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Oct 29, 2023

¿Qué es el etiquetado de datos y por qué es importante para la inteligencia artificial?

11 de enero de 2023 por Mark Allinson Deja un comentario El etiquetado de datos es el proceso

11 de enero de 2023 por Mark Allinson Deja un comentario

El etiquetado de datos es el proceso de identificar y etiquetar elementos en muestras de datos. El proceso puede ser manual oa través de un software designado. Las etiquetas etiquetadas en los diferentes elementos de clase deben ser únicas, descriptivas e independientes para proporcionar una secuencia única, también llamada algoritmo.

En el aprendizaje automático, el etiquetado de datos agrega etiquetas significativas a los datos sin procesar identificados para que el modelo de aprendizaje automático pueda aprender de los datos.

Las herramientas de anotación de imágenes son software que simplifica el proceso de anotación y etiquetado de datos a través de conjuntos de datos estructurados que se utilizan para entrenar algoritmos de visión artificial. Puede usar las herramientas en cualquier forma de datos sin procesar, como textos, imágenes, bases de datos y formatos como presentaciones de PowerPoint o pizarras.

El etiquetado y la anotación de datos pueden ser tan simples como pedirles a las personas que identifiquen varios objetos y adjuntarles etiquetas o a través de procesos complejos guiados por IA. En el aprendizaje automático, los procesos guiados por IA comienzan con la recopilación de entradas de etiquetas de humanos, y el modelo de aprendizaje automático aprende los patrones subyacentes en el proceso de entrenamiento del modelo.

Puede usar un conjunto de datos debidamente etiquetado como una verdad básica, la herramienta estándar para entrenar y evaluar un modelo de aprendizaje automático determinado. La precisión de la realidad del terreno determinará la precisión del modelo entrenado y, por lo tanto, exige tiempo y recursos para evitar errores.

El etiquetado de datos requiere grandes lotes de datos sin procesar para establecer una base sólida para patrones predecibles. Los datos que utiliza para sentar las bases del aprendizaje deben etiquetarse y etiquetarse en función de características de datos específicas que ayuden al modelo de aprendizaje a organizar los datos en patrones.

Un conjunto de datos etiquetado con precisión proporciona una verdad básica confiable que el modelo de aprendizaje automático utiliza para refinar su precisión de anotación y verificar su predicción. La precisión del conjunto de entrenamiento se ve afectada por errores en el etiquetado de datos.

Para evitar errores, puede emplear un enfoque Human-in-the-Loop (HITL) que implica retener a los etiquetadores humanos en el entrenamiento y la prueba de modelos de datos de aprendizaje automático.

El aprendizaje automático aplica diferentes procesos de anotación y etiquetado de datos impulsados ​​por IA según la naturaleza de los datos que se analizan. Los tipos comunes de etiquetado de datos incluyen:

El desarrollo de un modelo de versión de computadora requiere que usted etiquete puntos clave de datos, imágenes o píxeles o encapsule una sola entidad en un cuadro delimitador para crear el conjunto de datos de entrenamiento. Las etiquetas asignadas a cada elemento identificado deben ser categóricamente correctas.

Puede usar la versión de computadora que desarrolla a través de este método para identificar automáticamente puntos clave en una imagen, categorizar imágenes, segmentar una imagen o detectar la ubicación de objetos.

La versión de procesamiento de audio convierte cada sonido detectable en un formato estructurado para el aprendizaje automático. Estos sonidos incluyen:

Este proceso requiere intervención humana y primero lo transcribe manualmente a texto escrito. Puede desarrollar aún más los datos categorizando el audio y agregando etiquetas. Las categorías y etiquetas de esta versión se convierten en su conjunto de datos de entrenamiento para los datos sin procesar posteriores.

El procesamiento del lenguaje natural es un proceso de etiquetado de datos para datos de texto en reconocimiento óptico de caracteres, reconocimiento de nombres de entidades y análisis de sentimientos. El proceso debe comenzar con la identificación manual de los diferentes elementos en un lote de texto y la asignación de etiquetas para crear la verdad del terreno. Es posible que desee identificar diferentes partes del lote de datos, que incluyen:

Para identificar estas partes, debe dibujar bordes alrededor de los bloques de texto y luego transcribir el texto en su verdad básica.

Existen diferentes técnicas que puede aplicar para mejorar la precisión y la eficiencia de cada formato de etiquetado de datos disponible, que incluyen:

El etiquetado de datos es esencial en el aprendizaje automático, el procesamiento de datos y el aprendizaje supervisado. Aunque es posible el etiquetado manual de datos, el uso de IA mejora la eficiencia, la precisión y la cantidad de datos que se pueden anotar de una vez.

Los datos de entrada y salida se procesan y etiquetan para uso futuro. Un entrenamiento del sistema para identificar y etiquetar un elemento de datos específico puede descifrar un lote y asignar etiquetas apropiadamente.

Una de las aplicaciones más comunes del etiquetado de datos de IA es la construcción de algoritmos ML para vehículos autónomos. Los autónomos necesitan algoritmos de aprendizaje automático para identificar varios objetos en su curso para interactuar con el entorno y conducir de manera segura.

Es a través del etiquetado y la anotación de datos que la inteligencia artificial de los automóviles puede distinguir los diferentes objetos disponibles en el entorno y la acción a tomar para evitar accidentes.

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