Las mejores herramientas de etiquetado de datos para el aprendizaje automático en 2023

El etiquetado de datos en el aprendizaje automático consiste en anotar datos sin etiquetar (como fotos, archivos de texto, videos, etc.) y agregar una o más etiquetas detalladas para dar contexto a los datos de modo que un modelo de aprendizaje automático pueda aprender de ellos. Las etiquetas pueden decir, por ejemplo, si una fotografía muestra un pájaro o un automóvil, qué palabras se dijeron en una grabación de audio o si un tumor es visible en una radiografía. El etiquetado de datos es necesario para muchos casos de uso, como visión artificial, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.

Varios casos de uso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, como la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural, son compatibles con el etiquetado de datos.

Para limpiar, organizar y etiquetar datos, las empresas incorporan software, procedimientos y anotadores de datos. Estas etiquetas permiten a los analistas separar ciertas variables dentro de los conjuntos de datos, lo que facilita la elección de los mejores predictores de datos para los modelos de ML. Las etiquetas especifican qué vectores de datos deben usarse para el entrenamiento del modelo, durante el cual el modelo mejora su capacidad para predecir el futuro. Los modelos de aprendizaje automático se construyen sobre estos datos de entrenamiento.

Los trabajos de etiquetado de datos requieren el compromiso de "human-in-the-loop (HITL)" y el soporte de la máquina. HITL utiliza la experiencia humana de "etiquetadores de datos" para entrenar, probar y mejorar los modelos de aprendizaje automático. Al alimentar los modelos con los conjuntos de datos que son más pertinentes para un proyecto en particular, ayudan a dirigir el proceso de etiquetado de datos.

Comparación de datos etiquetados y no etiquetados

Un paso esencial en la creación de un modelo ML de alto rendimiento es el etiquetado de datos. Aunque el etiquetado parece sencillo, no siempre es fácil de usar. Como resultado, las empresas deben sopesar varios aspectos y estrategias para elegir la másEnfoques para el etiquetado de datos

estrategia de etiquetado eficaz. Se recomienda una evaluación exhaustiva de la complejidad de la tarea y el tamaño, el alcance y la duración del proyecto porque cada enfoque de etiquetado de datos tiene ventajas y desventajas.

Puede etiquetar sus datos de las siguientes maneras:

Tecnología Kili

Kili Technology es una herramienta de anotación integral que admite una amplia gama de formatos de datos, incluidas imágenes, videos, archivos PDF y texto. Está diseñado para ayudar a las empresas a crear e implementar los mejores modelos de aprendizaje automático de su clase utilizando datos no estructurados. Con sus interfaces personalizables y fáciles de usar, Kili Technology permite a los usuarios comenzar a anotar sus datos de forma rápida y sencilla.

En particular, debido a sus flujos de trabajo y métricas de calidad, Kili Technology es una de las mejores herramientas de etiquetado de datos. La plataforma brinda a los usuarios herramientas poderosas para identificar y corregir errores y anomalías en sus conjuntos de datos etiquetados.

Kili Technology fomenta el trabajo en equipo y la colaboración entre los equipos técnicos y comerciales, así como la subcontratación de empresas de anotación, lo que la convierte en una opción perfecta para empresas de todas las escalas.

Verdad sobre el terreno de Amazon SageMaker

Amazon ofrece una solución de etiquetado de datos autónoma de vanguardia llamada Amazon SageMaker Ground Truth. Esta solución simplifica los conjuntos de datos para el aprendizaje automático al proporcionar un servicio de etiquetado de datos completamente administrado.

Puedes crear fácilmente conjuntos de datos de entrenamiento extremadamente precisos con Ground Truth. Puede etiquetar sus datos de forma rápida y precisa utilizando un flujo de trabajo especializado. El programa admite varios formatos de salida de etiquetas, incluidos texto, imágenes, video y puntos de nube 3D.

Las capacidades de etiquetado hacen que el procedimiento de etiquetado sea simple y eficiente, incluido el ajuste automático del cuboide en 3D, la eliminación de la distorsión de la imagen en 2D y las herramientas de autosegmentación. Acortan significativamente el proceso de etiquetado del conjunto de datos.

Heartex

Heartex ofrece una herramienta de anotaciones y etiquetado de datos para crear productos de inteligencia artificial precisos e inteligentes. La herramienta de Heartex ayuda a las empresas a minimizar la cantidad de tiempo que el equipo dedica a preparar, analizar y etiquetar conjuntos de datos para el aprendizaje automático.

Sloth es un programa de código abierto para el etiquetado de datos que se creó principalmente para la investigación de visión artificial utilizando datos de imagen y video. Proporciona herramientas dinámicas para el etiquetado de datos de visión artificial.

Esta herramienta se puede ver como un marco o una colección de componentes estándar que se pueden combinar rápidamente para crear una herramienta de etiquetas que se adapte a sus requisitos. Sloth le permite etiquetar los datos usando configuraciones personalizadas que usted mismo crea o ajustes preestablecidos.

La pereza es relativamente simple de emplear. Puede factorizar y escribir sus propios elementos de visualización. Puede administrar todo el procedimiento, incluida la instalación, el etiquetado y la creación de conjuntos de datos de visualización correctamente referenciados.

Con la ayuda de las herramientas asistidas por ML y el software avanzado de gestión de proyectos, la plataforma de etiquetado de datos con múltiples funciones de Playment proporciona flujos de trabajo seguros e individualizados para crear conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad.

Proporciona anotaciones para varios escenarios de uso, incluidas anotaciones de fusión de sensores, anotaciones de imágenes y anotaciones de video. Con una plataforma de etiquetado y una fuerza de trabajo de escalado automático, la plataforma proporciona una gestión de proyectos de extremo a extremo al tiempo que maximiza la canalización de aprendizaje automático con conjuntos de datos de alta calidad.

Las herramientas de control de calidad incorporadas, el etiquetado automatizado, la gestión centralizada de proyectos, la comunicación de la fuerza laboral, el escalado dinámico basado en negocios, el almacenamiento seguro en la nube y otras características son solo algunas de sus características. Es una herramienta fantástica para etiquetar conjuntos de datos y crear conjuntos de datos precisos y de alta calidad para aplicaciones de aprendizaje automático.

LightTag es un programa adicional de etiquetado de texto creado para producir conjuntos de datos específicos para NLP. La tecnología está configurada para funcionar en conjunto con los equipos de ML en un flujo de trabajo colaborativo. Proporciona una experiencia de interfaz de usuario (UI) muy simplificada para administrar la fuerza laboral y facilitar las anotaciones. Además, el programa ofrece herramientas de control de calidad de primer nivel para un etiquetado preciso y una preparación eficiente de conjuntos de datos.

Amazon Mechanical Turk, también conocido como MTurk, es un mercado muy conocido de servicios de crowdsourcing que se utiliza con frecuencia para el etiquetado de datos. Puede crear, publicar y administrar diversas actividades de inteligencia humana (a menudo denominadas HIT), como clasificación de texto, transcripciones o encuestas, como solicitante en Amazon Mechanical Turk. Para describir su tarea, seleccionar pautas de consenso y especificar la cantidad que está dispuesto a pagar por cada artículo, la plataforma MTurk ofrece herramientas útiles.

La plataforma MTurk tiene varias desventajas al ser una de las tecnologías de etiquetado de datos más asequibles del mercado. Carece de características esenciales de control de calidad, para empezar. MTurk proporciona muy poco en cuanto a garantía de calidad, pruebas de trabajadores o informes exhaustivos, en contraste con empresas como LionbridgeAI. MTurk requiere que los solicitantes gestionen sus proyectos, incluida la creación de tareas y la contratación de trabajadores.

Las imágenes digitales y las películas se pueden anotar con la Herramienta de anotación de visión artificial (CVAT). CVAT ofrece una amplia gama de funcionalidades para etiquetar datos de visión por computadora, aunque el programa toma algún tiempo para aprender y dominar. El programa admite tareas como detección de objetos, segmentación de imágenes y clasificación de imágenes.

Sin embargo, el empleo de CVAT tiene algunas desventajas. Uno de los principales inconvenientes es la interfaz de usuario, a la que puede llevar algunos días acostumbrarse. Además, la utilidad solo funciona en Google Chrome. No se ha probado en otros navegadores, lo que dificulta la realización de proyectos masivos con numerosos anotadores. Además, las pruebas de desarrollo pueden ralentizarse ya que cada control de calidad debe realizarse manualmente.

La plataforma más poderosa para datos de entrenamiento de visión artificial es V7. V7 es una plataforma para la anotación automatizada que combina la gestión de conjuntos de datos, la anotación de imágenes y videos y la capacitación de un modelo de autoML para realizar tareas de etiquetado.

La automatización del etiquetado, el control inigualable sobre su flujo de trabajo de anotación, la asistencia para identificar problemas de calidad de datos y la integración fluida de canalizaciones son todas características de V7. Además, tiene una experiencia de usuario que está a la par con nuestra obsesiva atención a los detalles y asistencia técnica superior.

Lablebox proporciona la solución de anotación correcta para cualquier actividad, lo que le brinda visibilidad y control completos sobre todos los aspectos de sus procesos de etiquetado.

Para agilizar el etiquetado sin sacrificar la calidad, los procedimientos de preetiquetado de vanguardia se combinan con sólidas tecnologías de automatización. En su flujo de trabajo de etiquetado y revisión, concéntrese en el etiquetado humano, donde tendrá el impacto más significativo.

Sus socios de etiquetado de clase mundial hablan con fluidez más de 20 idiomas y tienen experiencia en agricultura, moda, medicina y ciencias de la vida. Independientemente de su caso de uso, pueden ayudarlo y tener equipos capacitados listos a pedido.

La herramienta de anotación de código abierto de un practicante de aprendizaje automático se llama Doccano.

Ofrece funciones de anotación de trabajos, incluido el etiquetado de secuencias, secuencia a secuencia y clasificación de texto. Para análisis de opiniones, reconocimiento de entidades nombradas, resúmenes de texto, etc., Doccano le permite crear datos etiquetados. Se puede crear un conjunto de datos en unas pocas horas. Tiene una anotación colaborativa, soporte para varios idiomas, compatibilidad con teléfonos inteligentes, compatibilidad con emoji y una API RESTful.

Supervisely es una plataforma poderosa para el desarrollo de la visión por computadora, que permite a los investigadores solitarios y a los grandes equipos experimentar y anotar conjuntos de datos y redes neuronales. Se puede usar tanto con una GPU como con una CPU. Las modernas redes neuronales de clase neutral para el seguimiento de objetos están integradas en la herramienta de etiquetado de video. También tiene una API REST que permite la integración de seguimiento personalizado NN. También hay interpoladores de seguimiento OpenCV, lineales y cúbicos.

Supervisely es la herramienta más excelente para etiquetar fotos, videos, nubes de puntos 3D, cortes volumétricos y otros tipos de datos. Usando equipos, espacios de trabajo, roles y trabajos de etiquetado, puede administrar y monitorear el flujo de trabajo de anotación a gran escala.

Usando modelos de nuestro Model Zoo o los que usted cree, entrene y use redes neuronales en sus datos. La integración de Python Notebooks y Scripts le permite explorar sus datos y automatizar las operaciones de rutina.

Universal Data Tool ofrece herramientas y estándares para crear, colaborar, etiquetar y formatear conjuntos de datos para permitir que cualquier persona sin experiencia en ciencia o ingeniería de datos pueda crear la próxima ola de aplicaciones de inteligencia artificial potentes, prácticas y significativas. Universal Data Tool es fácil de usar, accesible y fácil de usar para los desarrolladores.

Con Universal Data Tool, puede:

La plataforma Dataloop permite la gestión de datos no estructurados (como fotos, archivos de audio y archivos de video) y su anotación con varias herramientas de anotación (caja, polígono, clasificación, etc.). El trabajo de anotación se completa en tareas, tareas de anotación o tareas de control de calidad, lo que activa el proceso de control de calidad al permitir que el anotador original plantee inquietudes y solicite correcciones.

La automatización de bucle de datos le permite ejecutar sus propios paquetes o paquetes de código abierto como servicios en varios tipos de nodos de cómputo. Con la ayuda de las canalizaciones de Dataloop, se puede lograr cualquier objetivo comercial combinando servicios (agregar), personas (en tareas) y modelos (por ejemplo, anotación previa).

Una herramienta de código abierto colaborativa y de vanguardia para la anotación de voz y audio se llama Audino. Los anotadores pueden usar la herramienta para definir y describir la segmentación temporal de los archivos de audio. Un formulario producido dinámicamente simplifica el etiquetado y la transcripción de estas porciones. Un administrador puede gestionar de forma centralizada las funciones de los usuarios y las asignaciones de proyectos a través del panel. El tablero también permite descripciones de etiquetas y descripciones de valores. Para un procesamiento adicional, las anotaciones se pueden exportar fácilmente en formato JSON. A través de una API basada en claves, la herramienta permite cargar y asignar datos de audio a los usuarios. La flexibilidad de la herramienta de anotación permite la anotación para diversas tareas, incluida la puntuación del habla, la detección de actividad de la voz (VAD), la identificación del hablante, la caracterización del hablante, el reconocimiento del habla y el reconocimiento de emociones. Gracias a la licencia de código abierto del MIT, se puede utilizar tanto para aplicaciones profesionales como académicas.

SuperIA

Super.AI es una plataforma de etiquetado de datos basada en IA que aprovecha tanto la experiencia humana como la tecnología de IA para generar, organizar y etiquetar diversas formas de datos. La plataforma utiliza un método novedoso de etiquetado de datos y aprendizaje automático llamado programación de datos, que es ejecutado por su compilador AI patentado. La plataforma emplea un enfoque similar a una línea de montaje para dividir tareas complejas en componentes más pequeños y manejables, que se automatizan gradualmente con el tiempo.

Además, el compilador Super.AI es capaz de convertir sin problemas el código de computadora de un lenguaje de programación a otro sin ninguna intervención manual. Esto lo hace ideal para la ingesta y el análisis de datos con aprendizaje automático, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones de aprendizaje automático a gran escala de forma rápida y rentable.

SurgeAI

Surge AI es una plataforma de etiquetado de datos que utiliza etiquetadores ultrarrápidos diseñados específicamente para los complejos desafíos de NLP. Su plataforma integra controles de calidad sofisticados, tecnología innovadora y API vibrantes para brindarle conjuntos de datos que están infundidos con la riqueza y las sutilezas del lenguaje y herramientas poderosas para unificar el proceso de etiquetado.

encordar

Encord es una plataforma integral asistida por IA para anotar datos de forma colaborativa, orquestar canales de aprendizaje activos, corregir errores en conjuntos de datos y diagnosticar errores y sesgos del modelo.

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Prathamesh Ingle es ingeniero mecánico y trabaja como analista de datos. También es un profesional de la IA y un científico de datos certificado con interés en las aplicaciones de la IA. Está entusiasmado con la exploración de nuevas tecnologías y avances con sus aplicaciones de la vida real.