Un guide complet sur l’étiquetage des données pour l’IA

L’intelligence artificielle (IA) a été un sujet de discussion brûlant pendant la majeure partie de la dernière décennie. De nombreuses tâches et vies quotidiennes ont été simplifiées par les avancées technologiques telles que les assistants robots et les lignes de production automatisées.

La capacité d’utiliser des données pour générer et former des algorithmes d’IA est une force importante de l’IA. Cela ouvre la voie au développement d’un système basé sur l’IA, qui peut ensuite être utilisé pour passer au crible de gros volumes de données et extraire des informations significatives. Mais ce n’est que la moitié de la bataille gagnée ; Pour que les données soient utiles, elles doivent être étiquetées afin qu’un ordinateur puisse les comprendre.

Pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique, il est nécessaire de « labelliser » les données en attribuant des valeurs à chaque point de données. Cependant, l’apprentissage automatique ne peut pas être utilisé pour automatiser le traitement des données, car il a besoin de règles à suivre.

Les entreprises utilisent des systèmes d’intelligence artificielle pour optimiser leurs opérations et tirer parti des opportunités des marchés émergents. Cependant, l’annotation des données est l’un des obstacles les plus difficiles à l’adoption de l’IA sur le lieu de travail.

Dans cet article, nous apprendrons tout sur l’étiquetage des données, de son importance dans l’apprentissage automatique aux nombreuses formes qu’il prend et pourquoi il est si crucial dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mais avant de nous lancer, il est important de définir les étiquettes et d’apprendre comment elles varient des fonctionnalités à l’apprentissage automatique.

Étiquettes et fonctions dans l’apprentissage automatique

Les étiquettes dans l’apprentissage automatique

Les étiquettes et les balises sont destinées à identifier de manière unique et à fournir un contexte pour un élément de données. Les balises d’un fichier audio peuvent être les mots réellement prononcés. Lorsque vous utilisez des techniques supervisées pour former un modèle, le modèle reçoit un ensemble de données étiquetées à partir duquel apprendre. Le modèle ML peut faire des inférences fiables sur un ensemble de données de test non annoté à l’aide de cet ensemble de données d’apprentissage annoté avec des informations pertinentes.

Fonctionnalités de l’apprentissage automatique

Les caractéristiques sont les entrées du système ML et sont les variables individuelles non contrôlées. Une colonne d’un ensemble de données utilisée pour l’apprentissage automatique peut être considérée comme une fonctionnalité. Ces caractéristiques sont les blocs de construction à partir desquels les modèles ML tirent leurs prédictions. En outre, de nouvelles fonctionnalités peuvent être dérivées de fonctionnalités existantes à l’aide de techniques d’ingénierie de fonctionnalités.

En utilisant un simple ensemble de données d’images d’animaux, nous pouvons différencier les étiquettes et les caractéristiques. Les caractéristiques comprennent des caractéristiques telles que le teint de la peau, la couleur des cheveux et la taille. Chat ou chien, ce sont les étiquettes.

Cela dit, passons au cœur du problème : l’étiquetage des données.

Labellisation des données : qu’est-ce que c’est ?

L’étiquetage des données est une étape du processus d’apprentissage automatique qui consiste à prendre des données non structurées (telles que des fichiers texte, des photos, des vidéos, etc.) et à leur attribuer une étiquette ou une balise significative pour fournir un contexte. Les étiquettes peuvent vous dire si une radiographie montre une tumeur ou si une image montre un oiseau ou un véhicule. Ils peuvent vous dire ce qui a été dit sur un enregistrement audio ou lire une transcription. L’étiquetage des données est nécessaire à plusieurs applications, telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.

Mécanismes d’étiquetage des données

La plupart des modèles d’apprentissage automatique actuellement utilisables utilisent l’apprentissage supervisé, dans lequel un algorithme est utilisé pour mapper directement une entrée à une sortie unique. Dans l’apprentissage supervisé, le modèle a accès à un ensemble de données étiquetées à partir duquel il peut déduire comment prendre des décisions précises.

Voici un résumé des étapes impliquées dans l’étiquetage des données :

1. Collecte de données: Pour entraîner le modèle, des données brutes sont collectées. Ces données sont affinées et organisées dans une base de données avant de les entrer dans le modèle.
2. Étiquetage des données : Les méthodes d’étiquetage des données identifient les données et leur fournissent un contexte pertinent que l’ordinateur peut utiliser comme information de base. L’étiquetage des données pour l’apprentissage supervisé nécessite la participation de « humains dans la boucle » (HITL), où les humains évaluent les données non étiquetées. Les modèles d’apprentissage automatique sont ensuite « formés » en recevant des exemples d’étiquetage correct par des humains. Au final, vous disposez d’un modèle formé pour faire des prédictions basées sur de nouvelles données.
3. Assurance qualité: La précision des étiquettes attribuées à un point de données et l’emplacement des coordonnées utilisées pour annoter les cadres de délimitation et les points clés sont deux facteurs qui affectent la qualité des annotations de données. La précision moyenne de ces annotations peut être calculée à l’aide de la méthode du consensus et du test alpha de Cronbach.

Types d’étiquetage des données

Les types courants d’étiquetage de données pour l’apprentissage automatique sont :

traitement du langage naturel

Lors de la création d’un ensemble de données d’entraînement pour le TAL, il est nécessaire de classer ou d’identifier manuellement les textes importants. Vous devrez peut-être analyser un morceau de texte pour son ton ou son intention, classer des noms propres comme des lieux et des personnes, ou détecter des mots et des phrases dans des images et des documents. Créez des zones de texte et transcrivez manuellement votre collecte de données pour la formation. Certaines des applications les plus courantes des modèles NLP dans l’IA incluent la reconnaissance optique de caractères, la reconnaissance du nom d’entité et l’analyse des sentiments.

vision par ordinateur

La première étape du développement d’un système de vision artificielle consiste à générer un ensemble de données d’apprentissage. Cela se fait en étiquetant les images, pixels ou zones importants, ou en générant un cadre de délimitation pour contenir une image numérique entière. Les photos peuvent être segmentées au niveau du pixel, par qualité ou par contenu. Ces données peuvent être utilisées pour former un modèle de vision par ordinateur qui peut effectuer automatiquement des tâches telles que la détection de caractéristiques, la détection d’objets, la segmentation d’images et la catégorisation d’images.

traitement audio

Le traitement audio organise les sons tels que la parole, les sons d’animaux (aboiements, sifflements ou pépiements) et les sons environnementaux (bris de verre, balayage ou sirènes) afin qu’ils puissent être utilisés dans l’apprentissage automatique. Habituellement, le traitement audio se produit une fois la transcription terminée. Plus de détails sur l’enregistrement peuvent être découverts en marquant et en organisant l’audio. Cette base de données de clips audio balisés peut servir d’ensemble de données d’entraînement pour le ML.