Mejora la calidad y la productividad de las etiquetas con Scale AI

Tabla de contenidos

1. Introducción
2. La importancia de la calidad en el aprendizaje automático
   • Precision, recall y IOU: Las métricas clave del aprendizaje automático
   • Anotación de datos y gestión de calidad
3. Publicaciones recientes de Scale AI
   • El dataset Fitpatrick17
   • El dataset Reddit43k
   • El objeto adversario natural
   • Un análisis de la efectividad de los datos etiquetados en el aprendizaje profundo
4. Plataforma de anotación en 3D de Scale AI
   • ¿Qué es la anotación en 3D?
   • Herramientas de anotación en 3D de Scale AI
5. Linters de aprendizaje automático de Scale AI
   • Detectando errores de anotación con linters de aprendizaje automático
   • Ejemplos de detección de errores de linters de Scale AI
6. Conclusiones

Introducción

En este artículo, exploraremos la importancia de la calidad en el aprendizaje automático y cómo Scale AI utiliza técnicas avanzadas de anotación y herramientas de calidad para mejorar la precisión de los modelos de aprendizaje automático. Además, conoceremos las publicaciones recientes de Scale AI sobre conjuntos de datos y su plataforma de anotación en 3D. Por último, nos adentraremos en los linters de aprendizaje automático desarrollados por Scale AI para detectar errores de anotación y asegurar la precisión de los modelos.

La importancia de la calidad en el aprendizaje automático

El aprendizaje automático se basa en datos de Alta calidad para obtener resultados precisos y confiables. La calidad en el aprendizaje automático se refiere a la precisión, recall y IOU (Intersección sobre la Unión), que son las métricas fundamentales para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático.

Precision, recall y IOU: Las métricas clave del aprendizaje automático

La precisión es la métrica que mide la proporción de instancias positivas correctamente identificadas por el modelo. Por otro lado, el recall es la métrica que mide la proporción de instancias positivas que el modelo logra identificar de todas las instancias positivas existentes. El IOU (Intersección sobre la Unión) es una métrica que Evalúa la superposición entre las predicciones del modelo y las etiquetas reales.

La calidad en el aprendizaje automático se logra al tener una alta precisión, un alto recall y un alto IOU. Esto significa que el modelo es capaz de identificar de manera precisa y completa las instancias positivas de un problema en particular.

Anotación de datos y gestión de calidad

La calidad en el aprendizaje automático también está estrechamente relacionada con la anotación de datos y la gestión de calidad. La anotación de datos es el proceso de etiquetar y categorizar los datos utilizados para entrenar los modelos de aprendizaje automático. Es fundamental contar con un proceso de anotación de alta calidad para garantizar que los datos estén correctamente etiquetados y sean confiables. La gestión de calidad implica asegurarse de que los datos anotados cumplan con los estándares deseados y cumplir con las especificaciones del modelo.

Publicaciones recientes de Scale AI

Scale AI ha realizado diversas publicaciones este año, en las que se presentan conjuntos de datos originales y se analiza la efectividad de los datos etiquetados en el aprendizaje profundo. Estas publicaciones muestran el compromiso de Scale AI con la investigación y el avance en el campo del aprendizaje automático.

El dataset Fitzpatrick17

El dataset Fitzpatrick17 se creó con el objetivo de abordar la falta de representación de pieles más oscuras en las imágenes clínicas. Se etiquetaron 17,000 imágenes clínicas siguiendo el esquema de clasificación numérica de Fitzpatrick. Estas imágenes se utilizaron para entrenar modelos y se evaluaron los resultados con investigadores y dermatólogos del MIT.

El dataset Reddit43k

El dataset Reddit43k consiste en pares de comentarios y respuestas recopilados de diferentes subreddits. Estos pares de comentarios se etiquetaron como acuerdo, desacuerdo o neutral. El objetivo de este dataset es investigar qué tipo de información contextual es útil para detectar el acuerdo o desacuerdo en los comentarios. Este dataset se desarrolló en colaboración con la Universidad de Oxford y se Presentó en la conferencia New York's Data Center este año.

El objeto adversario natural

El objeto adversario natural es un área de investigación importante en la robustez y seguridad del aprendizaje automático. Scale AI recopiló 8,000 imágenes adversarias naturales a partir de las predicciones erróneas de un modelo de detección en imágenes de Open Images. Estas imágenes confunden al modelo de aprendizaje automático, lo que demuestra la necesidad de mejorar la robustez de los modelos.

Un análisis de la efectividad de los datos etiquetados en el aprendizaje profundo

Scale AI también realizó un estudio sobre la efectividad de los datos etiquetados en el aprendizaje profundo. Este análisis busca explorar métodos alternativos que eviten la dependencia exclusiva de los datos etiquetados. Se investigaron enfoques como el uso de etiquetas sintéticas y el aprendizaje auto-supervisado, y se concluyó que estos enfoques pueden complementar la anotación humana, pero no eliminarla por completo.

La plataforma de anotación en 3D de Scale AI