O que é anotação?
Anotação, também conhecida como rotulagem de dados, é o processo de anotar ou rotular dados, tipicamente dados de imagem, mas também vídeos, textos e áudio. Este processo tornou-se cada vez mais importante e popular com o aumento do aprendizado de máquina e do aprendizado supervisionado em específico. Algoritmos de aprendizado supervisionado precisam ser alimentados com dados de treinamento que são rotulados. Embora existam muitos conjuntos de dados rotulados que são públicos e acessíveis, as empresas estão percebendo a importância de construir seus próprios conjuntos de dados anotados proprietários. Elas estão usando software de rotulagem de dados para alcançar esses objetivos.
Para anotar os dados, as empresas podem usar um provedor de serviços terceirizado que conecta a empresa com rotuladores. Alternativamente, pode-se usar software de rotulagem de dados, que fornece uma plataforma para que os usuários da empresa rotulem seus próprios dados. Eles também podem usar uma combinação dos métodos mencionados. Algumas ferramentas até fornecem orientação sobre o método mais eficaz e eficiente e escolherão dinamicamente a fonte de anotação para qualquer dado específico.
Tipos de anotação
A anotação de dados pode ser feita em uma variedade de tipos de dados, incluindo imagens, vídeos, áudio e texto. Existem quatro tipos de anotação:
- Imagens: Com a anotação de imagem, os usuários podem segmentar as imagens usando ferramentas como caixas delimitadoras, que permitem colocar caixas ao redor de objetos em uma imagem. Essas ferramentas podem suportar uma variedade de tipos de arquivos de imagem.
- Vídeos: Além das ferramentas e habilidades que fazem parte da anotação de imagem, as ferramentas de anotação de vídeo fornecem a capacidade de rastrear IDs de objetos únicos em vários quadros de vídeo.
- Áudio: Embora não seja tão comum quanto os outros tipos de anotação, a anotação de áudio permite que os usuários etiquetem e rotulem dados de áudio para fins de reconhecimento de fala.
- Texto: Um caso de uso emergente de anotação é para dados de texto. Essas ferramentas permitem a marcação de reconhecimento de entidade nomeada (dando aos usuários a capacidade de extrair entidades de texto), marcação de sentimento e mais.
Passos principais no processo de anotação
Uma anotação nada mais é do que uma etiqueta ou um rótulo. Para que seja útil, deve fazer parte de uma iniciativa mais ampla de dados e aprendizado de máquina. A seguir estão alguns dos passos principais envolvidos no processo de anotação:
- Coletar e compilar dados relevantes
- Determinar o método e a maneira de anotação
- Avaliar as anotações para garantir a precisão
- Considerar como esses rótulos serão usados para treinar algoritmos
- Testar o resultado desses algoritmos
- Implantar os algoritmos em um ambiente de produção
Benefícios da anotação
A anotação apresenta várias vantagens distintas para as organizações como parte de sua estratégia de dados e desenvolvimento de aprendizado de máquina. Ela facilita para engenheiros de aprendizado de máquina e outros profissionais de inteligência artificial terem uma compreensão completa de seus dados e seus rótulos. A seguir estão alguns dos benefícios da anotação:
- Melhorar os resultados de negócios: As anotações são o primeiro estágio no processo de tornar um negócio mais eficaz. As anotações ajudam a alimentar o aprendizado supervisionado, que por sua vez ajuda a melhorar os processos de negócios. Por exemplo, ao anotar dados de texto, uma empresa pode ajudar a treinar um chatbot que pode usar para fornecer um serviço ao cliente mais robusto e útil.
- Garantir a precisão algorítmica: Ao fornecer anotações internas e de qualidade, as equipes de ciência de dados podem estar mais confiantes sobre a precisão de seus algoritmos. Embora ao usar serviços de rotulagem de terceiros, a precisão possa ser garantida pelo provedor, isso nem sempre é o caso. Portanto, através de software de anotação, essas equipes podem aprofundar-se na precisão dos rótulos e criar dados de treinamento de alta qualidade.
Melhores práticas de anotação
As anotações devem ser precisas para que os algoritmos funcionem corretamente. O aprendizado supervisionado é alimentado por dados rotulados. Se esses dados não forem precisos, os resultados e previsões serão falhos. Por exemplo, se alguém rotular todas as imagens de gatos como cães, o sistema pensará que um gato é um cão. A seguir estão algumas das melhores práticas de anotação:
- Treinamento: Garanta que as pessoas certas sejam treinadas para usar o software. Isso pode incluir cientistas de dados, bem como usuários de negócios que planejam se beneficiar dos algoritmos. Um treinamento adequado economizará tempo e dinheiro no futuro.
- Pesquisar provedores de serviços: Provedores terceirizados podem prometer precisão e tempos de resposta muito rápidos. No entanto, considere cuidadosamente se faz sentido usar esses provedores, do ponto de vista da segurança dos dados, bem como da precisão. A equipe interna provavelmente tem mais conhecimento dos dados, o que pode ajudar a garantir a precisão.
- Pense de ponta a ponta: Muitos provedores de software estão conectando e combinando capacidades de anotação com plataformas mais amplas de gerenciamento de dados de treinamento de ponta a ponta. A anotação é apenas uma peça do quebra-cabeça da 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.
