O que é rotulagem de dados? Tipos, vantagens e desvantagens

A rotulagem de dados é o processo de adicionar tags aos dados para que computadores ou inteligência artificial possam entendê-los e utilizá-los. Em termos simples, se dissermos que precisamos distinguir cães de gatos, computadores ou inteligência artificial não conseguem distinguir cães de gatos intuitivamente como humanos. Portanto, precisamos ensiná-los a distinguir cães de gatos. Isso é rotulagem de dados.

Ao visualizar fotos de cães e gatos, adicionamos as tags "cão" / "gato" a cada uma delas. Com esses dados rotulados, computadores ou inteligência artificial podem aprender a distinguir cães de gatos.

A rotulagem de dados não se limita ao reconhecimento de 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.

Resumindo, a rotulagem de dados é o processo de adicionar tags aos dados para que computadores ou inteligência artificial possam entendê-los, permitindo que eles executem as tarefas desejadas. As pessoas que realizam essa tarefa são chamadas de rotuladores de dados.

Tipos de Rotulagem de Dados

1. Retângulo / Caixa delimitadora (Bounding Box)

O retângulo ou caixa delimitadora é um método que envolve objetos em um retângulo para indicar suas posições. É principalmente usado em tarefas de detecção de objetos (Object Detection), desenhando uma caixa delimitadora ao redor do objeto e registrando as coordenadas da caixa para indicar a localização e o tamanho do objeto.

2. Ponto / Pontos (Points)

Ponto ou pontos são métodos que indicam a localização específica de um objeto. Em tarefas de reconhecimento facial, podemos marcar as posições dos olhos, nariz e boca como pontos para indicar as características faciais.

3. Polígono / Polígono (Polygon)

Polígono ou polígonos são métodos que indicam com precisão os limites de um objeto. Desenhe um polígono que represente o contorno do objeto em imagens ou vídeos. É principalmente usado em tarefas de segmentação de objetos ou segmentação de imagens.

4. Máscara de segmentação (Segmentation Mask)

A máscara de segmentação é um método que indica o objeto ou classe correspondente para cada pixel. Indica a área do objeto no nível do pixel para tarefas de segmentação de objetos, e o rótulo de classe atribuído a cada pixel separa com precisão o objeto na imagem.

5. Rotulagem multiclasse (Multi-Class Labeling)

A rotulagem multiclasse é um método que classifica objetos em uma das várias classes. Em uma tarefa que classifica maçãs, bananas e laranjas em uma imagem, atribuímos um rótulo de classe correspondente a cada objeto.

Além disso, existem vários métodos de rotulagem de dados, como converter dados de áudio em texto ou usar o método de esqueleto para estimar as articulações de humanos ou animais. O método apropriado é selecionado e usado de acordo com o objetivo e os requisitos da tarefa. Isso ajuda os computadores a entender os dados e executar 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 em que algoritmos de aprendizado de máquina usam dados rotulados para aprender padrões. Através da rotulagem de dados, fornecemos os dados de entrada e a saída correspondente (rótulo), ajudando o modelo a fazer previsões precisas.

2. Melhoria do desempenho do modelo

O treinamento de modelos usando dados rotulados pode melhorar o desempenho do modelo. O uso de dados rotulados permite que o modelo preveja resultados mais próximos da saída desejada.

3. Suporte à tomada de decisão e julgamento

A rotulagem de dados ajuda na tomada de decisão e julgamento. O uso de dados rotulados permite que você entenda com precisão as informações necessárias para tomar decisões ou fazer julgamentos.

4. Desenvolvimento de tecnologias de automação

A rotulagem de dados fornece uma base importante para o desenvolvimento de tecnologias de automação. Usando grandes conjuntos de dados rotulados para treinar modelos de aprendizado de máquina, podemos desenvolver sistemas ou algoritmos automatizados.

5. Diversificação de áreas de aplicação

A rotulagem de dados é usada em várias áreas de aplicação, como visão computacional, reconhecimento de voz e processamento de linguagem natural. Ao treinar modelos usando dados rotulados, podemos executar 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 em domínio. Quando especialistas em domínio atribuem rótulos, eles podem incorporar conhecimento e insights específicos do domínio nos dados.

A precisão e a qualidade são fatores importantes na rotulagem de dados, e é essencial realizar tarefas de rotulagem precisas e consistentes. Usando dados rotulados de forma eficaz, podemos melhorar o desempenho do modelo em várias áreas de aplicação.

Desvantagens da Rotulagem de Dados

1. Tempo e custo

A rotulagem de dados é uma tarefa que requer muito tempo e dinheiro. Especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados, o tempo e o custo necessários para a rotulagem podem aumentar. Portanto, conhecimento e esforço profissionais podem ser necessários para o trabalho de rotulagem.

2. Subjetividade e consistência

O trabalho de rotulagem pode ser influenciado pela subjetividade, e é importante manter a consistência entre os rotuladores. Como diferentes rotuladores podem atribuir rótulos diferentes aos mesmos dados, é necessário cuidado para manter a consistência.

3. Discrepância e erro de rótulo

O trabalho de rotulagem de dados pode levar a discrepâncias entre o rótulo e os dados reais devido a erros ou imprecisões no rótulo. Os erros de rotulagem podem prejudicar o desempenho do modelo, portanto, o gerenciamento da qualidade do trabalho de rotulagem é importante.

4. Dificuldade de especialização em domínio e generalização

Alguns dados são específicos de um determinado domínio e podem ser difíceis de generalizar para outros domínios. Quando o mesmo método de rotulagem é aplicado a dados de outros domínios, a precisão e a utilidade podem diminuir.

5. Falta e desequilíbrio de rótulos

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

6. Proteção de dados pessoais e questões éticas

O trabalho de rotulagem pode levantar questões de proteção de dados pessoais e éticas. Alguns dados podem conter informações pessoais sensíveis, e é necessário lidar com isso adequadamente durante o trabalho de rotulagem.

Essas desvantagens são coisas a serem consideradas ao realizar o trabalho de rotulagem de dados. Para uma rotulagem de dados eficiente e precisa, é necessário minimizar essas desvantagens e garantir um rigoroso controle de qualidade.