¿Qué es el etiquetado de datos? Tipos, ventajas y desventajas

El etiquetado de datos es el proceso de etiquetar datos para que las computadoras o la inteligencia artificial puedan comprenderlos y utilizarlos. En términos sencillos, si dijéramos que debemos distinguir entre perros y gatos, las computadoras o la inteligencia artificial no pueden distinguir entre perros y gatos de manera intuitiva como los humanos, por lo que les enseñamos a distinguir entre perros y gatos. ... Eso es precisamente el etiquetado de datos.

Al ver fotos de perros y gatos, se les asigna la etiqueta "perro" / "gato", respectivamente, y con estos datos etiquetados, las computadoras o la inteligencia artificial pueden aprender a distinguir entre perros y gatos.

El etiquetado de datos no solo se utiliza para reconocer objetos, sino que también se utiliza en una variedad de campos, como la clasificación de texto, el análisis de sentimientos y el reconocimiento de voz. Los datos etiquetados ayudan a la inteligencia artificial a aprender y realizar las tareas que deseamos.

En resumen, el etiquetado de datos consiste en etiquetar datos para que las computadoras o la inteligencia artificial los comprendan, y esto permite que las computadoras o la inteligencia artificial realicen las tareas deseadas. ... Las personas que realizan este trabajo se llaman Etiquetadores de datos .

Tipos de etiquetado de datos

1. Rectángulo / Caja delimitadora (Bounding Box)

El rectángulo o caja delimitadora es un método para enmarcar la ubicación de un objeto con un rectángulo. Se utiliza principalmente en tareas de detección de objetos (Object Detection), y se dibuja un cuadro delimitador alrededor del objeto para registrar las coordenadas del cuadro y proporcionar información sobre la ubicación y el tamaño del objeto.

2. Punto / Puntos (Points)

El punto o puntos es un método para indicar una ubicación específica de un objeto. En las tareas de reconocimiento facial, se pueden designar puntos para las ubicaciones de los ojos, la nariz y la boca para mostrar las características faciales.

3. Polígono (Polygon)

El polígono es un método para mostrar con precisión el límite de un objeto. Se dibuja un polígono que representa el contorno del objeto en una imagen o video. Se utiliza principalmente en tareas de segmentación de objetos o segmentación de imágenes.

4. Máscara de segmentación (Segmentation Mask)

La máscara de segmentación es un método para mostrar el objeto o clase correspondiente para cada píxel. Muestra el área del objeto a nivel de píxel para tareas de segmentación de objetos, y la etiqueta de clase asignada a cada píxel separa con precisión el objeto en la imagen.

5. Etiquetado multiclase (Multi-Class Labeling)

El etiquetado multiclase es un método para clasificar un objeto en una de varias clases. En la tarea de clasificar manzanas, plátanos y naranjas en una imagen, se asigna una etiqueta de clase correspondiente a cada objeto.

Además de estos, existen varios métodos de etiquetado de datos, como la conversión de datos de audio a texto o el método de esqueleto que estima las articulaciones de humanos o animales. Se selecciona y utiliza el método adecuado según el propósito y los requisitos de la tarea. Esto ayuda a las computadoras a comprender los datos y realizar las tareas deseadas.

Ventajas del etiquetado de datos

1. Elemento esencial para el aprendizaje supervisado

El etiquetado de datos es un elemento esencial en el aprendizaje supervisado (Supervised Learning). El aprendizaje supervisado es un método en el que los algoritmos de aprendizaje automático aprenden patrones utilizando datos etiquetados. El etiquetado de datos proporciona los datos de entrada y la salida correspondiente (etiqueta), lo que ayuda al modelo a realizar predicciones correctas.

2. Mejora del rendimiento del modelo

Entrenar un modelo utilizando datos etiquetados puede mejorar el rendimiento del modelo. El uso de datos etiquetados permite al modelo predecir resultados más cercanos a la salida deseada.

3. Soporte para la toma de decisiones y juicios

El etiquetado de datos ayuda en la toma de decisiones y juicios. El uso de datos etiquetados permite comprender con precisión la información necesaria para tomar decisiones o juicios.

4. Desarrollo de tecnologías de automatización

El etiquetado de datos proporciona una base importante para el desarrollo de tecnologías de automatización. Se pueden desarrollar sistemas o algoritmos automatizados utilizando conjuntos de datos etiquetados a gran escala para entrenar modelos de aprendizaje automático.

5. Diversificación de áreas de aplicación

El etiquetado de datos se utiliza en diversas áreas de aplicación, como la visión artificial, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. Al entrenar modelos utilizando datos etiquetados, se pueden realizar diversas tareas como la detección de objetos, el reconocimiento de comandos de voz y el análisis de sentimientos.

6. Transmisión de conocimiento empírico

El etiquetado de datos es útil para transmitir el conocimiento empírico de los expertos en el dominio. Cuando los expertos en el dominio asignan etiquetas, se puede reflejar el conocimiento y la comprensión específicos del campo en los datos.

La precisión y la calidad son factores importantes en el etiquetado de datos, y es necesario realizar un trabajo de etiquetado preciso y coherente. Los datos etiquetados se pueden utilizar eficazmente para mejorar el rendimiento del modelo en diversas áreas de aplicación.

Desventajas del etiquetado de datos

1. Tiempo y coste

El etiquetado de datos es una tarea que requiere mucho tiempo y dinero. En particular, cuando se deben procesar conjuntos de datos a gran escala, el tiempo y el coste del etiquetado pueden aumentar. Por lo tanto, las tareas de etiquetado pueden requerir conocimientos y esfuerzos profesionales.

2. Subjetividad y coherencia

La tarea de etiquetado puede verse afectada por la subjetividad, y es importante mantener la coherencia entre los etiquetadores. Diferentes etiquetadores pueden asignar etiquetas diferentes a los mismos datos, por lo que es necesario prestar atención a la coherencia.

3. Inconsistencia y errores en las etiquetas

La tarea de etiquetado de datos puede provocar inconsistencias entre las etiquetas y los datos reales debido a errores o inexactitudes en las etiquetas. Los errores de etiquetado pueden reducir el rendimiento del modelo, por lo que es importante controlar la calidad de la tarea de etiquetado.

4. Dificultad de especialización en el dominio y generalización

Algunos datos están especializados en un dominio específico, lo que puede dificultar la generalización a otros dominios. La precisión y la utilidad del mismo método de etiquetado pueden disminuir cuando se aplica a datos de diferentes dominios.

5. Falta y desequilibrio de etiquetas

Si faltan ciertas etiquetas de clase en el conjunto de datos o si hay un desequilibrio, puede afectar al rendimiento del modelo. Para solucionar esto, puede ser necesario realizar tareas adicionales como la obtención de datos o el reajuste de etiquetas.

6. Protección de datos personales y problemas éticos

La tarea de etiquetado puede plantear problemas de protección de datos personales y éticos. Algunos datos pueden contener información personal sensible, y es necesario gestionarla adecuadamente durante la tarea de etiquetado.

Estos inconvenientes son aspectos a considerar al realizar la tarea de etiquetado de datos. Para un etiquetado de datos eficiente y preciso, es necesario minimizar estos inconvenientes y gestionar la calidad de manera estricta.