¿Qué son los datos etiquetados?

Muchas tecnologías contemporáneas, especialmente el aprendizaje automático, dependen en gran medida de datos etiquetados. En el aprendizaje supervisado, los modelos se entrenan utilizando pares entrada-salida previos para generar predicciones o clasificaciones, apoyándose en conjuntos de datos donde cada elemento tiene una anotación con una etiqueta que proporciona información de fondo o indica los resultados esperados.

La disponibilidad y el calibre de los datos etiquetados influyen fuertemente en la eficacia y precisión de los modelos de aprendizaje automático. Este artículo explora en profundidad los datos etiquetados, su creación, aplicación, beneficios y limitaciones.

Descripción general

• Obtenga información sobre los datos etiquetados y cómo se crean.
• Obtenga una comprensión de las ventajas y desventajas.
• Descubra herramientas de etiquetado de datos de código abierto.

¿Qué son los datos etiquetados?

Los conjuntos de datos con una o más etiquetas descriptivas adjuntas a cada punto de datos son datos etiquetados. La formación de modelos de aprendizaje automático supervisados requiere más información sobre los datos que proporcionan estas etiquetas.

Los datos etiquetados vinculan los datos de entrada con la salida adecuada, como categorías o valores, a diferencia de los datos no etiquetados, que carecen de esta información contextual.

¿Cómo se crean los datos etiquetados?

La creación de estos datos implica anotar conjuntos de datos con etiquetas significativas, que pueden ser manuales, semiautomáticas o totalmente automatizadas.

Etiquetado manual

El etiquetado manual es el proceso mediante el cual los anotadores humanos renuevan los puntos de datos y los identifican de forma adecuada.

Este procedimiento puede resultar costoso y requerir mucho tiempo. Además, las tareas de etiquetado complejas o subjetivas, como el análisis de sentimientos o el reconocimiento de objetos, suelen requerirlo.

Etiquetado semiautomático

El etiquetado semiautomático integra tecnologías automatizadas con supervisión humana. Los sistemas de procesamiento del lenguaje natural, por ejemplo, pueden etiquetar automáticamente datos de texto que luego las personas comprobarían para comprobar su exactitud.

Además, se utiliza con frecuencia para etiquetar conjuntos de datos masivos, y este método compromete la precisión y la eficiencia.

Etiquetado automatizado

El etiquetado automatizado utiliza algoritmos como única herramienta para asignar etiquetas a puntos de datos. Las personas utilizan con frecuencia este enfoque para tareas más simples o cuando necesitan procesar rápidamente grandes cantidades de datos.

Aunque el etiquetado automatizado no es tan preciso como los enfoques humanos o semiautomáticos, los avances en IA lo están haciendo más confiable.

Aplicaciones de datos etiquetados

Veamos ahora su aplicación en varios ámbitos:

• Análisis de imágenes y videos: los datos etiquetados son cruciales para entrenar modelos para analizar e interpretar imágenes y videos, lo que permite la detección de objetos, el reconocimiento facial y la comprensión de escenas.
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL): los datos etiquetados son fundamentales en el entrenamiento de modelos para diversas tareas de PNL, como el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades con nombre y la traducción de idiomas.
• Atención médica e imágenes médicas: los datos etiquetados son esenciales para desarrollar modelos predictivos y herramientas de diagnóstico en la atención médica, mejorando los resultados de los pacientes y la eficiencia operativa.
• Servicios financieros: el comercio algorítmico, la detección de fraude y la atención al cliente son sólo algunas de las aplicaciones financieras que se benefician de los datos etiquetados.
• Sistemas de recomendación: desarrolle sistemas de recomendación que adapten las experiencias de los usuarios recomendando artículos o bienes pertinentes en función de los datos etiquetados.

Ventajas y desventajas de los datos etiquetados

Ventajas

• Permite el aprendizaje supervisado: los datos etiquetados son un requisito previo para entrenar modelos de aprendizaje supervisado. Estos pares de entrada y salida indican al modelo que genere predicciones o clasificaciones.
• Mejora la precisión del modelo: los datos de alta calidad ayudan a desarrollar modelos más precisos al ofrecer ilustraciones distintas de los resultados anticipados.
• Facilita la ingeniería de características: los datos etiquetados hacen que encontrar y crear características pertinentes a partir de datos sin procesar sea más accesible, lo que mejora el rendimiento del modelo.
• Admite validación y pruebas: las etiquetas son esenciales para validar y probar modelos y garantizar que funcionen correctamente con datos invisibles.

Desventajas

• Alto costo y tiempo: el etiquetado de conjuntos de datos es un proceso costoso y que requiere mucho tiempo y con frecuencia requiere mucho trabajo manual.
• Potencial de error humano: el etiquetado manual tiene un riesgo de error humano al producir datos clasificados incorrectamente, lo que afecta el rendimiento del modelo.
• Problemas de escalabilidad: escalar datos etiquetados para satisfacer las crecientes necesidades de big data puede resultar difícil, especialmente para operaciones complicadas que requieren experiencia especializada.
• Desafíos del control de calidad: mantener la calidad de las etiquetas en grandes conjuntos de datos puede ser un desafío, lo que afecta la confiabilidad de los datos de entrenamiento.
• Introducción al sesgo: esto puede introducir sesgos si el conjunto de datos no refleja con precisión situaciones del mundo real o si el proceso de etiquetado se basa en evaluaciones subjetivas.

Herramientas de etiquetado de datos de código abierto

• Label Studio: una herramienta versátil para el etiquetado de datos, Label Studio permite anotaciones en texto, audio, imágenes y video. Su interfaz personalizable y su compatibilidad con canales de aprendizaje activos lo hacen adecuado para diversas actividades de anotación.

• CVAT (Herramienta de anotación de visión por computadora): CVAT, desarrollado por Intel, se centra en tareas de visión por computadora como el reconocimiento de objetos y la anotación de video. Además, interactúa sin esfuerzo con marcos de aprendizaje automático y ofrece una funcionalidad sofisticada para anotar fotografías y vídeos.

• LabelImg: puede realizar anotaciones en cuadros delimitadores con LabelImg, una sencilla herramienta de anotación de imágenes. Esta herramienta multiplataforma es perfecta para tareas de identificación de artículos a pequeña escala y a corto plazo, ya que proporciona anotaciones en formato PASCAL VOC.
• Doccano: el diseño de Doccano se centra en la anotación de datos y tareas relacionadas, como el etiquetado y la categorización de secuencias. Proporciona capacidades de anotación previa y funciones de colaboración que son útiles para las aplicaciones de PNL.
• DataTurks: la plataforma fácil de usar de DataTurks facilita la anotación de texto e imágenes. Además, ofrece herramientas colaborativas y conectividad API para procesos eficientes y admite varios tipos de anotaciones, como reconocimiento y categorización de entidades.

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Conclusión

El desarrollo de modelos eficientes de aprendizaje automático impulsa avances en diversos campos, desde sistemas autónomos hasta atención médica, que requieren datos etiquetados. A medida que avance el aprendizaje automático, será fundamental desarrollar soluciones de IA precisas, confiables y escalables.