Neste artigo, você aprenderá sobre a importância da rotulagem de dados e como é o processo. Você também analisará alguns casos de uso de rotulagem de dados e descobrirá técnicas para aumentar a eficiência.
O papel crucial da rotulagem de dados em ML
A rotulagem de dados é o processo de marcar ou anotar dados, fornecendo a verdade fundamental de que os modelos de aprendizado supervisionado precisam para aprender e fazer previsões. Ao atribuir rótulos precisos aos dados de treinamento, você permite que os modelos identifiquem padrões, compreendam relações e prevejam resultados com precisão.
Em essência, a rotulagem de dados ensina os modelos a identificar coisas diferentes. Sem dados devidamente rotulados, esses modelos teriam dificuldade em distinguir entre diferentes entidades. No aprendizado de máquina, especialmente no aprendizado supervisionado, a rotulagem de dados é importante porque afeta diretamente o desempenho do modelo e a precisão de suas previsões quando aplicadas a dados novos e desconhecidos.
Tipos de rotulagem de dados
Como o ML envolve uma grande quantidade de dados para treinar os modelos e, na maioria das vezes, esses dados vêm de várias fontes (incluindo livros, imagens de banco de imagens e registros públicos de áudio/vídeo), a rotulagem pode envolver vários processos diferentes.
Processamento de linguagem natural
O processamento de linguagem natural (NLP) se concentra no processamento de dados que contêm linguagem humana, como texto escrito ou fala gravada. Essa técnica baseada em ML ajuda os computadores a compreender e entender esses dados. O NLP também pode automatizar a rotulagem de dados usando técnicas comoreconhecimento de entidades nomeadas (NER)para identificar entidades (por exemplo,nomes, datas), classificação de texto para categorizar dados e análise de sentimentos para rotular emoções ou opiniões:
O PLN utiliza modelos de ML pré-treinados para prever e marcar padrões semelhantes em novos dados, o que pode reduzir significativamente o trabalho manual.
Visão computacional
A visão computacional é um subdomínio da inteligência artificial (IA) que permite que os computadores interpretem dados de imagem de forma objetiva. Isso significa que, em vez de apenas tratar as imagens como um arquivo com uma extensão específica, os computadores podem, com a ajuda da visão computacional, identificar entidades e lugares (até mesmo ações humanas) nas imagens. Eles podem segmentar partes das imagens com base em instruções e também podem ajudar a classificar imagens com base em critérios específicos (por exemplo,marcar todas as imagens que contenham uma maçã).
Modelos de ML pré-treinados auxiliam na rotulagem automatizada de dados, prevendo rótulos para dados novos e semelhantes. Isso acelera o processo de rotulagem e melhora a consistência de Conjuntos de dados em grande escala usados para treinar modelos de ML.
Processamento de áudio
O processamento de áudio refere-se à análise (e, opcionalmente, à modificação) de arquivos de som para extrair informações úteis, como fala, música ou sons ambientais. Várias técnicas, como redução de ruído, extração de recursos (por exemplo, tom, frequência) e conversão de áudio em texto por meio do reconhecimento de fala, são usadas para coletar insights de arquivos de áudio.
O processamento de áudio pode otimizar a rotulagem de dados ao transcrever automaticamente a fala para texto, identificar locutores, detectar eventos (por exemplo,tiros, alarmes) e classificar sons. Isso é particularmente útil ao anotar grandes conjuntos de dados de áudio, reduzindo a necessidade de filtrar manualmente horas ou até dias de dados de áudio brutos para sinalizar eventos, locutores e outros pontos de interesse.
Modelos de linguagem grandes
O item mais recente desta lista é um modelo de linguagem grande (LLM). O LLM é um tipo de modelo de IA treinado em grandes quantidades de dados para compreender e gerar linguagem semelhante à humana. Os LLMs podem realizar uma ampla gama de tarefas de linguagem natural, como tradução, resumo, preenchimento de texto e resposta a perguntas.
Os LLMs podem gerar rótulos para dados de texto (por exemplo, sentimento, categorização de tópicos), sugerir tags com base em padrões nos dados e até mesmo refinar ou corrigir anotações manuais. Além disso, muitos LLMs podem processar entradas de imagem e ajudá-lo a rotular objetos em imagens também.
Além de rotular dados, os LLMs podem coletar rapidamente dados da Internet para treinar seus modelos de ML. O scraping de dados de IA, que combina sua configuração regular de scraping de dados com um LLM para entender rapidamente as estruturas do site e os dados disponíveis, pode ajudá-lo a filtrar grandes quantidades de dados coletados da web, entender esses dados e até mesmo rotulá-los rapidamente. O scraping de dados com IA também pode examinar a estrutura do Modelo de Objetos de Documento (DOM) de um site para coletar dados e fazer capturas de tela de um site conforme ele é exibido aos usuários. As ferramentas de scraping de dados com IA podem então processar essas capturas de tela para coletar dados. Se você quiser saber mais sobre scraping de dados com IA, confira esta postagem do blog, “Como usar IA para scraping de dados”.
Abordagens de rotulagem de dados
Os dados podem vir em todos os tipos de formatos, e existem métodos que você precisa seguir para rotular os dados para cada um desses formatos. A abordagem para rotular dados varia entre empresas e projetos. Aqui estão algumas das maneiras mais comuns pelas quais as equipes abordam as tarefas de rotulagem de dados:
Rotulagem interna
Quando as equipes rotulam seus dados internamente, isso é chamado de rotulagem interna. A rotulagem interna é normalmente usada quando precisamos de precisão, controle e conhecimento especializado na área.
Se você busca qualidade e consistência, esse método é ideal. Com uma equipe dedicada de profissionais, as etiquetas de dados são altamente específicas para o domínio do conjunto de dados e do projeto, o que ajuda ainda mais na precisão dos modelos treinados. Além disso, como as etiquetas de dados são criadas internamente, os dados permanecem privados e seguros.
No entanto, uma grande desvantagem dessa abordagem é que ela não é escalável. O tamanho das equipes internas que trabalham nessas tarefas geralmente é limitado, portanto, obter uma quantidade útil de dados rotulados é uma tarefa demorada e cara.
Rotulagem sintética
A rotulagem sintética usa metadados; ela se refere à geração de dados rotulados a partir de conjuntos de dados pré-existentes usando ML.
A principal vantagem da rotulagem sintética é sua escalabilidade e custo-benefício. Ao gerar dados artificialmente, você pode criar rapidamente grandes Conjuntos de dados sem o tempo e as despesas associados à coleta de exemplos do mundo real. Além disso, os dados sintéticos permitem a simulação de eventos raros ou casos extremos que podem ser difíceis ou inseguros de capturar na vida real.
No entanto, a desvantagem é que as etiquetas sintéticas podem não capturar totalmente as complexidades dos cenários do mundo real, o que pode afetar a precisão e o desempenho dos modelos. A criação de dados sintéticos de alta qualidade requer experiência com técnicas de ML, adicionando complexidade a um processo que, de outra forma, seria simples. Além disso, a qualidade dos dados gerados nesse processo depende muito dos dados de treinamento iniciais do modelo que está sendo usado.
Rotulagem programática
A rotulagem programática refere-se ao uso de regras, algoritmos ou scripts para automatizar o processo de rotulagem. Ela é normalmente usada ao trabalhar com conjuntos de dados em grande escala, nos quais a rotulagem manual seria muito demorada, e quando os dados podem ser estruturados com padrões claros e baseados em regras, como classificação no texto ou análise de sentimentos.
A maior vantagem da rotulagem programática é sua velocidade e escalabilidade. Os métodos automatizados podem processar grandes quantidades de dados muito mais rapidamente do que os esforços humanos, reduzindo significativamente o trabalho manual e permitindo a rápida expansão do conjunto de dados. Essa abordagem é particularmente eficaz para tarefas de rotulagem simples e repetitivas, nas quais regras consistentes podem ser aplicadas.
No entanto, uma desvantagem importante é a menor precisão em comparação com a rotulagem manual, especialmente ao lidar com dados complexos ou anômalos que podem não se encaixar perfeitamente nas regras predefinidas. Além disso, os dados rotulados usando esse método devem ser validados e refinados com frequência para garantir a qualidade, o que ainda pode exigir muita intervenção humana.
Terceirização
A terceirização envolve a contratação de fornecedores ou empresas externas para lidar com tarefas de rotulagem de dados. Essa abordagem é usada quando as equipes internas não têm capacidade ou quando os projetos exigem rotulagem em grande escala que precisa ser concluída de forma rápida e eficiente.
A terceirização é econômica quando se trata de lidar com grandes volumes de dados. Ao terceirizar para entidades externas, as equipes podem dimensionar seus esforços de rotulagem sem investir pesadamente na formação e no treinamento de profissionais internos. Além disso, libera recursos internos para se concentrarem nas tarefas principais e no desenvolvimento do projeto.
No entanto, a qualidade da rotulagem terceirizada pode variar, pois as equipes externas raramente têm o mesmo nível de especialização na área ou compreensão dos requisitos específicos do projeto. Também existem riscos potenciais relacionados à privacidade e segurança dos dados, pois informações confidenciais precisam ser compartilhadas com terceiros.
Crowdsourcing
O crowdsourcing envolve a distribuição de tarefas de rotulagem de dados para um grupo grande e diversificado de trabalhadores não especialistas por meio de plataformas comoo Amazon Mechanical Turk. Ele é normalmente usado para tarefas que podem ser divididas em unidades simples e de alto volume, como marcação de imagens ou classificação básica de texto.
A principal vantagem do crowdsourcing é sua escalabilidade e velocidade. Ao usar uma força de trabalho grande e distribuída, as equipes podem rotular rapidamente grandes Conjuntos de dados a um custo relativamente baixo, tornando-o uma opção eficiente para tarefas de rotulagem simples que não requerem conhecimento especializado.
No entanto, a qualidade e a precisão das etiquetas de crowdsourcing podem ser inconsistentes, pois os trabalhadores podem não ter conhecimento específico da área. Garantir a uniformidade e a precisão das etiquetas pode ser um desafio, e medidas de controle de qualidade, como redundância e validação, são frequentemente necessárias. Apesar de sua relação custo-benefício, o crowdsourcing pode não ser adequado para tarefas complexas de etiquetagem que exigem conhecimento especializado ou em cenários em que a privacidade dos dados é fundamental.
Usando conjuntos de dados confiáveis
Embora os métodos manuais, programáticos e crowdsourced ofereçam várias abordagens para a rotulagem, o acesso a conjuntos de dados pré-rotulados e de alta qualidade pode aumentar significativamente a escalabilidade. Conjuntos de dados confiáveis, comoos oferecidos pela Bright Data, fornecem uma solução pronta para uso para coleta de dados em grande escala, garantindo consistência e precisão, ao mesmo tempo em que reduzem o tempo e o esforço necessários para a rotulagem.
Ao usar Conjuntos de Dados confiáveis em seu fluxo de trabalho, você pode acelerar o desenvolvimento de modelos, concentrar-se no aprimoramento de algoritmos e manter altos padrões de qualidade de dados, otimizando, em última análise, o processo de rotulagem para resultados de ML mais eficazes.
Desafios na rotulagem de dados
Independentemente do método e da abordagem escolhidos, você encontrará desafios ao trabalhar em tarefas de rotulagem de dados.
Conjuntos de dados desequilibrados
Um dos problemas mais comuns são os Conjuntos de dados desequilibrados, nos quais certas classes ou categorias têm significativamente menos exemplos do que outras. Isso pode levar a modelos tendenciosos que têm um bom desempenho nas classes majoritárias, mas um desempenho ruim nas minoritárias. Garantir uma representação suficiente de todas as categorias requer a coleta de mais dados ou a geração de amostras sintéticas, o que pode ser demorado e consumir muitos recursos.
Rótulos ruidosos
Rótulos ruidosos ocorrem quando os dados são rotulados incorretamente, seja devido a erros manuais, ambiguidades nas diretrizes de rotulagem ou inconsistências no trabalho colaborativo. Rótulos ruidosos podem degradar significativamente o desempenho do modelo, pois ele pode aprender padrões ou associações incorretas. Você pode resolver isso com técnicas como validação de rótulos, redundância e refinamento dos critérios de rotulagem, todas as quais podem aumentar o tempo e o custo do processo de rotulagem.
Problemas de dimensionamento
À medida que o volume de dados necessários para treinar modelos cresce, você precisa ser capaz de dimensionar o processo de rotulagem. Os métodos tradicionais de rotulagem manual nem sempre são práticos, e mesmo métodos automatizados, como rotulagem programática ou terceirizada, apresentam limitações, como precisão reduzida ou preocupações com a privacidade dos dados. Alcançar escala e qualidade na rotulagem requer equilibrar a automação com a supervisão humana, o que pode ser complexo de gerenciar.
Dados dinâmicos
Na maioria das aplicações do mundo real, os dados estão em constante mudança/evolução, tornando necessário atualizar continuamente os Conjuntos de dados rotulados. Isso é especialmente relevante em domínios como monitoramento em tempo real ou direção autônoma. Manter os Conjuntos de dados atualizados e relevantes requer a implementação de pipelines eficientes para rotulagem e validação contínuas, o que adiciona outra camada de complexidade ao processo de rotulagem.
Melhores práticas de rotulagem de dados
Existem algumas técnicas que você deve ter em mente para ajudá-lo a rotular seus dados de forma eficiente com rótulos de alta qualidade.
Auditoria de rótulos
A primeira e mais óbvia prática recomendada é a auditoria de rótulos. Isso envolve examinar um subconjunto de amostras rotuladas para identificar erros, inconsistências ou ambiguidades no processo de rotulagem. Quando você detecta erros antecipadamente, as equipes podem refinar as diretrizes e fornecer feedback direcionado, garantindo que todo o conjunto de dados permaneça preciso.
Aprendizado por transferência
Semelhante à rotulagem programática, mas com um toque mais humano, o aprendizado por transferência faz com que as equipes usem modelos pré-treinados para auxiliar na rotulagem de novos Conjuntos de dados. Os modelos podem prever e sugerir rótulos com base em seu conhecimento prévio, tornando mais rápido e eficiente rotular grandes Conjuntos de dados.
Aprendizagem ativa
A aprendizagem ativa se concentra na seleção das amostras mais informativas ou incertas para rotulagem humana. Ao priorizar essas amostras, as equipes podem melhorar a eficiência de seus esforços de rotulagem e aplicar a experiência humana onde ela agrega mais valor. Essa abordagem ajuda a refinar os modelos mais rapidamente, minimizando a carga de trabalho geral de rotulagem.
Consenso
Os métodos de consenso podem ser usados em ambientes de crowdsourcing ou terceirizados para melhorar a precisão da rotulagem. Nesses métodos, várias rotulagens anotam a mesma amostra, e a rotulagem final é determinada com base no acordo entre as várias rotulagens. Pode haver muitas personalizações e maneiras de determinar o consenso, como confiar em um sistema de votação majoritária ou eliminar envios de anotações com base em regras predefinidas.
Casos de uso de rotulagem de dados
Agora que você sabe como rotular dados, vamos dar uma olhada em alguns dos casos de uso mais comuns de ML:
- análise de sentimentos
- os modelos podem ser treinados
Use a Bright Data para rotulagem de dados
Conforme mencionado anteriormente, a Bright Data ofereceConjuntos de Dados de alta qualidadeque melhoram significativamente a precisão e a eficiência do processo de rotulagem de dados. Por meio de seus amplos recursos de coleta de dados, a Bright Data fornece às equipes de IA Conjuntos de Dados atualizados, vastos, diversificados e rotulados com precisão, essenciais para o treinamento de modelos.
Os conjuntos de dados da Bright Data são personalizados para vários domínios, garantindo que os modelos recebam informações precisas e específicas do domínio para um desempenho ideal. Eles também podem ajudar a reduzir erros de rotulagem e alcançar níveis mais altos de desempenho e eficiência do modelo. Você pode usar esses conjuntos de dados como estão em seus exercícios principais de treinamento de ML ou pode usá-los para auxiliar em seus esforços de rotulagem sintética ou programática.
Os Conjuntos de Dados da Bright Data também ajudam a dar suporte à expansão de seus processos de rotulagem. Com acesso a conjuntos de dados estruturados em grande escala em vários domínios, como mídias sociais, imóveis e comércio eletrônico, as equipes de IA podem acelerar o processo de rotulagem, reduzindo a necessidade de esforços manuais e acelerando os ciclos de desenvolvimento. Essa escalabilidade permite que as empresas lidem com volumes massivos de dados, o que é essencial para a construção de soluções de IA.
Conclusão
A rotulagem de dados é uma etapa importante no desenvolvimento de modelos de ML, fornecendo as informações estruturadas necessárias para que os algoritmos aprendam e façam previsões precisas. Este artigo discutiu várias técnicas e abordagens para a rotulagem de dados, juntamente com seus principais casos de uso, como análise de sentimentos (onde o texto é rotulado com emoções) e detecção de fraudes (onde anomalias são marcadas para identificar atividades suspeitas).
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