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¿Qué es el etiquetado de datos y por qué es necesario para la IA?
Los buenos algoritmos de IA se construyen sobre la base de datos de alta calidad. A pesar de las complejas matemáticas que implica el desarrollo de estos algoritmos, la verdadera superpotencia de la IA está en los datos.
Sin conjuntos de datos precisos, fiables y completos, los sistemas de IA no alcanzan su potencial: "basura dentro, basura fuera", como dirían los profesionales. Gran parte de la magia de la IA reside en la calidad de los datos, por lo que se hace mucho hincapié en la importancia del etiquetado de los datos.
En este artículo, profundizaremos en:
- Qué es el etiquetado de datos
- Por qué es necesario etiquetar los datos para la IA
- Técnicas de etiquetado de datos
- Los retos del etiquetado de datos
- Mejores prácticas de etiquetado de datos
Comprender el etiquetado de datos
El etiquetado de datos es el proceso de identificar y etiquetar muestras de datos que se suelen utilizar para entrenar modelos de aprendizaje automático (ML). En otras palabras, el etiquetado de datos proporciona a los modelos de ML un contexto del que aprender.
Por ejemplo, un conjunto de datos etiquetados puede indicar si una persona puede optar a un préstamo, lo que dijo en una grabación de audio o si una radiografía contiene un tumor.
El etiquetado de datos en la IA tiene varios usos. Los casos de uso más generales incluyen:
- Etiquetado de imágenes: identificar y etiquetar detalles concretos de una imagen.
- Anotación de texto: asignación de etiquetas a un documento de texto o a distintos elementos de su contenido para identificar las características de las frases.
- Transcripción de audio: convertir el habla de un archivo de audio en texto escrito.
- Anotación de vídeo: etiquetado o marcado de clips de vídeo utilizados para entrenar modelos de visión por ordenador para detectar o identificar objetos.
Por qué el etiquetado de datos es necesario para la IA
Dado que muchos de los casos de uso más prácticos del aprendizaje automático utilizan hoy en día el aprendizaje automático, el etiquetado de datos desempeña un papel importante en el campo de la IA.
El aprendizaje supervisado es una rama del aprendizaje automático que aprovecha los conjuntos de datos etiquetados para entrenar modelos que predigan resultados y reconozcan patrones. Sin datos etiquetados, la mayoría de los modelos ML supervisados son incapaces de aprender las correspondencias de entrada y salida necesarias para tomar decisiones y generalizar a nuevos casos.
Una vez que un algoritmo de aprendizaje supervisado recibe un conjunto de datos etiquetados, está listo para embarcarse en el proceso de aprendizaje de los patrones subyacentes en los datos, lo que se conoce como entrenamiento del modelo.
Si los datos no se etiquetan correctamente, el modelo aprenderá patrones incorrectos. Por tanto, la calidad del modelo ML utilizado para el entrenamiento del modelo depende en gran medida de la precisión de la etiqueta de verdad básica asignada durante el etiquetado de los datos.
Al etiquetar con precisión las muestras de datos, el modelo de aprendizaje automático tiene una buena oportunidad de aprender patrones muy significativos para hacer predicciones de mejor calidad.
Técnicas y herramientas de etiquetado de datos
Una de las primeras decisiones que deben tomar los jefes de proyecto al embarcarse en un nuevo proyecto de IA es cómo se etiquetarán los datos. Aunque existen algunos matices, sus decisiones suelen encajar en una de estas tres categorías.
- Etiquetado manual de datos
- Etiquetado semiautomatizado de datos
- Etiquetado automatizado de datos
Determinar qué enfoque de etiquetado de datos es el más eficaz para el proyecto en cuestión depende de la comprensión que se tenga de cada enfoque, incluidos sus pros y sus contras.
Etiquetado manual de datos
La técnica estándar para desarrollar un conjunto de datos de entrenamiento es el etiquetado manual de datos. Consiste en aprovechar los conocimientos especializados para examinar cada punto de datos y asignarle una etiqueta manualmente.
El etiquetado manual de datos es muy eficaz en situaciones en las que la consecuencia de un fallo es alta. Por ejemplo, pedir a un conjunto de médicos que etiqueten a mano las imágenes de rayos X para desarrollar un modelo que prediga si hay cáncer garantiza que los datos sean más fiables.
Pros:
- Capacidad para captar casos límite
- Los etiquetadores altamente cualificados pueden proporcionar etiquetas precisas y consistentes
- Mejor garantía de calidad de los datos
Contras:
- Requiere mucho tiempo y esfuerzo
- Costes elevados asociados a la contratación de etiquetadores de datos profesionales
Ten en cuenta que el etiquetado manual también puede realizarse externamente (por ejemplo, trabajadores temporales y contratistas), lo que se denomina crowdsourcing.
Etiquetado semiautomatizado de datos
La combinación de los puntos fuertes de la pericia humana automatizada y la eficacia de la maquinaria se conoce como etiquetado semiautomatizado de datos.
A saber, el etiquetado semiautomatizado define el proceso de etiquetado de datos aprovechando el aprendizaje automático para etiquetar rápidamente los datos y recurrir después a etiquetadores humanos para revisar y corregir los errores cometidos por el algoritmo.
Este proceso acelera considerablemente el etiquetado de los datos, manteniendo su calidad. Algunos ejemplos de herramientas que lo han hecho posible son Labelbox y SuperAnnotate.
Pros:
- Los expertos humanos pueden intervenir donde las máquinas no llegan
- Puede suponer una reducción significativa de costes y tiempo en comparación con el etiquetado manual de datos
Contras:
- Puede dar lugar a ruido, ambigüedad e incoherencia, porque las etiquetas originales pueden no haber sido lo suficientemente precisas, pertinentes o minuciosas para los datos.
- La cantidad de supervisión humana, retroalimentación e iteración que puede ser necesaria puede afectar a la escalabilidad y eficacia de los datos.
Etiquetado automatizado de datos
El etiquetado automatizado de datos se produce cuando los etiquetadores humanos están completamente fuera de juego en el proceso de etiquetado de datos. En el etiquetado automatizado de datos, los modelos de aprendizaje automático se autoentrenan. Esto significa que descubren las reglas de etiquetado a partir de las muestras de datos y las aplican a las instancias sin etiquetar.
Pros:
- Velocidades de procesamiento extremadamente rápidas
- Rentable
- Coherencia en el etiquetado
- Altamente escalable
Contras:
- Desafíos del etiquetado de datos no vistos
- Un error en el etiquetado puede aumentar la probabilidad de errores futuros.
Técnicas de etiquetado de datos comparadas
En la tabla siguiente, hemos comparado las distintas técnicas de etiquetado de datos basándonos en la información anterior:
Técnica de etiquetado |
Descripción |
Pros |
Contras |
Etiquetado manual de datos |
Aprovechar los conocimientos especializados para examinar manualmente y asignar etiquetas a cada punto de datos. |
- Captura los casos extremos - Etiquetas precisas y coherentes - Mejor garantía de calidad de los datos |
- Lleva mucho tiempo- Costes elevados - Requiere un gran esfuerzo humano |
Etiquetado semiautomatizado |
Combina el etiquetado automático con la supervisión humana para corregir errores, utilizando herramientas como Labelbox y SuperAnnotate. |
- Reduce el tiempo y los costes en comparación con el etiquetado manual - Los expertos humanos corrigen los errores de las máquinas |
- Potencial de ruido e incoherencia - Requiere una supervisión humana significativa - La retroalimentación y la iteración son necesarias |
Etiquetado automático de datos |
Los modelos de aprendizaje automático se autoentrenan para etiquetar datos automáticamente, sin intervención humana. |
- Extremadamente rápido - Rentable - Etiquetado coherente - Altamente escalable |
- Dificultades con los datos no vistos - Un error puede propagar errores futuros |
Retos y consideraciones en el etiquetado de datos
El proceso de etiquetado de datos presenta varios retos que pueden afectar significativamente al rendimiento y la fiabilidad de los sistemas de IA.
Etiquetado de datos a escala para grandes conjuntos de datos
El etiquetado manual de los datos resulta prácticamente inviable a medida que crece el conjunto de datos. Esto se debe al coste exponencialmente creciente de pagar a los etiquetadores de datos y a las limitaciones de tiempo poco prácticas que requiere la tarea.
En tales casos, el etiquetado automatizado de datos es una necesidad. Aun así, el etiquetado automatizado de datos conlleva su propio conjunto de retos, como tratar con diversos tipos de datos y emplear un patrón de etiquetado coherente.
Tratar con datos no estructurados y ruidosos
Los datos del mundo real rara vez están organizados. A menudo está llena de ruido y puede faltar información clave. También podría ser totalmente irrelevante. Es necesario un amplio preprocesamiento de los datos antes del proceso de etiquetado propiamente dicho, para obtener los datos en un formato utilizable.
Imagen creada por el autor con Midjourney
Aunque esto añade más tiempo al proyecto, es un aspecto necesario, ya que hay etiquetadores de datos de alto riesgo que pueden confundirse con datos desordenados, lo que probablemente dé lugar a que se asignen etiquetas inexactas.
El punto principal aquí es que la limpieza y el preprocesamiento de datos son partes necesarias del proceso de etiquetado de datos, pero estas actividades son difíciles en sí mismas.
Implicaciones de costes y limitaciones presupuestarias
Uno de los métodos más utilizados para etiquetar datos es el etiquetado manual de datos. Aunque puede permitir a los equipos de IA aprovechar los conocimientos de los expertos en la materia, detectar casos extremos y proporcionar etiquetas coherentes, también puede ser un proceso largo y agotador.
Imagen creada por el autor con Midjourney
Como ya se ha dicho, los costes asociados a la contratación de estos etiquetadores humanos cualificados crecen a medida que aumenta el tamaño de los datos. Este proceso no es fácilmente escalable.
Ambigüedad y subjetividad
Un obstáculo importante en el etiquetado de datos es la subjetividad y ambigüedad de determinados trabajos de etiquetado. Los etiquetadores de datos pueden interpretar la misma escena de forma diferente, lo que da lugar a anotaciones incoherentes en tareas de reconocimiento de imágenes, por ejemplo.
Esta disparidad puede perjudicar la calidad de los datos etiquetados e introducir ruido, lo que podría comprometer la solidez y precisión del modelo de IA.
Aplicaciones reales del etiquetado de datos
Hemos establecido que el etiquetado de los datos es fundamental para que los modelos de aprendizaje automático funcionen eficazmente.
He aquí algunas aplicaciones clave del mundo real para ilustrar dónde puede desplegarse el etiquetado de datos:
- Vehículos autónomos: El etiquetado de datos es esencial para el entrenamiento de vehículos autónomos y de autoconducción. Estos vehículos son capaces de detectar y reaccionar ante objetos, peatones, señales de tráfico y otros aspectos de la carretera gracias a los datos etiquetados de sensores, cámaras y sistemas Lidar, garantizando un funcionamiento seguro y fiable.
- Sanidad: El etiquetado de datos es crucial para varias aplicaciones de la industria sanitaria. El etiquetado de imágenes médicas ayuda a diagnosticar y planificar el tratamiento reconociendo tumores o anomalías en resonancias magnéticas y radiografías. Las historias clínicas electrónicas se apoyan en datos anotados de los pacientes, lo que ayuda a los profesionales médicos en la toma de decisiones.
- eCommerce: Los sistemas de recomendación de productos en el comercio electrónico dependen en gran medida del etiquetado de datos. Implica comprender el comportamiento de los consumidores, sus preferencias y las descripciones de los productos. Un etiquetado adecuado mejora el compromiso del usuario e impulsa las ventas al hacer recomendaciones de productos relevantes.
- Redes sociales: El etiquetado de datos es la base de la moderación de contenidos en las redes sociales. El contenido que se considera ofensivo o perjudicial se marca en las publicaciones y comentarios. Como resultado, Internet es más seguro y fácil de usar.
- Servicios financieros: Los datos de transacciones etiquetados se utilizan en los servicios financieros para la evaluación de riesgos y la detección del fraude. El etiquetado de datos protege a los consumidores y a las instituciones financieras, ya que ayuda a evaluar con precisión el riesgo y a identificar patrones extraños de actividad potencialmente fraudulenta.
- Traducción de idiomas: Los servicios de traducción de idiomas utilizan el etiquetado de datos textuales para facilitar traducciones lingüísticas precisas. Los modelos de traducción automática mejoran su precisión y eficacia mediante el entrenamiento con conjuntos de datos de traducción etiquetados.
Buenas prácticas para proyectos de etiquetado de datos
En esta sección, hablaremos de algunas de las mejores prácticas para ayudar a los equipos de IA a conseguir calidad, coherencia y eficacia en su proceso de etiquetado de datos.
Definir directrices de etiquetado claras y específicas
Las directrices de etiquetado son instrucciones que especifican cómo deben etiquetarse los datos. Por ejemplo, antes de etiquetar las imágenes, los equipos de IA deben especificar en qué consiste que una muestra pertenezca a una categoría determinada, cómo tratar las imágenes parciales u oscurecidas y cómo etiquetar los objetos sin importancia o de fondo.
Con el apoyo de directrices de etiquetado precisas y detalladas, se puede aumentar la precisión y fiabilidad de los datos etiquetados, y disminuir la subjetividad y variabilidad del proceso de etiquetado.
Formar y supervisar a los etiquetadores
Los etiquetadores de datos deben recibir formación y ser supervisados para garantizar que siguen las directrices de etiquetado y producen etiquetas de alta calidad. Aplicar estas prácticas ayuda a garantizar que los etiquetadores mantengan la coherencia y la calidad en el etiquetado de sus datos.
La formación incluye proporcionar a los etiquetadores información de fondo, ejemplos, comentarios y apoyo para ayudarles a comprender eficazmente la tarea de etiquetado. Por el contrario, la supervisión implica medir y evaluar el rendimiento de los etiquetadores en términos de precisión, velocidad, concordancia y tasas de retención, y abordar cualquier obstáculo que pueda surgir durante el proceso de etiquetado.
Validar y mejorar las etiquetas
Los datos etiquetados deben validarse una vez finalizado el proceso de etiquetado de datos para garantizar que satisfacen las necesidades y expectativas del equipo de IA; si no es así, mejóralos.
La validación de notas implica examinar la exactitud, integridad, diversidad, cobertura y coherencia de los datos etiquetados, así como la fiabilidad y concordancia de los etiquetadores. Esta práctica puede distinguir los datos útiles de los inútiles y determinar la solidez y el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.
Consideraciones éticas en el etiquetado de datos
Para garantizar procedimientos imparciales y justos, es crucial comprender las cuestiones éticas que rodean al etiquetado de datos.
Detectar y resolver los posibles sesgos, comprender el impacto de los datos sesgados en los algoritmos de aprendizaje automático y examinar cuestiones éticas como el consentimiento, la privacidad y la justicia son pasos esenciales para desarrollar prácticas de etiquetado de datos responsables y éticas.
Anteponer la ética a la hora de etiquetar los datos es esencial para crear sistemas de IA más justos y fiables.
Privacidad
Una de las implicaciones éticas del etiquetado de datos es la privacidad. Hay que tener cuidado al anotar datos sensibles, como nombres y direcciones. Deben existir procedimientos de consentimiento adecuados, ya que las personas deben poder dar su consentimiento informado para el etiquetado y uso posterior de sus datos.
Sesgo
Cuando se introducen sesgos durante el proceso de etiquetado de los datos, la integridad y la imparcialidad de los conjuntos de datos etiquetados pueden verse comprometidas. Este problema puede surgir debido a los prejuicios que albergan los etiquetadores, derivados de sus concepciones preconcebidas sobre el sexo, la etnia o la posición socioeconómica de las personas.
Debido a la posibilidad de que estos sesgos distorsionen los datos etiquetados, es más probable que continúen la discriminación y la desigualdad.
Los datos sesgados etiquetados sin tener en cuenta consideraciones éticas pueden repercutir negativamente en el rendimiento y los resultados de los algoritmos de aprendizaje automático. Los prejuicios y la discriminación que prevalecen en la sociedad probablemente se verán reflejados y amplificados por algoritmos entrenados con información inexacta.
Equidad
El etiquetado justo es otra cuestión ética: significa tratar a todos y a todos los grupos por igual. Si se escucha una amplia gama de opiniones, se rebaten los estereotipos y se consideran conceptos novedosos, se puede evitar o minimizar el etiquetado injusto.
Deben considerarse cuidadosamente los posibles efectos de las decisiones de etiquetado en las distintas comunidades, y debe abordarse cualquier prejuicio o trato injusto.
Conclusión
El etiquetado de datos es un paso esencial para crear modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento. Aunque pueda parecer sencillo desde fuera, ponerlo en práctica es un reto difícil. Ahora las empresas tienen que sopesar diversas variables y técnicas para decidir qué estrategia de etiquetado es la mejor. Se recomienda una evaluación exhaustiva de la complejidad de la tarea, junto con el tamaño, el alcance y la duración del proyecto, porque cada método de etiquetado de datos tiene ventajas e inconvenientes.
Puedes seguir aprendiendo sobre la IA y la importancia del etiquetado de datos en otros recursos de DataCamp:
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