O que é rotulagem de dados e por que ela é necessária para a IA?

Os bons algoritmos de IA são criados com base em dados de alta qualidade. Apesar da matemática complexa envolvida no desenvolvimento desses algoritmos, a verdadeira superpotência por trás da IA está nos dados.

Sem conjuntos de dados precisos, confiáveis e completos, os sistemas de IA ficam aquém de seu potencial - "Garbage in, garbage out", como diriam os profissionais. Grande parte da mágica por trás da IA está na qualidade dos dados, e é por isso que é dada grande ênfase à importância da rotulagem dos dados.

Neste artigo, vamos nos aprofundar no assunto:

• O que é rotulagem de dados
• Por que a rotulagem de dados é necessária para a IA
• Técnicas de rotulagem de dados
• Os desafios da rotulagem de dados
• Práticas recomendadas de rotulagem de dados

Entendendo a rotulagem de dados

A rotulagem de dados é o processo de identificação e marcação de amostras de dados que normalmente são usadas para treinar modelos de machine learning (ML). Em outras palavras, a rotulagem de dados fornece aos modelos de ML um contexto com o qual você pode aprender.

Por exemplo, um conjunto de dados rotulado pode indicar se um indivíduo é elegível para um empréstimo, o que ele disse em uma gravação de áudio ou se um raio X contém um tumor.

A rotulagem de dados em IA tem vários usos. Os casos de uso mais gerais incluem:

• Etiquetagem de imagens: identificar e etiquetar detalhes específicos em uma imagem.

• Anotação de texto: atribuição de rótulos a um documento de texto ou a diferentes elementos de seu conteúdo para identificar as características das frases.

• Transcrição de áudio: conversão da fala em um arquivo de áudio em texto escrito.

• Anotação de vídeo: rotular ou marcar clipes de vídeo usados para treinar modelos de visão computacional para detectar ou identificar objetos.

Por que a rotulagem de dados é necessária para a IA

Como muitos dos casos de uso mais práticos do aprendizado de máquina atualmente utilizam o aprendizado de máquina, a rotulagem de dados desempenha um papel significativo no campo da IA.

O aprendizado supervisionado é um ramo do machine learning que utiliza conjuntos de dados rotulados para treinar modelos para prever resultados e reconhecer padrões. Sem dados rotulados, a maioria dos modelos de ML supervisionados é incapaz de aprender os mapeamentos de entrada e saída necessários para tomar decisões e generalizar para novas instâncias.

Quando um algoritmo de aprendizado supervisionado recebe um conjunto de dados rotulados, ele está pronto para embarcar no processo de aprendizado dos padrões subjacentes nos dados, conhecido como treinamento de modelos.

Se os dados não forem rotulados corretamente, o modelo aprenderá padrões incorretos. Assim, a qualidade do modelo de ML usado para o treinamento do modelo depende muito da precisão do rótulo da verdade básica atribuído durante a rotulagem dos dados.

Ao rotular com precisão as amostras de dados, o modelo de machine learning tem uma boa oportunidade de aprender padrões altamente significativos para fazer previsões de melhor qualidade.

Técnicas e ferramentas de rotulagem de dados

Uma das primeiras decisões que os líderes de projeto devem tomar ao embarcar em um novo projeto de IA é como os dados serão rotulados. Embora existam algumas nuances, suas decisões geralmente se enquadram em uma das três categorias.

• Etiquetagem manual de dados
• Rotulagem semi-automatizada de dados
• Etiquetagem automatizada de dados

Identificar qual abordagem de rotulagem de dados é mais eficaz para o projeto em questão depende da compreensão de cada abordagem, incluindo seus prós e contras.

Etiquetagem manual de dados

A técnica padrão para desenvolver um conjunto de dados de treinamento é a rotulagem manual dos dados. Isso consiste em aproveitar a experiência no assunto para examinar cada ponto de dados e atribuir-lhe um rótulo manualmente.

A rotulagem manual de dados é extremamente eficaz em cenários em que a consequência da falha é alta. Por exemplo, pedir a um grupo de médicos que rotule manualmente imagens de raios X para desenvolver um modelo que preveja a presença de câncer garante que os dados sejam mais confiáveis.

Prós:

• Capacidade de capturar casos extremos
• Rotuladores altamente qualificados podem fornecer rótulos precisos e consistentes
• Melhor garantia de qualidade dos dados

Contras:

• Você precisa de muito tempo e esforço
• Altos custos associados à contratação de etiquetadores de dados profissionais

Observe que a rotulagem manual também pode ser feita externamente (por exemplo, trabalhadores temporários e contratados), o que é chamado de crowdsourcing.

Rotulagem semi-automatizada de dados

A combinação dos pontos fortes da experiência humana automatizada e da eficiência do maquinário é conhecida como rotulagem de dados semiautomatizada.

Em outras palavras, a rotulagem semiautomatizada define o processo de rotulagem de dados, aproveitando o machine learning para rotular rapidamente os dados e, em seguida, chamar rotuladores humanos para revisar e corrigir os erros cometidos pelo algoritmo.

Esse processo acelera significativamente a rotulagem de dados e, ao mesmo tempo, mantém a qualidade dos dados. Exemplos de ferramentas que tornaram isso possível incluem o Labelbox e o SuperAnnotate.

Prós:

• Especialistas humanos podem intervir onde as máquinas não conseguem
• Pode resultar em uma redução significativa de custo e tempo em comparação com a rotulagem manual de dados

Contras:

• Isso pode resultar em ruído, ambiguidade e inconsistência porque os rótulos originais podem não ter sido precisos, relevantes ou completos o suficiente para os dados.
• A quantidade de supervisão humana, feedback e iteração que pode ser necessária pode afetar a escalabilidade e a eficiência dos dados.

Etiquetagem automatizada de dados

A rotulagem automatizada de dados ocorre quando os rotuladores humanos estão completamente fora do circuito do processo de rotulagem de dados. Na rotulagem automatizada de dados, os modelos de machine learning são treinados automaticamente. Isso significa que eles descobrem as regras de rotulagem das amostras de dados e as aplicam às instâncias não rotuladas.

Prós:

• Velocidades de processamento extremamente rápidas
• Custo-benefício
• Consistência na rotulagem
• Altamente escalável

Contras:

• Desafios com a rotulagem de dados não vistos
• Um erro na rotulagem pode aumentar a probabilidade de erros futuros.

Técnicas de rotulagem de dados comparadas

Na tabela abaixo, comparamos as várias técnicas de rotulagem de dados com base nas informações acima:

Desafios e considerações sobre a rotulagem de dados

O processo de rotulagem de dados apresenta vários desafios que podem afetar significativamente o desempenho e a confiabilidade dos sistemas de IA.

Dimensionamento da rotulagem de dados para grandes conjuntos de dados

A rotulagem manual de dados torna-se praticamente inviável à medida que o conjunto de dados aumenta. Isso se deve ao aumento exponencial do custo de pagamento dos etiquetadores de dados e às restrições de tempo impraticáveis necessárias para a tarefa.

Nesses casos, a rotulagem automatizada de dados é uma necessidade. Ainda assim, a rotulagem automatizada de dados tem seu próprio conjunto de desafios, como lidar com vários tipos de dados e empregar um padrão de rotulagem consistente.

Lidar com dados não estruturados e ruidosos

Os dados do mundo real raramente são organizados. Muitas vezes, ele está cheio de ruídos e pode estar faltando informações importantes. Também pode ser totalmente irrelevante. O pré-processamento extensivo de dados é necessário antes do processo real de rotulagem de dados para que os dados fiquem em um formato utilizável.

Imagem criada pelo autor usando Midjourney

Embora isso acrescente mais tempo ao projeto, é um aspecto necessário, pois há rotuladores de dados de alto risco que podem ser enganados por dados confusos, o que provavelmente resultará na atribuição de rótulos imprecisos.

O ponto principal aqui é que a limpeza e o pré-processamento de dados são partes necessárias do pipeline de rotulagem de dados, mas essas atividades são difíceis por si só.

Implicações de custo e restrições orçamentárias

Um dos métodos mais usados para rotular dados é a rotulagem manual de dados. Embora isso possa permitir que as equipes de IA aproveitem o conhecimento de especialistas no domínio, detectem casos extremos e forneçam rótulos consistentes, também pode ser um processo demorado e extenuante.

Imagem criada pelo autor usando Midjourney

Conforme mencionado acima, os custos associados à contratação desses rotuladores humanos qualificados aumentam à medida que o tamanho dos dados aumenta. Esse processo não é facilmente dimensionável.

Ambiguidade e subjetividade

Um obstáculo significativo na rotulagem de dados é a subjetividade e a ambiguidade de determinados trabalhos de rotulagem. Os rotuladores de dados podem interpretar a mesma cena de forma diferente, levando a anotações inconsistentes em tarefas de reconhecimento de imagens, por exemplo.

Essa disparidade pode prejudicar a qualidade dos dados rotulados e introduzir ruído, o que pode comprometer a robustez e a precisão do modelo de IA.

Aplicações reais de rotulagem de dados

Estabelecemos que a rotulagem de dados é fundamental para que os modelos de machine learning tenham um desempenho eficaz.

Aqui estão alguns aplicativos importantes do mundo real para ilustrar onde a rotulagem de dados pode ser implementada:

• Veículos autônomos: A rotulagem de dados é essencial para o treinamento de veículos autônomos e de condução automática. Esses veículos são capazes de detectar e reagir a objetos, pedestres, sinais de trânsito e outros aspectos na estrada devido a dados rotulados de sensores, câmeras e sistemas Lidar, garantindo uma operação segura e confiável.
• Cuidados com a saúde: A rotulagem de dados é fundamental para várias aplicações no setor de saúde. A rotulagem de imagens médicas ajuda a diagnosticar e planejar o tratamento, reconhecendo tumores ou anormalidades em ressonâncias magnéticas e raios X. Os registros eletrônicos de saúde são apoiados por dados anotados do paciente, que ajudam na tomada de decisões dos profissionais médicos.
• eCommerce: Os sistemas de recomendação de produtos no comércio eletrônico dependem muito da rotulagem de dados. Isso implica compreender o comportamento do consumidor, as preferências e as descrições dos produtos. A rotulagem adequada aumenta o envolvimento do usuário e impulsiona as vendas ao fazer recomendações de produtos relevantes.
• Mídia social: A rotulagem de dados é a base para a moderação de conteúdo de mídia social. O conteúdo considerado ofensivo ou prejudicial é sinalizado em publicações e comentários. Como resultado, a Internet é mais segura e fácil de usar.
• Serviços financeiros: Os dados de transações rotuladas são usados em serviços financeiros para avaliação de riscos e detecção de fraudes. A rotulagem de dados protege os consumidores e as instituições financeiras, auxiliando na avaliação precisa dos riscos e na identificação de padrões estranhos de atividades potencialmente fraudulentas.
• Tradução de idiomas: A rotulagem de dados de texto é usada por serviços de tradução de idiomas para facilitar traduções precisas de idiomas. Os modelos de tradução automática melhoram a precisão e a eficácia por meio do treinamento com conjuntos de dados de tradução rotulados.

Práticas recomendadas para projetos de rotulagem de dados

Nesta seção, discutiremos algumas das práticas recomendadas para ajudar as equipes de IA a obter qualidade, consistência e eficiência no processo de rotulagem de dados.

Definir diretrizes de rotulagem claras e específicas

As diretrizes de rotulagem são instruções que especificam como os dados devem ser rotulados. Por exemplo, antes de rotular as imagens, as equipes de IA devem especificar o que constitui uma amostra que se enquadra em uma determinada categoria, como lidar com imagens parcialmente ou obscurecidas e como rotular objetos sem importância ou de fundo.

Com o apoio de diretrizes de rotulagem precisas e detalhadas, a precisão e a confiabilidade dos dados rotulados podem ser aumentadas, e a subjetividade e a variabilidade do processo de rotulagem podem ser reduzidas.

Treinar e monitorar os rotuladores

Os etiquetadores de dados devem ser treinados e monitorados para garantir que sigam as diretrizes de etiquetagem e produzam etiquetas de alta qualidade. A aplicação dessas práticas ajuda a garantir que os rotuladores mantenham a consistência e a qualidade em sua rotulagem de dados.

O treinamento inclui o fornecimento de informações básicas, exemplos, feedback e suporte aos rotuladores para ajudá-los a entender a tarefa de rotulagem de forma eficaz. Pelo contrário, o monitoramento envolve a medição e a avaliação do desempenho dos rotuladores em termos de precisão, velocidade, concordância e taxas de retenção, além de abordar quaisquer obstáculos que possam surgir durante o processo de rotulagem.

Validar e melhorar os rótulos

Os dados rotulados devem ser validados após a conclusão do processo de rotulagem de dados para garantir que satisfaçam as necessidades e expectativas da equipe de IA - se não satisfizerem, melhore-os.

A validação de notas implica examinar a precisão, a integridade, a diversidade, a cobertura e a consistência dos dados rotulados, bem como a confiabilidade e a concordância dos rotuladores. Com essa prática, você pode distinguir dados úteis de dados inúteis e determinar a robustez e o desempenho dos modelos de machine learning.

Considerações éticas sobre a rotulagem de dados

Para garantir procedimentos imparciais e justos, é fundamental compreender as questões éticas que envolvem a rotulagem de dados.

Detectar e resolver possíveis vieses, compreender o impacto dos dados tendenciosos nos algoritmos de machine learning e analisar questões éticas como consentimento, privacidade e justiça são etapas essenciais para o desenvolvimento de práticas responsáveis e éticas de rotulagem de dados.

Colocar a ética dos dados em primeiro lugar ao rotulá-los é essencial para criar sistemas de IA mais justos e confiáveis.

Privacidade

Uma das implicações éticas da rotulagem de dados é a privacidade. Você deve ter cuidado ao anotar dados confidenciais, inclusive nomes e endereços. Os procedimentos de consentimento adequados devem estar em vigor, pois os indivíduos devem poder dar consentimento informado para a rotulagem e o uso posterior de seus dados.

Preconceito

Quando são introduzidas tendências durante o processo de rotulagem de dados, a integridade e a imparcialidade dos conjuntos de dados rotulados podem ser prejudicadas. Esse problema pode surgir devido aos preconceitos dos rotuladores, que se originam de suas concepções preconcebidas sobre o gênero, a etnia ou a posição socioeconômica dos indivíduos.

Devido à possibilidade de esses vieses distorcerem os dados rotulados, é mais provável que a discriminação e a desigualdade continuem.

Dados tendenciosos rotulados sem levar em conta considerações éticas podem afetar negativamente o desempenho e os resultados dos algoritmos de machine learning. Os preconceitos e a discriminação predominantes na sociedade provavelmente serão refletidos e ampliados por algoritmos treinados com informações imprecisas.

Equidade

A rotulagem justa é outra questão ética - isso significa tratar todos e todos os grupos igualmente. Se uma ampla gama de opiniões for ouvida, os estereótipos forem contestados e novos conceitos forem considerados, a rotulagem injusta poderá ser evitada ou minimizada.

Os possíveis efeitos das decisões de rotulagem em diferentes comunidades devem ser cuidadosamente considerados, e qualquer preconceito ou tratamento injusto deve ser abordado.

Conclusão

A rotulagem de dados é uma etapa essencial na criação de modelos de machine learning de alto desempenho. Embora possa parecer simples do ponto de vista externo, colocá-lo em prática é um desafio difícil. Agora, as empresas precisam avaliar diversas variáveis e técnicas para decidir qual é a melhor estratégia de rotulagem. Recomenda-se uma avaliação completa da complexidade da tarefa, juntamente com o tamanho, o escopo e a duração do projeto, pois cada método de rotulagem de dados tem vantagens e desvantagens.

Você pode continuar aprendendo sobre IA e a importância da rotulagem de dados em outros recursos do DataCamp:

• Programa de habilidades AI Fundamentals
• O que são dados não rotulados?
• Como lidar com dados categóricos de machine learning com Python