Anotação de dados e rotulagem de dados
O guia definitivo do comprador 2023
Então você deseja iniciar uma nova iniciativa de IA/ML e agora está percebendo rapidamente que não apenas encontrar produtos de alta qualidade dados de treinamento mas também a anotação de dados serão alguns dos aspectos desafiadores para o seu projeto. A saída de seus modelos de IA e ML é tão boa quanto os dados que você usa para treiná-los – portanto, a precisão que você aplica à agregação de dados e à marcação e identificação desses dados é importante!
Onde você vai para obter os melhores serviços de anotação de dados e rotulagem de dados para IA de negócios e máquina
projetos de aprendizagem?
É uma questão que todo executivo e líder empresarial como você deve considerar ao desenvolver seu
roteiro e cronograma para cada uma de suas iniciativas de IA/ML.
Leia o Guia do comprador de anotação de dados/rotulagem ou baixe uma versão em PDF
Introdução
Este guia será extremamente útil para os compradores e tomadores de decisão que estão começando a se concentrar nos detalhes do fornecimento e implementação de dados para redes neurais e outros tipos de operações de IA e ML.
Este artigo é totalmente dedicado a esclarecer o que é o processo, por que é inevitável, crucial
fatores que as empresas devem considerar ao abordar ferramentas de anotação de dados e muito mais. Portanto, se você possui um negócio, prepare-se para se informar, pois este guia o guiará por tudo o que você precisa saber sobre anotação de dados.
Vamos começar.
Para aqueles que estão lendo o artigo, aqui estão algumas dicas rápidas que você encontrará no guia:
- Entenda o que é anotação de dados
- Conheça os diferentes tipos de processos de anotação de dados
- Conheça as vantagens de implementar o processo de anotação de dados
- Obtenha clareza sobre se você deve optar pela rotulagem de dados interna ou terceirizada
- Insights sobre como escolher a anotação de dados certa também
Para quem é este guia?
Este extenso guia é para:
- Todos vocês empreendedores e empreendedores individuais que estão processando uma enorme quantidade de dados regularmente
- IA e aprendizado de máquina ou profissionais que estão começando com técnicas de otimização de processos
- Gerentes de projeto que pretendem implementar um time-to-market mais rápido para seus módulos de IA ou produtos orientados por IA
- E entusiastas de tecnologia que gostam de entrar nos detalhes das camadas envolvidas nos processos de IA.
O que é a Aprendizagem de Máquinas?
Já falamos sobre como a anotação de dados ou rotulagem de dados suporta aprendizado de máquina e que consiste em marcar ou identificar componentes. Mas quanto ao aprendizado profundo e ao aprendizado de máquina em si: a premissa básica do aprendizado de máquina é que sistemas e programas de computador podem melhorar seus resultados de maneiras que se assemelham a processos cognitivos humanos, sem ajuda ou intervenção humana direta, para nos fornecer insights. Em outras palavras, eles se tornam máquinas de autoaprendizagem que, assim como um ser humano, se tornam melhores em seu trabalho com mais prática. Essa “prática” é obtida analisando e interpretando mais (e melhores) dados de treinamento.
Um dos conceitos-chave no aprendizado de máquina é a rede neural, onde neurônios digitais individuais são mapeados juntos em camadas. A rede neural envia sinais através dessas camadas, bem como o funcionamento de um cérebro humano real, para obter resultados.
O que isso parece no campo é diferente caso a caso, mas os elementos fundamentais se aplicam. Uma delas é a necessidade de aprendizagem rotulada e supervisionada.
Esses dados rotulados geralmente vêm na forma de conjuntos de treinamento e teste que orientarão o programa de aprendizado de máquina para resultados futuros à medida que as entradas de dados futuras forem adicionadas. Em outras palavras, quando você tem uma boa configuração de dados de teste e treinamento, a máquina é capaz de interpretar e classificar novos dados de produção recebidos de maneira melhor e mais eficiente.
Nesse sentido, otimizar esse aprendizado de máquina é uma busca por qualidade e uma forma de resolver o “problema de aprendizado de valor” – o problema de como as máquinas podem aprender a pensar por conta própria e priorizar resultados com o mínimo de assistência humana possível.
Ao desenvolver os melhores programas atuais, a chave para implementações eficazes de IA/ML são dados rotulados “limpos”. Conjuntos de dados de teste e treinamento bem projetados e anotados dão suporte aos resultados que os engenheiros precisam de um ML bem-sucedido.
O que é anotação de dados?
Como mencionamos anteriormente, cerca de 95% dos dados gerados são não estruturados. Em palavras simples, dados não estruturados podem estar em todo lugar e não são definidos adequadamente. Se você estiver construindo um modelo de IA, precisará alimentar um algoritmo com informações para que ele processe e forneça saídas e inferências.
Esse processo só pode acontecer quando o algoritmo entende e classifica os dados que estão sendo alimentados a ele.
E esse processo de atribuição, marcação ou rotulagem de dados é chamado de anotação de dados. Para resumir, rotulagem de dados e anotação de dados é tudo sobre rotular ou marcar informações/metadados relevantes em um conjunto de dados para permitir que as máquinas entendam o que são. O conjunto de dados pode estar em qualquer formato, ou seja, imagem, arquivo de áudio, filmagem de vídeo ou até mesmo texto. Quando rotulamos elementos nos dados, os modelos de ML compreendem com precisão o que eles vão processar e mantêm essas informações para processar automaticamente informações mais recentes que são construídas com base no conhecimento existente para tomar decisões oportunas.
Com a anotação de dados, um modelo de IA saberia se os dados que recebe são de áudio, vídeo, texto, gráficos ou uma mistura de formatos. Dependendo de suas funcionalidades e parâmetros atribuídos, o modelo classificaria os dados e prosseguiria com a execução de suas tarefas.
A anotação de dados é inevitável porque os modelos de IA e aprendizado de máquina precisam ser treinados de forma consistente para se tornarem mais eficientes e eficazes na entrega dos resultados necessários. No aprendizado supervisionado, o processo se torna ainda mais crucial porque quanto mais dados anotados são fornecidos ao modelo, mais cedo ele se treina para aprender de forma autônoma.
Por exemplo, se tivermos que falar sobre carros autônomos, que dependem completamente de dados gerados a partir de seus diversos componentes tecnológicos, como visão computacional, NLP (Natural Language Processing), sensores e muito mais, a anotação de dados é o que impulsiona os algoritmos a tomar decisões de condução precisas a cada segundo. Na ausência do processo, um modelo não entenderia se um obstáculo que se aproxima é outro carro, um pedestre, um animal ou um bloqueio na estrada. Isso só resulta em uma consequência indesejável e na falha do modelo de IA.
Quando a anotação de dados é implementada, seus modelos são treinados com precisão. Portanto, independentemente de você implantar o modelo para chatbots, reconhecimento de fala, automação ou outros processos, você obterá ótimos resultados e um modelo infalível.
Por que a anotação de dados é necessária?
Sabemos que os computadores são capazes de fornecer resultados finais que não são apenas precisos, mas também relevantes e oportunos. No entanto, como uma máquina aprende a entregar com tanta eficiência?
Isso tudo por causa da anotação de dados. Quando um módulo de aprendizado de máquina ainda está em desenvolvimento, eles são alimentados com volumes após volumes de dados de treinamento de IA para torná-los melhores na tomada de decisões e na identificação de objetos ou elementos.
É somente através do processo de anotação de dados que os módulos podem diferenciar entre um gato e um cachorro, um substantivo e um adjetivo, ou uma estrada de uma calçada. Sem anotação de dados, todas as imagens seriam as mesmas para as máquinas, pois elas não possuem nenhuma informação ou conhecimento inerente sobre nada no mundo.
A anotação de dados é necessária para que os sistemas forneçam resultados precisos, ajudem os módulos a identificar elementos para treinar a visão computacional e a fala, modelos de reconhecimento. Qualquer modelo ou sistema que tenha um sistema de tomada de decisão orientado por máquina no fulcro, a anotação de dados é necessária para garantir que as decisões sejam precisas e relevantes.
Anotação de Dados VS Rotulagem de Dados
Há uma diferença de linha muito tênue entre anotação de dados e rotulagem de dados, exceto o estilo e o tipo de marcação de conteúdo que é usado. Portanto, muitas vezes eles têm sido usados de forma intercambiável para criar conjuntos de dados de treinamento de ML, dependendo do modelo de IA e do processo de treinamento dos algoritmos.
| Anotação de Dados | Rotulagem de dados |
|---|---|
| A anotação de dados é a técnica pela qual rotulamos os dados de modo a tornar os objetos reconhecíveis por máquinas | A rotulagem de dados consiste em adicionar mais informações/metadados a vários dados tipos (texto, áudio, imagem e vídeo) para treinar modelos de ML |
| Dados anotados são o requisito básico para treinar modelos de ML | A rotulagem trata da identificação de recursos relevantes no conjunto de dados |
| A anotação ajuda a reconhecer dados relevantes | A rotulagem ajuda no reconhecimento de padrões para treinar algoritmos |
A ascensão da anotação de dados e rotulagem de dados
A maneira mais simples de explicar os casos de uso de anotação de dados e rotulagem de dados é primeiro discutir o aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado.
De um modo geral, em aprendizado de máquina supervisionado, os humanos estão fornecendo “dados rotulados” que dão ao algoritmo de aprendizado de máquina uma vantagem; algo para continuar. Os humanos marcaram unidades de dados usando várias ferramentas ou plataformas, como ShaipCloud, para que o algoritmo de aprendizado de máquina possa aplicar qualquer trabalho que precise ser feito, já sabendo algo sobre os dados que estão encontrando.
Em contraste, aprendizado de dados não supervisionado envolve programas em que as máquinas têm que identificar pontos de dados mais ou menos por conta própria.
Usar uma maneira simplificada de entender isso é usar um exemplo de 'cesto de frutas'. Suponha que você tenha o objetivo de classificar maçãs, bananas e uvas em resultados lógicos usando um algoritmo de inteligência artificial.
Com dados rotulados, resultados que já são identificados como maçãs, bananas e uvas, tudo o que o programa precisa fazer é fazer distinções entre esses itens de teste rotulados para classificar corretamente os resultados.
No entanto, com o aprendizado de máquina não supervisionado – onde a rotulagem de dados não está presente – a máquina terá que identificar maçãs, uvas e bananas por meio de seus critérios visuais – por exemplo, classificando objetos vermelhos e redondos de amarelos, objetos longos ou verdes, objetos agrupados.
A principal desvantagem do aprendizado não supervisionado é que o algoritmo está, de muitas maneiras importantes, trabalhando às cegas. Sim, pode criar resultados – mas apenas com desenvolvimento de algoritmos e recursos técnicos muito mais poderosos. Tudo isso significa mais dólares de desenvolvimento e recursos iniciais – aumentando ainda mais os níveis de incerteza. É por isso que os modelos de aprendizado supervisionado e a anotação e rotulagem de dados que os acompanham são tão valiosos na construção de qualquer tipo de projeto de ML. Na maioria das vezes, os projetos de aprendizado supervisionado vêm com custos iniciais de desenvolvimento mais baixos e precisão muito maior.
Nesse contexto, é fácil ver como a anotação de dados e a rotulagem de dados podem aumentar drasticamente o que um programa de IA ou ML é capaz e, ao mesmo tempo, diminuir o tempo de lançamento no mercado e o custo total de propriedade.
Agora que estabelecemos que esse tipo de aplicação e implementação de pesquisa é importante e demanda, vamos olhar para os jogadores.
Novamente, começa com as pessoas que este guia foi projetado para ajudar – os compradores e tomadores de decisão que operam como estrategistas ou criadores do plano de IA de uma organização. Em seguida, estende-se aos cientistas de dados e engenheiros de dados que trabalharão diretamente com algoritmos e dados e monitorarão e controlarão, em alguns casos, a saída de sistemas de IA/ML. É aqui que entra em jogo o papel vital do “Human in the Loop”.
Humano no Loop (HITL) é uma maneira genérica de abordar a importância da supervisão humana nas operações de IA. Este conceito é muito relevante para a rotulagem de dados em várias frentes – em primeiro lugar, a rotulagem de dados em si pode ser vista como uma implementação do HITL.
O que é uma ferramenta de rotulagem/anotação de dados?
Em termos simples, é uma plataforma ou portal que permite que especialistas e especialistas anotem, marquem ou rotulem conjuntos de dados de todos os tipos. É uma ponte ou um meio entre os dados brutos e os resultados que seus módulos de aprendizado de máquina produziriam.
Uma ferramenta de rotulagem de dados é uma solução local ou baseada em nuvem que anota dados de treinamento de alta qualidade para modelos de aprendizado de máquina. Embora muitas empresas dependam de um fornecedor externo para fazer anotações complexas, algumas organizações ainda têm suas próprias ferramentas que são personalizadas ou baseadas em ferramentas freeware ou de código aberto disponíveis no mercado. Essas ferramentas geralmente são projetadas para lidar com tipos de dados específicos, ou seja, imagem, vídeo, texto, áudio, etc. As ferramentas oferecem recursos ou opções como caixas delimitadoras ou polígonos para anotadores de dados rotularem imagens. Eles podem simplesmente selecionar a opção e realizar suas tarefas específicas.
Supere os principais desafios no trabalho de dados
Há uma série de desafios-chave a serem avaliados no desenvolvimento ou aquisição do serviços de anotação e rotulagem de dados que oferecerá a saída da mais alta qualidade de seus modelos de aprendizado de máquina (ML).
Alguns dos desafios têm a ver com trazer a análise correta para os dados que você está rotulando (ou seja, documentos de texto, arquivos de áudio, imagens ou vídeo). Em todos os casos, as melhores soluções poderão apresentar interpretações, rotulagem e transcrições específicas e direcionadas.
Aqui é onde os algoritmos precisam ser musculosos e direcionados para a tarefa em mãos. Mas esta é apenas a base para algumas das considerações mais técnicas no desenvolvimento de melhores serviços de rotulagem de dados nlp.
Em um nível mais amplo, a melhor rotulagem de dados para aprendizado de máquina é muito mais sobre a qualidade da participação humana. Trata-se de gerenciamento de fluxo de trabalho e integração para trabalhadores humanos de todos os tipos – e garantir que a pessoa certa esteja qualificada e faça o trabalho certo.
Há um desafio em obter o talento certo e a delegação certa para abordar um caso de uso de aprendizado de máquina específico, sobre o qual falaremos mais adiante.
Esses dois principais padrões fundamentais devem ser colocados em prática para que a anotação de dados e o suporte à rotulagem de dados sejam eficazes para implementações de IA/ML.
Tipos de anotação de dados
Este é um termo abrangente que engloba diferentes tipos de anotação de dados. Isso inclui imagem, texto, áudio e vídeo. Para lhe dar uma melhor compreensão, dividimos cada um em mais fragmentos. Vamos verificá-los individualmente.
Anotação de imagem
A partir dos conjuntos de dados em que eles foram treinados, eles podem diferenciar instantaneamente e com precisão seus olhos de seu nariz e sua sobrancelha de seus cílios. É por isso que os filtros que você aplica se encaixam perfeitamente, independentemente do formato do seu rosto, da proximidade da câmera e muito mais.
Então, como você já sabe, anotação de imagem é vital em módulos que envolvem reconhecimento facial, visão computacional, visão robótica e muito mais. Quando os especialistas em IA treinam esses modelos, eles adicionam legendas, identificadores e palavras-chave como atributos às suas imagens. Os algoritmos então identificam e entendem esses parâmetros e aprendem de forma autônoma.
Anotação de Áudio
Os dados de áudio têm ainda mais dinâmicas anexadas a eles do que os dados de imagem. Vários fatores estão associados a um arquivo de áudio, incluindo, mas definitivamente não limitado a – idioma, demografia do falante, dialetos, humor, intenção, emoção, comportamento. Para que os algoritmos sejam eficientes no processamento, todos esses parâmetros devem ser identificados e marcados por técnicas como timestamp, rotulagem de áudio e muito mais. Além de pistas meramente verbais, instâncias não verbais como silêncio, respirações e até mesmo ruído de fundo podem ser anotadas para que os sistemas compreendam de forma abrangente.
Anotação de Vídeo
Enquanto uma imagem está parada, um vídeo é uma compilação de imagens que criam um efeito de objetos em movimento. Agora, cada imagem nesta compilação é chamada de quadro. No que diz respeito à anotação de vídeo, o processo envolve a adição de pontos-chave, polígonos ou caixas delimitadoras para anotar diferentes objetos no campo em cada quadro.
Quando esses quadros são costurados, o movimento, o comportamento, os padrões e muito mais podem ser aprendidos pelos modelos de IA em ação. É somente através anotação de vídeo que conceitos como localização, motion blur e rastreamento de objetos pudessem ser implementados em sistemas.
Anotação de Texto
Hoje, a maioria das empresas depende de dados baseados em texto para obter informações e insights exclusivos. Agora, o texto pode ser qualquer coisa, desde feedback do cliente em um aplicativo até uma menção na mídia social. E, ao contrário de imagens e vídeos que transmitem intenções diretas, o texto vem com muita semântica.
Como seres humanos, estamos sintonizados para entender o contexto de uma frase, o significado de cada palavra, frase ou frase, relacioná-las a uma determinada situação ou conversa e, então, perceber o significado holístico por trás de uma afirmação. As máquinas, por outro lado, não podem fazer isso em níveis precisos. Conceitos como sarcasmo, humor e outros elementos abstratos são desconhecidos para eles e é por isso que a rotulagem de dados de texto se torna mais difícil. É por isso que a anotação de texto tem alguns estágios mais refinados, como o seguinte:
Anotação Semântica – objetos, produtos e serviços são tornados mais relevantes por meio de marcação de frase-chave apropriada e parâmetros de identificação. Os chatbots também são feitos para imitar conversas humanas dessa maneira.
Anotação de intenção – a intenção de um usuário e a linguagem usada por eles são marcadas para que as máquinas entendam. Com isso, os modelos podem diferenciar uma solicitação de um comando, ou uma recomendação de uma reserva e assim por diante.
Categorização de texto – frases ou parágrafos podem ser marcados e classificados com base em tópicos abrangentes, tendências, assuntos, opiniões, categorias (esportes, entretenimento e similares) e outros parâmetros.
Anotação de Entidade – onde frases não estruturadas são marcadas para torná-las mais significativas e trazê-las para um formato que possa ser entendido por máquinas. Para que isso aconteça, dois aspectos estão envolvidos – reconhecimento de entidade nomeada e vinculação de entidade. O reconhecimento de entidade nomeada é quando nomes de lugares, pessoas, eventos, organizações e muito mais são marcados e identificados e a vinculação de entidades é quando essas tags são vinculadas a frases, frases, fatos ou opiniões que as seguem. Coletivamente, esses dois processos estabelecem a relação entre os textos associados e o enunciado que os envolve.
3 etapas principais no processo de rotulagem de dados e anotação de dados
Às vezes, pode ser útil falar sobre os processos de teste que ocorrem em um projeto complexo de anotação e rotulagem de dados.
O primeira etapa é aquisição. É aqui que as empresas coletam e agregam dados. Essa fase normalmente envolve a obtenção do conhecimento especializado no assunto, seja de operadores humanos ou por meio de um contrato de licenciamento de dados.
O segundo e a etapa central do processo envolve a rotulagem e a anotação propriamente dita.
Essa etapa é onde a análise de NER, sentimento e intenção ocorreria, como falamos anteriormente neste livro.
Esses são os detalhes básicos da marcação e rotulagem precisa de dados a serem usados em projetos de aprendizado de máquina que alcançam as metas e objetivos definidos para eles.
Após os dados terem sido suficientemente marcados, rotulados ou anotados, os dados são enviados para o terceira e última fase do processo, que é implantação ou produção.
Uma coisa a ter em mente sobre a fase de aplicação é a necessidade de conformidade. Este é o estágio em que os problemas de privacidade podem se tornar problemáticos. Seja HIPAA ou GDPR ou outras diretrizes locais ou federais, os dados em jogo podem ser dados confidenciais e devem ser controlados.
Com atenção a todos esses fatores, esse processo de três etapas pode ser excepcionalmente eficaz no desenvolvimento de resultados para as partes interessadas nos negócios.
Processo de anotação de dados
Recursos para ferramentas de anotação de dados e rotulagem de dados
As ferramentas de anotação de dados são fatores decisivos que podem fazer ou quebrar seu projeto de IA. Quando se trata de saídas e resultados precisos, a qualidade dos conjuntos de dados por si só não importa. Na verdade, as ferramentas de anotação de dados que você usa para treinar seus módulos de IA influenciam imensamente seus resultados.
É por isso que é essencial selecionar e usar a ferramenta de rotulagem de dados mais funcional e adequada que atenda às necessidades do seu negócio ou projeto. Mas o que é uma ferramenta de anotação de dados em primeiro lugar? Que finalidade serve? Existem tipos? Bem, vamos descobrir.
Semelhante a outras ferramentas, as ferramentas de anotação de dados oferecem uma ampla variedade de recursos e capacidades. Para dar uma ideia rápida dos recursos, aqui está uma lista de alguns dos recursos mais fundamentais que você deve procurar ao selecionar uma ferramenta de anotação de dados.
Gerenciamento de conjunto de dados
A ferramenta de anotação de dados que você pretende usar deve suportar os conjuntos de dados que você tem em mãos e permitir que você os importe para o software para rotulagem. Portanto, gerenciar seus conjuntos de dados é o principal recurso oferecido pelas ferramentas. As soluções contemporâneas oferecem recursos que permitem importar grandes volumes de dados sem problemas, permitindo simultaneamente organizar seus conjuntos de dados por meio de ações como classificar, filtrar, clonar, mesclar e muito mais.
Uma vez que a entrada de seus conjuntos de dados é feita, a seguir é exportá-los como arquivos utilizáveis. A ferramenta que você usa deve permitir que você salve seus conjuntos de dados no formato que você especificar para que você possa alimentá-los em seus modelos de ML.
Técnicas de Anotação
É para isso que uma ferramenta de anotação de dados é criada ou projetada. Uma ferramenta sólida deve oferecer uma variedade de técnicas de anotação para conjuntos de dados de todos os tipos. Isso ocorre a menos que você esteja desenvolvendo uma solução personalizada para suas necessidades. Sua ferramenta deve permitir que você anote vídeos ou imagens de visão computacional, áudio ou texto de NLPs e transcrições e muito mais. Refinando ainda mais, deve haver opções para usar caixas delimitadoras, segmentação semântica, cuboides, interpolação, análise de sentimentos, partes do discurso, solução de correferência e muito mais.
Para os não iniciados, também existem ferramentas de anotação de dados com inteligência artificial. Eles vêm com módulos de IA que aprendem de forma autônoma com os padrões de trabalho de um anotador e anotam imagens ou texto automaticamente. Tal
módulos podem ser usados para fornecer assistência incrível aos anotadores, otimizar anotações e até mesmo implementar verificações de qualidade.
Controle de qualidade de dados
Falando em verificações de qualidade, várias ferramentas de anotação de dados são lançadas com módulos de verificação de qualidade incorporados. Isso permite que os anotadores colaborem melhor com os membros da equipe e ajudem a otimizar os fluxos de trabalho. Com esse recurso, os anotadores podem marcar e rastrear comentários ou feedback em tempo real, rastrear identidades por trás de pessoas que fazem alterações em arquivos, restaurar versões anteriores, optar por rotular consenso e muito mais.
Segurança
Como você está trabalhando com dados, a segurança deve ser a prioridade mais alta. Você pode estar trabalhando em dados confidenciais, como os que envolvem detalhes pessoais ou propriedade intelectual. Portanto, sua ferramenta deve fornecer segurança absoluta em termos de onde os dados são armazenados e como são compartilhados. Ele deve fornecer ferramentas que limitem o acesso aos membros da equipe, impeçam downloads não autorizados e muito mais.
Além disso, os padrões e protocolos de segurança devem ser atendidos e cumpridos.
Gestão da força de trabalho
Uma ferramenta de anotação de dados também é uma espécie de plataforma de gerenciamento de projetos, onde as tarefas podem ser atribuídas aos membros da equipe, o trabalho colaborativo pode acontecer, as revisões são possíveis e muito mais. É por isso que sua ferramenta deve se adequar ao seu fluxo de trabalho e processo para otimizar a produtividade.
Além disso, a ferramenta também deve ter uma curva de aprendizado mínima, pois o processo de anotação de dados por si só é demorado. Não serve para nada gastar muito tempo simplesmente aprendendo a ferramenta. Portanto, deve ser intuitivo e contínuo para qualquer pessoa começar rapidamente.
Analisando as vantagens da anotação de dados
Quando um processo é tão elaborado e definido, tem que haver um conjunto específico de vantagens que usuários ou profissionais podem experimentar. Além do fato de que a anotação de dados otimiza o processo de treinamento para algoritmos de IA e aprendizado de máquina, ela também oferece diversos benefícios. Vamos explorar o que são.
Experiência do usuário mais imersiva
O objetivo dos modelos de IA é oferecer a melhor experiência aos usuários e simplificar sua vida. Ideias como chatbots, automação, mecanismos de busca e muito mais surgiram com o mesmo propósito. Com a anotação de dados, os usuários têm uma experiência on-line perfeita, onde seus conflitos são resolvidos, as consultas de pesquisa são atendidas com resultados relevantes e os comandos e tarefas são executados com facilidade.
Eles tornam o teste de Turing quebrável
O Teste de Turing foi proposto por Alan Turing para máquinas pensantes. Quando um sistema falha no teste, diz-se que está no mesmo nível da mente humana, onde a pessoa do outro lado da máquina não seria capaz de dizer se está interagindo com outro humano ou com uma máquina. Hoje, estamos todos a um passo de quebrar o Teste de Turing por causa das técnicas de rotulagem de dados. Os chatbots e assistentes virtuais são todos alimentados por modelos de anotação superiores que recriam perfeitamente as conversas que alguém poderia ter com humanos. Se você notar, assistentes virtuais como Siri não apenas se tornaram mais inteligentes, mas também mais peculiares.
Eles tornam os resultados mais eficazes
O impacto dos modelos de IA pode ser decifrado pela eficiência dos resultados que eles entregam. Quando os dados são perfeitamente anotados e marcados, os modelos de IA não podem dar errado e simplesmente produziriam saídas mais eficazes e precisas. Na verdade, eles seriam treinados de tal forma que seus resultados seriam dinâmicos com respostas variando de acordo com situações e cenários únicos.
Para construir ou não construir uma ferramenta de anotação de dados
Um problema crítico e abrangente que pode surgir durante um projeto de anotação de dados ou rotulagem de dados é a escolha de construir ou comprar funcionalidades para esses processos. Isso pode surgir várias vezes em várias fases do projeto ou relacionado a diferentes segmentos do programa. Ao escolher entre construir um sistema internamente ou confiar em fornecedores, sempre há uma troca.
Como você provavelmente pode ver agora, a anotação de dados é um processo complexo. Ao mesmo tempo, é também um processo subjetivo. Ou seja, não há uma resposta única para a pergunta se você deve comprar ou construir uma ferramenta de anotação de dados. Muitos fatores precisam ser considerados e você precisa se fazer algumas perguntas para entender seus requisitos e perceber se realmente precisa comprar ou construir um.
Para tornar isso simples, aqui estão alguns dos fatores que você deve considerar.
Seu objetivo
O primeiro elemento que você precisa definir é o objetivo com seus conceitos de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
- Por que você está implementando-os em seu negócio?
- Eles resolvem um problema do mundo real que seus clientes estão enfrentando?
- Eles estão fazendo algum processo de front-end ou back-end?
- Você usará a IA para introduzir novos recursos ou otimizar seu site, aplicativo ou módulo existente?
- O que seu concorrente está fazendo no seu segmento?
- Você tem casos de uso suficientes que precisam de intervenção de IA?
As respostas a elas agruparão seus pensamentos – que atualmente podem estar em todo o lugar – em um só lugar e lhe darão mais clareza.
Coleta de dados de IA / licenciamento
Os modelos de IA requerem apenas um elemento para funcionar – dados. Você precisa identificar de onde pode gerar grandes volumes de dados reais. Se sua empresa gera grandes volumes de dados que precisam ser processados para obter informações cruciais sobre negócios, operações, pesquisa de concorrentes, análise de volatilidade de mercado, estudo de comportamento do cliente e muito mais, você precisa de uma ferramenta de anotação de dados. No entanto, você também deve considerar o volume de dados que você gera. Como mencionado anteriormente, um modelo de IA é tão eficaz quanto a qualidade e a quantidade de dados que são alimentados. Portanto, suas decisões devem invariavelmente depender desse fator.
Se você não tiver os dados certos para treinar seus modelos de ML, os fornecedores podem ser bastante úteis, ajudando você com o licenciamento de dados do conjunto certo de dados necessários para treinar modelos de ML. Em alguns casos, parte do valor que o fornecedor traz envolverá tanto a proeza técnica quanto o acesso a recursos que promoverão o sucesso do projeto.
Orçamento
Outra condição fundamental que provavelmente influencia todos os fatores que estamos discutindo atualmente. A solução para a questão de construir ou comprar uma anotação de dados se torna fácil quando você entende se tem orçamento suficiente para gastar.
Complexidades de conformidade
Os fornecedores podem ser extremamente úteis quando se trata de privacidade de dados e do manuseio correto de dados confidenciais. Um desses tipos de casos de uso envolve um hospital ou empresa relacionada à saúde que deseja utilizar o poder do aprendizado de máquina sem comprometer sua conformidade com HIPAA e outras regras de privacidade de dados. Mesmo fora da área médica, leis como o GDPR europeu estão reforçando o controle dos conjuntos de dados e exigindo mais vigilância por parte das partes interessadas corporativas.
Manpower
A anotação de dados requer mão de obra qualificada para trabalhar, independentemente do tamanho, escala e domínio do seu negócio. Mesmo que você esteja gerando o mínimo de dados todos os dias, você precisa de especialistas em dados para trabalhar em seus dados para rotulagem. Então, agora, você precisa perceber se tem a mão de obra necessária. Se tiver, eles são qualificados nas ferramentas e técnicas necessárias ou precisam de qualificação? Se eles precisam de qualificação, você tem o orçamento para treiná-los em primeiro lugar?
Além disso, os melhores programas de anotação de dados e rotulagem de dados usam vários especialistas no assunto ou domínio e os segmentam de acordo com dados demográficos como idade, gênero e área de especialização – ou geralmente em termos dos idiomas localizados com os quais eles trabalharão. Isso é, novamente, onde nós da Shaip falamos sobre colocar as pessoas certas nos lugares certos, conduzindo assim os processos humanos corretos que levarão seus esforços programáticos ao sucesso.
Operações de pequenos e grandes projetos e limites de custo
Em muitos casos, o suporte do fornecedor pode ser mais uma opção para um projeto menor ou para fases de projeto menores. Quando os custos são controláveis, a empresa pode se beneficiar da terceirização para tornar os projetos de anotação ou rotulagem de dados mais eficientes.
As empresas também podem observar limites importantes – onde muitos fornecedores vinculam o custo à quantidade de dados consumidos ou a outros benchmarks de recursos. Por exemplo, digamos que uma empresa se inscreveu com um fornecedor para fazer a entrada de dados tediosa necessária para configurar conjuntos de teste.
Pode haver um limite oculto no contrato em que, por exemplo, o parceiro de negócios tenha que retirar outro bloco de armazenamento de dados da AWS ou algum outro componente de serviço da Amazon Web Services ou algum outro fornecedor terceirizado. Eles repassam isso para o cliente na forma de custos mais altos, e isso coloca o preço fora do alcance do cliente.
Nesses casos, medir os serviços que você obtém dos fornecedores ajuda a manter o projeto acessível. Ter o escopo certo no lugar garantirá que os custos do projeto não excedam o que é razoável ou viável para a empresa em questão.
Alternativas de código aberto e freeware
Algumas alternativas ao suporte total do fornecedor envolvem o uso de software de código aberto, ou mesmo freeware, para realizar projetos de anotação de dados ou rotulagem. Aqui há uma espécie de meio termo em que as empresas não criam tudo do zero, mas também evitam depender muito de fornecedores comerciais.
A mentalidade de “faça você mesmo” do código aberto é em si uma espécie de compromisso – engenheiros e pessoas internas podem tirar proveito da comunidade de código aberto, onde bases de usuários descentralizadas oferecem seus próprios tipos de suporte de base. Não será como o que você recebe de um fornecedor – você não terá assistência fácil 24 horas por dia, 7 dias por semana, ou respostas a perguntas sem fazer uma pesquisa interna – mas o preço é menor.
Então, a grande questão – Quando você deve comprar uma ferramenta de anotação de dados:
Tal como acontece com muitos tipos de projetos de alta tecnologia, esse tipo de análise – quando construir e quando comprar – requer reflexão dedicada e consideração de como esses projetos são adquiridos e gerenciados. Os desafios que a maioria das empresas enfrenta relacionados a projetos de IA/ML ao considerar a opção “construir” é que não se trata apenas das partes de construção e desenvolvimento do projeto. Muitas vezes, há uma enorme curva de aprendizado para chegar ao ponto em que o verdadeiro desenvolvimento de IA/ML pode ocorrer. Com novas equipes e iniciativas de IA/ML, o número de “desconhecidos desconhecidos” supera em muito o número de “desconhecidos conhecidos”.
| Construa | Comprar |
|---|---|
Prós:
| Prós:
|
Contras:
| Contras:
|
Para tornar as coisas ainda mais simples, considere os seguintes aspectos:
- quando você trabalha em grandes volumes de dados
- quando você trabalha em diversas variedades de dados
- quando as funcionalidades associadas aos seus modelos ou soluções podem mudar ou evoluir no futuro
- quando você tem um caso de uso vago ou genérico
- quando você precisa de uma ideia clara sobre as despesas envolvidas na implantação de uma ferramenta de anotação de dados
- e quando você não tem a força de trabalho certa ou especialistas qualificados para trabalhar nas ferramentas e está procurando uma curva de aprendizado mínima
Se suas respostas foram opostas a esses cenários, você deve se concentrar na construção de sua ferramenta.
Fatores a serem considerados ao escolher a ferramenta de anotação de dados certa
Se você está lendo isso, essas ideias parecem empolgantes e são definitivamente mais fáceis de dizer do que de fazer. Então, como é possível aproveitar a infinidade de ferramentas de anotação de dados já existentes? Portanto, o próximo passo envolvido é considerar os fatores associados à escolha da ferramenta de anotação de dados correta.
Ao contrário de alguns anos atrás, o mercado evoluiu com toneladas de ferramentas de anotação de dados em prática hoje. As empresas têm mais opções na escolha de um com base em suas necessidades distintas. Mas cada ferramenta vem com seu próprio conjunto de prós e contras. Para tomar uma decisão sábia, um caminho objetivo deve ser tomado além dos requisitos subjetivos.
Vejamos alguns dos fatores cruciais que você deve considerar no processo.
Definindo seu caso de uso
Para selecionar a ferramenta de anotação de dados correta, você precisa definir seu caso de uso. Você deve perceber se seu requisito envolve texto, imagem, vídeo, áudio ou uma mistura de todos os tipos de dados. Existem ferramentas independentes que você pode comprar e ferramentas holísticas que permitem executar diversas ações em conjuntos de dados.
As ferramentas hoje são intuitivas e oferecem opções em termos de facilidades de armazenamento (rede, local ou nuvem), técnicas de anotação (áudio, imagem, 3D e mais) e uma série de outros aspectos. Você pode escolher uma ferramenta com base em seus requisitos específicos.
Estabelecendo Padrões de Controle de Qualidade
Esse é um fator crucial a ser considerado, pois o objetivo e a eficiência de seus modelos de IA dependem dos padrões de qualidade que você estabelece. Assim como uma auditoria, você precisa realizar verificações de qualidade dos dados que alimenta e dos resultados obtidos para entender se seus modelos estão sendo treinados da maneira certa e para os propósitos certos. No entanto, a questão é como você pretende estabelecer padrões de qualidade?
Tal como acontece com muitos tipos diferentes de trabalhos, muitas pessoas podem fazer uma anotação e marcação de dados, mas o fazem com vários graus de sucesso. Ao solicitar um serviço, você não verifica automaticamente o nível de controle de qualidade. É por isso que os resultados variam.
Então, você quer implantar um modelo de consenso, onde os anotadores oferecem feedback sobre a qualidade e as medidas corretivas são tomadas instantaneamente? Ou você prefere revisão de amostra, padrões-ouro ou interseção sobre modelos de união?
O melhor plano de compra garantirá que o controle de qualidade esteja em vigor desde o início, definindo padrões antes que qualquer contrato final seja acordado. Ao estabelecer isso, você também não deve ignorar as margens de erro. A intervenção manual não pode ser completamente evitada, pois os sistemas tendem a produzir erros em taxas de até 3%. Isso dá trabalho na frente, mas vale a pena.
Quem anotará seus dados?
O próximo fator importante depende de quem anota seus dados. Você pretende ter uma equipe interna ou prefere terceirizar? Se você estiver terceirizando, existem medidas legais e de conformidade que você precisa considerar devido às preocupações de privacidade e confidencialidade associadas aos dados. E se você tem uma equipe interna, qual é a eficiência deles em aprender uma nova ferramenta? Qual é o seu time-to-market com seu produto ou serviço? Você tem as métricas e equipes de qualidade certas para aprovar os resultados?
O vendedor vs. Debate de parceiros
A anotação de dados é um processo colaborativo. Envolve dependências e complexidades como interoperabilidade. Isso significa que certas equipes estão sempre trabalhando em conjunto e uma das equipes pode ser seu fornecedor. É por isso que o fornecedor ou parceiro selecionado é tão importante quanto a ferramenta que você usa para rotulagem de dados.
Com esse fator, aspectos como a capacidade de manter seus dados e intenções confidenciais, a intenção de aceitar e trabalhar no feedback, ser proativo em termos de requisições de dados, flexibilidade nas operações e muito mais devem ser considerados antes de apertar a mão de um fornecedor ou parceiro . Incluímos flexibilidade porque os requisitos de anotação de dados nem sempre são lineares ou estáticos. Eles podem mudar no futuro à medida que você expande ainda mais seus negócios. Se você estiver lidando apenas com dados baseados em texto, convém anotar dados de áudio ou vídeo à medida que dimensiona e seu suporte deve estar pronto para expandir seus horizontes com você.
Envolvimento do Fornecedor
Uma das maneiras de avaliar o envolvimento do fornecedor é o suporte que você receberá.
Qualquer plano de compra deve levar em consideração esse componente. Como será o suporte no chão? Quem serão as partes interessadas e as pessoas pontuais em ambos os lados da equação?
Há também tarefas concretas que precisam especificar qual é (ou será) o envolvimento do fornecedor. Para um projeto de anotação de dados ou rotulagem de dados em particular, o fornecedor fornecerá ativamente os dados brutos ou não? Quem atuará como especialistas no assunto e quem os empregará como funcionários ou contratados independentes?
Principais casos de uso
Por que as empresas realizam esses tipos de projetos de anotação de dados e rotulagem de dados?
Os casos de uso são abundantes, mas alguns dos mais comuns ilustram como esses sistemas ajudam as empresas a atingir metas e objetivos.
Por exemplo, alguns casos de uso envolvem tentar treinar assistentes digitais ou sistemas interativos de resposta de voz. Realmente, os mesmos tipos de recursos podem ser úteis em qualquer situação em que uma entidade de inteligência artificial interage com um ser humano. Quanto mais anotações de dados e rotulagem de dados tiverem contribuído para dados de teste direcionados e dados de treinamento, melhor esses relacionamentos funcionarão, em geral.
Outro caso de uso importante para anotação de dados e rotulagem de dados é o desenvolvimento de IA específica do setor. Você pode chamar alguns desses tipos de projetos de IA “orientada à pesquisa”, enquanto outros são mais operacionais ou procedimentais. A saúde é uma importante vertical para esse esforço intensivo de dados. Com isso em mente, porém, outros setores, como finanças, hotelaria, manufatura ou até mesmo varejo, também usarão esses tipos de sistemas.
Outros casos de uso são mais específicos por natureza. Considere o reconhecimento facial como um sistema de processamento de imagem. A mesma anotação de dados e rotulagem de dados ajuda a fornecer aos sistemas de computador as informações necessárias para identificar indivíduos e produzir resultados direcionados.
A aversão de algumas empresas ao setor de reconhecimento facial é um exemplo de como isso funciona. Quando a tecnologia é insuficientemente controlada, leva a grandes preocupações sobre justiça e seu impacto nas comunidades humanas.
Estudos de Caso
Aqui estão alguns exemplos de estudos de caso específicos que abordam como a anotação de dados e a rotulagem de dados realmente funcionam no terreno. Na Shaip, temos o cuidado de fornecer os mais altos níveis de qualidade e resultados superiores em anotação de dados e rotulagem de dados.
Grande parte da discussão acima sobre realizações padrão para anotação de dados e rotulagem de dados revela como abordamos cada projeto e o que oferecemos às empresas e partes interessadas com as quais trabalhamos.
Materiais de estudo de caso que demonstrarão como isso funciona:
Em um projeto de licenciamento de dados clínicos, a equipe Shaip processou mais de 6,000 horas de áudio, removendo todas as informações de saúde protegidas (PHI) e deixando o conteúdo compatível com HIPAA para modelos de reconhecimento de fala de saúde para trabalhar.
Nesse tipo de caso, são os critérios e a classificação das conquistas que são importantes. Os dados brutos estão na forma de áudio e há a necessidade de desidentificar as partes. Por exemplo, ao usar a análise NER, o objetivo duplo é desidentificar e anotar o conteúdo.
Outro estudo de caso envolve uma dados de treinamento de IA de conversação projeto que concluímos com 3,000 linguistas trabalhando em um período de 14 semanas. Isso levou à produção de dados de treinamento em 27 idiomas, a fim de desenvolver assistentes digitais multilíngues capazes de lidar com interações humanas em uma ampla seleção de idiomas nativos.
Neste estudo de caso em particular, a necessidade de colocar a pessoa certa na cadeira certa era evidente. O grande número de especialistas no assunto e operadores de entrada de conteúdo significava que havia a necessidade de organização e simplificação de procedimentos para realizar o projeto em um cronograma específico. Nossa equipe conseguiu superar o padrão do setor por uma ampla margem, otimizando a coleta de dados e os processos subsequentes.
Outros tipos de estudos de caso envolvem coisas como treinamento de bot e anotação de texto para aprendizado de máquina. Novamente, em um formato de texto, ainda é importante tratar as partes identificadas de acordo com as leis de privacidade e classificar os dados brutos para obter os resultados desejados.
Em outras palavras, ao trabalhar em vários tipos e formatos de dados, a Shaip demonstrou o mesmo sucesso vital ao aplicar os mesmos métodos e princípios a dados brutos e cenários de negócios de licenciamento de dados.
Resumindo
Acreditamos honestamente que este guia foi útil para você e que a maioria de suas perguntas foi respondida. No entanto, se você ainda não está convencido sobre um fornecedor confiável, não procure mais.
Nós, da Shaip, somos uma empresa de anotação de dados de primeira linha. Temos especialistas na área que entendem os dados e suas preocupações como nenhum outro. Podemos ser seus parceiros ideais, pois trazemos à mesa competências como compromisso, confidencialidade, flexibilidade e propriedade para cada projeto ou colaboração.
Portanto, independentemente do tipo de dados para os quais você pretende obter anotações, você pode encontrar essa equipe veterana em nós para atender às suas demandas e objetivos. Obtenha seus modelos de IA otimizados para aprender conosco.
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Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
Anotação de dados ou rotulagem de dados é o processo que torna dados com objetos específicos reconhecíveis por máquinas para prever o resultado. Marcar, transcrever ou processar objetos em texto, imagem, digitalizações etc. permite que os algoritmos interpretem os dados rotulados e sejam treinados para resolver casos de negócios reais por conta própria, sem intervenção humana.
No aprendizado de máquina (supervisionado ou não supervisionado), os dados rotulados ou anotados estão marcando, transcrevendo ou processando os recursos que você deseja que seus modelos de aprendizado de máquina entendam e reconheçam para resolver os desafios do mundo real.
Um anotador de dados é uma pessoa que trabalha incansavelmente para enriquecer os dados de modo a torná-los reconhecíveis pelas máquinas. Pode envolver uma ou todas as etapas a seguir (sujeito ao caso de uso em questão e ao requisito): limpeza de dados, transcrição de dados, rotulagem de dados ou anotação de dados, controle de qualidade etc.
Ferramentas ou plataformas (baseadas em nuvem ou no local) usadas para rotular ou anotar dados de alta qualidade (como texto, áudio, imagem, vídeo) com metadados para aprendizado de máquina são chamadas de ferramentas de anotação de dados.
Ferramentas ou plataformas (baseadas em nuvem ou no local) que são usadas para rotular ou anotar imagens em movimento quadro a quadro de um vídeo para criar dados de treinamento de alta qualidade para aprendizado de máquina.
Ferramentas ou plataformas (baseadas em nuvem ou no local) que são usadas para rotular ou anotar texto de avaliações, jornais, prescrição médica, registros eletrônicos de saúde, balanços etc. para criar dados de treinamento de alta qualidade para aprendizado de máquina. Esse processo também pode ser chamado de rotulagem, marcação, transcrição ou processamento.