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¿Qué es el software de etiquetado de datos?
¿Qué tipos de software de etiquetado de datos existen?
¿Cuáles son las características comunes del software de etiquetado de datos?
Beneficios del software de etiquetado de datos
¿Quién usa el software de etiquetado de datos?
Alternativas al software de etiquetado de datos
Desafíos con el software de etiquetado de datos
¿Qué empresas deberían comprar software de etiquetado de datos?
Cómo comprar software de etiquetado de datos
¿Cuánto cuesta el software de etiquetado de datos?
Implementación del software de etiquetado de datos
Tendencias del software de etiquetado de datos

Más Información Sobre Software de etiquetado de datos

¿Qué es el software de etiquetado de datos?

El software de etiquetado de datos etiqueta o anota datos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático dependen de grandes cantidades de datos etiquetados para aprender patrones y hacer predicciones. Las soluciones de etiquetado de datos ayudan a los humanos a identificar y etiquetar las características y características relevantes de los datos que se utilizarán para entrenar el modelo de aprendizaje automático.

Existen muchos tipos de soluciones de etiquetado de datos, que van desde herramientas simples que permiten a los usuarios etiquetar datos manualmente hasta herramientas más avanzadas que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el proceso de etiquetado. Algunos software de etiquetado de datos también incluyen características como herramientas de anotación de imágenes, que permiten a los usuarios etiquetar y anotar imágenes y otros datos visuales.

El software de etiquetado de datos se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo procesamiento de lenguaje natural, clasificación de imágenes y videos, y detección de objetos. Es una herramienta importante en el desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y juega un papel crítico en su precisión y efectividad.

¿Qué tipos de software de etiquetado de datos existen?

Seleccionar un software de etiquetado de datos requiere una evaluación previa y comprensión de los flujos de trabajo basados en datos en su negocio. A continuación se presentan los tipos de software que puede considerar.

Software de etiquetado manual: Estas plataformas de etiquetado de datos segmentan, etiquetan y clasifican datos con la ayuda de un servicio de "humano en el bucle". Los anotadores humanos etiquetan los datos de entrenamiento según las ubicaciones geográficas de las empresas. El servicio de anotación de datos se extiende al flujo de trabajo de desarrollo del modelo de ML , y el etiquetado de datos se vuelve más efectivo.
Software de etiquetado automatizado: El software de etiquetado de datos automatizado preprocesa conjuntos de datos en bruto que consisten en texto, imágenes, datos liDAR, DICOM, PDF o audio utilizando un enfoque de aprendizaje no supervisado. El algoritmo asigna etiquetas y categorías a los datos sin referirse a anotadores externos.
Software de etiquetado de aprendizaje activo: También conocido como herramientas de aprendizaje activo, estas son herramientas semisupervisadas que siguen un enfoque "basado en consultas" para etiquetar datos. Basado en la puntuación de incertidumbre, consultan datos utilizando etiquetado manual o de anotadores. Para etiquetas más desafiantes, solicitan al anotador humano con consultas.
Software de etiquetado por crowdsourcing: Estas plataformas de etiquetado de datos externalizan servicios de etiquetado de datos a una multitud de desarrolladores para entrenar tuberías de datos de alta calidad. El etiquetado de datos personalizado puede ser ideal para equipos grandes o de tamaño empresarial.
Software integrado de etiquetado y entrenamiento de modelos: Estas herramientas proporcionan servicios combinados para el etiquetado de datos y el modelado predictivo. Utilizando análisis de datos avanzados, los usuarios pueden etiquetar, entrenar y construir modelos de aprendizaje automático para optimizar sus ciclos de producción.

¿Cuáles son las características comunes del software de etiquetado de datos?

Hay varias características que a menudo se incluyen en el software de etiquetado de datos, incluyendo:

Asignación de etiquetas: El software de etiquetado de datos permite a los usuarios asignar etiquetas o tags a puntos de datos específicos, como texto, imágenes o videos.
Herramientas de anotación: Algunos software de etiquetado de datos incluyen herramientas para anotar datos, como cajas delimitadoras, herramientas de dibujo de polígonos, puntos de nube, creadores de claves y herramientas de anotación de puntos. Estas herramientas se pueden usar para resaltar características o características específicas de los datos.
Algoritmos de aprendizaje automático: Algunos software de etiquetado de datos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el proceso de etiquetado o generar etiquetas iniciales para los datos, que los humanos pueden revisar y corregir según sea necesario.
Gestión y organización de datos: El software de etiquetado de datos a menudo incluye características para organizar y gestionar grandes conjuntos de datos, como la capacidad de filtrar y buscar puntos de datos específicos, rastrear el progreso y la finalización, y generar informes.
Herramientas de colaboración: Algunos software de etiquetado de datos incluyen herramientas de colaboración, como la capacidad de asignar tareas a múltiples usuarios, rastrear cambios y revisiones, y revisar y discutir decisiones de etiquetado de datos.
Integración con plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático: Algunos software de etiquetado de datos están diseñados para integrarse con plataformas populares de ciencia de datos y aprendizaje automático, como TensorFlow o PyTorch, facilitando el uso de los datos etiquetados para entrenar modelos de aprendizaje automático.
Anotación de imágenes, texto, audio o video: Estas herramientas cumplen con múltiples formatos de datos no estructurados para entrenar y validar modelos diseñados para generar resultados en imágenes, texto, video, audio, PDF, etc.

Beneficios del software de etiquetado de datos

Elegir una plataforma de etiquetado de datos permite a las empresas preentrenar modelos de aprendizaje automático existentes para ahorrar tiempo o construir nuevos modelos para mejorar sus flujos de trabajo y entrenar equipos.

Si bien las plataformas de etiquetado de datos pueden ayudar a hacer ambas cosas, también tiene algunos beneficios significativos que se enumeran a continuación:

Mejora de la precisión y calidad de los datos etiquetados: El software de etiquetado de datos puede ayudar a garantizar que los datos se etiqueten de manera precisa y consistente, lo cual es crítico para la precisión y efectividad de los modelos de aprendizaje automático.
Aumento de la eficiencia y productividad: El software de etiquetado de datos puede ayudar a agilizar el proceso de etiquetado de datos, permitiendo a los usuarios etiquetar más datos en menos tiempo. Esto puede ser particularmente útil para grandes conjuntos de datos o tareas repetitivas o rutinarias.
Mejora de la colaboración y comunicación del equipo: Algunos software de etiquetado de datos incluyen herramientas de colaboración, como la capacidad de asignar tareas a múltiples usuarios y rastrear cambios y revisiones. Estas herramientas pueden ayudar a mejorar la comunicación y coordinación dentro de los equipos que trabajan en proyectos de etiquetado de datos.
Reducción de costos: El uso de software de etiquetado de datos puede ayudar a reducir el costo de los proyectos de etiquetado de datos al automatizar tareas rutinarias y reducir la necesidad de mano de obra manual.
Aumento de la flexibilidad y escalabilidad: El software de etiquetado de datos se puede utilizar para etiquetar una amplia variedad de tipos de datos y se puede escalar fácilmente hacia arriba o hacia abajo según sea necesario para satisfacer las demandas del proyecto.
Respiro para equipos de operaciones de datos, ML y ciencia de datos: Estas soluciones ofrecen mercados de servicios ágiles con etiquetadores y anotadores de alta calidad que resuelven los problemas de limpieza, preprocesamiento y clasificación de datos para estos equipos.
Segmentación de superpíxeles y pinceles: Estas herramientas también se utilizan ampliamente para el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y los algoritmos de visión por computadora. Crea grupos de regiones utilizando pinceladas y segmentación de superpíxeles para clasificar imágenes.

¿Quién usa el software de etiquetado de datos?

Las herramientas de etiquetado de datos son imprescindibles para las empresas que desean incursionar en la automatización de IA y construir aplicaciones de productos y SDK robustos y eficientes con capacidades de aprendizaje automático preinstaladas.

A continuación se presentan las personas y organizaciones que utilizan plataformas de etiquetado de datos:

Científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático: Los científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático utilizan software de etiquetado de datos para etiquetar y anotar datos que se utilizarán para entrenar modelos de aprendizaje automático. Esto ayuda a los modelos a aprender a reconocer patrones y hacer predicciones basadas en los datos etiquetados.
Analistas de negocios y analistas de datos: Los analistas de negocios y analistas de datos pueden usar software de etiquetado de datos para etiquetar y anotar datos para crear informes y visualizaciones o para su uso en modelos de aprendizaje automático.
Profesionales de aseguramiento de calidad: Los profesionales de aseguramiento de calidad pueden usar software de etiquetado de datos para etiquetar y anotar datos para probar y depurar modelos de aprendizaje automático u otras aplicaciones de software.
Investigadores: Investigadores en varios campos, como la informática, la lingüística y la biología, pueden usar software de etiquetado de datos para etiquetar y anotar datos para realizar investigaciones o desarrollar modelos de aprendizaje automático.

Alternativas al software de etiquetado de datos

Algunas alternativas al software de etiquetado de datos proporcionan servicios de anotación y etiquetado junto con otras características de aprendizaje automático.

Software de procesamiento de lenguaje natural (NLP): El software de NLP deriva relaciones semánticas entre palabras de una oración de entrada y genera contenido relevante y personalizado. Estas herramientas replican el funcionamiento de un cerebro humano para registrar la intención del mensaje y derivar bloques de contenido coherentes.
Operacionalización del aprendizaje automático (software MLOps): El software MLOps facilita todo el viaje del modelo de aprendizaje automático, desde el preprocesamiento de datos hasta la integración y entrega de ML. Aplica varios conceptos de automatización de DevOps y ejecuta flujos de trabajo basados en ML sin supervisión humana.
Software de reconocimiento de imágenes: El software de reconocimiento de imágenes detecta, categoriza y localiza imágenes digitales o fotografías. Se basa en modelos de aprendizaje profundo especializados que agrupan datos en cuadrículas e identifican categorías relevantes de todos los objetos.

Desafíos con el software de etiquetado de datos

Aunque el software de etiquetado de datos reduce costos, proporciona seguridad y privacidad a los datos, y modera el control de calidad de los datos, algunos desafíos evidentes pueden ocurrir en cualquier etapa de trabajo con esta plataforma.

A continuación se presentan algunos de los desafíos del software de etiquetado de datos

Calidad y consistencia de los datos: No es seguro que las herramientas de etiquetado de datos predigan etiquetas precisas para los modelos de ML. A veces, la plataforma puede categorizar incorrectamente texto como video o procesar cálculos incorrectos, lo que puede reducir la calidad de los datos.
Escalabilidad: A medida que una empresa recibe grandes flujos de datos, reutilizar datos en bruto para entrenar modelos, crear versiones de modelos, calcular riesgos y ser consistente con el control de calidad se convierte en un desafío y resulta en problemas de escalabilidad para diferentes equipos en toda la empresa.
Costo: Aunque las plataformas de etiquetado de datos tienden a ser más baratas que otros servicios de anotación humana costosos, enviar un gran grupo de conjuntos de datos para su categorización puede volverse costoso. Agotaría sus créditos y lo dejaría sin alternativa más que actualizar a un plan más caro.
Complejidad de las tareas: No todas las tareas de etiquetado de datos son simples. Algunas requieren ejercicios de dominio profundo y entrenamiento de algoritmos más especializados, como el aprendizaje por refuerzo, el muestreo de consultas o la entropía, para construir modelos de ML con precisión sin invertir en servicios de anotación externos.
Privacidad y seguridad de los datos: Estas plataformas son de código abierto o de pago. Sin embargo, recuperan y almacenan datos en plataformas de almacenamiento en la nube híbrida o pública, lo que puede infectar su conjunto de datos y dar a los hackers y pescadores la oportunidad de infectar los datos.

¿Qué empresas deberían comprar software de etiquetado de datos?

Las empresas que desean optimizar la calidad de sus conjuntos de datos y construir algoritmos poderosos deberían considerar el software de etiquetado de datos. No solo porque ayuda a etiquetar datos, sino porque puede construir predicciones y pronósticos precisos. Aquí hay algunas empresas que pueden beneficiarse de estas herramientas:

Startups de aprendizaje automático o laboratorios de investigación: Estas empresas realizan la mayoría de los experimentos de aprendizaje automático y trabajan constantemente con herramientas de datos. Invertir en una herramienta de etiquetado de datos puede beneficiar sus procesos de investigación de IA y desarrollo de modelos de ML.
Empresas de datos: Las empresas que proporcionan servicios de gestión de datos como motores de búsqueda, plataformas de comercio electrónico o herramientas de gestión de redes sociales también necesitan software de etiquetado de datos para generar algoritmos efectivos que generen respuestas precisas y manejen grandes volúmenes de datos.
Empresas de investigación de mercado: Las empresas que realizan investigaciones de mercado o recopilan información y tendencias de los clientes también pueden beneficiarse de las plataformas de etiquetado de datos. Estas plataformas les permiten recopilar tendencias de mercado en tiempo real y rastrear comportamientos de los consumidores.
Organizaciones de salud: Estas empresas utilizan plataformas de etiquetado de datos para la detección temprana de enfermedades, imágenes médicas, mantenimiento de registros de pacientes, consultas y tratamientos. Con este software, estudian con precisión los datos de los pacientes y pronostican ciclos de tratamiento.

Cómo comprar software de etiquetado de datos

Invertir en software de etiquetado de datos es un proceso paso a paso que requiere la participación de todos los equipos y partes interesadas relacionadas. A continuación se presentan los pasos que los compradores deben seguir cronológicamente para adquirir la mejor plataforma de etiquetado de datos para su negocio.

Recolección de requisitos (RFI/RFP) para software de etiquetado de datos

Antes de comprar, los compradores deben considerar sus necesidades y determinar qué esperan lograr con este software. Evaluar el tipo de sistema de base de datos, productos, madurez de IA y datos de presupuesto de los equipos de ingresos. También, hacer una lista de los servicios relacionados con datos y lenguaje que espera del producto. Enlistar todos estos puntos en forma de una solicitud de propuesta estructurada (RFP) y obtener la aprobación de sus equipos y partes interesadas que están involucradas en el proceso de toma de decisiones.

Comparar productos de software de etiquetado de datos

Evaluar las características, directrices de seguridad y privacidad, pros y contras, precios y funcionalidades de IA de los productos preseleccionados. Comparar las características y beneficios con los requisitos que su equipo ha enumerado en la solicitud de propuesta. Analizar el presupuesto, las métricas de contrato y el retorno de inversión para cada característica del software y compararlos con los de otros contendientes en el mercado.

En esta etapa, los compradores también pueden solicitar demostraciones o pruebas gratuitas para ver cómo funciona el software y asegurarse de que cumpla con sus necesidades. Al preseleccionar proveedores, también es crucial considerar su credibilidad. Buscar proveedores con un historial sólido y una buena reputación.

Selección de software de etiquetado de datos

Discutir todos los flujos de trabajo técnicos y de configuración del software preseleccionado con sus equipos de TI y desarrollo de software. Sentarse con ellos para analizar el consumo actual de software, planes de suscripción activos, sistema de registros e informes de auditoría de TI, y luego verificar dónde encaja este software en su pila tecnológica. Discutir la compatibilidad del software con los ejecutivos de cuenta y equipos de ventas relacionados para asegurarse de que el software no cause más gastos generales y costos de almacenamiento para sus equipos.

Negociación

Después de finalizar el software, hacer que sus equipos legales redacten un contrato legítimo que describa los términos de la RFP, políticas de renovación, políticas de retención y privacidad de datos, y el acuerdo de no competencia del proveedor y discutirlo con el proveedor. En esta etapa, también es factible negociar por una mejor tarifa de suscripción, más características o complementos que interesen a los compradores a discreción del proveedor.

Decisión final

La decisión final de comprar software de etiquetado de datos recae en los equipos de toma de decisiones del comprador. Estos podrían ser el director de información (CIO), el jefe del equipo de ciencia de datos o el equipo de adquisiciones. Al tomar esta decisión, también es importante considerar las restricciones presupuestarias, las consultas del equipo o los objetivos comerciales. Será útil consultar con partes interesadas y expertos, como científicos de datos e ingenieros de ML, para obtener su opinión sobre la mejor solución de etiquetado de datos para la institución.

¿Cuánto cuesta el software de etiquetado de datos?

El costo del software de etiquetado de datos puede variar ampliamente dependiendo de sus características y capacidades específicas, así como del tamaño y alcance de la implementación. Algunos software son gratuitos o de código abierto, mientras que otros son productos comerciales vendidos por suscripción o por uso.

El software de etiquetado de datos diseñado para uso a nivel empresarial con una amplia gama de características avanzadas será más caro que las soluciones sencillas. Los precios pueden variar desde unos pocos cientos de dólares al año para una suscripción introductoria hasta varios miles de dólares para una solución más completa.

Es esencial evaluar los costos de suscripción, licencia, pago por asiento y pago por uso de tokens para verificar si el producto es adecuado para su negocio y tiene margen para un retorno de inversión (ROI) decente. Mientras está involucrado en los cálculos monetarios, tenga en cuenta el costo de actualización del software, el tamaño del negocio, la versión, el mantenimiento del software y los costos de venta adicional para indicar claramente el presupuesto. Estas herramientas pueden ayudar a mejorar la productividad y eficiencia, contribuyendo al cálculo del ROI.

Para calcular el ROI del software de etiquetado de datos, se puede utilizar la siguiente fórmula:

ROI = (Beneficios - Costos) / Costos

"Beneficios" es el valor del tiempo ahorrado y el aumento de productividad resultante del uso del software, y "Costos" es el costo total de la licencia del software y cualquier costo adicional asociado con la implementación y uso.

Implementación del software de etiquetado de datos

Al considerar la compra de software de etiquetado de datos, las empresas deben tener una visión aproximada de cómo implementarlo para los equipos de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Otros factores, como la alineación con editores de cuadernos, herramientas estadísticas, limitaciones de análisis de datos, entrenamiento y pruebas de ciclos de ML, se alterarán y modificarán según el cronograma de implementación del software de etiquetado de datos. A continuación se presentan algunos consejos para asegurar una implementación fluida.

Integración con flujos de trabajo de datos y ML existentes: Consulte con sus equipos de desarrollo de software sobre la configuración de permisos de usuario e integración de esta plataforma con su plataforma de desarrollo de código existente, como editores de R o Python. El primer paso es asegurarse de que sea compatible con varios formatos de datos, tipos de datos, herramientas de análisis de datos y otras herramientas colaborativas de ML.
Personalización y flexibilidad en tareas de etiquetado: Estas plataformas deben ser ágiles y compatibles con conjuntos de datos de múltiples formatos e idiomas. Debe proporcionar personalización para varias tareas como reconocimiento de imágenes, visión por computadora, generación de audio, generación de video y reconocimiento de voz. El etiquetado de datos no estructurados debe estar abierto a cualquier persona que autentique su identidad a través de autenticación multifactor y sea un usuario autorizado.
Características de colaboración y gestión de la fuerza laboral: La plataforma de etiquetado de datos necesita estar activada para el prototipo de modelo y control de versiones. Debe tener características como control de acceso basado en roles, directrices de privacidad y seguridad de datos, autenticación de usuarios, colaboración de modelos y supervisión de código ML. La plataforma debe ser accesible para los miembros respectivos del equipo para que puedan verificar las tareas etiquetadas y detener el modelo de alucinar en cualquier etapa de la tubería de datos de entrenamiento.
Mecanismos de aseguramiento de calidad y revisión: Cuando la precisión de la salida de un modelo depende de la calidad de los datos de entrenamiento, es evidente que las plataformas de etiquetado de datos necesitan establecer mecanismos de precisión de modulación, control de calidad y revisión de etiquetado. Dado que los modelos pueden etiquetar incorrectamente conjuntos de datos o predecir valores incorrectos, las etiquetas deben ser supervisadas por un servicio de humano en el bucle o un oráculo humano externo.
Escalabilidad, automatización y eficiencia de costos: A medida que crecen las necesidades de etiquetado, los ingenieros de ML y desarrolladores necesitan invertir en una solución de etiquetado de datos escalable y rentable que no obstruya su infraestructura de red y arquitectura de base de datos. El paso final de implementación es asegurarse de que los controles estén configurados, la licencia esté activa y la plataforma esté recuperando y etiquetando datos típicamente.

Tendencias del software de etiquetado de datos

En general, estas tendencias reflejan la creciente importancia del etiquetado de datos en el ecosistema de aprendizaje automático e IA y la necesidad de herramientas y tecnologías para ayudar a las organizaciones a crear y gestionar grandes conjuntos de datos etiquetados de manera eficiente y efectiva. Hay varias tendencias en torno al software de etiquetado de datos que vale la pena destacar:

Aumento de la adopción de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML): Una tendencia clave en el software de etiquetado de datos es el aumento de la adopción de tecnologías de IA y ML. Muchas soluciones de software ahora incorporan algoritmos de IA y aprendizaje automático para automatizar y agilizar el proceso de etiquetado de datos, mejorando la eficiencia y precisión. Al igual que con el software de IA en general, G2 espera que este software se vuelva más barato.
Creciente demanda de datos etiquetados de alta calidad: Otra tendencia es la creciente demanda de datos etiquetados de alta calidad para entrenar y probar modelos de aprendizaje automático. El software de etiquetado de datos puede ayudar a las organizaciones a crear y gestionar grandes conjuntos de datos etiquetados, mejorando la calidad y fiabilidad de los modelos de aprendizaje automático.
Enfoque en la experiencia del usuario y la colaboración: Otra tendencia en el software de etiquetado de datos es un enfoque en la experiencia del usuario y la colaboración. Muchas soluciones de software de etiquetado de datos ahora ofrecen interfaces intuitivas y fáciles de usar, herramientas y características que facilitan la colaboración y el trabajo en equipo.

Investigado y escrito por Matthew Miller

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