Che cos'è l'annotazione dei dati?

Quasi nulla nella storia dell'umanità si è mai mosso a questo ritmo frenetico. L'intelligenza artificiale e tutti i suoi campi correlati, gadget e gingilli. È assolutamente incredibile. Se è stranamente veloce osservare i suoi progressi dagli Stati Uniti, immaginate cosa provo mentre lo vedo svolgersi dalla lontananza tecnologica dell'Argentina, in Sud America. Ascoltami. Sembra che la fantascienza abbia conquistato il pianeta. Accidenti alla mia fortuna, questa rivoluzione industriale non arriva con un ingrediente steampunk vittoriano. Almeno avrei avuto un assaggio di caramelle estetiche per i miei occhi e la mia mente.

D'altra parte, non si può scegliere come si svolgono (o si stanno svolgendo?) le nostre rivoluzioni industriali. Possiamo seguire uno di questi due percorsi: sederci sul marciapiede e fissarlo, come se fosse un tornado in una mattina del Kansas. Oppure possiamo salire in sella e fluire con queste nuove brutali onde di marea. Quindi, immagino, "al galoppo!"

Un nuovo arrivato nel settore tecnologico: Annotazione dei dati

I modelli di apprendimento automatico, il cuore e l'anima dell'intelligenza artificiale, sono pieni di giganteschi set di dati. Affinché questi set di dati siano utili e applicabili, devono essere ordinati, organizzati, etichettati e forse anche un po' adattati. Gli algoritmi hanno bisogno di set di dati rifiniti in modo che possano, a loro volta, ricevere queste informazioni ora organizzate per imparare da esse e, di conseguenza, produrre previsioni più accurate.

Pertanto, il processo effettivo di annotazione dei dati prevede l'etichettatura dei dati, in modo che non siano più confusi o fuorvianti. Il modello di apprendimento automatico utilizza dati annotati per apprendere da essi, indipendentemente dal formato o dal tipo di dati. "Annotiamo" i dati aggiungendo tag, etichette o metadati ai dati grezzi. Ad esempio, i seguenti sono alcuni degli elementi che possono e necessitano di annotazioni: testo, immagini, audio e video.

Senza dati correttamente annotati, non sarebbe possibile per i modelli avanzati di apprendimento automatico interpretare e comprendere gli scenari del mondo reale. I loro algoritmi si basano su enormi volumi di dati etichettati per identificare correttamente i modelli e quindi prendere decisioni "in qualche modo informate".

Tipi di annotazione dei dati

Esistono diversi tipi di annotazione dei dati e ognuno di essi risponde a un tipo specifico di dati e applicazioni. Ogni tipo di annotazione svolge un ruolo fondamentale nell'addestramento dei modelli di machine learning per eseguire attività come la traduzione linguistica, il rilevamento di oggetti e il riconoscimento vocale. Nota a margine: Ho visto un vero robot AI piegare il bucato da qualche parte in Asia, ma non mi sento ancora del tutto a posto.

Ad esempio, quando si addestra un modello a riconoscere gli oggetti nelle immagini, gli annotatori devono fornire migliaia di immagini con etichette che indicano cosa sia ogni oggetto. Questo permette al modello di apprendere le caratteristiche che distinguono i diversi oggetti. Di conseguenza, questo training aiuterà il modello a riconoscere gli oggetti in scenari estrapolati.

Analogamente, per i modelli basati su testo, gli annotatori contrassegnano le frasi con etichette di sentiment, in modo che il modello sia in grado di comprendere e prevedere tali sentiment nei nuovi dati. Alcune di queste etichette potrebbero essere: positive, negative, neutre o altre.

L'annotazione audio è fondamentale per i sistemi di riconoscimento vocale. La trascrizione del parlato include la conversione delle parole pronunciate in testo scritto e questo può essere applicato negli assistenti virtuali e nei servizi di trascrizione, per citarne solo un paio. Nella stessa area, le etichette di identificazione del parlante possono essere aggiunte a diversi segmenti audio in base a chi sta parlando, il che è piuttosto utile in scenari come la trascrizione di una riunione.

I modelli di Natural Language Processing (NLP) possono apprendere dall'annotazione delle caratteristiche linguistiche come la sintassi e la grammatica. Ad esempio, etichettare le parole con le parti del discorso corrispondenti (nomi, verbi, aggettivi, ecc.) aiuta il modello a comprendere la struttura della frase. Soprattutto in una lingua come l'inglese. Potrebbe sicuramente risultare un po' più complicato in spagnolo, a causa di tutte le licenze letterarie utilizzate quando si scrive poesia, per esempio. 

L'area appartenente al Named entity recognition (NER) include l'identificazione di nomi propri all'interno del testo, come persone, luoghi e Organizzazioni. Questa è una caratteristica fondamentale per applicazioni come chatbot e motori di ricerca.

L'annotazione video richiede indubbiamente un approccio multiforme che includa tutte le tecniche sopra menzionate. Ad esempio, l'annotazione di un video per un veicolo autonomo potrebbe comportare l'identificazione di modelli di movimento, l'etichettatura di oggetti in ogni fotogramma e la trascrizione di discorsi o suoni. Il modello deve comprendere il contesto e le interazioni all'interno del video, in modo da poter fare previsioni più sicure in scenari in tempo reale.

Annotatori di dati umani = Supereroi silenziosi

Ad oggi, gli annotatori di dati umani sono gli individui che etichettano attentamente i dati. Il loro lavoro meticoloso è fondamentale per garantire alta Qualità e accuratezza nelle annotazioni. Un'annotazione difettosa o errata può sicuramente abbattere il modello come un vero e proprio "castello di carte". Il modello di AI è sano e robusto quanto la sua struttura, ma anche quanto la sua Qualità di addestramento.

Ormai, ci sono diversi strumenti e software specializzati progettati per ottimizzare perfettamente il processo di annotazione. Questi sono gli strumenti che gli annotatori usano nei loro compiti quotidiani. L'aspetto principale che gli annotatori devono comprendere è il contesto specifico e lo scopo dei dati su cui stanno lavorando. Il motivo è semplice: le loro etichette sono destinate ad essere accurate e significative. Nessuna etichetta può essere data per scontata. Non ci sono piccoli compiti. Ogni dettaglio conta davvero. Come avrai intuito ormai, questa corsa incessante rende questo tipo di lavoro piuttosto dispendioso in termini di tempo e intensivo. E i set di dati sono per il 99,9% "grandi set di dati". Niente di facile, piccolo o lento in questo gioco. La precisione degli annotatori ha un impatto diretto sull'affidabilità degli algoritmi basati su questi dati.

Innumerevoli sessioni di formazione attendono i data annotators in termini di strumenti aggiornati, linee guida di base del progetto e pratica con dati di esempio. In termini di requisiti, innanzitutto, un occhio quasi chirurgico per i dettagli è fondamentale in questo ruolo. Anche la comprensione quasi completa dell'argomento in questione è un requisito indispensabile.

Nonostante i progressi quotidiani negli strumenti di annotazione, ad oggi (senza garanzie qui), il ruolo dell'annotatore umano sembra rimanere insostituibile. Ci sono alcuni tratti umani intrinsecamente potenti che non possono essere replicati da un modello di AI. Come esseri umani, possiamo comprendere il contesto, riuscire a disambiguare scenari confusi e applicare il giudizio personale e comune in modi che l'IA attualmente non può. Un bell'esempio del nostro superpotere: un annotatore umano è in grado di riconoscere l'ironia, il sarcasmo o i riferimenti culturali in un testo, mentre rappresenterebbe una grande sfida per un modello di intelligenza artificiale identificarli con precisione.

Tutti commettiamo errori, anche i modelli di intelligenza artificiale

Affronta una delle principali sfide nell'annotazione dei dati: mantenere la coerenza e l'accuratezza su set di dati di grandi dimensioni. Come in ogni altro ambito della vita, l'errore umano e il giudizio soggettivo possono generare Incoerenze che, a loro volta, possono confondere i modelli di machine learning. Dal momento che non hanno capacità proprie di costruire criteri.

Si dà il caso che anche i modelli di intelligenza artificiale, che assistono nel processo di annotazione, possano includere errori. Vai a capire! Questi modelli potrebbero non riuscire a catturare sottili distinzioni ed etichettare erroneamente i dati. Ciò porta a imprecisioni che devono essere corrette con l'intervento umano. Alcuni strumenti semi-automatizzati possono pre-etichettare i dati al momento, il che consente agli annotatori umani di concentrarsi sulla revisione, verifica e perfezionamento. Il Santo Graal dei modelli di intelligenza artificiale e delle capacità umane sembra essere la combinazione del meglio di entrambi i giocatori. Ciò significherebbe trovare soluzioni ancora più sofisticate che combinano l'expertise umana con l'efficienza delle macchine, al fine di rendere l'annotazione dei dati più veloce e affidabile.

L'annotazione dei dati è, infatti, un processo fondamentale che rende possibile lo sviluppo avanzato di modelli di apprendimento automatico efficaci. Sebbene attualmente l'intelligenza artificiale possa aiutare in questo processo, l'esperienza e la supervisione umana sono fondamentali per garantire precisione e affidabilità.