Explorando o papel dos dados rotulados no aprendizagem de máquina

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Se há alguma coisa que impulsionou o rápido progresso da IA ​​e do aprendizagem de máquina (ML), são os dados. Sem conjuntos de dados rotulados de subida qualidade, os sistemas modernos de aprendizagem supervisionada simplesmente não seriam capazes de funcionar.

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Mas usar os dados certos para o seu protótipo não é tão simples quanto coletar informações aleatórias e pressionar “executar”. Existem vários fatores subjacentes que podem impactar significativamente a qualidade e a precisão de um protótipo de ML.

Se não for muito realizada, a trabalhosa tarefa de rotulagem de dados pode resultar em preconceitos e mau desempenho. A utilização de dados aumentados ou sintéticos pode amplificar preconceitos existentes ou distorcer a veras, e técnicas de rotulagem automatizadas podem aumentar a premência de garantia de qualidade.

Vamos explorar a relevância dos dados rotulados de qualidade no treinamento de modelos de IA para executar tarefas de maneira eficiente, muito uma vez que alguns dos principais desafios, soluções potenciais e insights acionáveis.

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O que são dados rotulados?

Os dados rotulados são um requisito fundamental para o treinamento de qualquer protótipo de ML supervisionado. Os modelos de aprendizagem supervisionada utilizam dados rotulados para aprender e inferir padrões, que podem logo infligir a informações não rotuladas do mundo real.

Alguns exemplos da utilidade de dados rotulados incluem:

  • Dados de imagem: Um protótipo essencial de visão computacional construído para detectar itens comuns pela mansão precisaria de imagens marcadas com classificações uma vez que “xícara”, “cachorro”, “flor”.
  • Dados de áudio: Os sistemas de processamento de linguagem proveniente (PNL) usam transcrições combinadas com áudio para aprender os recursos de fala para texto.
  • Dados de texto: Um protótipo de estudo de sentimento pode ser construído com dados de texto rotulados, incluindo conjuntos de avaliações de clientes, cada uma marcada uma vez que positiva, negativa ou neutra.
  • Dados do sensor: Um protótipo construído para prever falhas de máquinas poderia ser treinado em dados de sensores combinados com rótulos uma vez que “subida vibração” ou “temperatura excessiva”.

Dependendo do caso de uso, os modelos podem ser treinados em um ou vários tipos de dados. Por exemplo, um protótipo de estudo de sentimento em tempo real pode ser treinado em dados de texto para sentimentos e dados de áudio para emoções, permitindo um protótipo mais criterioso.

O tipo de rotulagem também depende do caso de uso e dos requisitos do protótipo. Os rótulos podem variar desde classificações simples, uma vez que “gato” ou “cachorro”, até segmentações mais detalhadas baseadas em pixels, delineando objetos em imagens. Também pode ter hierarquias na rotulagem de dados — por exemplo, você pode querer que seu protótipo entenda que tanto cães quanto gatos são geralmente animais domésticos.

A rotulagem de dados é muitas vezes feita manualmente por humanos, o que tem desvantagens óbvias, incluindo um enorme dispêndio de tempo e o potencial de preconceitos inconscientes para manifestar conjuntos de dados. Existem várias técnicas automatizadas de rotulagem de dados que podem ser aproveitadas, mas elas também apresentam seus próprios problemas.

Dados rotulados de subida qualidade são extremamente importantes para o treinamento de modelos de aprendizagem supervisionada. Ele fornece o contexto necessário para a construção de modelos de qualidade que farão previsões precisas. No domínio da estudo de dados e da ciência de dados, a precisão e a qualidade da rotulagem de dados geralmente determinam o sucesso dos projetos de ML. Para empresas que desejam embarcar em um projeto supervisionado, é importante escolher as táticas corretas de rotulagem de dados.

Abordagens para rotulagem de dados

Existem várias abordagens para rotulagem de dados, cada uma com suas próprias vantagens e desvantagens. Deve-se ter zelo ao selecionar a opção certa para suas necessidades, pois a abordagem de rotulagem selecionada terá impactos significativos no dispêndio, no tempo e na qualidade.

  • Rotulagem manual: Apesar de sua natureza trabalhosa, a rotulagem manual de dados é frequentemente usada devido à sua confiabilidade, precisão e relativa simplicidade. Isso pode ser feito internamente ou terceirizado para prestadores de serviços de etiquetagem profissionais.
  • Rotulagem automatizada: Os métodos incluem sistemas baseados em regras, scripts e algoritmos, que podem ajudar a aligeirar o processo. A aprendizagem semissupervisionada é frequentemente empregada, durante a qual um protótipo separado é treinado em pequenas quantidades de dados rotulados e logo usado para rotular o conjunto de dados restante. A rotulagem automatizada pode tolerar imprecisões — principalmente à medida que os conjuntos de dados aumentam em complicação.
  • Dados aumentados: Podem ser empregadas técnicas para fazer pequenas alterações em conjuntos de dados rotulados existentes, multiplicando efetivamente o número de exemplos disponíveis. Mas é preciso ter zelo, pois os dados aumentados podem potencialmente aumentar os preconceitos existentes nos dados.
  • Dados sintéticos: Em vez de modificar conjuntos de dados rotulados existentes, os dados sintéticos usam IA para fabricar novos. Os dados sintéticos podem apresentar grandes volumes de dados novos, mas podem potencialmente gerar dados que não refletem com precisão a veras — aumentando a relevância da garantia de qualidade e da validação adequada.
  • Crowdsourcing: Isso fornece entrada a anotadores humanos, mas introduz desafios em termos de treinamento, controle de qualidade e preconceito.
  • Conjuntos de dados pré-rotulados: Eles são adaptados para usos específicos e muitas vezes podem ser usados ​​para modelos mais simples.

Desafios e limitações na rotulagem de dados

A rotulagem de dados apresenta uma série de desafios devido à premência de grandes quantidades de dados de subida qualidade. Uma das principais preocupações na investigação em IA é a natureza inconsistente da rotulagem de dados, que pode ter um impacto significativo na fiabilidade e eficiência dos modelos. Esses incluem:

  • Escalabilidade: A rotulagem manual de dados requer esforços humanos significativos, que afetam gravemente a escalabilidade. Alternativamente, a rotulagem automatizada e outras técnicas de rotulagem baseadas em IA podem rapidamente tornar-se exagerado caras ou resultar em conjuntos de dados de baixa qualidade. Deve ser encontrado um estabilidade entre tempo, dispêndio e qualidade ao realizar um tirocínio de rotulagem de dados.
  • Viés: Quer sejam conscientes ou inconscientes, grandes conjuntos de dados podem muitas vezes tolerar de alguma forma de preconceito subjacente. Estes podem ser combatidos através da utilização de um design de etiqueta criterioso, de diversas equipas de anotadores humanos e da verificação minuciosa de modelos treinados quanto a preconceitos subjacentes.
  • Deriva: Inconsistências entre indivíduos, muito uma vez que mudanças ao longo do tempo, podem resultar na redução do desempenho à medida que novos dados mudam do conjunto de dados de treinamento original. O treinamento humano regular, verificações de consenso e diretrizes de rotulagem atualizadas são importantes para evitar desvios nos rótulos.
  • Privacidade: Informações de identificação pessoal (PII) ou dados confidenciais exigem processos seguros de rotulagem de dados. Técnicas uma vez que redação de dados, anonimização e dados sintéticos podem gerir os riscos de privacidade durante a rotulagem.

Não existe uma solução única para rotulagem eficiente de dados em grande graduação. Requer um planeamento escrupuloso e um estabilidade saudável, considerando os vários factores dinâmicos em jogo.

O horizonte da rotulagem de dados em aprendizagem de máquina

A progressão da IA ​​e do ML não pretende desacelerar tão cedo. Paralelamente a isso está a premência crescente de conjuntos de dados rotulados de subida qualidade. Cá estão algumas tendências principais que moldarão o horizonte da rotulagem de dados:

  • Tamanho e complicação: À medida que os recursos de ML progridem, os conjuntos de dados que os treinam ficam maiores e mais complexos.
  • Automação: Há uma tendência crescente para métodos de rotulagem automatizados que podem aumentar significativamente a eficiência e reduzir os custos envolvidos com a rotulagem manual. Lembrete preditiva, aprendizagem por transferência e rotulagem sem código estão sendo cada vez mais adotadas em um esforço para reduzir o envolvimento humano.
  • Qualidade: À medida que o BC é aplicado a campos cada vez mais importantes, uma vez que o diagnóstico médico, os veículos autónomos e outros sistemas onde a vida humana pode estar em risco, a premência de controlo de qualidade aumentará dramaticamente.

À medida que aumenta o tamanho, a complicação e a criticidade dos conjuntos de dados rotulados, também aumenta a premência de melhorias nas formas uma vez que atualmente rotulamos e verificamos a qualidade.

Insights acionáveis ​​para rotulagem de dados

Compreender e escolher a melhor abordagem para um projeto de rotulagem de dados pode ter um enorme impacto no seu sucesso do ponto de vista financeiro e de qualidade. Alguns insights acionáveis ​​incluem:

  • Avalie seus dados: Identifique a complicação, o volume e o tipo de dados com os quais você está trabalhando antes de se comprometer com qualquer abordagem de rotulagem. Use uma abordagem metódica que melhor se alinhe com seus requisitos, orçamento e cronograma específicos.
  • Priorize a garantia de qualidade: Implemente verificações de qualidade completas, principalmente se forem usados ​​métodos de rotulagem automatizados ou de crowdsourcing.
  • Considere considerações de privacidade: Ao mourejar com informações confidenciais ou PII, tome precauções para evitar quaisquer problemas éticos ou legais no horizonte. Técnicas uma vez que anonimato e redação de dados podem ajudar a manter a privacidade.
  • Seja metódico: A implementação de diretrizes e procedimentos detalhados ajudará a minimizar preconceitos, inconsistências e erros. Ferramentas de documentação baseadas em IA podem ajudar a rastrear decisões e manter informações facilmente acessíveis.
  • Aproveite as soluções existentes: Se provável, utilize conjuntos de dados pré-rotulados ou serviços profissionais de rotulagem. Isso pode poupar tempo e recursos. Ao procurar dimensionar os esforços de rotulagem de dados, as soluções existentes, uma vez que o agendamento fundamentado em IA, podem ajudar a otimizar o fluxo de trabalho e a alocação de tarefas.
  • Planeje a escalabilidade: Considere uma vez que seus esforços de rotulagem de dados serão dimensionados com o propagação de seus projetos. Investir em soluções escaláveis ​​desde o início pode poupar esforços e recursos no longo prazo.
  • Mantenha-se informado: Mantenha-se atualizado sobre as tendências e tecnologias emergentes em rotulagem de dados. Ferramentas uma vez que apontamento preditiva, rotulagem sem código e dados sintéticos estão sempre melhorando, tornando a rotulagem de dados mais barata e rápida.

O planejamento minucioso e a consideração desses insights permitirão uma operação mais barata e mais tranquila e, em última estudo, um protótipo melhor.

Pensamentos finais

A integração da IA ​​e do ML em todos os aspectos da sociedade está muito encaminhada e os conjuntos de dados necessários para treinar algoritmos continuam a crescer em tamanho e complicação.

Para manter a qualidade e a relativa acessibilidade da rotulagem de dados, é necessária inovação contínua tanto para as técnicas existentes uma vez que para as emergentes.

É fundamental empregar uma abordagem tática e muito pensada para rotulagem de dados em seu projeto de ML. Ao selecionar a técnica de etiquetagem certa para suas necessidades, você pode ajudar a prometer um projeto que atenda aos requisitos e ao orçamento.

Compreender as nuances da rotulagem de dados e adotar os avanços mais recentes ajudará a prometer o sucesso dos projetos atuais, muito uma vez que a rotulagem dos projetos futuros.

Matthew Duffin é engenheiro mecânico e fundador da rareconnections.io.

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Pablo Oliveira
Pablo Oliveirahttp://pcextreme.com.br
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