Che cos'è l'annotazione?
L'annotazione, nota anche come etichettatura dei dati, è il processo di annotazione o etichettatura dei dati, tipicamente dati di immagini, ma anche video, testo e audio. Questo processo è diventato sempre più importante e popolare con l'ascesa del machine learning e dell'apprendimento supervisionato in particolare. Gli algoritmi di apprendimento supervisionato devono essere alimentati con dati di addestramento che siano etichettati. Sebbene esistano una serie di dataset etichettati che sono pubblici e accessibili, le aziende stanno vedendo l'importanza di costruire i propri set di dati annotati proprietari. Stanno utilizzando software di etichettatura dei dati per raggiungere questi obiettivi.
Per annotare i dati, le aziende possono utilizzare un fornitore di servizi di terze parti che collega l'azienda con gli etichettatori. In alternativa, può essere utilizzato un software di etichettatura dei dati, che fornisce una piattaforma per gli utenti aziendali per etichettare i propri dati. Possono anche utilizzare una combinazione dei metodi sopra menzionati. Alcuni strumenti forniscono persino indicazioni sul metodo più efficace ed efficiente e sceglieranno dinamicamente la fonte di annotazione per qualsiasi dato specifico.
Tipi di annotazione
L'annotazione dei dati può essere effettuata su una varietà di tipi di dati, inclusi immagini, video, audio e testo. Ci sono quattro tipi di annotazione:
- Immagini: Con l'annotazione delle immagini, gli utenti possono segmentare le immagini utilizzando strumenti come i riquadri di delimitazione, che consentono di posizionare riquadri attorno agli oggetti in un'immagine. Questi strumenti possono supportare una varietà di tipi di file di immagini.
- Video: Oltre agli strumenti e alle capacità che fanno parte dell'annotazione delle immagini, gli strumenti di annotazione video forniscono la capacità di tracciare ID oggetto unici attraverso più fotogrammi video.
- Audio: Sebbene non sia comune come gli altri tipi di annotazione, l'annotazione audio consente agli utenti di taggare ed etichettare i dati audio per il riconoscimento vocale.
- Testo: Un caso d'uso emergente dell'annotazione è per i dati di testo. Questi strumenti consentono il tagging del riconoscimento delle entità nominate (dando agli utenti la possibilità di estrarre entità dal testo), il tagging del sentimento e altro ancora.
Passaggi chiave nel processo di annotazione
Un'annotazione non è altro che un tag o un'etichetta. Affinché sia utile, deve far parte di un'iniziativa più ampia di dati e machine learning. Di seguito sono riportati alcuni dei passaggi chiave coinvolti nel processo di annotazione:
- Raccolta e collazione dei dati rilevanti
- Determinazione del metodo e del modo di annotazione
- Valutazione delle annotazioni per garantire l'accuratezza
- Considerazione di come queste etichette verranno utilizzate per addestrare gli algoritmi
- Test dell'esito di questi algoritmi
- Distribuzione degli algoritmi in un ambiente di produzione
Vantaggi dell'annotazione
L'annotazione presenta diversi vantaggi distinti per le organizzazioni come parte della loro strategia di dati e sviluppo del machine learning. Rende più facile per gli ingegneri del machine learning e altri professionisti dell'intelligenza artificiale avere una piena comprensione dei loro dati e delle loro etichette. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi dell'annotazione:
- Migliorare i risultati aziendali: Le annotazioni sono la prima fase del processo per rendere un'azienda più efficace. Le annotazioni aiutano ad alimentare l'apprendimento supervisionato, che a sua volta aiuta a migliorare i processi aziendali. Ad esempio, annotando i dati di testo, un'azienda può aiutare ad addestrare un chatbot che può utilizzare per fornire un servizio clienti più robusto e utile.
- Garantire l'accuratezza algoritmica: Fornendo annotazioni interne e di qualità, i team di data science possono essere più fiduciosi sull'accuratezza dei loro algoritmi. Sebbene quando si utilizzano servizi di etichettatura di terze parti, l'accuratezza possa essere garantita dal fornitore, questo non è sempre il caso. Pertanto, attraverso il software di annotazione, questi team possono approfondire l'accuratezza delle etichette e possono creare dati di addestramento di altissimo livello.
Migliori pratiche di annotazione
Le annotazioni devono essere accurate affinché gli algoritmi funzionino correttamente. L'apprendimento supervisionato è alimentato da dati etichettati. Se questi dati non sono accurati, allora i risultati e le previsioni saranno errati. Ad esempio, se si etichettano tutte le immagini di gatti come cani, il sistema penserà che un gatto sia un cane. Di seguito sono riportate alcune delle migliori pratiche di annotazione:
- Formazione: Assicurarsi che le persone giuste siano formate per utilizzare il software. Questo potrebbe includere data scientist, così come utenti aziendali che intendono beneficiare degli algoritmi. Una formazione adeguata farà risparmiare tempo e denaro in futuro.
- Ricerca dei fornitori di servizi: I fornitori di terze parti potrebbero promettere accuratezza e tempi di consegna molto rapidi. Tuttavia, considerare attentamente se ha senso utilizzare questi fornitori, dal punto di vista della sicurezza dei dati, così come dell'accuratezza. Il proprio team interno probabilmente ha più conoscenza dei dati, il che può aiutare a garantire l'accuratezza.
- Pensare da capo a coda: Molti fornitori di software stanno collegando e combinando le capacità di annotazione con piattaforme di gestione dei dati di addestramento più ampie e complete. L'annotazione è solo un pezzo del puzzle dell'IA.
Matthew Miller
Matthew Miller is a former research and data enthusiast with a knack for understanding and conveying market trends effectively. With experience in journalism, education, and AI, he has honed his skills in various industries. Currently a Senior Research Analyst at G2, Matthew focuses on AI, automation, and analytics, providing insights and conducting research for vendors in these fields. He has a strong background in linguistics, having worked as a Hebrew and Yiddish Translator and an Expert Hebrew Linguist, and has co-founded VAICE, a non-profit voice tech consultancy firm.
