La anotación de datos permite que los ordenadores interpreten la información y tomen decisiones sencillas para categorizar toda esa información.
Los algoritmos guían nuestra vida cotidiana. Hoy en día, funciones aparentemente sencillas, como la predicción de la hora de llegada de una aplicación GPS o la siguiente música en la fila de streaming, pueden ser filtradas por algoritmos de IA y ML.
Sin embargo, su capacidad para cumplir estas promesas depende de la anotación de los datos: el acto de categorizar con precisión la información para educar a la inteligencia artificial a sacar conclusiones. El caballo de batalla de nuestro mundo impulsado por los algoritmos es la anotación de datos.
¿Qué es la anotación de datos?
Debemos decir a los ordenadores lo que van a interpretar y darles un contexto para que tomen decisiones, porque no pueden procesar la información visual de la misma manera que el cerebro humano. Esas relaciones se hacen a través de la anotación de datos. La anotación de datos es la actividad humana de etiquetar contenidos como textos, fotos y vídeos para que los modelos de aprendizaje automático puedan reconocerlos y utilizarlos para generar predicciones.
Si tenemos en cuenta el ritmo actual de generación de datos, la anotación de datos es un esfuerzo crucial e impresionante. Según Visual Capitalist, se calcula que en 2026 se crearán diariamente 464 exabytes de datos en todo el mundo. Además, según Global Market Insights, se espera que el mercado mundial de herramientas de anotación de datos aumente aproximadamente un 40% anual en los próximos seis o siete años, especialmente en los sectores de la automoción, el comercio minorista y la sanidad.
Algunas de las grandes herramientas de código abierto que le ayudarán a automatizar el proceso de etiquetado son Amazon SageMaker ground truth, la aplicación de etiquetado ground truth de MathWorks, la herramienta de anotación de visión por ordenador de Intel, las herramientas de etiquetado de objetos visuales de Microsoft y Scalable by DeepDrive, etc.
Tipos de anotación de datos
Cada forma de datos tiene su procedimiento de etiquetado, por lo que a continuación se presentan algunos ejemplos de los tipos más extendidos:
Anotación semántica
La anotación semántica es la práctica de etiquetar conceptos como personas, lugares o nombres de empresas dentro de un documento para ayudar a los modelos de aprendizaje automático a categorizar nuevos conceptos en futuros textos. Es un componente crítico del entrenamiento de la IA para mejorar los chatbots y la relevancia de las búsquedas.
Anotación de imágenes
Este tipo de anotación garantiza que las máquinas perciban un área anotada como un elemento diferente. Suele implicar el uso de cuadros delimitadores y la segmentación semántica. Estos conjuntos de datos etiquetados pueden utilizarse en aplicaciones tan diversas como los coches autoconducidos, los modelos de reconocimiento facial, etc.
Anotación de vídeos
La anotación de vídeo, al igual que la anotación de imágenes, utiliza técnicas como los cuadros delimitadores para reconocer el movimiento fotograma a fotograma o mediante una herramienta de anotación de vídeo. Los datos obtenidos de la anotación de vídeo son fundamentales para los modelos de visión por ordenador que realizan la localización y el seguimiento de objetos.
Categorización de textos
La categorización de textos es el proceso de asignar categorías a las frases o párrafos de un documento determinado en función del tema.
