¿Qué es el etiquetado de datos?

El etiquetado de datos desempeña un papel fundamental en el aprendizaje automático por diversos motivos. Proporciona los datos de entrenamiento fundamentales de los modelos supervisados de aprendizaje automático, lo que les permite aprender patrones y hacer predicciones a partir de ejemplos etiquetados. Los datos etiquetados de alta calidad mejoran la precisión del modelo, ya que proporcionan señales de aprendizaje claras y coherentes. 

El etiquetado de datos también sirve para mitigar los sesgos, ya que garantiza la representación y el equilibrio de los conjuntos de datos para evitar que los modelos hereden los sesgos. Además, los datos etiquetados facilitan el procesamiento y el análisis de datos de forma automática, lo que permite a las máquinas gestionar y extraer información valiosa de grandes cantidades de datos de forma eficiente, lo que ahorra tiempo y esfuerzo en comparación con los métodos manuales.

El proceso de etiquetado de datos consiste en asignar etiquetas predefinidas a los datos en función de directrices o reglas establecidas. Esta tarea la pueden realizar manualmente anotadores humanos o mediante métodos automatizados que utilicen software o algoritmos. El etiquetado manual implica que los usuarios deben revisar y asignar etiquetas manualmente según las directrices especificadas. Aunque este enfoque a menudo asegura una gran precisión, puede requerir mucho tiempo y trabajo.

El etiquetado automatizado utiliza software o algoritmos para automatizar el proceso, lo que puede aumentar la eficiencia. Sin embargo, los métodos automatizados pueden introducir errores o sesgos, lo que requiere una evaluación y un control de calidad minuciosos.

En algunos casos, un enfoque híbrido combina métodos manuales y automatizados para equilibrar la precisión y la eficiencia. Por ejemplo, los anotadores humanos pueden etiquetar un subconjunto de datos para crear un conjunto de datos de entrenamiento de alta calidad, que después se usa para entrenar un sistema de etiquetado automático. Este sistema puede etiquetar conjuntos de datos más grandes de forma más eficiente y mantener una precisión razonable.

Una vez asignadas las etiquetas, se integran con los datos en bruto originales para crear el conjunto de datos etiquetado. Estos datos etiquetados sirven para entrenar modelos de aprendizaje automático.

Asignar etiquetas a imágenes para tareas como la detección de objetos (identificar objetos dentro de una imagen), la segmentación de imágenes (dividir una imagen en regiones significativas) y el reconocimiento de escenas (es decir, comprender el contexto general de una imagen).

Etiquetar datos de texto para tareas como el análisis de opinión (determinar el tono emocional), el reconocimiento de entidades con nombre (identificar a personas, ubicaciones u organizaciones) y resúmenes de textos (condensando texto en sus puntos clave).

La asignación de etiquetas a archivos de audio para aplicaciones como el reconocimiento de voz (convertir el audio en texto), la detección de emociones (identificar las emociones transmitidas en audio) y la clasificación de géneros musicales (clasificar la música según su género).

Etiquetar vídeos para tareas como el seguimiento de objetos (seguir los objetos a medida que se mueven por los fotogramas), el reconocimiento de acciones (identificar las acciones realizadas en los vídeos) y la segmentación de escenas (dividir los vídeos en diferentes escenas).

Asignar etiquetas a datos de series temporales, como datos de sensores o financieros. Esto permite identificar tendencias, patrones y anomalías a lo largo del tiempo.

•  Los anotadores humanos revisan manualmente y asignan etiquetas a cada dato
•  Asegura una alta precisión y calidad gracias al criterio humano y a la atención al detalle
•  Sin embargo, puede ser una tarea laboriosa, cara y que requiere mucho tiempo, especialmente cuando se usan grandes conjuntos de datos

•  Las herramientas de software o los algoritmos automatizan el proceso de etiquetado
•  Aumenta considerablemente la eficiencia y reduce el trabajo humano
•  Puede introducir errores o sesgos debido a las limitaciones de los algoritmos automatizados y requerir una evaluación y un control de calidad cuidadosa.

•  Combina métodos de etiquetado manual y automático
•  Equilibra la precisión y la eficiencia aprovechando anotadores humanos de un subconjunto de datos para crear un conjunto de datos de entrenamiento de alta calidad
•  Después, se emplean métodos automatizados para ampliar el etiquetado a conjuntos de datos más grandes a la vez que se mantiene una precisión razonable.

1. Define las directrices de etiquetado: establece directrices claras y completas para los anotadores, como definiciones de etiquetas, criterios y casos extremos.
2. Selecciona herramientas de etiquetado: elige las herramientas o plataformas de etiquetado adecuadas que cumplan los requisitos de los tipos de datos y de las tareas de etiquetado.
3. Forma a los anotadores: forma a los anotadores con respecto a las directrices de etiquetado, pon ejemplos y asegúrate de que entiendan bien la tarea.
4. Implementa controles de calidad: establece mecanismos para verificar la precisión y coherencia de las etiquetas, como las comprobaciones puntuales, el acuerdo entre anotadores y las reglas de validación automática.
5. Recopilar y anotar datos: recoge los datos que deben etiquetarse y asígnalos a anotadores de acuerdo con el proceso establecido.
6. Itera y acota: evalúa regularmente el rendimiento de los datos etiquetados en los modelos de aprendizaje automático y ajusta las directrices y el proceso de etiquetado según sea necesario para mejorar la precisión.

• Establece directrices claras: proporciona a los anotadores instrucciones de etiquetado completas y inequívocas, y define claramente las etiquetas, los criterios y los casos extremos.
• Asegura la diversidad y el equilibrio de los datos: usa un conjunto de datos representativo y equilibrado para evitar sesgos en los datos etiquetados y en los modelos posteriores de aprendizaje automático.
• Implementa controles de calidad: implementa rigurosas comprobaciones de calidad y mecanismos de verificación para garantizar la precisión y la coherencia de las etiquetas en los anotadores.
• Protege la privacidad de los datos: protege los datos sensibles durante el proceso de etiquetado, cumpliendo las normativas de privacidad y los estándares éticos.
• Itera y acota: evalúa regularmente el rendimiento de los datos etiquetados en los modelos de aprendizaje automático y modifica los procesos y las directrices de etiquetado según sea necesario para mejorar la precisión y la eficacia.
• Utiliza herramientas y plataformas especializadas: aprovecha las herramientas y plataformas específicas de etiquetado de datos que ofrecen funciones como la gestión de anotaciones, el control de calidad y la colaboración.
• Forma y apoya a los anotadores: proporciona formación y asistencia adecuadas a los anotadores, asegurándote de que tengan las habilidades y los conocimientos necesarios para realizar las tareas de etiquetado de forma eficaz.