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El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son tecnologías de rápido crecimiento que dan lugar a inventos increíbles que ofrecen ventajas en varios campos a nivel mundial. Y para desarrollar tales máquinas o aplicaciones automatizadas, se espera una enorme cantidad de conjuntos de datos de entrenamiento.
Ahí es donde entra en juego la anotación de datos. La anotación de datos ayuda a dar sentido a los datos y las empresas la utilizan ampliamente para múltiples casos de uso.
Veamos cómo funciona y cómo puedes automatizarlo.
¿Qué es la anotación de datos?
La anotación de datos es el procedimiento de etiquetar los datos accesibles en varios diseños como video, texto o imágenes. Se esperan conjuntos de datos etiquetados para el aprendizaje de dispositivos supervisados, de modo que las máquinas puedan comprender clara y fácilmente los patrones de entrada.
Y para equipar la visión por computadora con un modelo de aprendizaje automático establecido, debe anotarse con precisión utilizando herramientas y métodos adecuados. Y se utilizan numerosos tipos de métodos de anotación de datos para desarrollar dichos conjuntos de datos para tales necesidades.
¿Cuáles son los tipos de anotación de datos?
Los datos pueden ser de varios tipos: audio, texto, imagen y video. Para cada tipo de datos, tenemos que realizar una anotación de datos. Entonces, veamos diferentes tipos de anotación de datos.
Anotación de texto
70% de las empresas dependen del texto.
La categoría de datos más utilizada, y si necesita usar el texto de manera eficiente, sus modelos de IA deben comprender qué texto está escrito. Ahí es donde entra en juego la anotación de texto.
Etiquetas de anotación de texto y proporciona metadatos para sus datos textuales. Esto significa que etiquetará el texto y le dirá a la IA lo que dice el texto. Puede agregar información sobre el significado, la estructura o el sentimiento del texto, entre otras cosas.
Discutiremos los siguientes tipos de anotación de texto:
- Anotación de sentimiento,
- Anotación de intenciones,
- anotación semántica,
- Anotación de entidad nombrada,
- Anotación de relación
Anotación de sentimiento
La anotación de sentimientos ayuda a identificar y categorizar las emociones, actitudes y opiniones humanas expresadas en cualquier tipo de texto. Los anotadores humanos a menudo se utilizan para evaluar la opinión y el contenido apropiado en varias plataformas web, incluidas las redes sociales y los sitios de comercio electrónico. La anotación de opinión identifica y marca contenido y palabras confidenciales u ofensivos.
Por ejemplo, si tuviera que anotar la oración "Disfruté la cena de cumpleaños", clasificaría "disfruté" con un sentimiento positivo.
Anotación de intención
La anotación de intención es necesaria para las interacciones hombre-máquina. Ayuda a los dispositivos a comprender la intención del usuario y el lenguaje natural.
La categorización y recopilación de datos de múltiples intenciones puede distinguir la intención en clasificaciones clave, como comandos, solicitudes, reservas, confirmaciones y recomendaciones. Se utiliza principalmente en aplicaciones orientadas a personas, como el soporte de chat, para identificar lo que la persona quiere lograr.
Anotación semántica
La anotación semántica proporciona una correlación entre elementos similares. Por ejemplo, cuando busque productos en Amazon, verá la sección "A los clientes también les gustó". Esta sección se crea mediante anotación semántica.
El anotador vincula productos de naturaleza similar y los junta para que los clientes los vean. Al indexar los diferentes elementos dentro de las consultas y títulos de búsqueda de productos, los servicios de anotación semántica ayudan a entrenar algoritmos para comprender esos elementos y mejorar los resultados generales de la búsqueda.
Anotación de entidad nombrada
La anotación de entidad nombrada (NER) es un proceso que se utiliza para identificar y clasificar entidades como personas, lugares y organizaciones en el texto. Los sistemas NER requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento anotados manualmente.
Esto implica identificar y etiquetar entidades como personas, organizaciones y ubicaciones en el texto.
Anotación de relación
La anotación de relaciones implica identificar y etiquetar las relaciones entre entidades en el texto. Por ejemplo, si tiene un texto como "Barack Obama es el padre de Sasha Obama", puede etiquetar la relación entre "Barack Obama" y "Sasha Obama" como "padre".
Anotación de audio
La anotación de audio es el proceso de transcribir y marcar la hora de los datos de voz. La anotación de audio incluye la transcripción del habla, la pronunciación y la identificación del dialecto, el idioma y la demografía del hablante.
Por ejemplo, esta es una excelente aplicación de seguridad. Si los dispositivos de seguridad pueden identificar el sonido del vidrio rompiéndose, pueden notificar a las autoridades.
Anotación de imagen
La anotación de imágenes facilita la comprensión de la información visual que se alimenta a la robótica. La anotación de imágenes es esencial para mejorar la visión robótica, la visión artificial, el reconocimiento facial y las soluciones de seguridad.
La anotación de imágenes incluye proporcionar etiquetas a los elementos dentro de la imagen. Pueden ser subtítulos, identificadores, etiquetas o palabras clave.
Anotación de video
El uso de video se está disparando y, para hacerlo más seguro, se utilizan aplicaciones de monitoreo de video para evitar el uso indebido del video. La anotación de video ayuda a mejorar las aplicaciones de seguridad y monitoreo de video.
La anotación de video es el proceso de etiquetar elementos en el video con etiquetas relevantes para que AI pueda entender qué hay en el video.
Un ejemplo de anotación de video en la vida real es en los autos sin conductor. Para entrenar a un automóvil autónomo para navegar por las carreteras y evitar obstáculos, se deben recopilar grandes cantidades de datos de video y anotar con información como la ubicación de los semáforos, las señales de alto y otros vehículos. Los algoritmos de aprendizaje automático del automóvil pueden usar estos datos anotados para aprender a reconocer y responder a estos objetos y situaciones en tiempo real.
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Anotación de datos manual frente a automática
Bueno, comparemos la anotación de datos manual y automatizada lado a lado.
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Anotación manual de datos |
Anotación de datos automatizada |
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Involucra a humanos reales que etiquetan y categorizan diferentes tipos de datos. |
Utiliza algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar, etiquetar y categorizar datos. |
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Consume mucho tiempo y es menos eficiente. |
Muy eficiente y funciona más rápido que la anotación manual de datos. |
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Propenso al error humano |
Menos errores. |
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Perfecto para proyectos de pequeña escala que requieren subjetividad. |
Perfecto para proyectos a gran escala que requieren más objetividad. |
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Este método utiliza la capacidad de una persona para completar tareas. |
Este método tiene en cuenta las tareas de anotación de datos anteriores para completar la tarea. |
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Caro en comparación con la anotación de datos automatizada. |
Más barato en comparación con la anotación manual de datos |
¿Por cuál deberías optar?
Esto depende en gran medida del tipo de datos con los que esté trabajando. Si está trabajando con datos confidenciales, es mejor trabajar con anotadores de datos humanos para asegurarse de que no haya errores en la identificación de detalles importantes.
La anotación de datos automatizada es la mejor apuesta cuando no hay mucho en juego y los errores no conducirán a eventos catastróficos, como vincular productos similares, identificar tipos de automóviles o más.
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¿Cómo hacer anotación de datos?
Ahora que hemos visto los conceptos básicos de la anotación de datos, aprendamos cómo hacerlo. Los pasos involucrados en la anotación de datos dependen del tipo de datos, el alcance del proyecto y los requisitos específicos del proyecto. En esta sección, veremos una descripción general de los pasos involucrados en la anotación de datos.
Paso 1: recopilación de datos
Antes de anotar datos, debe recopilarlos. Debe recopilar todos los datos, incluidas imágenes, videos, grabaciones de audio o datos de texto, en un solo lugar.
Una plataforma como Nanonets puede automatizar la recopilación de datos con opciones de importación de datos.
Paso 2: Preprocesamiento de datos
Es necesario preprocesar los datos para estandarizarlos. Este paso incluye corregir imágenes, mejorar datos, formatear el texto o transcribir videos.
Nanonets puede automatizar el preprocesamiento de datos con flujos de trabajo sin código. Puede elegir entre una variedad de opciones como formato de fecha, coincidencia de datos, verificación de datos, etc.
Paso 3: seleccione la herramienta de anotación de datos
A continuación, debe seleccionar una herramienta para etiquetar y etiquetar datos. Según sus requisitos, puede elegir la herramienta correspondiente. Aquí hay algunos que puedes mirar:
- Anotación de datos - Nanorred
- Anotación de imagen - V7
- Anotación de video: Appen
- Anotación de documento - Nanorred
Paso 4: Directrices de anotación
Debe establecer pautas para los anotadores o las herramientas de anotación. En este caso, puede asegurarse de que no se pierda ningún paso.
Paso 5: Anotación
Una vez que se han establecido las pautas, los anotadores humanos o el software de anotación de datos pueden etiquetar y etiquetar los datos.
Paso 6: Control de calidad
Una vez que se anotan los datos, es necesario revisarlos. Puede realizar varias anotaciones ciegas para asegurarse de que los resultados sean precisos.
Paso 7: Exportación de datos
Una vez que se realiza la anotación de datos, es hora de exportarlos en el formato requerido. Puede utilizar plataformas como Nanonets para exportar datos sin problemas en el formato de su elección a más de 5000 software empresarial.
Todo el proceso de anotación de datos puede llevar desde unos pocos días hasta varias semanas, según el tamaño y la complejidad de los datos y los recursos disponibles.
Futuro de la anotación de datos
La cantidad de datos generados cada día está creciendo exponencialmente. Se estima que más de 2.5 quintillones de bytes de datos se producen todos los días, ¡lo cual es enorme!
La anotación de datos ayudará a las empresas a dar sentido a los datos y utilizarlos de manera más eficiente. En este momento, la mayoría de las herramientas de anotación de datos necesitan la intervención humana en una etapa u otra. A medida que avanza la tecnología, es posible que podamos automatizar todo este proceso por completo.
Software como Nanonets puede simplificar la anotación de datos para empresas en movimiento. En caso de que tenga algún requisito de anotación de datos de documentos, no dude en contactarnos. Nanonets puede automatizar la extracción de datos de documentos y anotar documentos fácilmente para automatizar cualquier tarea de documentos.
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Preguntas Frecuentes
¿Cuáles son los diferentes casos de uso de anotación de datos?
La anotación de datos es beneficiosa en:
Mejora de la calidad de los resultados del motor de búsqueda para múltiples usuarios
Los motores de búsqueda requieren que los usuarios proporcionen información detallada. Sus algoritmos deben filtrar grandes cantidades de conjuntos de datos etiquetados para dar una respuesta adecuada. Por ejemplo, Bing de Microsoft. Back atiende a numerosos mercados; el proveedor debe asegurarse de que los resultados que ofrece el motor de búsqueda coincidan con la línea de negocio, la cultura, etc. del usuario.
Mejora de la evaluación de la búsqueda local
Si bien los motores de búsqueda buscan una audiencia global, los distribuidores también deben asegurarse de brindar a los usuarios resultados localizados. Los anotadores de datos pueden habilitar eso al etiquetar imágenes, información y otros temas de acuerdo con la geolocalización.
Mejorar la relevancia del contenido de las redes sociales
Al igual que los motores de búsqueda, los medios de comunicación social también deben ofrecer sugerencias de contenido personalizadas a los usuarios. La anotación de datos puede permitir a los desarrolladores categorizar y clasificar el contenido según su pertinencia. Un ejemplo sería clasificar qué contenido se inclina a consumir o comprender un usuario en función de sus patrones de visualización y cuál encontraría relevante en función de dónde reside o trabaja.
La anotación de datos es tediosa y requiere mucho tiempo. Afortunadamente, ahora se puede acceder a los sistemas de IA (inteligencia artificial) para automatizar el procedimiento.
¿Qué es una herramienta de anotación de datos?
En palabras simples, es un punto de venta o un portal que permite a los expertos y especialistas anotar conjuntos de datos de etiquetas o etiquetas de todas las categorías. Es un medio o un puente entre los datos sin procesar y los resultados que sus módulos de aprendizaje automático producirían eventualmente.
El equipo de etiquetado de datos es una solución local o basada en la nube que anota datos de entrenamiento de excelente calidad para el aprendizaje automático. Si bien muchas empresas confían en un proveedor externo para realizar anotaciones complicadas, algunas instituciones todavía tienen su propio equipo que está hecho a la medida o establecido en dispositivos gratuitos o de código abierto accesibles en el mercado. Dichos dispositivos generalmente se construyen para manejar tipos de datos particulares, es decir, video, imagen, texto, audio, etc. Los dispositivos ofrecen opciones o características como polígonos delimitadores o cuadros para anotadores de datos para etiquetar imágenes. Simplemente pueden elegir la opción y ejecutar sus tareas particulares.
¿Cuáles son las ventajas de la anotación de datos?
La anotación de datos ayuda inmediatamente al algoritmo de aprendizaje automático a equiparse con procedimientos de aprendizaje supervisado para una predicción precisa. No obstante, hay algunos beneficios que debe comprender para que podamos comprender su importancia en el mundo de la IA.
Mejora la precisión de la salida
En la medida en que los datos anotados en imágenes se utilicen para entrenar el aprendizaje automático, la precisión será mayor. La diversidad de conjuntos de datos utilizados para equipar el algoritmo de aprendizaje automático ayudará a comprender diferentes características que ayudarán al modelo a operar su base de datos y brindar resultados adecuados en numerosos escenarios.
Más conocimiento mejorado para los usuarios finales
Modelos de IA equipados basados en el aprendizaje automático para ofrecer conocimientos completamente diferentes y fluidos a los usuarios finales. Los equipos de asistente virtual o chatbots ayudan a los usuarios de forma instantánea según sus necesidades para resolver sus dudas.
Además, en los motores de búsqueda web como Google, la tecnología de aprendizaje automático proporciona los resultados más relacionados utilizando la tecnología de relevancia del examen para mejorar la calidad de los resultados según la forma de búsqueda anterior de los usuarios finales.
De manera similar, en la tecnología de reconocimiento de voz, la asistencia virtual se utiliza con el beneficio de los procesos de lenguaje natural para comprender la terminología y la comunicación humana.
La anotación de texto y la anotación de NLP son parte de la anotación de datos, desarrollando los conjuntos de datos de entrenamiento para formular dichos modelos que brindan una comprensión más mejorada y fácil de usar para varias personas en todo el mundo a través de numerosos dispositivos.
Analytics está brindando asistencia de anotación de datos completa para IA y aprendizaje automático. Está implicado en la anotación de video, texto e imagen utilizando todas las categorías de técnicas según la disposición de los consumidores. Trabajar con anotadores competentes para ofrecer una calidad razonable de conjuntos de datos de entrenamiento al menor costo para los clientes de IA.
¿Por qué se requiere la anotación de datos?
Entendemos con certeza que las computadoras son competentes para proporcionar resultados finales que no solo son exactos sino también relacionados y oportunos. Sin embargo, ¿cómo aprende un electrodoméstico a proporcionar tal eficiencia?
Todo gracias a la anotación de datos. Sin embargo, cuando el aprendizaje automático está en proceso de mejora, se les proporciona volumen tras volumen de datos de entrenamiento de inteligencia artificial para prepararlos mejor para emitir juicios e identificar elementos u objetos.
Solo a través de la anotación de datos, los módulos podían distinguir entre un perro y un gato, un adjetivo y un sustantivo, o una acera de una carretera. Sin la anotación de datos, cada impresión sería exactamente la misma para las máquinas, ya que no tienen información arraigada ni comprensión sobre nada en el planeta.
Se espera que la anotación de datos haga que las redes proporcionen resultados detallados; Los módulos de ayuda especifican elementos para equipar el habla y la visión de la computadora, y reconocen modelos. Para cualquier sistema o modelo, se espera que la anotación de datos garantice que las decisiones sean relevantes y precisas.
¿Cuáles son los desafíos fundamentales de la anotación de datos?
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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