Rotulagem de dados para modelos de aprendizado de máquina: visão geral do processo

Dados rotulados de alta qualidade estão se tornando cada vez mais necessários para treinar e aprimorar modelos baseados em IA como resultado do rápido desenvolvimento do aprendizado de máquina.

Mais especificamente, os dados devem receber um rótulo para que os algoritmos de aprendizado de máquina reconheçam facilmente as informações que eles contêm e façam uso delas. Caso contrário, os modelos de aprendizado de máquina são incapazes de discernir padrões ou prever resultados com precisão.

De acordo com um relatório da Grand View Research, o tamanho do mercado global de ferramentas de anotação de dados foi avaliado em $ 642,7 milhões em 2020 e deve crescer a um CAGR de 25,5% de 2021 a 2028. Esse rápido crescimento é indicativo da crescente importância dos dados rotulagem na indústria de aprendizado de máquina hoje.

Continue lendo o artigo para saber mais sobre anotação de dados e as principais etapas envolvidas no processo. Você entenderá melhor como modelos de aprendizado de máquina precisos e potentes podem ser produzidos com a ajuda de rotulagem de dados adequada.

De dados confusos a obras-primas: como a rotulagem de dados pode transformar seus modelos de ML

A rotulagem de dados, no contexto do aprendizado de máquina, é o ato de incorporar informações em dados brutos, para que sejam instantaneamente reconhecidos e usados ​​pelos algoritmos. Isso envolve dar certos rótulos (ou tags) aos pontos de dados, para que os modelos de ML possam encontrar correlações e produzir estimativas precisas.

Previsões imprecisas e resultados inesperados podem ocorrer devido à incapacidade dos modelos de ML de identificar padrões com precisão na ausência de rotulagem suficiente. Dependendo do tipo de dados e do aplicativo de aprendizado de máquina, muitos tipos de rótulos podem ser utilizados. Alguns exemplos incluem:

• Rótulos binários: atribuir rótulos a pontos de dados com apenas dois valores possíveis, como “sim” ou “não”, “verdadeiro” ou “falso” ou “spam” ou “não é spam”.
• Rótulos de várias classes: incluem vários valores possíveis, como “vermelho”, “verde” ou “azul” ou “gato”, “cachorro” ou “pássaro”.
• Rótulos contínuos: são valores numéricos, como “temperatura”, “umidade” ou “peso”.

Quando se trata de anotação de dados, empresas como https://labelyourdata.com/ podem ajudar a lidar com essa tarefa complexa. Eles oferecem serviços de anotação de dados seguros e de alta qualidade para tarefas de NLP e visão computacional para garantir que seus dados sejam tratados e organizados corretamente para os requisitos de seu projeto de IA. Eles têm o conhecimento necessário para garantir que seus modelos sejam treinados com os dados corretos, levando a um melhor desempenho e a resultados mais precisos.

Vamos passar para o processo de rotulagem de dados agora e ver as práticas recomendadas para desenvolver esquemas de rotulagem eficientes e manter a garantia de qualidade.

Uma análise passo a passo do processo de rotulagem de dados

Agora que estamos cientes da importância da rotulagem de dados, vamos explorar o procedimento com mais profundidade. A rotulagem de dados não é um processo único, e a melhor estratégia dependerá da tarefa em questão e do tipo de dados que está sendo processado.

Aqui está uma explicação geral da ideia:

1. Coleta de dados: Os dados devem ser coletados antes da rotulagem. As informações podem estar em texto, imagem, vídeo, áudio e outros formatos. Escolher e identificar os dados que serão utilizados para treinar seu modelo de ML são as etapas iniciais do processo de coleta de dados.
2. Definição da tarefa: Após a obtenção dos dados, a etapa seguinte é especificar a finalidade para a qual serão utilizados. Isso inclui decidir sobre o tipo de rótulos que serão aplicados aos dados, quantos rótulos são necessários e os padrões para aplicá-los.
3. Diretrizes de anotação: A criação de padrões de anotação garantirá uniformidade no procedimento de rotulagem. Eles incluem exemplos, definições e instruções sobre como anotar os dados.
4. Rotulagem: O próximo estágio é começar a rotular depois que o tipo de dados, a especificação da tarefa e as regras de anotação forem estabelecidos. Isso pode ser feito manualmente por humanos ou automaticamente por máquinas.
5. Garantia de qualidade: você deve realizar testes de controle nos dados anotados após a rotulagem. A verificação da precisão e conformidade dos rótulos aplicados aos dados é um componente da garantia de qualidade.
6. Iteração: sendo um processo iterativo, a anotação frequentemente envolve voltar e ajustar a descrição da tarefa, as diretrizes de anotação e os rótulos aplicados aos dados.

Ao seguir essas etapas, você pode garantir que seus dados sejam bem anotados e totalmente preparados para serem utilizados para fins de treinamento de modelo. Ao mesmo tempo, serviços como o Label Your Data oferecem soluções de anotação especializadas que podem ajudá-lo a acelerar o fluxo de trabalho e garantir resultados de alto nível.

Erros comuns a serem evitados ao rotular dados para modelos de aprendizado de máquina

Para obter resultados precisos e confiáveis, algumas coisas devem ser evitadas ao rotular dados para modelos de aprendizado de máquina. Eles incluem:

• Rotulagem inconsistente: quando os anotadores usam critérios de rotulagem diferentes, isso pode levar a imprecisões. Ter um processo de rotulagem claro é uma obrigação para evitar tais erros.
• Treinamento insuficiente: Se os anotadores não forem instruídos adequadamente sobre as diretrizes de rotulagem, isso pode levar a resultados contraditórios ou enganosos. Para obter rotulagem de alta qualidade, treinamento suficiente deve ser oferecido.
• Ignorando o contexto: rótulos sem contexto não fornecem uma imagem completa do conjunto de dados. Pense em como os dados serão utilizados em geral e certifique-se de que os rótulos os reflitam corretamente.
• Viés de rotulagem: modelos tendenciosos que não são representativos dos dados reais podem vir de rotulagem imprópria. É crucial localizar e eliminar qualquer prejuízo no procedimento de anotação.

Evitar esses erros frequentes ajudará você a produzir etiquetas corretas e modelos de aprendizado de máquina de alto desempenho. A contratação de empresas terceirizadas pode ajudá-lo no processo de rotulagem, com anotadores especializados e garantia de qualidade para apoiá-lo.

Empacotando

A rotulagem de dados desempenha um papel crucial na criação de modelos eficazes de aprendizado de máquina. Você fornece aos dados o contexto e o significado de que precisam anotando-os, o que permite que os algoritmos de ML captem as informações e façam previsões corretas. Embora a rotulagem de dados possa parecer uma atividade cansativa e demorada, é uma etapa importante que não deve ser negligenciada ou apressada.

Certifique-se de que as métricas nas quais seus modelos de ML se baseiam sejam da mais alta qualidade, aderindo às práticas recomendadas e usando serviços confiáveis ​​de anotação de dados. Reserve um tempo para rotular seus dados corretamente e aproveite os benefícios de um modelo de ML bem treinado que pode resolver problemas complexos e impulsionar a inovação em seu campo. Ao fazer parceria com especialistas na área, você pode simplificar o processo de anotação de dados, melhorar a precisão e, finalmente, evitar os erros mencionados acima.

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