El etiquetado de datos es el proceso de etiquetar datos para que las computadoras o la inteligencia artificial puedan comprenderlos y utilizarlos. Para explicarlo fácilmente, si dijéramos que tenemos que distinguir entre perros y gatos, las computadoras o la inteligencia artificial no pueden distinguirlos de manera intuitiva como los humanos, por lo que les enseñamos a distinguir entre perros y gatos... Eso es lo que se llama etiquetado de datos.

Al ver fotos de perros y gatos, se les da una etiqueta de "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 usa para reconocer objetos, sino que también se usa en varios campos como la clasificación de texto, el análisis de sentimientos, el reconocimiento de voz, etc., y los datos etiquetados ayudan a la inteligencia artificial a aprender y realizar las tareas que queremos.

En resumen, el etiquetado de datos es el proceso de etiquetar datos para que las computadoras o la inteligencia artificial puedan entenderlos, y esto les permite realizar las tareas que queremos... A las personas que realizan este trabajo se les llamaEtiquetadores de datos.

Tipos de etiquetado de datos

1. Rectángulo / Cuadro delimitador (Bounding Box)

Un rectángulo o cuadro delimitador es una forma de delimitar la ubicación de un objeto con un rectángulo. Se usa principalmente en tareas de detección de objetos (Object Detection) y se dibuja un cuadro delimitador alrededor del objeto para registrar las coordenadas del cuadro, lo que indica la ubicación y el tamaño del objeto.

2. Puntos / Puntos (Points)

Los puntos o puntos son una forma de señalar una ubicación específica de un objeto. En las tareas de reconocimiento facial, la ubicación de los ojos, la nariz y la boca se puede indicar con puntos para mostrar los rasgos faciales.

3. Polígono / Polígono (Polygon)

Un polígono o polígono es una forma de marcar 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)

Una máscara de segmentación es una forma de etiquetar cada píxel con el objeto o clase correspondiente. Se usa una máscara de segmentación para mostrar el área del objeto en el nivel de píxel, y la etiqueta de clase asignada a cada píxel separa el objeto con precisión en la imagen.

5. Etiquetado de múltiples clases (Multi-Class Labeling)

El etiquetado de múltiples clases es una forma de clasificar objetos en una de varias clases. En una tarea de clasificación de manzanas, plátanos y naranjas en una imagen, se asigna una etiqueta de clase correspondiente a cada objeto.

Además de esto, existen varios métodos de etiquetado de datos, como la conversión de datos de audio a texto o el método de esqueleto para estimar las articulaciones de personas o animales, y se elige el método apropiado según el propósito y los requisitos de la tarea. Esto ayuda a las computadoras a comprender los datos y realizar las tareas que queremos.

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, y el etiquetado de datos proporciona datos de entrada y la salida correspondiente (etiqueta) para ayudar al modelo a realizar predicciones correctas.

2. Mejora del rendimiento del modelo

El entrenamiento de un modelo utilizando datos etiquetados puede mejorar el rendimiento del modelo. Al usar datos etiquetados, el modelo puede predecir resultados más cercanos a la salida deseada.

3. Soporte de toma de decisiones y juicio

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

4. Desarrollo de tecnología de automatización

El etiquetado de datos proporciona una base importante para el desarrollo de tecnología de automatización. Los grandes conjuntos de datos etiquetados se pueden utilizar para entrenar modelos de aprendizaje automático y desarrollar sistemas o algoritmos automatizados.

5. Diversificación de áreas de aplicación

El etiquetado de datos se utiliza en una variedad de áreas de aplicación, como la visión por computadora, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. El entrenamiento de modelos utilizando datos etiquetados permite realizar una variedad de tareas, como la detección de objetos, el reconocimiento de comandos de voz y el análisis de sentimientos.

6. Transmisión de conocimientos empíricos

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, pueden reflejar el conocimiento y la información específicos de ese 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 de los modelos en una variedad de 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 trata de conjuntos de datos de gran tamaño, el tiempo y el coste necesarios para el etiquetado pueden aumentar, por lo que se requiere conocimiento y esfuerzo profesionales en el trabajo de etiquetado.

2. Subjetividad y consistencia

El trabajo de etiquetado puede estar sujeto a subjetividad y es importante mantener la coherencia entre los etiquetadores. Diferentes etiquetadores pueden asignar diferentes etiquetas a los mismos datos, por lo que se requiere precaución para mantener la coherencia.

3. Discrepancias y errores de etiquetas

El trabajo de etiquetado de datos puede resultar en discrepancias o errores entre las etiquetas y los datos reales debido a errores o inexactitudes en las etiquetas. Los errores de etiquetado pueden afectar el rendimiento del modelo, por lo que es importante controlar la calidad del trabajo de etiquetado.

4. Dificultad en la especialización de dominio y generalización

Algunos datos pueden ser específicos de un dominio determinado, lo que dificulta su generalización a otros dominios. El mismo método de etiquetado puede tener una precisión y utilidad reducidas cuando se aplica a datos de otros dominios.

5. Falta de etiquetas y desequilibrio

Si faltan etiquetas o hay un desequilibrio en ciertas etiquetas de clase dentro de un conjunto de datos, esto puede afectar el rendimiento del modelo. Para resolver esto, puede ser necesario un trabajo adicional, como la adquisición de datos o el reajuste de etiquetas.

6. Privacidad y problemas éticos

El trabajo de etiquetado puede plantear problemas de privacidad y éticos. Algunos datos pueden contener información personal sensible y es necesario manejarla adecuadamente en el trabajo de etiquetado.

Estos inconvenientes son puntos a considerar al realizar trabajos de etiquetado de datos. Para un etiquetado de datos eficiente y preciso, estos inconvenientes deben minimizarse y debe haber un control de calidad riguroso.