Introduction à l’étiquetage des données

La qualité d’un modèle d’IA est déterminée par les données qu’il est entraîné à reconnaître et à traiter. La préparation des données pour la formation, y compris l’étiquetage des données, prend en moyenne 80 % du temps consacré à un projet d’IA. Cela a beaucoup de sens puisque l’efficacité d’un système d’IA est directement liée à la quantité et à la qualité des données d’entraînement qui lui sont fournies. Il est essentiel d’accumuler une quantité importante de données non structurées avant de construire un modèle d’IA. L’étiquetage est une partie cruciale du prétraitement et de la préparation des données nécessaires au développement de l’IA. Mais que signifie exactement « l’étiquetage des données » dans le contexte de l’apprentissage automatique ?

Étiquetage des données : une définition

L’étiquetage des données, également connu sous le nom d’annotation de données, est le processus d’ajout d’informations descriptives (balises) à des données non structurées pour rendre leurs caractéristiques sous-jacentes plus apparentes à un algorithme d’apprentissage automatique. Pour apprendre des exemples, un modèle nécessite des étiquettes ou des étiquettes qui caractérisent chaque point de données. Les photos des visages des personnes doivent avoir leurs yeux, leur nez et leur bouche étiquetés pour former un modèle de reconnaissance faciale. Cependant, supposons que vous souhaitiez que votre modèle soit capable d’analyser le sentiment (par exemple, juger si le ton d’un locuteur est sarcastique). Dans ce cas, vous devrez étiqueter les enregistrements audio avec plusieurs inflexions.

Les données étiquetées attirent l’attention sur les attributs de données (caractéristiques) qui aident le modèle à analyser les informations et à identifier les modèles dans les enregistrements existants pour une prédiction précise sur les nouvelles entrées comparables de manière pertinente.

Pourquoi le ML et l’IA ont-ils besoin d’annotations de données ?

Pratiquement toutes les industries pourraient bénéficier de l’ajout de l’IA. L’IA est désormais présente dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne, y compris nos appareils mobiles, les voitures que nous conduisons et même les opérations commerciales. Dans une large mesure, l’étiquetage des données est ce qui le rend possible.

En 2019, l’industrie des outils d’annotation de données avait une valeur totale de 700 millions de dollars. Selon les projections fournies par Global Market Insights, ce nombre atteindra 5 milliards de dollars d’ici 2026. Compte tenu du fait que les experts en apprentissage automatique ont prédit que tous les produits et services contiendront l’IA sous une forme ou une autre au cours des prochaines années. ans. Cette tournure des événements ne devrait pas surprendre. Alors, qu’est-ce qui rend l’annotation de données si utile dans l’apprentissage automatique ?

Les données non étiquetées sont partout autour de nous. Cependant, étant donné que la plupart des algorithmes populaires d’aujourd’hui ont besoin de données étiquetées pour apprendre, le développement de modèles d’apprentissage automatique à partir de données brutes reste l’option la plus pragmatique.

L’utilisation de données étiquetées est non seulement nettement plus bénéfique, mais est également essentielle pour avoir une solide compréhension de l’environnement dont nous faisons partie. Il présente des modèles d’une manière qu’un ordinateur peut comprendre, le guidant sur ce qu’il faut rechercher. Ceci est utile pour créer des modèles de prévision sophistiqués et effectuer une catégorisation avancée. Une fois l’algorithme ML formé, il peut être utilisé pour découvrir de nouveaux modèles dans de nouveaux ensembles de données qui lui sont présentés pour analyse.

Approches d’étiquetage des données

Choisir la bonne stratégie d’étiquetage des données pour votre entreprise est la partie du processus qui nécessite le plus de temps et d’efforts. Il existe une variété d’approches (ou de combinaisons d’approches) qui peuvent être utilisées pour étiqueter les données, telles que :

• collaboration collective– Si vous ne disposez pas des ressources internes nécessaires pour l’étiquetage des données, le crowdsourcing de la tâche via un partenaire de données tiers de confiance est une excellente alternative. L’assistance d’un partenaire de données est inestimable à n’importe quelle étape du processus de création de modèles, tout comme votre accès à un large éventail de collaborateurs capables de traiter efficacement d’énormes ensembles de données en peu de temps. Les entreprises qui envisagent d’étendre leur utilisation de déploiements à grande échelle peuvent grandement bénéficier du crowdsourcing.
• Externalisation: Trouvez des freelances pour vous aider temporairement à trier les données. Vous aurez la capacité d’évaluer la compétence de ces pigistes, mais vous aurez moins de capacité à avoir votre mot à dire sur la façon dont la tâche est accomplie.
• interne: Faites bon usage de votre main-d’œuvre et de vos ressources actuelles. Bien que cette approche vous donne plus de poids dans le produit final, elle peut prendre du temps et coûter cher si vous devez repartir de zéro avec le recrutement et la formation des correcteurs.
• à la machine: Les machines peuvent également étiqueter les données. Si vous devez préparer des données d’entraînement à grande échelle, envisagez d’examiner l’étiquetage des données assisté par ML. Vous pouvez également l’implémenter dans des processus métier automatisés qui doivent classer les données.

De nombreux facteurs, notamment l’expérience de votre personnel, les ressources disponibles et la difficulté du problème, détermineront l’approche que votre entreprise adoptera en matière d’étiquetage des données.