¿Qué es el etiquetado de datos?

El etiquetado de datos desempeña un papel fundamental en el aprendizaje automático por numerosas razones. Le proporciona a los modelos de AA supervisados los datos de entrenamiento fundamentales, lo que les permite aprender patrones y hacer predicciones a partir de ejemplos etiquetados. Contar con datos etiquetados de alta calidad mejora la exactitud del modelo, ya que proporciona indicadores de aprendizaje claros y coherentes. 

El etiquetado de datos también desempeña un papel en la mitigación del sesgo, ya que garantiza la representatividad y el equilibrio de los conjuntos de datos, además, evita que los modelos hereden sesgos. También, los datos etiquetados permiten el procesamiento y el análisis automatizados de datos, lo que permite a las máquinas manejar y extraer con eficacia estadísticas de grandes cantidades de datos, esto ahorra tiempo y esfuerzo en comparación con los métodos manuales.

El proceso de etiquetado de datos implica asignar etiquetas predefinidas a los datos según lineamientos o reglas establecidos. Esta tarea se puede realizar de forma manual con anotadores humanos o a través de métodos automatizados con software o algoritmos. El etiquetado manual implica que las personas revisen y asignen etiquetas de forma manual de acuerdo con los lineamientos especificados. Este enfoque a menudo garantiza una precisión alta, pero puede demandar mucho tiempo y trabajo.

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

En algunos casos, el enfoque híbrido combina métodos manuales y automatizados para equilibrar la exactitud 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 luego se usa para entrenar un sistema de etiquetado automatizado. Este sistema puede etiquetar conjuntos de datos más grandes de manera más eficiente y, al mismo tiempo, mantener una exactitud razonable.

Una vez que se asignan las etiquetas, se integran a los datos sin procesar originales para crear el conjunto de datos etiquetado. Estos datos etiquetados sirven como entrada para entrenar modelos de aprendizaje automático.

La asignación de 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 (comprender el contexto general de una imagen).

Etiquetar datos de texto para tareas, incluidos el análisis de opiniones (determinar el tono emocional), el reconocimiento de entidades con nombre (identificar personas, ubicaciones y organizaciones) y el resumen de textos (condensar el texto en sus puntos clave).

Asignar etiquetas a archivos de audio para aplicaciones como el reconocimiento de voz (conversión de audio en texto), la detección de emociones (identificar emociones transmitidas en el audio) y la clasificación de géneros musicales (categorización de música según su género).

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

Asignar etiquetas a los puntos de datos en datos de series temporales, como datos de sensores o financieros. Permite identificar tendencias, patrones y anomalías a lo largo del tiempo.

•  Los anotadores manuales revisan y asignan etiquetas a cada dato de forma manual
•  Esto garantiza una alta precisión y calidad debido al juicio humano y la atención al detalle
•  Sin embargo, puede demandar mucho tiempo, requerir mucho trabajo y ser costoso, en especial para conjuntos de datos grandes.

•  Las herramientas de software o los algoritmos automatizan el proceso de etiquetado
•  Esto aumenta considerablemente la eficiencia y reduce el trabajo humano
•  Puede introducir errores o sesgos debido a las limitaciones de los algoritmos automatizados, lo que requiere una evaluación cuidadosa y medidas de control de calidad

•  Combina métodos de etiquetado manuales y automatizados
•  Equilibra la exactitud y la eficiencia mediante el uso de anotadores humanos para un subconjunto de datos a fin de crear un conjunto de datos de entrenamiento de alta calidad
•  Luego, se emplean métodos automatizados para extender el etiquetado a conjuntos de datos más grandes y, al mismo tiempo, mantener una exactitud razonable.

1. Define lineamientos de etiquetado: Establece lineamientos claros y completos que los anotadores deben seguir, incluidas definiciones de etiquetas, criterios y casos límite.
2. Selecciona herramientas de etiquetado: Elige las herramientas o plataformas de etiquetado adecuadas que admitan los requisitos de tipos de datos y de tareas de etiquetado.
3. Capacita a los anotadores: Capacita a los anotadores sobre los lineamientos de etiquetado, proporciona ejemplos y asegúrate de que comprendan la tarea en detalle.
4. Implementa el control de calidad: Establece mecanismos para verificar la precisión y la coherencia de las etiquetas, como verificaciones puntuales, la concordancia entre anotadores y las reglas de validación automatizadas.
5. Recopila y anota datos: Recopila los datos que requieren etiquetado y asígnalos a anotadores según el proceso establecido.
6. Itera y define mejor: Evalúa con regularidad el rendimiento de los datos etiquetados en los modelos de AA y ajusta los lineamientos y el proceso de etiquetado según sea necesario para mejorar la exactitud.

• Establece lineamientos claros: Proporciona a los anotadores instrucciones de etiquetado integrales e inequívocas que definan claramente las etiquetas, los criterios y los casos extremos.
• Garantiza 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 de AA posteriores.
• Implementa el control de calidad: Implementa mecanismos de verificación y controles de calidad rigurosos para garantizar la precisión y coherencia de las etiquetas por parte de los anotadores.
• Protege la privacidad de los datos: Protege los datos sensibles durante el proceso de etiquetado, cumpliendo con las reglamentaciones de privacidad y los estándares éticos.
• Itera y define mejor: Evalúa con regularidad el rendimiento de los datos etiquetados en los modelos de AA y realiza ajustes en los lineamientos y el proceso de etiquetado según sea necesario para mejorar la precisión y la eficacia.
• Usa plataformas y herramientas especializadas: Aprovecha las herramientas y plataformas dedicadas de etiquetado de datos que proporcionan funciones como la administración de anotaciones, el control de calidad y las capacidades de colaboración.
• Capacita a los anotadores y bríndales asistencia: Proporciónales a los anotadores una capacitación y asistencia adecuadas, y asegúrate de que tengan las habilidades y la comprensión necesarias para realizar las tareas de etiquetado de manera eficaz.