¿O que é a Anotación de Datos?
A anotación de datos é o proceso de engadir etiquetas informativas a datos brutos — texto, imaxes, audio ou vídeo — para entrenar modelos de IA para o aprendizaxe supervisado. Os datos anotados de alta calidade son a base de calquera sistema de IA que aprende de exemplos: a detección de obxectos requiere imaxes con caixas delimitadoras marcadas, os clasificadores de sentimento necesitan textos etiquetados con emocións, os modelos de linguaxe se benefician do ranking humano da calidade das respostas.
Métodos de Anotación
Os métodos van desde a anotación completamente humana (maior calidade, maior custo) até enfoques híbridos human-in-the-loop e pre-anotación asistida por modelos con revisión humana (maior eficiencia). Os marcos de aprendizaxe activo identifican as mostras máis informativas para a anotación. As plataformas de crowdsourcing permiten a anotación a escala.
Garantía de Calidade
A calidade da anotación inflúe directamente no rendemento do modelo. As mellores prácticas inclúen: directrices claras de anotación para cada caso de uso, métricas de acordo entre anotadores para medir a consistencia, múltiples anotacións por mostra para tarefas subxectivas, controles regulares de calidade con estándar dourado e equipos de anotadores especializados para dominios que requieren experiencia.