Etiquetado de datos: la salsa secreta para el aprendizaje automático [+ 4 herramientas]
El etiquetado de datos es importante para entrenar modelos de aprendizaje automático, que se utilizan para tomar decisiones basadas en patrones y tendencias en los datos.
Veamos de qué se trata este etiquetado de datos y las diversas herramientas para realizarlo.
¿Qué es el etiquetado de datos?
Data labeling is the process de asignar descriptive tags or labels to data to help identify & categorize it. It involves various types of data, such as text, images, videos, audio, and other forms of unstructured data. The labeled data is then used to train máquina de aprendizaje algoritmos para identificar patrones y hacer predicciones.
The accuracy and quality of the labeling can greatly impact el rendimiento de la modelos de aprendizaje automático. It can be done manually by humans or with the help of automation tools. The main purpose of data labeling is to transform unstructured data into a structured format that can be easily understood and analyzed by machines.
Un buen ejemplo de etiquetado de datos podría estar en el contexto del reconocimiento de imágenes. Supongamos que desea entrenar un modelo de aprendizaje automático para reconocer gatos y perros en imágenes.
In order to do so, First, you would need to label a set of images as either “cat” or “dog” so that the model can learn from these labeled examples. The process of assigning these labels to the images is called data labeling.
An annotator would view each image and manually assign the appropriate label to it, creating a labeled dataset that can be used to train the machine learning model.
¿Cómo funciona?
Hay varios pasos involucrados en la realización del etiquetado de datos. Esto incluye:
La recolección de datos
The first step in the data labeling process is to collect the data that needs to be labeled. This can include a variety of data types, such as images, text, audio, or video.
Directrices de etiquetado
As soon as the data is gathered, labeling guidelines are created that specify the labels or tags that will be assigned to the data. These guidelines help to ensure that the labeled data is relevant to the current ML activity and maintain consistency in labeling.
Anotación
The actual labeling of the data is done by annotators or labelers who are trained to apply the labeling guidelines to the data. This can be done manually by humans or through automated processes using pre-defined rules & algorithms.
Control de calidad
Se implementan medidas de control de calidad para mejorar la precisión de los datos etiquetados. Esto incluye la métrica IAA, en la que varios anotadores etiquetan los mismos datos y su etiquetado se compara para comprobar la coherencia y la garantía de calidad para corregir errores de etiquetado.
Integración con modelos de aprendizaje automático
Once the data has been labeled and quality control measures have been implemented, the labeled data can be integrated with machine learning models to train and improve their accuracy.
Diferentes enfoques para el etiquetado de datos
El etiquetado de datos se puede realizar de varias formas, cada una con sus propias ventajas e inconvenientes. Algunos métodos comunes incluyen:
#1. Etiquetado manual
This is the traditional technique of labeling data in which individuals manually anotarate data. The data is revLo ve el anotador, quien luego le agrega etiquetas o rótulos de acuerdo con los procedimientos estándar.
#2. Etiquetado semisupervisado
It is a combination of manual and automated labeling. A smaller portion of the data is manually categorized, and the labels are then used to train a machine-learning model that can automatically label the remaining data. This approach might not be as accurate as manual labeling, but it is more efficient.
#3. Aprendizaje activo
Este es un enfoque iterativo para el etiquetado de datos en el que el modelo de aprendizaje automático identifica los puntos de datos sobre los que tiene más incertidumbre y le pide a una persona que los etiquete.
#4. Transferencia de aprendizaje
This method uses pre-existing labeled data from an activity or domain that is related to training a model for the current task. When the project doesn’t have enough labeled data, this method might be helpful.
#5. Crowdsourcing
It involves outsourcing the labeling task to a large group of people through an online platform. Crowdsourcing can be a cost-effective way to label large amounts of data quickly, but it can be difficult to verify accuracy and consistency.
#6. Etiquetado basado en simulación
This approach involves using computer simulations to generate labeled data for a particular task. It can be useful when real-world data is difficult to obtain or when there is a need to generate large amounts of labeled data quickly.
Cada método tiene sus propias fortalezas y debilidades. Depende de los requisitos específicos del proyecto y de los objetivos de la tarea de etiquetado.
Tipos comunes de etiquetado de datos
- Etiquetado de imágenes
- Etiquetado de video
- Etiquetado de audio
- Etiquetado de texto
- Etiquetado de sensores
- etiquetado 3D
Se utilizan diferentes tipos de etiquetado de datos para diferentes tipos de datos y tareas.
For example, image labeling is commonly used for object detection, while text labeling is used for natural language processing tareas.
El etiquetado de audio se puede usar para el reconocimiento de voz o la detección de emociones, y el etiquetado del sensor se puede usar para Internet de las Cosas (IoT) aplicaciones.
El etiquetado 3D se utiliza para tareas como el desarrollo de vehículos autónomos o aplicaciones de realidad virtual.
Mejores prácticas involucradas en el etiquetado de datos
#1. Definir pautas claras
Deben establecerse directrices claras para el etiquetado de datos. Estas pautas deben incluir definiciones de las etiquetas, ejemplos de cómo aplicar las etiquetas e instrucciones sobre cómo manejar casos ambiguos.
#2. Usar múltiples anotadores
La precisión se puede mejorar cuando diferentes anotadores etiquetan los mismos datos. Las métricas de acuerdo entre anotadores (IAA) se pueden utilizar para evaluar el nivel de acuerdo entre diferentes anotadores.
#3. Use a standardized process
un definido process should be followed for labeling data to ensure consistency across different annotators and labeling tasks. The process debe incluir un revoie process to check the quality of labeled data.
#4. Control de calidad
Medidas de control de calidad como regulares. revLas vistas, las verificaciones cruzadas y el muestreo de datos son esenciales para garantizar la precisión y confiabilidad de los datos etiquetados.
#5. Etiquetar datos diversos
Al seleccionar datos para etiquetar, es importante elegir una muestra diversa que represente la gama completa de datos con los que trabajará el modelo. Esto puede incluir datos de diferentes fuentes con diferentes características y que cubren una amplia gama de escenarios.
#6. Monitor y actualizaate etiquetas
As the machine learning model improves, it may be necessary to update and refine the labeled data. It is important to keep an eye on its performance and update the labels as required.
Casos de uso
El etiquetado de datos es un paso crítico en el aprendizaje automático y análisis de los datos proyectos Estos son algunos casos de uso comunes del etiquetado de datos:
- Reconocimiento de imagen y video
- Lenguaje natural processIng.
- Vehículos autónomos
- Detección de fraude
- Análisis de los sentimientos
- El diagnóstico médico
Estos son solo algunos ejemplos de los casos de uso para el etiquetado de datos. Cualquier aplicación de aprendizaje automático o análisis de datos que implique clasificación o predicción puede beneficiarse del uso de datos etiquetados.
Hay muchas herramientas de etiquetado de datos disponibles en Internet, cada una con su propio conjunto de características y capacidades. Y aquí, hemos resumido una lista de las mejores herramientas para el etiquetado de datos.
Estudio de etiquetas
Estudio de etiquetas es una herramienta de etiquetado de datos de código abierto desarrollada por Heartex que proporciona una variedad de interfaces de anotación para datos de texto, imagen, audio y video. Esta herramienta es conocida por su flexibilidad y facilidad de uso.
It is designed to be quickly installable and can be used to build custom user interfaces s or pre-built labeling templates. This makes it easy for users to create custom annotation tasks and workflows utilizando una interfaz de arrastrar y soltar.
Label Studio also provides a range of integration options, including webhooks, a Python SDK, and API, which allows users to seamlessly integrate the tool into their ML/AI pipelines.
It comes in two editions – Community and Enterprise.
The Community edition is free to download and can be used by anyone. It has basic features and supports a limited number of users & projects. Whereas the Enterprise edition is a paid version that supports larger teams and more complex use cases.
Label box
Label box is a cloud-based data labeling platform that provides a powerful set of tools for data management, data labeling, and machine learning. One of the key advantages of Labelbox is its AI-assisted labeling capabilities which help to accelerate the data labeling process and improve labeling accuracy.
Ofrece un motor de datos personalizable que está diseñado para ayudar a los equipos de ciencia de datos a producir datos de entrenamiento de alta calidad para modelos de aprendizaje automático de manera rápida y eficiente.
Laboratorios clave
laboratorios clave is another excellent data labeling platform that offers advanced features and management systems to provide high-quality annotation services. Keylabs can be set up and supported on-premises, and user roles and permissions can be assigned to each individual project or platform access in general.
Tiene un historial de manejo de grandes conjuntos de datos sin comprometer la eficiencia o la precisión. Admite varias funciones de anotación, como orden z, relaciones padre/hijo, líneas de tiempo de objetos, identidad visual única y metadatos. creation.
Another key feature of KeyLabs is its support for team management and collaboration. It offers role-based access control, real-time activity monitoring, and built-in messaging & feedback tools to help teams work together more effectively.
Existing annotations can also be uploaded onto the platform. Keylabs is ideal for individuals and researchers looking for a fast, efficient, and flexible data labeling tool.
Verdad fundamental de Amazon SageMaker
Verdad fundamental de Amazon SageMaker is a fully managed data labeling service provided by Amazon Web Services (AWS) that helps organizations build highly accurate training datasets for machine learning models.
Ofrece una variedad de funciones, como el etiquetado automático de datos, workflows, and real-time workforce management, to make the labeling process más rápido y más eficiente.
One of the key features of SageMaker is the ability to create personalizado workflows que se pueden adaptar a tareas específicas de etiquetado. Esto puede ayudar a reducir el tiempo y el costo necesarios para etiquetar grandes cantidades de datos.
Adiciónally, it offers a built-in workforce management system that allows users to manage and scale their labeling tasks with ease. It is designed to be scalable and customizable, which makes it a popular choice for data scientists and machine learning engineers.
Para Concluir
Espero que este artículo le haya resultado útil para aprender sobre el etiquetado de datos y sus herramientas. También te puede interesar aprender sobre descubrimiento de datos para encontrar patrones valiosos y ocultos en los datos.
