En este artículo, aprenderá sobre la importancia del etiquetado de datos y cómo es el proceso. También revisará algunos casos de uso del etiquetado de datos y descubrirá técnicas para mejorar la eficiencia.
El papel crucial del etiquetado de datos en el aprendizaje automático
El etiquetado de datos es el proceso de etiquetar o anotar datos, proporcionando la verdad fundamental que los modelos de aprendizaje supervisado necesitan para aprender y hacer predicciones. Al asignar etiquetas precisas a los datos de entrenamiento, se permite a los modelos identificar patrones, comprender relaciones y predecir resultados con precisión.
En esencia, el etiquetado de datos enseña a los modelos a identificar diferentes cosas. Sin datos etiquetados correctamente, estos modelos tendrían dificultades para distinguir entre diferentes entidades. En el aprendizaje automático, especialmente en el aprendizaje supervisado, el etiquetado de datos es importante porque influye directamente en la capacidad de aprendizaje de un modelo y en la precisión de sus predicciones cuando se aplica a datos nuevos y desconocidos.
Tipos de etiquetado de datos
Dado que el aprendizaje automático implica una gran cantidad de datos para entrenar los modelos y, en la mayoría de los casos, estos datos provienen de diversas fuentes (incluidos libros, imágenes de archivo y registros públicos de audio/vídeo), su etiquetado puede implicar varios procesos diferentes.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) se centra en el procesamiento de datos que contienen lenguaje humano, como texto escrito o voz grabada. Esta técnica basada en el aprendizaje automático ayuda a los ordenadores a dar sentido y comprender dichos datos. El NLP también puede automatizar el etiquetado de datos utilizando técnicas comoel reconocimiento de entidades nombradas (NER)para identificar entidades (por ejemplo,nombres, fechas), la clasificación de texto para categorizar datos y el análisis de sentimientos para etiquetar emociones u opiniones:
El PLN utiliza modelos de aprendizaje automático preentrenados para predecir y etiquetar patrones similares en nuevos datos, lo que puede reducir considerablemente el trabajo manual.
Visión artificial
La visión artificial es un subdominio de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores interpretar los datos de las imágenes de forma objetiva. Esto significa que, en lugar de tratar las imágenes como un archivo con una extensión específica, los ordenadores pueden, con la ayuda de la visión artificial, identificar entidades y lugares (incluso acciones humanas) en las imágenes. Pueden segmentar partes de las imágenes basándose en instrucciones y también pueden ayudar a clasificar las imágenes según criterios específicos (por ejemplo,marcar todas las imágenes que contengan una manzana).
Los modelos de aprendizaje automático preentrenados ayudan en el etiquetado automatizado de datos al predecir etiquetas para datos nuevos y similares. Esto acelera el proceso de etiquetado y mejora la coherencia de los Conjuntos de datos a gran escala que se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático.
Procesamiento de audio
El procesamiento de audio se refiere al análisis (y, opcionalmente, la modificación) de archivos de sonido para extraer información útil, como voz, música o sonidos ambientales. Se utilizan múltiples técnicas, como la reducción de ruido, la extracción de características (por ejemplo, tono, frecuencia) y la conversión de audio a texto mediante el reconocimiento de voz, para recopilar información de los archivos de audio.
El procesamiento de audio puede agilizar el etiquetado de datos al transcribir automáticamente el habla a texto, identificar a los hablantes, detectar eventos (por ejemplo,disparos, alarmas) y clasificar los sonidos. Esto resulta especialmente útil al anotar grandes conjuntos de datos de audio, ya que reduce la necesidad de examinar manualmente horas o incluso días de datos de audio sin procesar para marcar eventos, hablantes y otros puntos de interés.
Modelos de lenguaje grandes
El elemento más reciente de esta lista es un modelo de lenguaje grande (LLM). El LLM es un tipo de modelo de IA entrenado con grandes cantidades de datos para comprender y generar un lenguaje similar al humano. Los LLM pueden realizar una amplia gama de tareas de lenguaje natural, como traducción, resumen, completado de texto y respuesta a preguntas.
Los LLM pueden generar etiquetas para datos de texto (por ejemplo, sentimiento, categorización de temas), sugerir etiquetas basadas en patrones en los datos e incluso refinar o corregir anotaciones manuales. Además, muchos LLM pueden procesar entradas de imágenes y ayudarle a etiquetar objetos en imágenes.
Aparte de etiquetar datos, los LLM pueden recopilar rápidamente datos de Internet para entrenar sus modelos de ML. El scraping web con IA, que combina su configuración habitual de scraping web con un LLM para comprender rápidamente las estructuras de los sitios web y los datos disponibles, puede ayudarle a filtrar grandes cantidades de datos recopilados de la web, dar sentido a estos datos e incluso etiquetarlos sobre la marcha. El scraping web con IA también puede examinar la estructura del Modelo de Objetos de Documento (DOM) de un sitio web para recopilar datos y tomar capturas de pantalla de un sitio web tal y como se muestra a los usuarios. Las herramientas de scraping web con IA pueden procesar estas capturas de pantalla para recopilar datos. Si desea obtener más información sobre el scraping web con IA, consulte esta entrada del blog, «Cómo utilizar la IA para el scraping web».
Enfoques de etiquetado de datos
Los datos pueden presentarse en todo tipo de formatos, y hay métodos que debe seguir para etiquetar los datos de cada uno de estos formatos. El enfoque para etiquetar datos varía según las empresas y los proyectos. Estas son algunas de las formas más comunes en que los equipos abordan las tareas de etiquetado de datos:
Etiquetado interno
Cuando los equipos etiquetan sus datos internamente, se denomina etiquetado interno. El etiquetado interno se utiliza normalmente cuando se requiere precisión, control y experiencia en el ámbito.
Si busca calidad y coherencia, este método es ideal. Con un equipo dedicado de profesionales, las etiquetas de datos son muy específicas para el ámbito del conjunto de datos y el proyecto, lo que contribuye aún más a la precisión de los modelos entrenados. Además, dado que las etiquetas de datos se crean internamente, los datos permanecen privados y seguros.
Sin embargo, una desventaja importante de este enfoque es que no es escalable. El tamaño de los equipos internos que trabajan en estas tareas suele ser limitado, por lo que obtener una cantidad útil de datos etiquetados es una tarea que requiere mucho tiempo y es costosa.
Etiquetado sintético
El etiquetado sintético utiliza metadatos; se refiere a la generación de datos etiquetados a partir de conjuntos de datos preexistentes utilizando ML.
La principal ventaja del etiquetado sintético es su escalabilidad y rentabilidad. Al generar datos de forma artificial, se pueden crear rápidamente grandes Conjuntos de datos sin el tiempo y los gastos asociados a la recopilación de ejemplos del mundo real. Además, los datos sintéticos permiten simular eventos poco frecuentes o casos extremos que podrían ser difíciles o inseguros de capturar en la vida real.
Sin embargo, la desventaja es que las etiquetas sintéticas pueden no capturar completamente las complejidades de los escenarios del mundo real, lo que puede afectar a la precisión y el rendimiento de los modelos. La creación de datos sintéticos de alta calidad requiere experiencia en técnicas de aprendizaje automático, lo que añade complejidad a un proceso que, por lo demás, es sencillo. Además, la calidad de los datos generados en este proceso depende en gran medida de los datos de entrenamiento iniciales del modelo que se utilice.
Etiquetado programático
El etiquetado programático se refiere al uso de reglas, algoritmos o scripts para automatizar el proceso de etiquetado. Se suele utilizar cuando se trabaja con conjuntos de datos a gran escala en los que el etiquetado manual requeriría demasiado tiempo y cuando los datos pueden estructurarse con patrones claros basados en reglas, como la clasificación en el texto o el análisis de sentimientos.
La mayor ventaja del etiquetado programático es su velocidad y escalabilidad. Los métodos automatizados pueden procesar grandes cantidades de datos mucho más rápido que los esfuerzos humanos, lo que reduce significativamente el trabajo manual y permite una rápida expansión del conjunto de datos. Este enfoque es particularmente eficaz para tareas de etiquetado simples y repetitivas en las que se pueden aplicar reglas coherentes.
Sin embargo, una desventaja clave es su menor precisión en comparación con el etiquetado manual, especialmente cuando se trata de datos complejos o anómalos que pueden no encajar perfectamente en las reglas predefinidas. Además, los datos etiquetados con este método deben validarse y perfeccionarse con frecuencia para garantizar su calidad, lo que puede seguir requiriendo mucha intervención humana.
Externalización
La externalización consiste en contratar a proveedores o empresas externas para que se encarguen de las tareas de etiquetado de datos. Este enfoque se utiliza cuando los equipos internos carecen de la capacidad necesaria o cuando los proyectos requieren un etiquetado a gran escala que debe completarse de forma rápida y eficiente.
La externalización es rentable cuando se trata de gestionar grandes volúmenes de datos. Al externalizar a entidades externas, los equipos pueden ampliar sus esfuerzos de etiquetado sin necesidad de realizar grandes inversiones en la formación y contratación de profesionales internos. Además, libera recursos internos para que puedan centrarse en tareas fundamentales y en el desarrollo de proyectos.
Sin embargo, la calidad del etiquetado subcontratado puede variar, ya que los equipos externos rara vez tienen el mismo nivel de experiencia en el ámbito o comprensión de los requisitos específicos del proyecto. También existen riesgos potenciales relacionados con la privacidad y la seguridad de los datos, ya que es necesario compartir información confidencial con terceros.
Crowdsourcing
El crowdsourcing consiste en distribuir las tareas de etiquetado de datos a un grupo grande y diverso de trabajadores no expertos a través de plataformas comoAmazon Mechanical Turk. Se suele utilizar para tareas que se pueden dividir en unidades sencillas y de gran volumen, como el etiquetado de imágenes o la clasificación básica de textos.
La principal ventaja del crowdsourcing es su escalabilidad y velocidad. Al utilizar una mano de obra numerosa y distribuida, los equipos pueden etiquetar rápidamente grandes conjuntos de datos a un coste relativamente bajo, lo que lo convierte en una opción eficaz para tareas de etiquetado sencillas que no requieren conocimientos especializados.
Sin embargo, la calidad y la precisión de las etiquetas de crowdsourcing pueden ser inconsistentes, ya que los trabajadores pueden carecer de conocimientos específicos del dominio. Garantizar la uniformidad y la precisión de las etiquetas puede ser un reto, y a menudo se necesitan medidas de control de calidad, como la redundancia y la validación. A pesar de su rentabilidad, el crowdsourcing puede no ser adecuado para tareas de etiquetado complejas que requieran conocimientos especializados o en situaciones en las que la privacidad de los datos sea fundamental.
Uso de conjuntos de datos fiables
Si bien los métodos manuales, programáticos y de crowdsourcing ofrecen diversos enfoques para el etiquetado, el acceso a conjuntos de datos preetiquetados y de alta calidad puede mejorar significativamente la escalabilidad. Los conjuntos de datos fiables, comolos que ofrece Bright Data, proporcionan una solución lista para usar para la recopilación de datos a gran escala, lo que garantiza la coherencia y la precisión, al tiempo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para el etiquetado.
Cuando se utilizan conjuntos de datos fiables en el flujo de trabajo, se puede acelerar el desarrollo de modelos, centrarse en perfeccionar los algoritmos y mantener altos estándares de calidad de los datos, lo que en última instancia optimiza el proceso de etiquetado para obtener resultados de ML más eficaces.
Retos en el etiquetado de datos
Independientemente del método y el enfoque que elija, se encontrará con retos al trabajar en tareas de etiquetado de datos.
Conjuntos de datos desequilibrados
Uno de los problemas más comunes son los conjuntos de datos desequilibrados, en los que ciertas clases o categorías tienen un número de ejemplos significativamente menor que otras. Esto puede dar lugar a modelos sesgados que funcionan bien en las clases mayoritarias, pero mal en las minoritarias. Para garantizar una representación suficiente de todas las categorías es necesario recopilar más datos o generar muestras sintéticas, lo que puede requerir mucho tiempo y recursos.
Etiquetas ruidosas
Las etiquetas ruidosas se producen cuando los datos se etiquetan incorrectamente, ya sea por un error manual, por ambigüedades en las directrices de etiquetado o por inconsistencias en el trabajo colaborativo. Las etiquetas ruidosas pueden degradar significativamente el rendimiento del modelo, ya que este puede aprender patrones o asociaciones incorrectos. Esto se puede resolver con técnicas como la validación de etiquetas, la redundancia y el refinamiento de los criterios de etiquetado, todas las cuales pueden aumentar el tiempo y el coste del proceso de etiquetado.
Problemas de escalabilidad
A medida que aumenta el volumen de datos necesarios para entrenar los modelos, es necesario poder escalar el proceso de etiquetado. Los métodos tradicionales de etiquetado manual no siempre son prácticos, e incluso los métodos automatizados, como el etiquetado programático o subcontratado, tienen limitaciones, como una menor precisión o problemas de privacidad de los datos. Para lograr tanto la escala como la calidad en el etiquetado, es necesario equilibrar la automatización con la supervisión humana, lo que puede ser complejo de gestionar.
Datos dinámicos
En la mayoría de las aplicaciones del mundo real, los datos cambian y evolucionan constantemente, lo que hace necesario actualizar continuamente los Conjuntos de datos etiquetados. Esto es especialmente relevante en ámbitos como la monitorización en tiempo real o la conducción autónoma. Mantener los Conjuntos de datos actualizados y relevantes requiere la implementación de procesos eficientes para el etiquetado y la validación continuos, lo que añade otra capa de complejidad al proceso de etiquetado.
Mejores prácticas de etiquetado de datos
Hay algunas técnicas que debe tener en cuenta para ayudarle a etiquetar de manera eficiente sus datos con etiquetas de alta calidad.
Auditoría de etiquetas
La primera y más obvia práctica recomendada es la auditoría de etiquetas. Esto implica examinar un subconjunto de muestras etiquetadas para identificar errores, inconsistencias o ambigüedades en el proceso de etiquetado. Cuando se detectan los errores a tiempo, los equipos pueden perfeccionar las directrices y proporcionar comentarios específicos, lo que garantiza que todo el conjunto de datos siga siendo preciso.
Aprendizaje por transferencia
Similar al etiquetado programático, pero con un toque más humano, el aprendizaje por transferencia hace que los equipos utilicen modelos preentrenados para ayudar a etiquetar nuevos Conjuntos de datos. Los modelos pueden predecir y sugerir etiquetas basándose en sus conocimientos previos, lo que agiliza y hace más eficiente el etiquetado de grandes Conjuntos de datos.
Aprendizaje activo
El aprendizaje activo se centra en seleccionar las muestras más informativas o inciertas para el etiquetado humano. Al dar prioridad a estas muestras, los equipos pueden mejorar la eficiencia de sus esfuerzos de etiquetado y aplicar la experiencia humana donde más valor añade. Este enfoque ayuda a perfeccionar los modelos más rápidamente, al tiempo que minimiza la carga de trabajo general del etiquetado.
Consenso
Los métodos de consenso pueden utilizarse en entornos de crowdsourcing o subcontratación para mejorar la precisión de las etiquetas. En estos métodos, varias etiquetas anotan la misma muestra y la etiqueta final se determina en función del acuerdo entre las distintas etiquetas. Puede haber muchas personalizaciones y formas de determinar el consenso, como basarse en un sistema de votación mayoritario o eliminar las anotaciones enviadas en función de reglas preestablecidas.
Casos de uso del etiquetado de datos
Ahora que ya sabe cómo etiquetar datos, veamos algunos de los casos de uso más comunes del aprendizaje automático:
- análisis de sentimientos
- Los modelos se pueden entrenar
Utilice Bright Data para el etiquetado de datos
Como se ha mencionado anteriormente, Bright Data ofreceConjuntos de datos de alta calidadque mejoran significativamente la precisión y la eficiencia del proceso de etiquetado de datos. Gracias a sus amplias capacidades de recopilación de datos, Bright Data proporciona a los equipos de IA Conjuntos de datos actualizados, vastos, diversos y etiquetados con precisión, que son esenciales para entrenar modelos.
Los Conjuntos de datos de Bright Data se personalizan para diversos ámbitos, lo que garantiza que los modelos reciban información precisa y específica de cada ámbito para un rendimiento óptimo. También pueden ayudarte a reducir los errores de etiquetado y a alcanzar mayores niveles de rendimiento y eficiencia de los modelos. Puedes utilizar estos Conjuntos de datos tal cual en tus ejercicios de entrenamiento de ML primarios, o puedes utilizarlos para ayudar en tus esfuerzos de etiquetado sintético o programático.
Los Conjuntos de datos de Bright Data también ayudan a escalar sus procesos de etiquetado. Con acceso a conjuntos de datos estructurados a gran escala en diversos ámbitos, como las redes sociales, el sector inmobiliario y el comercio electrónico, los equipos de IA pueden acelerar el proceso de etiquetado, reduciendo la necesidad de esfuerzos manuales y acelerando los ciclos de desarrollo. Esta escalabilidad permite a las empresas manejar grandes volúmenes de datos, lo cual es esencial para crear soluciones de IA.
Conclusión
El etiquetado de datos es un paso importante en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, ya que proporciona la información estructurada necesaria para que los algoritmos aprendan y realicen predicciones precisas. En este artículo se han analizado diversas técnicas y enfoques para el etiquetado de datos, junto con sus principales casos de uso, como el análisis de sentimientos (en el que se etiqueta el texto con emociones) y la detección de fraudes (en la que se etiquetan las anomalías para identificar actividades sospechosas).
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