O que é rotulagem de dados e por que é importante para a inteligência artificial?
11 de janeiro de 2023 por Mark Allinson Deixe um comentário
Rotulagem de dados é o processo de identificar e marcar itens em amostras de dados. O processo pode ser manual ou através de software designado. Os rótulos marcados nos diferentes itens de classe devem ser exclusivos, descritivos e independentes para fornecer uma sequência exclusiva, também chamada de algoritmo.
No aprendizado de máquina, a rotulagem de dados adiciona rótulos significativos aos dados brutos identificados para que o modelo de aprendizado de máquina possa aprender com os dados.
As ferramentas de anotação de imagens são softwares que simplificam o processo de anotação e rotulagem de dados por meio de conjuntos de dados estruturados usados para treinar algoritmos de visão computacional. Você pode usar as ferramentas em qualquer forma de dados brutos, como textos, imagens, bancos de dados e formatos como apresentações em PowerPoint ou quadros brancos.
A rotulagem e a anotação de dados podem ser tão simples quanto pedir às pessoas que identifiquem vários objetos e anexar rótulos a eles ou por meio de processos complexos guiados por IA. No aprendizado de máquina, os processos guiados por IA começam coletando entradas de tags de humanos, e o modelo de aprendizado de máquina aprende os padrões subjacentes no processo de treinamento do modelo.
Você pode usar um conjunto de dados adequadamente rotulado como uma verdade básica, a ferramenta padrão para treinar e avaliar um determinado modelo de aprendizado de máquina. A precisão da verdade básica determinará a precisão do modelo treinado e, portanto, demanda tempo e recursos para evitar erros.
A rotulagem de dados requer grandes lotes de dados brutos para estabelecer uma base sólida para padrões previsíveis. Os dados que você usa para estabelecer a base para o aprendizado devem ser marcados e rotulados em torno de recursos de dados específicos que ajudam o modelo de aprendizado a organizar os dados em padrões.
Um conjunto de dados rotulado com precisão fornece uma base confiável que o modelo de aprendizado de máquina utiliza para refinar sua precisão de anotação e verificar sua previsão. A precisão do conjunto de treinamento é afetada por erros na rotulagem dos dados.
Para evitar erros, você pode empregar uma abordagem Human-in-the-Loop (HITL) que envolve a retenção de rotuladores humanos no treinamento e teste de modelos de dados de aprendizado de máquina.
O aprendizado de máquina aplica diferentes processos de rotulagem e anotação de dados baseados em IA, dependendo da natureza dos dados em análise. Os tipos comuns de rotulagem de dados incluem:
O desenvolvimento de um modelo de versão de computador exige que você rotule pontos-chave de dados, imagens ou pixels ou encapsula uma única entidade em uma caixa delimitadora para criar o conjunto de dados de treinamento. Os rótulos atribuídos a cada item identificado devem ser categoricamente corretos.
Você pode usar a versão de computador desenvolvida por meio desse método para identificar automaticamente pontos-chave em uma imagem, categorizar imagens, segmentar uma imagem ou detectar a localização de objetos.
A versão de processamento de áudio converte cada som detectável em um formato estruturado para aprendizado de máquina. Esses sons incluem:
Esse processo requer intervenção humana e você primeiro o transcreve manualmente em texto escrito. Você pode desenvolver ainda mais os dados categorizando o áudio e adicionando tags. As categorias e tags nesta versão tornam-se seu conjunto de dados de treinamento para os dados brutos subsequentes.
O processamento de linguagem natural é um processo de rotulagem de dados para dados de texto em reconhecimento óptico de caracteres, reconhecimento de nome de entidade e análise de sentimento. O processo deve começar identificando manualmente os diferentes itens em um lote de texto e atribuindo tags para criar a verdade básica. Você pode querer identificar diferentes partes do lote de dados, incluindo:
Para identificar essas partes, você deve desenhar bordas ao redor dos blocos de texto e depois transcrever o texto em sua verdade básica.
Existem diferentes técnicas que você pode aplicar para melhorar a precisão e a eficiência de cada formato de rotulagem de dados disponível, incluindo:
A rotulagem de dados é essencial em aprendizado de máquina, processamento de dados e aprendizado supervisionado. Embora a rotulagem manual de dados seja possível, o uso de IA melhora a eficiência, a precisão e a quantidade de dados que podem ser anotados de uma só vez.
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