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Nov 02, 2023

Uma introdução à rotulagem automatizada de dados

Nota: Agradecemos a Superb AI pela liderança de pensamento/artigo educacional acima.

Nota: Agradecemos a Superb AI pela liderança de pensamento/artigo educacional acima. A Superb AI apoiou e patrocinou este conteúdo.

A inteligência artificial fez ondas ao longo da última década, onde os avanços estão aparecendo nas aplicações do dia a dia. Mas chegar lá requer uma tonelada de dados, e selecionar esses dados e colocá-los em ação requer muito trabalho. Os profissionais de ML voltaram sua atenção para a rotulagem automatizada de dados para implementar modelos de ML em aplicativos do mundo real mais rapidamente, e é fácil entender o porquê. Todo praticante de ML sabe que um modelo bem-sucedido requer milhares de rótulos de dados. Fazer isso manualmente significa dedicar milhares de horas de trabalho, simplificar a estratégia e supervisionar cada etapa do processo. Para a maioria dos profissionais, a rotulagem automatizada de dados é um acéfalo.

A rotulagem de dados no pipeline de aprendizado de máquina é conhecida por ter grandes gargalos e lentidões. Requer uma equipe expansiva para anotar individualmente os objetos importantes em cada imagem, que às vezes podem ser muito detalhados e demorados. Liderar uma equipe de rotuladoras geralmente envolve garantir que cada pessoa siga o mesmo padrão uniforme para todas as imagens, pois qualquer diferença pode confundir o modelo. Além disso, contratar uma equipe interna de rotuladores de dados é muito caro, e a terceirização leva a falhas de comunicação e erros. Se você ainda não coletou, a rotulagem manual de dados é tediosa. E em cada etapa, a anotação de dados deve ser supervisionada por profissionais de controle de qualidade e os erros devem ser corrigidos.

Adicionar automação ao seu projeto de aprendizado de máquina neutraliza muitos dos problemas descritos acima. Embora nenhum projeto seja totalmente isento de influência humana no circuito, minimizar essa necessidade reduz custos, minimiza erros, nega a necessidade de terceirização e garante uma operação ponta a ponta mais rápida. A introdução da automação em seu fluxo de trabalho aborda o gargalo que atormenta os profissionais de ML desde a introdução da inteligência artificial.

A automação faz mais sentido para certos projetos do que para outros. Ao treinar um modelo que depende de milhares e milhares de imagens de dados, é quase impossível não automatizar. Usar apenas humanos é uma receita para lentidão e erros, portanto, quanto mais detalhes seu projeto envolver, mais útil será a automação. Além disso, certos tipos de projetos de rotulagem andam de mãos dadas com a automação, e a implementação dessa estratégia simplesmente funciona.

No aprendizado de máquina, seus modelos são tão bons quanto seus aplicativos do mundo real. Em muitos casos, isso significa adaptar-se a um ambiente em constante mudança e levar em conta as inovações mais recentes. Com isso em mente, os profissionais de ML precisam continuar atualizando seus modelos para que continuem a fornecer resultados precisos. Os carros autônomos são um excelente exemplo de um aplicativo que precisa de revisão contínua. Os modelos de carros mudam, as placas de rua são atualizadas e os arredores gerais raramente permanecem os mesmos. Deixar de atualizar seu modelo pode levar a erros perigosos ou a acidentes em um conceito conhecido como degradação do modelo.

Pelo contrário, há exemplos em que a revisão frequente do modelo faz pouca ou nenhuma melhoria no desempenho do modelo. Adicionar mais dados a um modelo requer mais controle de qualidade e supervisão, bem como treinamento adicional. Às vezes simplesmente não vale a pena. Por outro lado, se o seu modelo degradar com o tempo, o ajuste fino de um cronograma de retreinamento é parte de garantir que o desempenho permaneça ideal. Se o retreinamento frequente fizer parte do seu projeto, a rotulagem automatizada é essencial.

Além disso, a rotulagem automatizada pode ser programada para identificar casos extremos e calcular os níveis de confiança. Quando seu modelo está rotulando imagens automaticamente, identificar aquelas sobre as quais ele tem menos certeza pode eliminar muito tempo no processo de controle de qualidade. A ferramenta de estimativa de incerteza da Superb AI, por exemplo, faz exatamente isso. Ele identifica casos extremos propensos a erros e os sinaliza para que um humano os inspecione. Isso reduz a quantidade de envolvimento humano necessário sem eliminá-lo totalmente.