Rotulagem de dados

O que é rotulagem de dados? Tudo que um iniciante precisa saber

O que é rotulagem de dados

Modelos de IA inteligentes precisam ser treinados extensivamente para serem capazes de identificar padrões, objetos e, eventualmente, tomar decisões confiáveis. No entanto, os dados treinados não podem ser alimentados aleatoriamente e devem ser rotulados para ajudar os modelos a entender, processar e aprender de forma abrangente com os padrões de entrada selecionados.

É aí que entra a rotulagem de dados, como um ato de rotular informações, ou melhor, metadados, conforme um conjunto de dados específico, para focar em ampliar o entendimento das máquinas. Para simplificar ainda mais, a rotulagem de dados categoriza seletivamente dados, imagens, texto, áudio, vídeos e padrões para melhorar as implementações de IA.

Mercado global de rotulagem de dados

Conforme Rotulagem de dados NASSCOM Relatório, espera-se que o mercado global de rotulagem de dados cresça 700% em valor até o final de 2023, em comparação com 2018. Esse suposto crescimento provavelmente levará em consideração a alocação financeira para ferramentas de rotulagem autogerenciadas, com suporte interno recursos e até mesmo soluções de terceiros. 

Além dessas descobertas, também pode-se inferir que o mercado global de rotulagem de dados acumulou um valor de US$ 1.2 bilhão em 2018. No entanto, esperamos que ele cresça, pois se presume que o tamanho do mercado de rotulagem de dados atinja uma avaliação maciça de US$ 4.4 bilhões até 2023.

7 desafios de rotulagem de dados enfrentados pelos negócios

A rotulagem de dados é a necessidade do momento, mas vem com vários desafios específicos de implementação e preço.

Alguns dos mais urgentes incluem:

  • Preparação de dados lenta, cortesia de ferramentas de limpeza redundantes
  • Falta de hardware necessário para lidar com uma força de trabalho massiva e volume excessivo de dados raspados
  • Acesso restrito a ferramentas de etiquetagem de vanguarda e tecnologias de suporte
  • Maior custo de rotulagem de dados
  • Falta de consistência quando se trata de marcação de dados de qualidade
  • Falta de escalabilidade, se e quando o modelo de IA precisar cobrir um conjunto adicional de participantes
  • Falta de conformidade quando se trata de manter uma postura estável de segurança de dados ao adquirir dados e usá-los
Tipos de rotulagem de dados

Embora você possa segregar a rotulagem de dados conceitualmente, as ferramentas relevantes exigem que você classifique os conceitos de acordo com a natureza dos conjuntos de dados. Esses incluem:

  • Classificação de Áudio: Compreende a coleta, segmentação e transcrição de áudio
  • Rotulagem de imagem: Compreendendo coleta, classificação, segmentação e rotulagem de dados de pontos-chave
  • Rotulagem de texto: Envolve extração e classificação de texto
  • Rotulagem de vídeo: Inclui elementos como coleção de vídeos, classificação e segmentação
  • rotulagem 3D: Apresenta rastreamento e segmentação de objetos

Além da segregação acima mencionada, especialmente de uma perspectiva mais ampla, a rotulagem de dados é dividida em quatro tipos, incluindo Descritiva, Avaliativa, Informativa e Combinatória. Classificação, extração, rastreamento de objetos, que já discutimos para os conjuntos de dados individuais.

4 etapas-chave na rotulagem de dados

A rotulagem de dados é um processo detalhado e envolve as seguintes etapas para treinar categoricamente os modelos de IA:

  1. Coleta de conjuntos de dados, por meio de estratégias, ou seja, internamente, de código aberto, fornecedores
  2. Rotulando conjuntos de dados de acordo com a visão computacional, aprendizado profundo e recursos específicos de NLP
  3. Testar e avaliar modelos produzidos para determinar a inteligência como parte da implantação
  4. Satisfazer a qualidade aceitável do modelo e, eventualmente, liberá-lo para uso abrangente
Fatores a considerar ao escolher as ferramentas certas

O conjunto certo de ferramentas de rotulagem de dados, sinônimo de uma plataforma de rotulagem de dados confiável, precisa ser selecionado tendo em mente os seguintes fatores:

  1. Tipo de inteligência que você deseja que o modelo tenha por meio de casos de uso definidos 
  2. Qualidade e experiência dos anotadores de dados, para que possam usar as ferramentas com precisão
  3. Padrões de qualidade que você tem em mente 
  4. Necessidades específicas de conformidade
  5. Ferramentas comerciais, de código aberto e freeware
  6. Orçamento que você pode poupar

Além dos fatores mencionados, é melhor você manter uma nota das seguintes considerações:

  1. Precisão de rotulagem das ferramentas
  2. A garantia de qualidade é garantida pelas ferramentas
  3. Capacidades de integração
  4. Segurança e imunização contra vazamentos
  5. Configuração baseada em nuvem ou não
  6. Visão de gestão de controle de qualidade 
  7. Fail-Safes, Stop-Gaps e proeza escalável da ferramenta
  8. A empresa que oferece as ferramentas
Indústrias que usam rotulagem de dados

As verticais que são melhor atendidas por ferramentas e recursos de rotulagem de dados incluem:

  1. IA médica: As áreas de foco incluem treinamento de modelos de diagnóstico com visão computacional para imagens médicas aprimoradas, tempos de espera minimizados e acúmulo mínimo
  2. Finanças: As áreas de foco incluem avaliação de riscos de crédito, elegibilidade de empréstimos e outros fatores importantes por meio de rotulagem de texto
  3. Veículo Autônomo ou Transporte: As áreas de foco incluem implementação de PNL e Visão Computacional para empilhar modelos com um volume insano de dados de treinamento para detectar indivíduos, sinais, bloqueios, etc.
  4. Varejo: As áreas de foco incluem decisões específicas de preços, comércio eletrônico aprimorado, monitoramento da persona do comprador, compreensão dos hábitos de compra e ampliação da experiência do usuário
  5. Tecnologia: As áreas de foco incluem fabricação de produtos, separação de caixas, detecção antecipada de erros críticos de fabricação e muito mais
  6. Geoespacial: As áreas de foco incluem GPS e sensoriamento remoto por técnicas de rotulagem selecionadas
  7. Agricultura: As áreas de foco incluem o uso de sensores GPS, drones e visão computacional para aprofundar os conceitos de agricultura de precisão, otimizar as condições do solo e das culturas, determinar os rendimentos e muito mais
Construir vs. Comprar

Ainda confuso sobre qual é a melhor estratégia para colocar a rotulagem de dados no caminho certo, ou seja, construir uma configuração autogerenciada ou comprar uma de um provedor de serviços terceirizado. Aqui estão os prós e contras de cada um para ajudá-lo a decidir melhor:

A Abordagem 'Construir'

ConstruaComprar

hits:

  • Melhor controle sobre as configurações
  • Monitoramento de resposta mais rápido enquanto os sistemas estão sendo treinados

hits:

  • Tempo de comercialização mais rápido
  • Permite que você obtenha a vantagem do early adopter
  • Acesso a tecnologia de vanguarda
  • Melhor conformidade de segurança de dados

Sente falta:

  • Implantação lenta
  • Grandes despesas gerais
  • Começo atrasado
  • Restrições orçamentárias mais altas
  • Requer manutenção contínua
  • Escalabilidade atrai despesas de aprimoramento

Sente falta:

  • Principalmente genérico
  • Pode precisar de personalizações para se adequar a casos de uso exclusivos
  • Sem garantia de suporte futuro

Benefícios:

  • Dependência aprimorada
  • Flexibilidade adicionada
  • Salvaguardas de segurança auto-idealizadas

Benefícios:

  • Acesso contínuo às equipes
  • Integrações mais rápidas
  • Escalabilidade aprimorada
  • Custos de propriedade zero
  • Acesso instantâneo a recursos e técnicas
  • Protocolos de segurança predefinidos

Veredito

Se você planeja construir um sistema de IA exclusivo sem que o tempo seja uma restrição, criar uma ferramenta de rotulagem do zero faz sentido. Para todo o resto, comprar uma ferramenta é a melhor abordagem

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