L'etichettatura dei dati è il processo di aggiunta di tag ai dati in modo che i computer o l'intelligenza artificiale possano capirli e utilizzarli. In parole semplici, se dicessimo che dobbiamo distinguere tra cani e gatti, i computer o l'intelligenza artificiale non sarebbero in grado di distinguere tra cani e gatti in modo intuitivo come le persone, quindi insegniamo ai computer a distinguere tra cani e gatti... Questo è l'etichettatura dei dati.

Guardando le foto di cani e gatti, aggiungiamo un tag "cane" / "gatto" a ciascuna di esse e, utilizzando questi dati taggati, i computer o l'intelligenza artificiale imparano a distinguere tra cani e gatti.

L'etichettatura dei dati non si limita al riconoscimento di oggetti, ma viene utilizzata anche in vari campi come la classificazione del testo, l'analisi dei sentimenti, il riconoscimento vocale, ecc. I dati etichettati aiutano l'intelligenza artificiale ad imparare ed eseguire le attività che desideriamo.

In sintesi, l'etichettatura dei dati consiste nell'aggiungere tag ai dati per renderli comprensibili ai computer o all'intelligenza artificiale, consentendo loro di eseguire le attività desiderate... Le persone che eseguono queste attività sono chiamateetichettatori di dati.

Tipi di etichettatura dei dati

1. Rettangolo / Bounding Box

Un rettangolo o un bounding box è un modo per delimitare la posizione di un oggetto con un rettangolo. Viene principalmente utilizzato nelle attività di rilevamento di oggetti (Object Detection) e consiste nel disegnare un riquadro attorno all'oggetto e registrare le coordinate del riquadro per indicare la posizione e le dimensioni dell'oggetto.

2. Punto / Punti

Punti o punti sono un modo per indicare una posizione specifica di un oggetto. Nelle attività di riconoscimento facciale, è possibile specificare la posizione degli occhi, del naso e della bocca con dei punti per indicare le caratteristiche del viso.

3. Poligono / Poligono

Un poligono o un poligono è un modo per contrassegnare accuratamente i confini di un oggetto. Si disegna un poligono che rappresenta il contorno dell'oggetto in un'immagine o in un video. Viene principalmente utilizzato nelle attività di segmentazione di oggetti o segmentazione di immagini.

4. Maschera di segmentazione

Una maschera di segmentazione è un modo per contrassegnare ogni pixel con l'oggetto o la classe corrispondente. Viene utilizzata nelle attività di segmentazione di oggetti e indica l'area dell'oggetto a livello di pixel. L'etichetta di classe assegnata a ogni pixel separa accuratamente l'oggetto dall'immagine.

5. Etichettatura multiclasse

L'etichettatura multiclasse è un modo per classificare un oggetto in una delle tante classi. In un'attività di classificazione di mele, banane e arance, viene assegnata un'etichetta di classe corrispondente a ciascun oggetto.

Oltre a questo, ci sono molti altri tipi di etichettatura dei dati, come la trasformazione dei dati audio in testo, lo scheletro che stima le articolazioni di persone o animali, ecc. Il tipo di etichettatura dei dati appropriato viene scelto in base allo scopo e alle esigenze del compito. Ciò aiuta i computer a capire i dati ed eseguire le attività desiderate.

Vantaggi dell'etichettatura dei dati

1. Elemento essenziale per l'apprendimento supervisionato

L'etichettatura dei dati è un elemento essenziale per l'apprendimento supervisionato (Supervised Learning). L'apprendimento supervisionato è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo impara i pattern utilizzando dati etichettati. Fornendo i dati di input e l'output corrispondente (etichetta) attraverso l'etichettatura dei dati, si aiuta il modello a effettuare predizioni corrette.

2. Miglioramento delle prestazioni del modello

Addestrare un modello utilizzando dati etichettati può migliorare le prestazioni del modello. Utilizzando dati etichettati, il modello è in grado di prevedere risultati più vicini all'output desiderato.

3. Supporto per la presa di decisioni e il giudizio

L'etichettatura dei dati aiuta nella presa di decisioni e nel giudizio. Utilizzando dati etichettati, è possibile identificare accuratamente le informazioni necessarie per prendere decisioni o esprimere giudizi.

4. Sviluppo di tecnologie di automazione

L'etichettatura dei dati fornisce una base importante per lo sviluppo di tecnologie di automazione. Utilizzando set di dati di grandi dimensioni etichettati, è possibile addestrare modelli di apprendimento automatico e sviluppare sistemi o algoritmi automatizzati.

5. Diversificazione delle aree di applicazione

L'etichettatura dei dati è utilizzata in varie aree di applicazione, tra cui la visione artificiale, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Adottando dati etichettati per addestrare i modelli, è possibile eseguire attività diverse come il rilevamento di oggetti, il riconoscimento di comandi vocali e l'analisi dei sentimenti.

6. Trasferimento di conoscenze empiriche

L'etichettatura dei dati è utile per trasferire le conoscenze empiriche degli esperti di settore. Quando gli esperti di settore assegnano le etichette, è possibile riflettere le conoscenze e gli spunti specifici di quel settore nei dati.

L'accuratezza e la qualità sono fattori importanti nell'etichettatura dei dati e è necessario eseguire un'etichettatura precisa e coerente. Utilizzando efficacemente i dati etichettati, è possibile migliorare le prestazioni dei modelli in varie aree di applicazione.

Svantaggi dell'etichettatura dei dati

1. Tempo e costi

L'etichettatura dei dati è un'attività che richiede tempo e denaro. Soprattutto quando si devono elaborare set di dati di grandi dimensioni, il tempo e i costi necessari per l'etichettatura possono aumentare. Pertanto, le attività di etichettatura possono richiedere competenze ed impegno specifici.

2. Soggettività e coerenza

Le attività di etichettatura possono essere soggettive ed è importante mantenere la coerenza tra i diversi etichettatori. Poiché diversi etichettatori possono assegnare etichette diverse agli stessi dati, è necessario prestare attenzione alla coerenza.

3. Disallineamento ed errori di etichettatura

Le attività di etichettatura dei dati possono comportare disallineamenti tra etichette e dati reali a causa di errori o imprecisioni nell'etichettatura. Gli errori di etichettatura possono ridurre le prestazioni del modello, quindi è importante controllare la qualità delle attività di etichettatura.

4. Difficoltà di specializzazione di dominio e generalizzazione

Alcuni dati sono specifici di un determinato dominio e possono essere difficili da generalizzare ad altri domini. Lo stesso metodo di etichettatura può perdere accuratezza e utilità se applicato a dati di domini diversi.

5. Mancanza ed equilibrio delle etichette

Se in un set di dati mancano o non sono bilanciate le etichette di determinate classi, le prestazioni del modello possono essere influenzate. Per risolvere questo problema, potrebbero essere necessarie attività aggiuntive come l'acquisizione di dati o la riorganizzazione delle etichette.

6. Privacy e questioni etiche

Le attività di etichettatura possono comportare problemi di privacy e etici. Alcuni dati possono contenere informazioni personali sensibili e devono essere gestiti correttamente durante le attività di etichettatura.

Questi svantaggi sono questioni da considerare durante l'esecuzione di attività di etichettatura dei dati. Per un'etichettatura dei dati efficiente e precisa, è necessario ridurre al minimo questi svantaggi e garantire un rigoroso controllo della qualità.