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Oct 29, 2023

O que é rotulagem de dados e por que é importante para a inteligência artificial?

11 de janeiro de 2023 por Mark Allinson Deixe um comentário Rotulagem de dados é o processo

11 de janeiro de 2023 por Mark Allinson Deixe um comentário

Rotulagem de dados é o processo de identificar e marcar itens em amostras de dados. O processo pode ser manual ou através de software designado. Os rótulos marcados nos diferentes itens de classe devem ser exclusivos, descritivos e independentes para fornecer uma sequência exclusiva, também chamada de algoritmo.

No aprendizado de máquina, a rotulagem de dados adiciona rótulos significativos aos dados brutos identificados para que o modelo de aprendizado de máquina possa aprender com os dados.

As ferramentas de anotação de imagens são softwares que simplificam o processo de anotação e rotulagem de dados por meio de conjuntos de dados estruturados usados ​​para treinar algoritmos de visão computacional. Você pode usar as ferramentas em qualquer forma de dados brutos, como textos, imagens, bancos de dados e formatos como apresentações em PowerPoint ou quadros brancos.

A rotulagem e a anotação de dados podem ser tão simples quanto pedir às pessoas que identifiquem vários objetos e anexar rótulos a eles ou por meio de processos complexos guiados por IA. No aprendizado de máquina, os processos guiados por IA começam coletando entradas de tags de humanos, e o modelo de aprendizado de máquina aprende os padrões subjacentes no processo de treinamento do modelo.

Você pode usar um conjunto de dados adequadamente rotulado como uma verdade básica, a ferramenta padrão para treinar e avaliar um determinado modelo de aprendizado de máquina. A precisão da verdade básica determinará a precisão do modelo treinado e, portanto, demanda tempo e recursos para evitar erros.

A rotulagem de dados requer grandes lotes de dados brutos para estabelecer uma base sólida para padrões previsíveis. Os dados que você usa para estabelecer a base para o aprendizado devem ser marcados e rotulados em torno de recursos de dados específicos que ajudam o modelo de aprendizado a organizar os dados em padrões.

Um conjunto de dados rotulado com precisão fornece uma base confiável que o modelo de aprendizado de máquina utiliza para refinar sua precisão de anotação e verificar sua previsão. A precisão do conjunto de treinamento é afetada por erros na rotulagem dos dados.

Para evitar erros, você pode empregar uma abordagem Human-in-the-Loop (HITL) que envolve a retenção de rotuladores humanos no treinamento e teste de modelos de dados de aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina aplica diferentes processos de rotulagem e anotação de dados baseados em IA, dependendo da natureza dos dados em análise. Os tipos comuns de rotulagem de dados incluem:

O desenvolvimento de um modelo de versão de computador exige que você rotule pontos-chave de dados, imagens ou pixels ou encapsula uma única entidade em uma caixa delimitadora para criar o conjunto de dados de treinamento. Os rótulos atribuídos a cada item identificado devem ser categoricamente corretos.

Você pode usar a versão de computador desenvolvida por meio desse método para identificar automaticamente pontos-chave em uma imagem, categorizar imagens, segmentar uma imagem ou detectar a localização de objetos.

A versão de processamento de áudio converte cada som detectável em um formato estruturado para aprendizado de máquina. Esses sons incluem:

Esse processo requer intervenção humana e você primeiro o transcreve manualmente em texto escrito. Você pode desenvolver ainda mais os dados categorizando o áudio e adicionando tags. As categorias e tags nesta versão tornam-se seu conjunto de dados de treinamento para os dados brutos subsequentes.

O processamento de linguagem natural é um processo de rotulagem de dados para dados de texto em reconhecimento óptico de caracteres, reconhecimento de nome de entidade e análise de sentimento. O processo deve começar identificando manualmente os diferentes itens em um lote de texto e atribuindo tags para criar a verdade básica. Você pode querer identificar diferentes partes do lote de dados, incluindo:

Para identificar essas partes, você deve desenhar bordas ao redor dos blocos de texto e depois transcrever o texto em sua verdade básica.

Existem diferentes técnicas que você pode aplicar para melhorar a precisão e a eficiência de cada formato de rotulagem de dados disponível, incluindo:

A rotulagem de dados é essencial em aprendizado de máquina, processamento de dados e aprendizado supervisionado. Embora a rotulagem manual de dados seja possível, o uso de IA melhora a eficiência, a precisão e a quantidade de dados que podem ser anotados de uma só vez.