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Oct 26, 2023

¿Qué es el etiquetado de datos? (Definición, Ejemplos)

El etiquetado de datos se refiere a la práctica de identificar elementos de datos sin procesar para dar

El etiquetado de datos se refiere a la práctica de identificar elementos de datos sin procesar para darles significado, de modo que un modelo de aprendizaje automático pueda usar esos datos. Supongamos que nuestros datos sin procesar son una imagen de animales. En ese caso, querrá etiquetar todos los diferentes animales para el modelo, incluidos pájaros, caballos y conejos. Sin las etiquetas adecuadas, el modelo de aprendizaje automático no sabrá qué tipos de datos diferentes hay en la imagen.

El etiquetado de datos es un paso esencial antes de entrenar o usar cualquier modelo de aprendizaje automático. Está involucrado en muchas aplicaciones, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento de imágenes y voz.

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Hay dos categorías principales de algoritmos de aprendizaje automático: supervisados ​​y no supervisados.

En los algoritmos de aprendizaje automático supervisado, debemos proporcionar al algoritmo datos etiquetados para que aprenda y luego aplicar lo aprendido a nuevos datos. Cuanto más precisos sean los datos etiquetados, mejores serán los resultados del algoritmo. En la mayoría de los casos, el etiquetado de datos comienza con una persona (a menudo llamada "etiquetador") que toma algunas decisiones sobre datos no etiquetados para que el algoritmo los aprenda.

Digamos que queremos que nuestro algoritmo identifique árboles. Para entrenar el modelo, al etiquetador se le pueden presentar primero imágenes y debe responder "verdadero" o "falso", indicando si la imagen contiene un árbol. Luego, el algoritmo usa estas decisiones para identificar el patrón de la imagen, aprender qué es un árbol y luego usarlo para predecir si las imágenes futuras tienen árboles en ellas.

Dado que el etiquetado de datos es esencial para desarrollar un buen modelo de aprendizaje automático, las empresas y los desarrolladores se lo toman muy en serio. Sin embargo, el etiquetado de datos puede llevar mucho tiempo, por lo que algunas empresas pueden subcontratar o automatizar el proceso utilizando una herramienta o servicio.

Podemos usar varios enfoques para etiquetar datos; la decisión entre esos enfoques depende del tamaño de sus datos, el alcance del proyecto y el tiempo que necesita para terminarlo. Una forma de categorizar los diferentes métodos de etiquetado es si un humano o una computadora está etiquetando. Si los humanos están haciendo el etiquetado, puede tomar una de tres formas.

Este enfoque se usa en grandes empresas con muchos científicos de datos expertos que pueden trabajar en el etiquetado de los datos. El etiquetado interno es más seguro y preciso que la subcontratación porque se realiza internamente sin enviar los datos a un contratista o proveedor externo. Este enfoque evita que sus datos se filtren o se utilicen indebidamente si el agente externo no es confiable.

Esta opción puede ser el camino a seguir para proyectos grandes y de alto nivel que requieren más recursos de los que la empresa puede disponer. Dicho esto, requiere administrar un flujo de trabajo independiente que puede ser costoso y lento porque, en tales casos, las empresas contratan diferentes equipos para trabajar en paralelo para terminar el trabajo a tiempo. Para mantener el flujo y la calidad del trabajo, todos los equipos deben utilizar un enfoque similar al entregar los resultados. De lo contrario, se requiere más esfuerzo para poner los resultados en el mismo formato.

En este enfoque, la empresa o el desarrollador utiliza un servicio para etiquetar los datos rápidamente y a un costo menor. Una de las plataformas de crowdsourcing más famosas es reCAPTCHA, que básicamente genera CAPTCHA y pide a los usuarios que etiqueten los datos. Luego, el programa compara los resultados de diferentes usuarios y genera datos etiquetados.

Sin embargo, si queremos automatizar el etiquetado y usar una computadora para hacerlo, podemos usar uno de dos métodos.

En este enfoque, generamos datos sintéticos utilizando los datos originales para mejorar la calidad del proceso de etiquetado. Aunque este enfoque genera mejores resultados que el etiquetado programático, requiere una gran cantidad de potencia informática porque se necesita más potencia para generar más datos. Este enfoque es una buena opción si la empresa tiene acceso a una supercomputadora o una computadora que pueda procesar y generar grandes cantidades de datos en un tiempo razonable.

Para ahorrar potencia informática, este enfoque utiliza un script para realizar el proceso de etiquetado en lugar de generar más datos. Sin embargo, el etiquetado programático a menudo requiere alguna anotación humana para garantizar la calidad del etiquetado.

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El etiquetado de datos brinda a los usuarios, equipos y empresas una mejor comprensión de los datos y su uso. Principalmente, el etiquetado de datos ofrece una forma de ofrecer predicciones más precisas y mejorar la usabilidad de los datos.

El etiquetado de datos preciso garantiza una mejor garantía de calidad dentro de los algoritmos de aprendizaje automático que el uso de datos sin etiquetar. Esto significa que su modelo se entrenará con datos de mayor calidad y producirá el resultado esperado. Los datos correctamente etiquetados proporcionan la verdad básica (es decir, cómo las etiquetas reflejan escenarios del mundo real) para probar e iterar modelos posteriores.

El etiquetado de datos también puede mejorar la usabilidad de las variables de datos dentro de un modelo. Por ejemplo, puede reclasificar una variable categórica como binaria para que sea más consumible para un modelo. La agregación de datos puede optimizar el modelo al reducir el número de variables del modelo o permitir la inclusión de variables de control. Ya sea que esté utilizando datos para crear un modelo de visión artificial o NLP, el uso de datos de alta calidad debe ser su máxima prioridad.

El etiquetado de datos es costoso, requiere mucho tiempo y es propenso a errores humanos.

Si bien el etiquetado de datos es fundamental para los modelos de aprendizaje automático, puede ser costoso tanto desde el punto de vista de los recursos como del tiempo. Supongamos que una empresa adopta un enfoque más automatizado. En ese caso, los equipos de ingeniería aún deberán configurar canalizaciones de datos antes del procesamiento de datos. El etiquetado manual casi siempre será costoso y requerirá mucho tiempo.

Estos enfoques de etiquetado también están sujetos a errores humanos (p. ej., errores de codificación, errores de entrada manual), que pueden disminuir la calidad de los datos. Incluso pequeños errores conducen a un procesamiento y modelado de datos inexactos. Los controles de control de calidad son esenciales para mantener la calidad de los datos.

Independientemente del enfoque de etiquetado que elija para su proyecto de etiquetado de datos, existe un conjunto de mejores prácticas para mejorar la precisión y la eficiencia de su proceso de etiquetado de datos. Por ejemplo, construimos modelos de aprendizaje automático utilizando grandes cantidades de datos de entrenamiento de calidad, lo cual es costoso y requiere mucho tiempo. Para desarrollar mejores datos de entrenamiento, podemos usar uno o más de los siguientes métodos:

Hay muchas herramientas en línea y paquetes de software que puede usar para etiquetar datos usando cualquiera de los enfoques que mencionamos anteriormente.