conjuntos de datos y etiquetas ya establecidos de humanos. Una vez que se prueba y alcanza la competencia, puede etiquetar nuevos datos sin procesar. El etiquetado sintético con aprendizaje automático elimina la necesidad de etiquetadores humanos.

Debido a que hay miles de modelos y proyectos de aprendizaje automático, su empresa no tiene que crear el modelo de aprendizaje automático internamente. Puede modificar y utilizar un biblioteca de aprendizaje automático de código abierto o proyecto. Una letanía de modelos establecidos probablemente ya satisface sus necesidades de etiquetado de datos. Algunas plataformas de crowdsourcing ya utilizan el aprendizaje automático para ayudar a identificar a los mejores candidatos para los proyectos. O bien, puede utilizar un software como Datasaur para automatizar el proceso de etiquetado.

Puntos clave

 
A medida que las empresas se esfuerzan por obtener datos y etiquetado de datos más precisos, es evidente que ya no pueden confiar únicamente en la interacción humana para lograrlo. Este hecho no implica que los etiquetadores humanos estén obsoletos, pero a medida que la naturaleza de los datos y su procesamiento continúan cambiando, la forma en que los clasificamos y anotamos también debe cambiar. 

Podemos aplicar lentamente nuevos protocolos y funciones basados ​​en el aprendizaje automático para garantizar la precisión tanto de los datos como de sus etiquetas. La ciencia de datos es un campo en constante evolución con avances y avances constantes. Sin embargo, esta es una gran noticia (al menos parcialmente) porque no te dejan en el desierto. Hay bien establecidos etiquetado de datos de aprendizaje automático plataformas para ayudar a su empresa a migrar de su dependencia del etiquetado humano clásico.

 
 
Nahla Davies es un desarrollador de software y escritor de tecnología. Antes de dedicar su trabajo a tiempo completo a la redacción técnica, se las arregló, entre otras cosas interesantes, para servir como programadora principal en una organización de marca experiencial Inc. 5,000 cuyos clientes incluyen Samsung, Time Warner, Netflix y Sony.
 

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/2022/02/machine-learning-automatically-label-data.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-you-can-use-machine-learning-to-automatically- etiqueta-datos