Què és l'Anotació de Dades?
L'anotació de dades és el procés d'afegir etiquetes informatives a dades brutes — text, imatges, àudio o vídeo — per entrenar models d'IA per a l'aprenentatge supervisat. Les dades anotades d'alta qualitat són la base de qualsevol sistema d'IA que aprengui d'exemples: la detecció d'objectes requereix imatges amb caixes delimitadores marcades, els classificadors de sentiment necessiten textos etiquetats amb emocions, els models de llenguatge es beneficien del rànquing humà de la qualitat de les respostes.
Mètodes d'Anotació
Els mètodes van des de l'anotació completament humana (major qualitat, major cost) fins a enfocaments híbrids human-in-the-loop i pre-anotació assistida per models amb revisió humana (major eficiència). Els marcs d'aprenentatge actiu identifiquen les mostres més informatives per a l'anotació. Les plataformes de crowdsourcing permeten l'anotació a escala.
Garantia de Qualitat
La qualitat de l'anotació influeix directament en el rendiment del model. Les millors pràctiques inclouen: directrius clares d'anotació per a cada cas d'ús, mètriques d'acord entre anotadors per mesurar la consistència, múltiples anotacions per mostra per a tasques subjetives, controls regulars de qualitat amb estàndard daurat i equips d'anotadors especialitzats per a dominis que requereixen experiència.