A rotulagem de dados é importante para treinar modelos de aprendizado de máquina, que são usados para tomar decisões com base em padrões e tendências nos dados.
Vamos ver do que se trata essa rotulagem de dados e as várias ferramentas para realizá-la.
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O que é rotulagem de dados?
A rotulagem de dados é o processo de atribuir tags ou rótulos descritivos aos dados para ajudar a identificá-los e categorizá-los. Envolve vários tipos de dados, como texto, imagens, vídeos, áudio e outras formas de dados não estruturados. Os dados rotulados são usados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões e fazer previsões.
A precisão e a qualidade da rotulagem podem afetar muito o desempenho dos modelos de ML. Isso pode ser feito manualmente por humanos ou com a ajuda de ferramentas de automação. O principal objetivo da rotulagem de dados é transformar dados não estruturados em um formato estruturado que possa ser facilmente entendido e analisado por máquinas.
Um bom exemplo de rotulagem de dados pode estar no contexto de reconhecimento de imagem. Digamos que você queira treinar um modelo de aprendizado de máquina para reconhecer cães e gatos em imagens.
Para fazer isso, primeiro, você precisa rotular um conjunto de imagens como “gato” ou “cachorro” para que o modelo possa aprender com esses exemplos rotulados. O processo de atribuir esses rótulos às imagens é chamado de rotulagem de dados.
Um anotador visualizaria cada imagem e atribuiria manualmente o rótulo apropriado a ela, criando um conjunto de dados rotulado que pode ser usado para treinar o modelo de aprendizado de máquina.
Como funciona?
Existem várias etapas envolvidas na execução da rotulagem de dados. Isso inclui:
Coleção de dados
A primeira etapa no processo de rotulagem de dados é coletar os dados que precisam ser rotulados. Isso pode incluir uma variedade de tipos de dados, como imagens, texto, áudio ou vídeo.
Diretrizes de rotulagem
Assim que os dados são coletados, são criadas diretrizes de rotulagem que especificam os rótulos ou tags que serão atribuídos aos dados. Essas diretrizes ajudam a garantir que os dados rotulados sejam relevantes para a atividade atual de ML e mantenham a consistência na rotulagem.
Anotação
A rotulagem real dos dados é feita por anotadores ou rotuladores treinados para aplicar as diretrizes de rotulagem aos dados. Isso pode ser feito manualmente por humanos ou por meio de processos automatizados usando regras e algoritmos predefinidos.
Controle de qualidade
Medidas de controle de qualidade são implementadas para melhorar a precisão dos dados rotulados. Isso inclui a métrica IAA, em que vários anotadores rotulam os mesmos dados e sua rotulagem é comparada para verificações de consistência e garantia de qualidade para corrigir erros de rotulagem.
Integração com modelos de aprendizado de máquina
Depois que os dados são rotulados e as medidas de controle de qualidade implementadas, os dados rotulados podem ser integrados a modelos de aprendizado de máquina para treinar e melhorar sua precisão.
Abordagens diferentes para rotulagem de dados
A rotulagem de dados pode ser feita de várias maneiras, cada uma com suas próprias vantagens e desvantagens. Alguns métodos comuns incluem:
#1. rotulagem manual
Essa é a técnica tradicional de rotular dados na qual os indivíduos anotam os dados manualmente. Os dados são revisados pelo anotador, que adiciona rótulos ou tags a eles de acordo com os procedimentos padrão.
#2. Rotulagem semi-supervisionada
É uma combinação de rotulagem manual e automatizada. Uma parte menor dos dados é categorizada manualmente e os rótulos são usados para treinar um modelo de aprendizado de máquina que pode rotular automaticamente os dados restantes. Essa abordagem pode não ser tão precisa quanto a rotulagem manual, mas é mais eficiente.
#3. Aprendizado ativo
Essa é uma abordagem iterativa para rotulagem de dados em que o modelo de aprendizado de máquina identifica os pontos de dados sobre os quais é mais incerto e solicita que um humano os rotule.
#4. Transferência de aprendizagem
Esse método usa dados rotulados pré-existentes de uma atividade ou domínio relacionados ao treinamento de um modelo para a tarefa atual. Quando o projeto não possui dados rotulados suficientes, esse método pode ser útil.
#5. Crowdsourcing
Envolve a terceirização da tarefa de rotulagem para um grande grupo de pessoas por meio de uma plataforma online. O crowdsourcing pode ser uma maneira econômica de rotular grandes quantidades de dados rapidamente, mas pode ser difícil verificar a precisão e a consistência.
#6. Rotulagem baseada em simulação
Essa abordagem envolve o uso de simulações de computador para gerar dados rotulados para uma tarefa específica. Pode ser útil quando os dados do mundo real são difíceis de obter ou quando há necessidade de gerar rapidamente grandes quantidades de dados rotulados.
Cada método tem seus próprios pontos fortes e fracos. Depende dos requisitos específicos do projeto e dos objetivos da tarefa de rotulagem.
Tipos comuns de rotulagem de dados
- Rotulagem de imagem
- Rotulagem de vídeo
- Rotulagem de áudio
- Rotulagem de texto
- Rotulagem do sensor
- rotulagem 3D
Diferentes tipos de rotulagem de dados são usados para diferentes tipos de dados e tarefas.
Por exemplo, a rotulagem de imagens é comumente usada para detecção de objetos, enquanto a rotulagem de texto é usada para tarefas de processamento de linguagem natural.
A rotulagem de áudio pode ser usada para reconhecimento de fala ou detecção de emoção, e a rotulagem de sensor pode ser usada para aplicativos de Internet das Coisas (IoT).
A rotulagem 3D é utilizada para tarefas como desenvolvimento de veículos autônomos ou aplicativos de realidade virtual.
Práticas recomendadas envolvidas na rotulagem de dados
#1. Defina diretrizes claras
Diretrizes claras devem ser estabelecidas para rotulagem de dados. Essas diretrizes devem incluir definições dos rótulos, exemplos de como aplicar os rótulos e instruções sobre como lidar com casos ambíguos.
#2. Usar vários anotadores
A precisão pode ser melhorada quando diferentes anotadores rotulam os mesmos dados. Métricas de concordância entre anotadores (IAA) podem ser usadas para avaliar o nível de concordância entre diferentes anotadores.
#3. Use um processo padronizado
Um processo definido deve ser seguido para rotular dados para garantir a consistência entre diferentes anotadores e tarefas de rotulagem. O processo deve incluir um processo de revisão para verificar a qualidade dos dados rotulados.
#4. Controle de qualidade
Medidas de controle de qualidade, como revisões regulares, verificação cruzada e amostragem de dados, são essenciais para garantir a precisão e a confiabilidade dos dados rotulados.
#5. Rotular dados diversos
Ao selecionar dados para rotular, é importante escolher uma amostra diversificada que represente toda a gama de dados com os quais o modelo trabalhará. Isso pode incluir dados de diferentes fontes com diferentes características e abrangendo uma ampla gama de cenários.
#6. Monitorar e atualizar rótulos
À medida que o modelo de aprendizado de máquina melhora, pode ser necessário atualizar e refinar os dados rotulados. É importante ficar de olho em seu desempenho e atualizar os rótulos conforme necessário.
Casos de uso
A rotulagem de dados é uma etapa crítica em projetos de aprendizado de máquina e análise de dados. Aqui estão alguns casos de uso comuns de rotulagem de dados:
- Reconhecimento de imagem e vídeo
- Processamento de linguagem natural
- veículos autônomos
- Detecção de fraude
- Análise de sentimentos
- Diagnóstico médico
Estes são apenas alguns exemplos de casos de uso para rotulagem de dados. Qualquer aplicação de aprendizado de máquina ou análise de dados que envolva classificação ou previsão pode se beneficiar do uso de dados rotulados.
Existem muitas ferramentas de rotulagem de dados disponíveis na Internet, cada uma com seu próprio conjunto de recursos e capacidades. E aqui, resumimos uma lista das melhores ferramentas para rotulagem de dados.
Estúdio de etiqueta
Label Studio é uma ferramenta de rotulagem de dados de código aberto desenvolvida pela Heartex que fornece uma variedade de interfaces de anotação para dados de texto, imagem, áudio e vídeo. Esta ferramenta é conhecida por sua flexibilidade e facilidade de uso.
Ele foi projetado para ser instalado rapidamente e pode ser usado para criar interfaces de usuário personalizadas ou modelos de rotulagem pré-construídos. Isso torna mais fácil para os usuários criar tarefas de anotação personalizadas e fluxos de trabalho usando uma interface de arrastar e soltar.
O Label Studio também oferece uma variedade de opções de integração, incluindo webhooks, um Python SDK e API, que permite aos usuários integrar perfeitamente a ferramenta em seus pipelines de ML/AI.
Ele vem em duas edições – Community e Enterprise.
A edição Community é gratuita para download e pode ser usada por qualquer pessoa. Possui recursos básicos e suporta um número limitado de usuários e projetos. Considerando que a edição Enterprise é uma versão paga que oferece suporte a equipes maiores e casos de uso mais complexos.
caixa de etiqueta
Label box é uma plataforma de rotulagem de dados baseada em nuvem que fornece um poderoso conjunto de ferramentas para gerenciamento de dados, rotulagem de dados e aprendizado de máquina. Uma das principais vantagens do Labelbox são seus recursos de rotulagem assistidos por IA, que ajudam a acelerar o processo de rotulagem de dados e melhorar a precisão da rotulagem.
Ele oferece um mecanismo de dados personalizável projetado para ajudar as equipes de ciência de dados a produzir dados de treinamento de alta qualidade para modelos de aprendizado de máquina com rapidez e eficiência.
Principais laboratórios
Keylabs é outra excelente plataforma de rotulagem de dados que oferece recursos avançados e sistemas de gerenciamento para fornecer serviços de anotação de alta qualidade. Keylabs podem ser configurados e suportados no local, e as funções e permissões do usuário podem ser atribuídas a cada projeto individual ou acesso à plataforma em geral.
Ele tem um histórico de lidar com grandes conjuntos de dados sem comprometer a eficiência ou a precisão. Ele oferece suporte a vários recursos de anotação, como ordem z, relacionamentos pai/filho, linhas de tempo de objetos, identidade visual exclusiva e criação de metadados.
Outro recurso importante do KeyLabs é o suporte para gerenciamento e colaboração de equipes. Ele oferece controle de acesso baseado em função, monitoramento de atividades em tempo real e ferramentas integradas de mensagens e feedback para ajudar as equipes a trabalharem juntas com mais eficiência.
As anotações existentes também podem ser carregadas na plataforma. O Keylabs é ideal para indivíduos e pesquisadores que procuram uma ferramenta de rotulagem de dados rápida, eficiente e flexível.
Amazon SageMaker Ground Truth
O Amazon SageMaker Ground Truth é um serviço de rotulagem de dados totalmente gerenciado fornecido pela Amazon Web Services (AWS) que ajuda as organizações a criar conjuntos de dados de treinamento altamente precisos para modelos de machine learning.
Ele oferece uma variedade de recursos, como rotulagem automática de dados, fluxos de trabalho integrados e gerenciamento de força de trabalho em tempo real, para tornar o processo de rotulagem mais rápido e eficiente.
Um dos principais recursos do SageMaker é a capacidade de criar fluxos de trabalho personalizados que podem ser adaptados para tarefas de rotulagem específicas. Isso pode ajudar a reduzir o tempo e o custo necessários para rotular grandes quantidades de dados.
Além disso, oferece um sistema integrado de gerenciamento de força de trabalho que permite aos usuários gerenciar e dimensionar suas tarefas de rotulagem com facilidade. Ele foi projetado para ser escalável e personalizável, o que o torna uma escolha popular para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina.
Conclusão
Espero que você tenha achado este artigo útil para aprender sobre rotulagem de dados e suas ferramentas. Você também pode estar interessado em aprender sobre a descoberta de dados para encontrar padrões valiosos e ocultos nos dados.