Las mejores herramientas de etiquetado de datos para 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 reveladoras para brindar contexto a los datos para que un modelo de aprendizaje automático pueda aprender de ellos. Las etiquetas podrían decir, por ejemplo, si una fotografía muestra un pájaro o un automóvil, qué palabras se pronunciaron 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 la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.

El etiquetado de datos respalda varios casos de uso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.

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 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 la participación de “humanos en el circuito (HITL)” y soporte de la máquina. HITL utiliza la experiencia de los "etiquetadores de datos" humanos para entrenar, probar y mejorar modelos de aprendizaje automático. Al alimentar a 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 de aprendizaje automático de alto rendimiento es el etiquetado de datos. Aunque el etiquetado parece sencillo, no siempre es sencillo de utilizar. Como resultado, las empresas deben sopesar varios aspectos y estrategias para elegir el másEnfoques para el etiquetado de datos.

estrategia de etiquetado eficaz. Se recomienda una evaluación exhaustiva de la complejidad de la tarea y del tamaño, alcance y 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, incluidos 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 proporciona 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 equipos técnicos y comerciales, así como la subcontratación de empresas de anotaciones, lo que la convierte en una opción perfecta para empresas de todas las escalas.

Verdad fundamental 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 totalmente administrado.

Puede 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 etiquetado, incluidos texto, imágenes, vídeo y puntos de nube 3D.

Las capacidades de etiquetado hacen que el procedimiento de etiquetado sea simple y eficiente, incluido el ajuste automático de cuboides 3D, la eliminación de distorsión de imágenes 2D y herramientas de segmento automático. Acortan significativamente el proceso de etiquetado del conjunto de datos.

corazón

Heartex ofrece una herramienta de anotaciones y etiquetado de datos para crear productos de IA 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 etiquetado de datos que se creó principalmente para la investigación de visión por computadora utilizando datos de imágenes y videos. Proporciona herramientas dinámicas para el etiquetado de datos de visión por computadora.

Esta herramienta puede verse 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 necesidades. Sloth le permite etiquetar los datos utilizando configuraciones personalizadas que usted mismo crea o ajustes predefinidos.

La pereza es relativamente sencilla de emplear. Puedes factorizar y escribir tus propios elementos de visualización. Puede gestionar todo el procedimiento, incluida la instalación, el etiquetado y la creación de conjuntos de datos de visualización con referencias correctas.

Con la ayuda de herramientas asistidas por ML y 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 diversos escenarios de uso, incluidas anotaciones de fusión de sensores, anotaciones de imágenes y anotaciones de vídeo. Con una plataforma de etiquetado y una fuerza laboral de escalamiento automático, la plataforma proporciona gestión de proyectos de un extremo a otro mientras maximiza el proceso de aprendizaje automático con conjuntos de datos de alta calidad.

Herramientas de control de calidad incorporadas, etiquetado automatizado, gestión de proyectos centralizada, comunicación de la fuerza laboral, escalamiento dinámico basado en negocios, 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 PNL. 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 gestionar 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 conocido mercado 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 y, al mismo tiempo, es una de las tecnologías de etiquetado de datos más asequibles del mercado. Para empezar, carece de funciones esenciales de control de calidad. MTurk ofrece muy poco en materia de control de calidad, pruebas de los trabajadores o informes exhaustivos, a diferencia de empresas como LionbridgeAI. MTurk requiere que los solicitantes administren sus proyectos, incluida la creación de tareas y la contratación de trabajadores.

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

Sin embargo, emplear 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 sólo 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 por computadora es V7. V7 es una plataforma para anotaciones automatizadas que combina gestión de conjuntos de datos, anotaciones de imágenes y videos y entrenamiento de un modelo autoML para realizar tareas de etiquetado.

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

Lablebox proporciona la solución de anotación correcta para cualquier actividad, brindándole visibilidad y control completos sobre cada aspecto de sus procesos de etiquetado.

Para acelerar el etiquetado sin sacrificar la calidad, se combinan procedimientos de preetiquetado de vanguardia 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 biológicas. Independientemente de su caso de uso, ellos pueden ayudarle y contar con equipos capacitados listos según sea necesario.

La herramienta de anotación de código abierto para profesionales del 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 sentimientos, reconocimiento de entidades con nombre, resúmenes de texto, etc., Doccano le permite crear datos etiquetados. Se puede crear un conjunto de datos en unas pocas horas. Tiene anotación colaborativa, soporte para varios idiomas, compatibilidad con teléfonos inteligentes, compatibilidad con emoji y una API RESTful.

Supervisely es una poderosa plataforma para el desarrollo de visión por computadora, que permite a investigadores solitarios y grandes equipos experimentar y anotar conjuntos de datos y redes neuronales. Se puede utilizar tanto con una GPU como con una CPU. La herramienta de etiquetado de vídeo incluye modernas redes neuronales neutrales para el seguimiento de objetos. También tiene una API REST que permite la integración de NN de seguimiento personalizado. También hay interpoladores de seguimiento OpenCV, lineales y cúbicos.

Supervisely es la herramienta más excelente para etiquetar fotografías, vídeos, nubes de puntos 3D, cortes volumétricos y otros tipos de datos. Al utilizar equipos, espacios de trabajo, roles y trabajos de etiquetado, puede administrar y monitorear el flujo de trabajo de anotaciones a gran escala.

Usando modelos de nuestro Model Zoo o aquellos que usted crea, entrena y usa redes neuronales en sus datos. La integración de Python Notebooks y Scripts le permite explorar sus datos y automatizar 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. La herramienta Universal Data es fácil de usar, accesible y fácil de usar para los desarrolladores.

Con Universal Data Tool, puedes:

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

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

Audino es una herramienta colaborativa y de código abierto de vanguardia para anotaciones de voz y audio. Los anotadores pueden utilizar la herramienta para definir y describir la segmentación temporal de archivos de audio. Un formulario producido dinámicamente simplifica el etiquetado y la transcripción de estas partes. Un administrador puede gestionar de forma centralizada las funciones de los usuarios y las asignaciones de proyectos a través del panel. El panel 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 realizar anotaciones 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 código informático 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 la PNL. Su plataforma integra controles de calidad sofisticados, tecnología innovadora y API vibrantes para brindarle conjuntos de datos llenos de la riqueza y las sutilezas del lenguaje, y herramientas poderosas para unificar el proceso de etiquetado.

grabador

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

No olvides unirtenuestro SubReddit de 21k+ ML,Canal de discordia, yBoletín electrónico , donde compartimos las últimas noticias sobre investigaciones de IA, interesantes proyectos de IA y más. Si tiene alguna pregunta sobre el artículo anterior o si nos perdimos algo, no dude en enviarnos un correo electrónico a[email protected]

🚀 Consulte más de 100 herramientas de IA en AI Tools Club

Prathamesh Ingle es ingeniero mecánico y trabaja como analista de datos. También es un practicante de IA y un científico de datos certificado interesado en las aplicaciones de la IA. Le entusiasma explorar nuevas tecnologías y avances con sus aplicaciones en la vida real.