Arte y ciencia de la anotación de imágenes: la tecnología detrás de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

Roger Brown

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Convertirse en humano: revista de inteligencia artificial

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El uso de la Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto cada vez más frecuente en el mundo moderno, viendo su potencial para mejorar drásticamente la vida humana en todos los sentidos posibles. Al automatizar tareas y procesos rutinarios para optimizar las operaciones con mayor eficiencia, precisión y rentabilidad, la IA ha demostrado revolucionar prácticamente todas las industrias, ya sea la atención médica, la educación, el comercio minorista, las finanzas o la agricultura..

La tecnología de IA evoluciona constantemente, lo que permite que las máquinas sean cada vez más avanzadas y capaces de realizar funciones más complejas. Todos hemos experimentado la transformación que la IA ha traído a nuestras vidas, pero ¿es precisa nuestra conciencia del arte y la ciencia reales detrás de esta tecnología de la nueva era? ¿De qué manera entendemos las anotaciones de imágenes, la tecnología subyacente detrás de la IA y el aprendizaje automático (ML), y su importancia en el desarrollo de datos de entrenamiento de IA precisos y adecuados para modelos de aprendizaje automático?

La anotación de imágenes es el núcleo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y esta nota proporciona una descripción general de los diversos enfoques y métodos necesarios para lograr la IA y desarrollar modelos habilitados para ella.

Un programa informático o algoritmo que interpreta datos, analiza patrones o reconoce tendencias se conoce como inteligencia artificial. Para lograrlo, es necesario comprender los algoritmos y poder aplicarlos a desafíos del mundo real a través de la IA. Se necesita creatividad, intuición y habilidades de resolución de problemas para desarrollar la inteligencia artificial. Tomando esta descripción en su conjunto, podemos inferir que los datos son indispensables en el desarrollo de cualquier sistema de IA exitoso.

Al proporcionar información para entrenar y refinar algoritmos, los datos impulsan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, permitiéndoles hacer predicciones, identificar tendencias y automatizar procesos. Un algoritmo de aprendizaje automático o una aplicación de IA se pueden personalizar utilizando datos para que coincidan con escenarios o casos de uso específicos. En la IA y el aprendizaje automático, los datos brindan la capacidad de identificar patrones y relaciones entre variables, y estos patrones y relaciones permiten que los modelos tomen decisiones informadas. En general, muestra que cuantos más datos tenga, mejores serán sus modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

El concepto de inteligencia artificial se refiere a una máquina o computadora que puede aprender de la experiencia, adaptar su comportamiento en consecuencia y realizar tareas. La capacidad de la IA para ejecutar tareas complejas de manera eficiente está determinada por la anotación de imágenes, que es un determinante clave de su éxito y se define como el proceso de etiquetar imágenes con metadatos descriptivos. Dado que sienta las bases para las aplicaciones de IA, a menudo también se le conoce como el "núcleo de la IA y el aprendizaje automático".

Ya en los albores de la inteligencia artificial, la anotación de imágenes se utilizaba para el aprendizaje automático. La década de 1950 vio el desarrollo de redes neuronales que se entrenaban mediante el uso de imágenes etiquetadas a mano. Los algoritmos de visión por computadora se habían generalizado en la década de 1970., y los investigadores utilizaron imágenes comentadas para entrenar algoritmos de IA.

El auge de los algoritmos avanzados de aprendizaje automático en la década de 1990 permitió automatizar la anotación de imágenes. Ahora es posible detectar y clasificar objetos con algoritmos de visión por computadora sin tener que etiquetar las imágenes manualmente. Como resultado del desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo, el reconocimiento de imágenes se ha vuelto más preciso.

Los algoritmos de visión por computadora se entrenan utilizando grandes conjuntos de datos de imágenes etiquetadas y se utilizan en varias industrias, incluidos los vehículos autónomos y los diagnósticos médicos. Anotar imágenes también ayuda a mejorar los algoritmos de reconocimiento facial y permite entrenar a los robots para realizar tareas.

Los objetos de una imagen se pueden etiquetar, se pueden identificar límites y se pueden generar metadatos mediante anotaciones de imágenes, que forman parte del proceso de preparación de datos para tareas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Etiquetar imágenes con precisión permite a las máquinas reconocer los objetos y caracteres que contienen. Los modelos basados ​​en IA y aprendizaje automático deben tener esta información para que sean exitosos y precisos.

En la anotación de imágenes, se adjunta una etiqueta o descripción a una imagen o vídeo. En visión por computadora y aprendizaje automático, esta es una tarea crítica ya que implica asignar una etiqueta a una imagen o video para clasificarlo o identificarlo. El proceso se puede realizar de forma manual, semiautomática o completamente automática como se describe a continuación.

1. Anotación manual

Por lo general, esto implica que los humanos asignen manualmente etiquetas a imágenes o videos. El proceso de analizar vídeos o imágenes de esta manera requiere mucho tiempo y experiencia en el campo de la anotación de imágenes y el etiquetado de datos. Sin embargo, esto promete anotaciones y etiquetado precisos de las imágenes.

2. Anotación automatizada

En este proceso, a una imagen o vídeo se le asignan etiquetas automáticamente mediante algoritmos, es decir, un programa o software informático. A diferencia de la anotación manual, este método es más rápido pero no promete tanta precisión como la automatización manual.

3. Anotación semiautomática/híbrida

Esto implica combinar la anotación manual con la anotación automatizada, donde un anotador humano ofrece orientación y retroalimentación al sistema de anotación automática. Es más rápido y eficiente que anotar manualmente y, al mismo tiempo, es más preciso que la anotación totalmente automatizada.

La capacidad humana para proporcionar etiquetas detalladas hace que la anotación manual de imágenes sea el método más preciso. En la anotación semiautomática, un humano etiqueta imágenes de forma rápida y precisa con la ayuda de herramientas de software. Con la anotación automatizada, las imágenes se pueden etiquetar automáticamente sin necesidad de intervención humana.

Se sabe que la anotación de imágenes híbridas produce los resultados más precisos entre todos los métodos porque utiliza enfoques tanto manuales como automatizados. Los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático se pueden etiquetar de forma rápida y precisa con una combinación de anotaciones manuales, semiautomáticas y totalmente automatizadas.

Las imágenes se pueden clasificar y organizar según las etiquetas y descripciones que contienen. Proporcionar anotaciones a las imágenes puede hacer muchas cosas, como entrenar algoritmos de aprendizaje automático, indexar imágenes y mejorar la optimización de motores de búsqueda (SEO). Hay varias formas de anotar imágenes, cada una con un enfoque diferente.

Para desarrollar datos de entrenamiento para IA y aprendizaje automático, existen varios tipos de anotaciones de imágenes, como se explica a continuación:

Como tipo de técnica de anotación de imágenes, la anotación de cuadro delimitador se utiliza para delinear los límites de los objetos. En este proceso, se dibuja un cuadro alrededor del objeto y se aplica una etiqueta. Las tareas de detección y reconocimiento de objetos se manejan mediante anotaciones de cuadros delimitadores en aplicaciones de visión por computadora que van desde vehículos autónomos, reconocimiento facial y búsqueda de imágenes hasta vehículos automatizados.

2. Anotación de segmentación semántica

Segmentar una imagen semánticamente implica asignar etiquetas a cada píxel. La segmentación de imágenes, clasificación y detección de objetos son algunas de las tareas de visión por computadora en las que se utiliza. Las herramientas de software pueden ayudar con el proceso de anotación, aunque el proceso normalmente se realiza manualmente.

3. Anotación de polígono

Como su nombre lo indica, las anotaciones poligonales utilizan formas poligonales para marcar áreas específicas en las imágenes. Esta técnica se utiliza a menudo en imágenes para resaltar o delinear objetos de interés. La segmentación de imágenes, la detección de objetos y la clasificación de imágenes se pueden realizar con anotaciones poligonales.

4. Anotación de hitos

La anotación de puntos de referencia es el proceso de anotar imágenes o videos con etiquetas que identifican objetos o puntos de referencia dentro de las imágenes o videos, un proceso que se aplica comúnmente a la visión por computadora. La tarea implica que uno o más anotadores humanos identifiquen y etiqueten todos los puntos de referencia en una imagen o video, incluido su tipo, ubicación y orientación.

5. Anotación cuboide 3D

En la anotación cuboide 3D, los vehículos, los peatones y las señales de tráfico están etiquetados mediante cuadros 3D, como en un entorno tridimensional. Esta tecnología permite la detección y el reconocimiento de estos objetos en tiempo real. Hay tres componentes principales de una anotación de cuboide 3D: el punto central, las dimensiones y la orientación. Usando las anotaciones, se puede dibujar un cuadro delimitador 3D alrededor del objeto, lo que permite detectarlo y clasificarlo.

6. Anotación de puntos clave

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el análisis de texto utilizan anotaciones de puntos clave para resaltar los puntos más importantes de los textos. Una frase o concepto importante se resalta en un texto colocando un símbolo al lado. La anotación de puntos clave ayuda a resumir un texto, identificar los puntos principales de un texto e identificar tendencias y patrones.

7. Anotación de línea

Por lo general, en forma de breve comentario o explicación, las anotaciones de línea proporcionan una interpretación de un texto literario u otro. Se agrega una explicación del significado de la línea en el margen después de trazar una línea a través de una palabra o frase del texto. Se pueden resaltar ideas importantes, identificar patrones y explicar pasajes difíciles con anotaciones de línea.

8. Anotación cuboide

En visión por computadora, las anotaciones cúbicas se utilizan como método de anotación de imágenes. Un objeto 3D dentro de una imagen se puede identificar y etiquetar con ella. Para determinar la ubicación y orientación de los objetos en una imagen, se utilizan cuadros delimitadores, mapas de profundidad y formas 3D. Diversas aplicaciones utilizan este tipo de anotación, incluido el reconocimiento de objetos, la conducción autónoma y la realidad aumentada.

9. Anotación de texto

En la anotación de texto, se agregan etiquetas descriptivas a fragmentos de texto. Se utiliza comúnmente para el entrenamiento de algoritmos que reconocen patrones en el lenguaje y en el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Además de utilizarse para identificar tendencias lingüísticas, crear conjuntos de datos para investigaciones y anotar documentos para motores de búsqueda, el texto anotado también se puede utilizar para identificar tendencias lingüísticas.

10. Anotación de vídeo

Para anotar el contenido del vídeo, se añaden etiquetas para poder clasificarlo o darle un significado adicional. Se pueden lograr una variedad de propósitos utilizando esta técnica, como el reconocimiento facial, el reconocimiento de objetos y el reconocimiento de texto. También se puede agregar información contextual a los videos con anotaciones, como cambios de escena, temas y otra información relevante. Al anotar videos, los espectadores pueden encontrar contenido más fácilmente, mejorar la búsqueda y recuperación de videos y mejorar la búsqueda de videos.

Hay tres enfoques clave para la anotación de imágenes: la subcontratación interna a un tercero experto en anotaciones de imágenes y el crowdsourcing. El mejor enfoque de anotación para una empresa dependerá de sus objetivos y necesidades específicos. Cada uno de estos enfoques tiene sus propias ventajas y desventajas.

El proceso de anotación interna de imágenes implica etiquetar o etiquetar imágenes con metadatos relevantes para que puedan recuperarse y buscarse más fácilmente. Una empresa suele utilizar este proceso cuando necesita procesar una gran cantidad de imágenes de forma rápida y eficiente. Es posible que los equipos internos de expertos en anotación de imágenes no puedan realizar tareas de anotación complejas. Una anotación de mala calidad puede deberse a una falta de experiencia y conocimiento. Aparte de eso, tiene un grave impacto en la productividad de los equipos internos.

2. Subcontratación de la anotación de imágenes

Al subcontratar el proceso de anotación a un proveedor de servicios externo, puede ahorrar tiempo y recursos, ya que el proceso de anotación puede ser tedioso, lento y largo si se realiza manualmente. Su concentración quedará liberada para trabajar en otros aspectos de su proyecto. Un proveedor externo dispone de un experto que se especializa en anotación de imágenes y tiene experiencia en proporcionar resultados precisos. Como resultado, puede obtener resultados de anotaciones de alta calidad con poco esfuerzo y tiempo.

3. Subcontratación de la anotación de imágenes

El uso de multitudes públicas para anotar imágenes se conoce como anotación de imágenes de crowdsourcing. Al subcontratar la tarea al público, una empresa no tiene que contratar ni capacitar a un gran equipo de anotadores. La desventaja es que la anotación de imágenes de fuentes colectivas no es tan confiable como la anotación profesional porque la realizan no expertos. En consecuencia, los resultados pueden ser de mala calidad.

Los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar mediante anotaciones de imágenes en una variedad de industrias que utilizan anotaciones de imágenes. Las empresas pueden utilizarlo para analizar e identificar objetos en imágenes, detectar anomalías y reconocer patrones, así como crear conjuntos de datos de entrenamiento para una variedad de tareas de aprendizaje automático. La creación de modelos de aprendizaje automático requiere grandes conjuntos de datos, que se pueden crear con esta herramienta.

Estos son algunos de los casos de uso comunes de la anotación de imágenes en diversas industrias:

Para el desarrollo de sistemas automatizados para vehículos, las empresas automotrices anotan imágenes de automóviles y sus componentes para etiquetarlos. Entre los objetos que deben etiquetarse se encuentran automóviles, carreteras, carriles, señales de tráfico, peatones, etc.

2. Atención médica y sanitaria

Las empresas sanitarias utilizan la anotación de imágenes médicas para el diagnóstico asistido por ordenador y el análisis de imágenes. . Incluye el etiquetado de órganos, tejidos, células,y otros objetos de importancia médica.

3. Industria minorista

Las empresas minoristas utilizan conjuntos de datos creados mediante anotación de imágenes para reconocer productos y detectar objetos. Hay muchos artículos que se pueden etiquetar, incluidos ropa, accesorios, muebles, comestibles y otros artículos.

4. Industria manufacturera

Los fabricantes utilizan la anotación de imágenes para crear conjuntos de datos que se utilizan para el control de calidad y la detección de objetos. También se pueden etiquetar otros elementos, como piezas, materiales y componentes, para desarrollar modelos de IA, principalmente las líneas de montaje, para la industria manufacturera.

5. Seguridad y Vigilancia

Para el reconocimiento facial y la vigilancia, las empresas de seguridad crean conjuntos de datos basados ​​en anotaciones de imágenes. Como parte de este proceso se puede etiquetar una persona, un vehículo y otros objetos.

6. Venta minorista y comercio electrónico

Los algoritmos de aprendizaje automático podrían beneficiarse de las anotaciones de imágenes en entornos de comercio electrónico para identificar y categorizar mejor los productos. Además, se utiliza para mejorar los resultados en la búsqueda de productos y para ayudar a los clientes a identificar y seleccionar productos.

7. Agricultura

Para la agricultura de precisión, la anotación de imágenes también es cada vez más importante para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Además de identificar y registrar el crecimiento de los cultivos, analizar la salud del suelo y estudiar el comportamiento de las plagas, ayuda a entrenar herramientas habilitadas con IA.

8. Medios y entretenimiento

Las películas y los programas de televisión se pueden caracterizar mediante anotaciones de imágenes. Además de mejorar los sistemas de búsqueda y recomendación de contenido, las anotaciones pueden ayudar a los espectadores a encontrar contenido relevante más fácilmente ayudándoles a indexar mejor el contenido multimedia y de entretenimiento. Los espectadores pueden beneficiarse de experiencias más atractivas y significativas cuando los creadores de contenido utilizan IA impulsada por conjuntos de datos de imágenes anotados con precisión.

9. Robótica

Proporcionar a los robots etiquetas y anotaciones los hace más capaces de reconocer objetos y comprender su contexto. Estas técnicas se pueden utilizar para permitir que los robots levanten objetos, comprendan comandos y naveguen en entornos desconocidos. Además, la anotación de imágenes puede proporcionar a los robots información sobre la dinámica de su entorno, como el tamaño de los objetos o las dimensiones de las habitaciones.

10. Servicios cartográficos y basados ​​en la ubicación

Los servicios basados ​​en la ubicación y los mapas pueden beneficiarse de la anotación de imágenes. Los algoritmos de visión por computadora se pueden utilizar para identificar la ubicación de las imágenes anotándolas con etiquetas relevantes, como carreteras, puntos de referencia y otras características geográficas. Mapas y servicios basados ​​en la ubicación.Se puede mejorar y se puede proporcionar información mucho más detallada sobre ubicaciones específicas.

Para que los proyectos de anotación de imágenes tengan éxito, es esencial elegir el socio adecuado. Anotar imágenes es un proceso complejo y que requiere mucho tiempo, por lo que es fundamental elegir un socio confiable para garantizar la calidad y la precisión.

Elegir el socio adecuado para la anotación de imágenes es importante cuando se trata de datos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Estos son los aspectos clave a considerar:

Asegúrese de que su socio tenga un historial de anotar con precisión una amplia gama de imágenes. Asegúrese de que tengan referencias y carteras de una amplia gama de industrias y tipos de imágenes.

2. Precisión

Para garantizar la precisión y coherencia de las anotaciones, asegúrese de que el socio tenga un procedimiento riguroso para anotar imágenes.

3. Escalabilidad

Asóciese con una empresa que pueda escalar de acuerdo con sus demandas de datos de entrenamiento de IA. Obtenga una mejor comprensión de su capacidad y de cómo pueden manejar aumentos repentinos de la carga de trabajo.

4. Tecnología

Para anotar conjuntos de datos de imágenes, pregunte al socio qué herramientas y tecnologías utiliza. Verifique la compatibilidad de la tecnología, como el tipo de archivo o el formato de anotación, para que satisfaga sus necesidades.

5. Seguridad

Las transferencias seguras de archivos y el cifrado son algunas de las medidas que el socio toma para proteger sus datos.

6. Costo

Encuentre el mejor valor para su presupuesto comparando los modelos de precios y los servicios ofrecidos. Al tomar una decisión, asegúrese de tener en cuenta los costos adicionales, como las tarifas de capacitación.

Cuanto más tiempo inviertan las empresas en evaluar socios potenciales para la anotación de imágenes, más probabilidades tendrán de encontrar uno que se adapte mejor a sus necesidades y produzca los mejores resultados.

A medida que avanza la tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático, cada vez más empresas esperan aprovecharlas para la automatización, facilidad y eficiencia de procesos en las industrias. Como resultado, las anotaciones de imágenes son cada vez más importantes para las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. A medida que la IA y el aprendizaje automático se vuelven más potentes y se utilizan en una gama más amplia de industrias, aumenta la necesidad de especialistas en anotación de imágenes.

El proceso de anotar imágenes puede llevar mucho tiempo y trabajo, lo que dificulta la ampliación del proceso de capacitación en IA. Es en este punto cuando entran en juego los socios de anotación de imágenes. Las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático requieren socios de anotación de imágenes para etiquetar y categorizar imágenes. En la mayoría de los casos, estos socios cuentan con equipos de expertos capaces de anotar imágenes de forma rápida y precisa.

En colaboración con un socio de anotación de imágenes, las empresas pueden entrenar sistemas de inteligencia artificial para reconocer objetos en imágenes y sus relaciones de manera más rápida y precisa. Como resultado, las empresas pueden implementar aplicaciones de IA más rápidamente al acelerar el proceso de desarrollo de la IA. Invertir en un socio rentable para manejar la anotación de imágenes puede ahorrarle a las empresas tiempo, dinero y recursos.