Se você estiver desenvolvendo uma solução de IA, o tempo de lançamento do seu produto no mercado depende muito da disponibilidade oportuna de conjuntos de dados de qualidade para fins de treinamento. Somente quando você tiver os conjuntos de dados necessários em mãos, você iniciará os processos de treinamento de seus modelos, otimizará os resultados e preparará sua solução para o lançamento.
E você sabe, buscar conjuntos de dados de qualidade no prazo é um grande desafio para empresas de todos os tamanhos e escalas. Para os não iniciados, perto de 19% das empresas revelam que é a falta de disponibilidade de dados que os impede de adotar soluções de IA.
Também devemos entender que, mesmo que você consiga gerar dados relevantes e contextuais, anotação de dados é um desafio por si só. É demorado e requer excelente domínio e atenção aos detalhes. Cerca de 80% do tempo de desenvolvimento de uma IA é anotado em conjuntos de dados.
Agora, não podemos simplesmente eliminar completamente os processos de anotação de dados de nossos sistemas, pois eles são o fulcro do treinamento de IA. Seus modelos não forneceriam resultados (muito menos resultados de qualidade) se não houvesse dados anotados em mãos. Até agora, discutimos uma infinidade de tópicos sobre desafios baseados em dados, técnicas de anotação e muito mais. Hoje, discutiremos outro aspecto crucial que gira em torno da própria rotulagem de dados.
Neste post, exploraremos os dois tipos de métodos de anotação usados em todo o espectro, que são:
- Rotulagem manual de dados
- E rotulagem automática de dados
Vamos esclarecer as diferenças entre os dois, por que a intervenção manual é fundamental e quais são os riscos associados à automação rotulagem de dados.
Rotulagem manual de dados
Como o nome sugere, a rotulagem manual de dados envolve humanos. Especialistas em anotação de dados se encarregam de marcar elementos em conjuntos de dados. Por especialistas, queremos dizer PMEs e autoridades de domínio que sabem exatamente o que anotar. O processo manual começa com os anotadores sendo fornecidos com conjuntos de dados brutos para anotação. Os conjuntos de dados podem ser imagens, arquivos de vídeo, gravações ou transcrições de áudio, textos ou uma combinação destes.
Com base em projetos, resultados exigidos e especificações, os anotadores trabalham na anotação de elementos relevantes. Os especialistas sabem qual técnica é mais adequada para conjuntos de dados e propósitos específicos. Eles usam a técnica certa para seus projetos e entregam conjuntos de dados treináveis no prazo.
A rotulagem manual é extremamente demorada e o tempo médio de anotação por conjunto de dados depende de vários fatores, como a ferramenta usada, o número de elementos a serem anotados, a qualidade dos dados e muito mais. Por exemplo, pode levar até 1500 horas para um especialista rotular cerca de 100,000 imagens com 5 anotações por imagem.
Embora a rotulagem manual seja apenas uma parte do processo, há uma segunda fase no fluxo de trabalho de anotação chamada verificações e auditorias de qualidade. Nele, conjuntos de dados anotados são verificados quanto à autenticidade e precisão. Para fazer isso, as empresas adotam um método de consenso, onde várias anotações trabalham nos mesmos conjuntos de dados para resultados unânimes. As discrepâncias também são resolvidas em caso de comentários e sinalizações. Quando comparada ao processo de anotação, a fase de verificação de qualidade é menos árdua e demorada.
Rotulagem Automática de Dados
Então, agora você entende quanto esforço manual é gasto na rotulagem de dados. Para soluções a serem usadas em setores como saúde, precisão e atenção aos detalhes se tornam ainda mais cruciais. Para preparar o caminho para rotulagem de dados mais rápida e entrega de dados anotados, os modelos de rotulagem automática de dados estão gradualmente se tornando proeminentes.
Nesse método, os sistemas de IA cuidam da anotação dos dados. Isso é alcançado com a ajuda de métodos heurísticos ou modelos de aprendizado de máquina ou ambos. No método heurístico, um único conjunto de dados é passado por uma série de regras ou condições predefinidas para validar um rótulo específico. As condições são estabelecidas por humanos.
Embora isso seja eficiente, esse método falha quando as estruturas de dados mudam com frequência. Além disso, estabelecer condições torna-se complexo para conduzir os sistemas a tomar uma decisão informada. Embora os humanos possam diferenciar entre sorvete e limonada, não sabemos a abordagem que o cérebro adota para chegar a essa distinção. Replicar isso é humanamente impossível em máquinas.
Isso dá origem a uma série de preocupações com relação à qualidade dos resultados dos sistemas de IA. Apesar da automação começar, você precisa de um humano (ou vários deles) para validar e corrigir rótulos de dados. E esta é uma excelente continuação para a nossa próxima seção.
Anotação assistida por IA: inteligência requer cérebro (abordagem híbrida)
Para obter os melhores resultados, é necessária uma abordagem híbrida. Enquanto os sistemas de IA podem cuidar de uma rotulagem mais rápida, os humanos podem validar os resultados e otimizá-los. Deixar todo o processo de anotação de dados nas mãos das máquinas pode ser uma má ideia e é por isso que trazer humanos no loop faz todo o sentido.
Uma vez treinadas, as máquinas podem segmentar e anotar com precisão os elementos mais fundamentais. São apenas as tarefas complexas que requerem intervenção manual. Nesses casos, isso não seria tão demorado quanto a rotulagem manual de dados e tão arriscado quanto a rotulagem automática de dados.
Há um equilíbrio estabelecido e o processo também pode acontecer de maneira econômica. Os especialistas podem criar ciclos de feedback otimizados para que as máquinas produzam etiquetas melhores, reduzindo a necessidade de esforços manuais envolvidos. Com o aumento significativo nas pontuações de confiança da máquina, a qualidade dos dados rotulados também pode ser melhorada.
Resumindo
Completamente autônomo rotulagem de dados mecanismos nunca funcionariam – pelo menos por enquanto. O que exigimos é harmonia entre o homem e as máquinas na realização de uma tarefa tediosa. Isso também aumenta o tempo de entrega de conjuntos de dados anotados, onde as empresas podem iniciar suas fases de treinamento de IA sem problemas. E se você estiver procurando conjuntos de dados de alta qualidade para seus modelos de IA, entre em contato conosco hoje.
