A Inteligência Artificial promove interações semelhantes às humanas com sistemas de computação, enquanto o Machine Learning permite que essas máquinas aprendam a imitar a inteligência humana em cada interação. Mas o que capacita essas ferramentas de ML e IA altamente avançadas? Anotação de dados.
Os dados são a matéria-prima que alimenta os algoritmos de ML – quanto mais dados você empregar, melhor será o produto de IA. Embora seja extremamente importante ter acesso a grandes quantidades de dados, é igualmente importante garantir que eles sejam anotados com precisão para gerar resultados viáveis. A anotação de dados é a central de dados por trás do desempenho algorítmico de ML avançado, confiável e preciso.
Papel da anotação de dados no treinamento de IA
A anotação de dados desempenha um papel fundamental no treinamento de ML e no sucesso geral dos projetos de IA. Ele ajuda a identificar imagens, dados, objetivos e vídeos específicos e os rotula para tornar mais fácil para a máquina identificar padrões e classificar dados. É uma tarefa liderada por humanos que treina o modelo de ML para fazer previsões precisas.
Se a anotação dos dados não for realizada com precisão, o algoritmo de ML não poderá associar facilmente os atributos aos objetos.
Importância dos dados de treinamento anotados para sistemas de IA
A anotação de dados permite o funcionamento preciso dos modelos de ML. Existe uma ligação indiscutível entre a exatidão e a precisão da anotação de dados e o sucesso do projeto de IA.
Prevê-se que o valor do mercado global de IA, estimado em US$ 119 bilhões em 2022, atinja $ 1,597 bilhões até 2030, crescendo a um CAGR de 38% durante o período. Embora todo o projeto de IA passe por várias etapas críticas, o estágio de anotação de dados é onde seu projeto está no estágio mais significativo.
Coletar dados apenas por dados não vai ajudar muito o seu projeto. Você precisa de grandes quantidades de dados relevantes e de alta qualidade para implementar seu projeto de IA com sucesso. Aproximadamente 80% do seu tempo no desenvolvimento de projetos de ML é gasto em tarefas relacionadas a dados, como rotulagem, depuração, agregação, identificação, aumento e anotação.
A anotação de dados é uma área em que os humanos têm vantagem sobre os computadores porque temos a capacidade inata de decifrar a intenção, percorrer a ambigüidade e classificar informações incertas.
Por que a anotação de dados é importante?
O valor e a credibilidade de sua solução de inteligência artificial dependem muito da qualidade da entrada de dados usada para o treinamento do modelo.
Uma máquina não pode processar imagens como nós; eles precisam ser treinados para reconhecer padrões por meio de treinamento. Como os modelos de aprendizado de máquina atendem a uma ampla gama de aplicações – soluções críticas como saúde e veículos autônomos – onde qualquer erro na anotação de dados pode ter repercussões perigosas.
A anotação de dados garante que sua solução de IA funcione com toda a capacidade. Treinar um modelo de ML para interpretar com precisão seu ambiente por meio de padrões e correlações, fazer previsões e tomar as ações necessárias requer altamente categorizado e anotado dados de treinamento. A anotação mostra ao modelo de ML a previsão necessária marcando, transcrevendo e rotulando recursos críticos no conjunto de dados.
Aprendizagem supervisionada
Antes de nos aprofundarmos na anotação de dados, vamos desvendar a anotação de dados por meio do aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Uma subcategoria de aprendizado de máquina supervisionado indica treinamento de modelo de IA com a ajuda de um conjunto de dados bem rotulado. Em um método de aprendizado supervisionado, alguns dados já são marcados e anotados com precisão. O modelo de ML, quando exposto a novos dados, usa os dados de treinamento para obter uma previsão precisa com base nos dados rotulados.
Por exemplo, o modelo ML é treinado em um armário cheio de diferentes tipos de roupas. O primeiro passo do treinamento seria treinar a modelo com diferentes tipos de roupas utilizando as características e atributos de cada peça de roupa. Após o treinamento, a máquina será capaz de identificar peças de roupa separadas aplicando seu conhecimento ou treinamento anterior. A aprendizagem supervisionada pode ser categorizada em classificação (baseada na categoria) e regressão (baseada no valor real).
Como a anotação de dados afeta o desempenho dos sistemas de IA
Os dados nunca são uma entidade única – assumem diferentes formas – texto, vídeo e imagem. Desnecessário dizer que a anotação de dados vem em diferentes formas.
Para que a máquina entenda e identifique com precisão diferentes entidades, é importante enfatizar a qualidade da Identificação de Entidade Nomeada. Um erro de marcação e anotação, e o ML não conseguia distinguir entre a Amazon – a loja de comércio eletrônico, o rio ou um papagaio.
Além disso, a anotação de dados ajuda as máquinas a reconhecer intenções sutis – uma qualidade que vem naturalmente para os humanos. Nós nos comunicamos de maneira diferente e os humanos entendem tanto os pensamentos explicitamente expressos quanto as mensagens implícitas. Por exemplo, as respostas ou críticas de mídia social podem ser positivas e negativas, e o ML deve ser capaz de entender ambos. 'Ótimo lugar. Vai visitar novamente.' É uma frase positiva enquanto 'Que lugar ótimo costumava ser! Nós adorávamos este lugar!' é negativo e a anotação humana pode tornar esse processo muito mais fácil.
Desafios na anotação de dados e como superá-los
Dois desafios principais na anotação de dados são custo e precisão.
A necessidade de dados altamente precisos: O destino dos projetos de AI e ML depende da qualidade dos dados anotados. Os modelos de ML e AI devem ser consistentemente alimentados com dados bem classificados que possam treinar o modelo para reconhecer a correlação entre as variáveis.
A necessidade de grandes quantidades de dados: Todos os modelos de ML e AI prosperam em grandes conjuntos de dados – um único projeto de ML precisa de pelo menos milhares de itens rotulados.
A necessidade de recursos: Os projetos de IA dependem de recursos, tanto em termos de custo, tempo e força de trabalho. Sem nenhum desses, a qualidade do projeto de anotação de dados pode ficar descontrolada.
[Leia também: Anotação de vídeo para aprendizado de máquina ]
Melhores práticas em anotação de dados
O valor da anotação de dados é evidente em seu impacto no resultado do projeto de IA. Se o conjunto de dados no qual você está treinando seus modelos de ML estiver cheio de inconsistências, tendencioso, desbalanceado ou corrompido, sua solução de IA pode ser um fracasso. Além disso, se os rótulos estiverem errados e a anotação for inconsistente, a solução de IA também trará previsões imprecisas. Então, quais são as melhores práticas na anotação de dados?
Dicas para anotação de dados eficiente e eficaz
- Certifique-se de que os rótulos de dados criados sejam específicos e consistentes com a necessidade do projeto e, ainda assim, gerais o suficiente para atender a todas as variações possíveis.
- Anote grandes quantidades de dados necessários para treinar o modelo de aprendizado de máquina. Quanto mais dados você anotar, melhor será o resultado do treinamento do modelo.
- As diretrizes de anotação de dados percorrem um longo caminho no estabelecimento de padrões de qualidade e na garantia de consistência em todo o projeto e em vários anotadores.
- Como a anotação de dados pode ser cara e dependente de mão de obra, faz sentido verificar conjuntos de dados pré-rotulados de provedores de serviços.
- Para auxiliar na anotação e treinamento precisos de dados, traga a eficiência do humano-in-the-loop para trazer diversidade e lidar com casos críticos junto com os recursos do software de anotação.
- Priorize a qualidade testando os anotadores quanto à conformidade, precisão e consistência da qualidade.
Importância do controle de qualidade no processo de anotação
A anotação de dados de qualidade é a força vital das soluções de IA de alto desempenho. Conjuntos de dados bem anotados ajudam os sistemas de IA a terem um desempenho impecável, mesmo em um ambiente caótico. Da mesma forma, o inverso também é igualmente verdadeiro. Um conjunto de dados cheio de imprecisões de anotação vai gerar soluções inconsistentes.
Portanto, o controle de qualidade na imagem, rotulagem de vídeo e processo de anotação desempenha um papel significativo no resultado da IA. No entanto, manter padrões de controle de alta qualidade em todo o processo de anotação é um desafio para empresas de pequeno e grande porte. A dependência de vários tipos de ferramentas de anotação e força de trabalho de anotação diversa pode ser difícil de avaliar e manter a consistência da qualidade.
Manter a qualidade dos anotadores de dados de trabalho remoto ou distribuído é difícil, especialmente para aqueles que não estão familiarizados com os padrões exigidos. Além disso, a solução de problemas ou retificação de erros pode levar tempo, pois precisa ser identificada em uma força de trabalho distribuída.
A solução seria treinar os anotadores, envolvendo um supervisor, ou fazer com que vários anotadores de dados examinassem e revisassem os pares quanto à precisão da anotação do conjunto de dados. Finalmente, testar regularmente os anotadores em seu conhecimento dos padrões.
A função dos anotadores e como selecionar os anotadores certos para seus dados
Os anotadores humanos são a chave para um projeto de IA bem-sucedido. Os anotadores de dados garantem que os dados sejam anotados com precisão, consistência e confiabilidade, pois podem fornecer contexto, entender a intenção e estabelecer as bases para as verdades básicas nos dados.
Alguns dados estão sendo anotados artificial ou automaticamente com a ajuda de soluções de automação com um grau razoável de confiabilidade. Por exemplo, você pode baixar centenas de milhares de imagens de casas do Google e transformá-las em um conjunto de dados. No entanto, a precisão do conjunto de dados só pode ser determinada de forma confiável depois que o modelo inicia seu desempenho.
A automação automatizada pode tornar as coisas mais fáceis e rápidas, mas inegavelmente menos precisas. Por outro lado, um anotador humano pode ser mais lento e caro, mas é mais preciso.
Os anotadores de dados humanos podem anotar e classificar dados com base em sua experiência no assunto, conhecimento inato e treinamento específico. Os anotadores de dados estabelecem exatidão, precisão e consistência.
[Leia também: Um guia para iniciantes sobre anotação de dados: dicas e práticas recomendadas ]
Conclusão
Para criar um projeto de IA de alto desempenho, você precisa de dados de treinamento anotados de alta qualidade. Embora adquirir dados bem anotados de forma consistente possa ser demorado e consumir recursos - mesmo para grandes empresas - a solução está em buscar os serviços de provedores de serviços de anotação de dados estabelecidos como Shaip. Na Shaip, ajudamos você a dimensionar seus recursos de IA por meio de nossos serviços especializados de anotação de dados, atendendo à demanda do mercado e dos clientes.
