Etiquetado de datos - Enciclopedia

La anotación de datos es el proceso de etiquetar o marcar metadatos relevantes dentro de un conjunto de datos para permitir que las máquinas interpreten los datos de manera precisa. El conjunto de datos puede adoptar diversas formas, incluyendo imágenes, archivos de audio, filmaciones de video o texto.

Aplicaciones
Los datos son un componente fundamental en el desarrollo de la inteligencia artificial (IA). El entrenamiento de modelos de IA, especialmente en visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural, requiere grandes volúmenes de datos anotados. Una anotación adecuada asegura que los algoritmos de aprendizaje automático puedan reconocer patrones y realizar predicciones precisas. Los tipos comunes de anotación de datos incluyen clasificación, cuadros delimitadores, segmentación semántica y anotación de puntos clave.
La anotación de datos se utiliza en campos impulsados por IA, incluyendo la salud, los vehículos autónomos, la retail, la seguridad y el entretenimiento. Al etiquetar los datos de manera precisa, los modelos de aprendizaje automático pueden realizar tareas complejas como el reconocimiento de objetos, el análisis de sentimientos y el reconocimiento de voz con mayor precisión.

Anotación de datos en visión por computadora


= Clasificación de imágenes =
La clasificación de imágenes, también conocida como categorización de imágenes, implica asignar etiquetas predefinidas a las imágenes. Los algoritmos de aprendizaje automático entrenados en imágenes clasificadas pueden reconocer objetos y diferenciar entre categorías. Por ejemplo, un modelo de IA entrenado para reconocer estilos de muebles puede distinguir entre sillones georgianos y sillones rococó.


= Segmentación semántica =
La segmentación semántica asigna cada píxel de una imagen a una clase específica, como árboles, vehículos, humanos o edificios. Este tipo de anotación permite a los modelos de aprendizaje automático diferenciar objetos agrupando píxeles similares, permitiendo una comprensión detallada de la imagen.


= Cuadros delimitadores =
La anotación de cuadros delimitadores implica dibujar cuadrados rectangulares alrededor de los objetos en una imagen. Esta técnica se utiliza comúnmente en la conducción autónoma, la vigilancia de seguridad y el análisis de retail para detectar y clasificar objetos como peatones, vehículos y productos en los estantes de las tiendas.


= Cubos 3D =
La anotación de cubos 3D mejora los cuadros delimitadores tradicionales al agregar profundidad, permitiendo a los modelos predecir la orientación espacial, el movimiento y el tamaño de un objeto. Este método es especialmente útil para los vehículos autónomos y la robótica, donde entender las dimensiones y la profundidad de los objetos es crítico.


= Anotación poligonal =
Para objetos con formas irregulares, como artículos curvados o de múltiples lados, la anotación poligonal proporciona una etiquetación más precisa que los cuadros delimitadores. Esta técnica se utiliza a menudo en aplicaciones que requieren reconocimiento de objetos detallado, como la imagen médica o la cartografía aérea.


= Anotación de puntos clave =
La anotación de puntos clave marca puntos específicos en un objeto, como puntos de referencia faciales o articulaciones corporales, para permitir el seguimiento y el análisis del movimiento. Este método se utiliza ampliamente en reconocimiento facial, detección de emociones, análisis deportivo y aplicaciones de realidad aumentada.


Referencias