A rotulagem de dados é o processo de rotular dados para que computadores ou inteligência artificial possam entender e usar os dados. Em termos simples, se dissermos que precisamos distinguir cães e gatos, computadores ou inteligência artificial não conseguem distinguir cães e gatos tão intuitivamente quanto as pessoas. Portanto, ensinamos computadores a distinguir cães e gatos... Isso é rotulagem de dados.

Ao olhar para fotos de cães e gatos, você adiciona tags “cão” / “gato” a cada uma, e então, esses dados com tags permitem que computadores ou inteligência artificial distingam cães e gatos.

A rotulagem de dados não apenas reconhece objetos, mas também é usada em várias áreas, como classificação de texto, análise de sentimentos e reconhecimento de voz. Os dados rotulados permitem que a inteligência artificial aprenda e execute as tarefas que desejamos.

Em resumo, a rotulagem de dados é o processo de rotular dados para torná-los compreensíveis por computadores ou inteligência artificial, e através disso, computadores ou inteligência artificial podem executar as tarefas desejadas... As pessoas que executam esse trabalho são chamadas derotuladores de dados.

Tipos de Rotulagem de Dados

1. Retângulo / Caixa delimitadora (Bounding Box)

Retângulos ou caixas delimitadoras são uma forma de delimitar a localização de um objeto com um retângulo. É comumente usado em tarefas de detecção de objetos (Object Detection) e desenha uma caixa delimitadora em torno do objeto, gravando as coordenadas da caixa para indicar a localização e o tamanho do objeto.

2. Ponto / Pontos (Points)

Pontos ou pontos são uma forma de indicar uma localização específica de um objeto. Em tarefas de reconhecimento facial, a localização dos olhos, nariz e boca pode ser marcada com pontos para indicar as características faciais.

3. Polígono / Polígono (Polygon)

Polígonos ou polígonos são uma forma de marcar com precisão os limites de um objeto. Desenhe um polígono que representa o contorno do objeto em uma imagem ou vídeo. É comumente usado em tarefas de segmentação de objetos ou segmentação de imagens.

4. Máscara de segmentação (Segmentation Mask)

A máscara de segmentação é uma forma de marcar cada pixel com o objeto ou classe correspondente. Ele indica a área do objeto no nível de pixel, usado em tarefas de segmentação de objetos, e o rótulo da classe atribuído a cada pixel separa o objeto com precisão na imagem.

5. Rotulagem de várias classes (Multi-Class Labeling)

A rotulagem de várias classes é uma forma de classificar objetos em uma de várias classes. Em uma tarefa de classificação de maçã, banana e laranja em uma imagem, um rótulo de classe é atribuído a cada objeto.

Além disso, existem vários métodos de rotulagem de dados, como converter dados de áudio em texto ou métodos de esqueleto que estimam as articulações de pessoas ou animais, e o método apropriado é selecionado e usado de acordo com o objetivo e os requisitos da tarefa. Isso permite que os computadores entendam os dados e executem as tarefas desejadas.

Vantagens da Rotulagem de Dados

1. Elemento essencial para o aprendizado supervisionado

A rotulagem de dados é um elemento essencial no aprendizado supervisionado (Supervised Learning). O aprendizado supervisionado é um método de aprendizado de máquina em que o algoritmo de aprendizado de máquina usa dados rotulados para aprender padrões, e a rotulagem de dados fornece dados de entrada e sua saída correspondente (rótulo), ajudando o modelo a fazer previsões corretas.

2. Melhoria do desempenho do modelo

O treinamento de um modelo com dados rotulados pode melhorar o desempenho do modelo. Usando dados rotulados, o modelo pode fazer previsões mais próximas do resultado desejado.

3. Suporte à tomada de decisão e julgamento

A rotulagem de dados auxilia na tomada de decisão e no julgamento. Usando dados rotulados, você pode obter informações precisas necessárias para tomar decisões ou fazer julgamentos.

4. Desenvolvimento de tecnologia de automação

A rotulagem de dados fornece uma base importante para o desenvolvimento de tecnologias de automação. Grandes conjuntos de dados rotulados podem ser usados para treinar modelos de aprendizado de máquina, o que pode ser usado para desenvolver sistemas ou algoritmos automatizados.

5. Diversificação de aplicações

A rotulagem de dados é usada em uma variedade de aplicações, incluindo visão computacional, reconhecimento de voz e processamento de linguagem natural. O treinamento de modelos com dados rotulados permite a realização de várias tarefas, como detecção de objetos, reconhecimento de comandos de voz e análise de sentimentos.

6. Transmissão de conhecimento empírico

A rotulagem de dados é útil para transmitir o conhecimento empírico de especialistas de domínio. Quando especialistas de domínio atribuem rótulos, eles podem incorporar conhecimento específico e insights de domínio nos dados.

A precisão e a qualidade são fatores importantes na rotulagem de dados, e é necessário realizar tarefas de rotulagem precisas e consistentes. Os dados rotulados podem ser usados efetivamente para melhorar o desempenho do modelo em uma variedade de aplicações.

Desvantagens da Rotulagem de Dados

1. Tempo e custo

A rotulagem de dados é uma tarefa que consome muito tempo e dinheiro. Especialmente quando você precisa processar grandes conjuntos de dados, o tempo e o custo de rotulagem podem aumentar, portanto, o trabalho de rotulagem pode exigir conhecimento e esforço profissionais.

2. Subjetividade e consistência

A tarefa de rotulagem pode ser subjetiva e é importante manter a consistência entre os rotuladores. Rotuladores diferentes podem atribuir rótulos diferentes aos mesmos dados, portanto, é necessário cuidado para manter a consistência.

3. Discrepância de rótulo e erro

A tarefa de rotulagem de dados pode levar a discrepâncias entre os rótulos e os dados reais devido a erros ou imprecisões na rotulagem. Erros de rotulagem podem prejudicar o desempenho do modelo, portanto, o controle de qualidade da tarefa de rotulagem é importante.

4. Dificuldade de especialização de domínio e generalização

Alguns dados são específicos de um determinado domínio, o que pode dificultar a generalização para outros domínios. O mesmo método de rotulagem pode resultar em redução de precisão e utilidade quando aplicado a dados de domínios diferentes.

5. Falta de rótulo e desequilíbrio

Se houver falta de rótulos ou desequilíbrio de rótulos específicos no conjunto de dados, isso pode afetar o desempenho do modelo. Para resolver esse problema, pode ser necessário trabalho adicional, como aquisição de dados ou reajuste de rótulos.

6. Questões de privacidade e ética

A tarefa de rotulagem pode levantar questões de privacidade e ética. Alguns dados podem conter informações pessoais sensíveis e é necessário lidar com isso adequadamente durante a tarefa de rotulagem.

Essas desvantagens são algo a ser considerado ao executar a tarefa de rotulagem de dados. Para a rotulagem de dados eficiente e precisa, esses pontos negativos devem ser minimizados e o controle de qualidade deve ser rigoroso.