¿Qué es la anotación?
La anotación, también conocida como etiquetado de datos, es el proceso de anotar o etiquetar datos, típicamente datos de imágenes, pero también videos, texto y audio. Este proceso se ha vuelto cada vez más importante y popular con el auge del aprendizaje automático y el aprendizaje supervisado en específico. Los algoritmos de aprendizaje supervisado necesitan ser alimentados con datos de entrenamiento que estén etiquetados. Aunque hay una serie de conjuntos de datos etiquetados que son públicos y accesibles, las empresas están viendo la importancia de construir sus propios conjuntos de datos anotados propietarios. Están utilizando software de etiquetado de datos para lograr estos objetivos.
Para anotar los datos, las empresas pueden usar un proveedor de servicios de terceros que conecta a la empresa con etiquetadores. Alternativamente, se puede usar software de etiquetado de datos, que proporciona una plataforma para que los usuarios de la empresa etiqueten sus propios datos. También pueden usar una combinación de los métodos mencionados anteriormente. Algunas herramientas incluso proporcionan orientación sobre el método más efectivo y eficiente y elegirán dinámicamente la fuente de anotación para cualquier punto de datos dado.
Tipos de anotación
La anotación de datos se puede realizar en una variedad de tipos de datos, incluidos imágenes, videos, audio y texto. Hay cuatro tipos de anotación:
- Imágenes: Con la anotación de imágenes, los usuarios pueden segmentar las imágenes utilizando herramientas como cajas delimitadoras, que les permiten colocar cajas alrededor de objetos en una imagen. Estas herramientas pueden soportar una variedad de tipos de archivos de imagen.
- Videos: Además de las herramientas y habilidades que son parte de la anotación de imágenes, las herramientas de anotación de video proporcionan la capacidad de rastrear identificaciones de objetos únicos a través de múltiples fotogramas de video.
- Audio: Aunque no es tan común como los otros tipos de anotación, la anotación de audio permite a los usuarios etiquetar y marcar datos de audio con el propósito de reconocimiento de voz.
- Texto: Un caso de uso emergente de la anotación es para datos de texto. Estas herramientas permiten el etiquetado de reconocimiento de entidades nombradas (dando a los usuarios la capacidad de extraer entidades del texto), etiquetado de sentimientos y más.
Pasos clave en el proceso de anotación
Una anotación no es más que una etiqueta o un rótulo. Para que sea útil, debe ser parte de una iniciativa más amplia de datos y aprendizaje automático. Los siguientes son algunos de los pasos clave involucrados en el proceso de anotación:
- Recopilación y recopilación de datos relevantes
- Determinación del método y la manera de anotación
- Evaluación de las anotaciones para asegurar la precisión
- Consideración de cómo se utilizarán estas etiquetas para entrenar algoritmos
- Prueba del resultado de estos algoritmos
- Despliegue de los algoritmos en un entorno de producción
Beneficios de la anotación
La anotación presenta varias ventajas distintas para las organizaciones como parte de su estrategia de datos y desarrollo de aprendizaje automático. Facilita a los ingenieros de aprendizaje automático y otros practicantes de inteligencia artificial tener una comprensión completa de sus datos y sus etiquetas. Los siguientes son algunos de los beneficios de la anotación:
- Mejorar los resultados empresariales: Las anotaciones son la primera etapa en el proceso de hacer que un negocio sea más efectivo. Las anotaciones ayudan a alimentar el aprendizaje supervisado, lo que a su vez ayuda a mejorar los procesos empresariales. Por ejemplo, al anotar datos de texto, una empresa puede ayudar a entrenar un chatbot que pueden usar para proporcionar un servicio al cliente más robusto y útil.
- Asegurar la precisión algorítmica: Al proporcionar anotaciones internas y de calidad, los equipos de ciencia de datos pueden estar más seguros sobre la precisión de sus algoritmos. Aunque al usar servicios de etiquetado de terceros, la precisión podría estar garantizada por el proveedor, esto no siempre es el caso. Por lo tanto, a través del software de anotación, estos equipos pueden profundizar en la precisión de las etiquetas y pueden crear datos de entrenamiento de primera calidad.
Mejores prácticas de anotación
Las anotaciones deben ser precisas para que los algoritmos funcionen correctamente. El aprendizaje supervisado se alimenta de datos etiquetados. Si estos datos no son precisos, entonces los resultados y las predicciones serán erróneos. Por ejemplo, si uno etiqueta todas las imágenes de gatos como perros, el sistema pensará que un gato es un perro. Las siguientes son algunas de las mejores prácticas de anotación:
- Capacitación: Asegúrate de que las personas adecuadas estén capacitadas para usar el software. Esto podría incluir a científicos de datos, así como a usuarios empresariales que planean beneficiarse de los algoritmos. Una capacitación adecuada ahorrará tiempo y dinero en el futuro.
- Investigar proveedores de servicios: Los proveedores de terceros podrían prometer precisión y tiempos de respuesta muy rápidos. Sin embargo, considera cuidadosamente si tiene sentido usar estos proveedores, desde la perspectiva de la seguridad de los datos, así como de la precisión. Es probable que el equipo interno tenga más conocimiento de los datos, lo que puede ayudar a asegurar la precisión.
- Piensa de principio a fin: Muchos proveedores de software están conectando y combinando capacidades de anotación con plataformas más amplias de gestión de datos de entrenamiento de extremo a extremo. La anotación es solo una pieza del rompecabezas de la IA.
Matthew Miller
Matthew Miller is a research and data enthusiast with a knack for understanding and conveying market trends effectively. With experience in journalism, education, and AI, he has honed his skills in various industries. Currently a Senior Research Analyst at G2, Matthew focuses on AI, automation, and analytics, providing insights and conducting research for vendors in these fields. He has a strong background in linguistics, having worked as a Hebrew and Yiddish Translator and an Expert Hebrew Linguist, and has co-founded VAICE, a non-profit voice tech consultancy firm.
