Diferencia entre anotación de datos y etiquetado de datos

Durante años, las empresas han estado invirtiendo fuertemente en el aprendizaje automático. De hecho, el aprendizaje automático es una de las áreas de investigación más activas dentro del campo de la inteligencia artificial (IA). El objetivo principal de la investigación en el campo del aprendizaje automático es crear máquinas u ordenadores inteligentes y conscientes de sí mismos que puedan replicar las habilidades cognitivas humanas y adquirir conocimientos por sí mismos. Por lo tanto, vale la pena científicamente en sí mismo comprender bien el aprendizaje humano para reproducir aspectos de ese comportamiento de aprendizaje en las máquinas. Todos los días, las personas enseñan a las computadoras a resolver muchos problemas nuevos y emocionantes, como reproducir su lista de reproducción favorita, mostrar indicaciones para llegar al restaurante más cercano, etc.

Pero todavía hay tantas cosas que las computadoras no pueden hacer, especialmente en el contexto de comprender el comportamiento humano. Los métodos estadísticos han demostrado ser una forma efectiva de abordar estos problemas, pero las técnicas de aprendizaje automático funcionan mejor cuando los algoritmos cuentan con pistas sobre lo que es relevante y significativo en un conjunto de datos, en lugar de cantidades masivas de datos. En el contexto del procesamiento del lenguaje natural, estas señales a menudo vienen en forma de anotaciones: el arte de etiquetar datos disponibles en diferentes formatos. La anotación y el etiquetado de datos son dos aspectos fundamentales del aprendizaje automático que ayudan a las máquinas a reconocer imágenes, texto y videos.

¿Qué es la anotación de datos?

No es suficiente proporcionarle a una computadora grandes cantidades de datos y esperar que aprenda a hablar. Los datos deben recopilarse y presentarse de tal manera que una computadora pueda identificar fácilmente patrones e inferencias a partir de los datos. Esto generalmente se hace agregando metadatos relevantes a un conjunto de datos. Cualquier etiqueta de metadatos utilizada para marcar elementos del conjunto de datos se denomina anotación sobre la entrada. Entonces, en el aprendizaje automático, los datos deben anotarse, o simplemente etiquetarse, para que el sistema pueda reconocerlos fácilmente. Pero, para que los algoritmos aprendan de manera efectiva y eficiente, la anotación de datos debe ser precisa y relevante para el trabajo que se le encomienda a la computadora. En pocas palabras, la anotación de datos es la técnica de etiquetar los datos para que la máquina pueda entender y recordar los datos de entrada.

¿Qué es el etiquetado de datos?

Los datos vienen en varias formas, como texto, imágenes, audio y video. Para enriquecer los datos para que la máquina pueda reconocerlos a través de algoritmos de aprendizaje automático, los datos deben etiquetarse. El etiquetado de datos, como sugiere el nombre, es el proceso de identificar datos sin procesar para que se pueda asignar significado a diferentes tipos de datos para entrenar un modelo de aprendizaje automático. Una vez que los datos están etiquetados, se utilizan para entrenar algoritmos avanzados para reconocer patrones en el futuro. El etiquetado consiste básicamente en etiquetar o agregar metadatos a los datos para que sean más significativos e informativos, de modo que las máquinas puedan comprenderlos y aprender de ellos. Por ejemplo, una etiqueta podría indicar que hay una persona o un animal en una imagen, o que el idioma está en un archivo de audio, o determinar el tipo de acción que se realiza en un video.

Diferencia entre anotación de datos y etiquetado de datos

Sentido

– Tanto el etiquetado como la anotación de datos son términos que a menudo se usan indistintamente para describir el proceso de etiquetado o etiquetado de datos disponibles en muchos formatos diferentes. La anotación de datos es básicamente la técnica de etiquetar los datos para que la máquina pueda entender y recordar los datos de entrada utilizando algoritmos de aprendizaje automático. El etiquetado de datos, también conocido como etiquetado de datos, significa asignar algún significado a diferentes tipos de datos para entrenar un modelo de aprendizaje automático. El etiquetado identifica una sola entidad de un conjunto de datos.

Objetivo

– El etiquetado es una piedra angular del aprendizaje automático supervisado y varias industrias aún dependen en gran medida de la anotación y el etiquetado manual de sus datos. Las etiquetas se utilizan para identificar las características del conjunto de datos para los algoritmos de NLP, mientras que la anotación de datos se puede utilizar para los modelos de percepción visual. El etiquetado es más complicado que la anotación. La anotación ayuda a identificar datos relevantes a través de la visión artificial, mientras que el etiquetado se utiliza para entrenar algoritmos avanzados para el reconocimiento de patrones en el futuro. Ambos procesos deben realizarse con absoluta precisión para garantizar que de los datos surja algo que valga la pena, de modo que se pueda desarrollar un modelo de IA basado en NLP.

Aplicaciones

– La anotación de datos es un aspecto fundamental en la creación de datos de entrenamiento para visión artificial. Se necesitan datos anotados para entrenar algoritmos de aprendizaje automático para ver el mundo como lo ven los humanos. La idea es hacer que las máquinas sean lo suficientemente inteligentes para aprender, actuar y comportarse como humanos, pero ¿de dónde viene esta inteligencia? La respuesta es datos y montones, montones de ellos. La anotación es un proceso utilizado en el aprendizaje automático supervisado para entrenar conjuntos de datos para ayudar a las máquinas a comprender y reconocer los datos de entrada y actuar en consecuencia. El etiquetado se utiliza para identificar características clave en los datos y minimizar la interferencia humana. Los casos de uso del mundo real incluyen NLP, procesamiento de audio y video, visión por computadora, etc.

Anotación de datos vs. Etiquetado de datos: un

Resumen

La anotación es un proceso utilizado en el aprendizaje automático supervisado para entrenar conjuntos de datos para ayudar a las máquinas a comprender y reconocer los datos de entrada y actuar en consecuencia. El etiquetado se utiliza para identificar características clave en los datos y minimizar la interferencia humana. El etiquetado es una piedra angular del aprendizaje automático supervisado y varias industrias aún dependen en gran medida de la anotación y el etiquetado manual de sus datos. Debido a que la IA puede verse comprometida por un etiquetado deficiente, el etiquetado o la anotación deben realizarse con precisión para que puedan usarse para aplicaciones de IA.