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Así es como puede utilizar el etiquetado de datos en su negocio
Hoy en día, las plataformas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) se están filtrando a través del flujo de trabajo típico de la oficina. Las herramientas de aprendizaje automático aplican la anotación y el etiquetado de datos para recopilar y analizar conjuntos de datos masivos para hacer que las operaciones sean eficientes, reducir los costos generales e implementar técnicas precisas de cribado de los datos. Normalmente, el etiquetado se produce cuando los seres humanos etiquetan datos sin etiquetar. Por lo tanto, ML utiliza etiquetas proporcionadas por humanos y detecta patrones para grandes conjuntos de datos. Hace que el análisis y la interpretación sean rápidos, así como el seguimiento, el escaneo y la detección.
El etiquetado de datos permite que los objetos sean etiquetados, descifrados y reconocidos por las plataformas ML. Las aplicaciones comerciales prácticas incluyen reconocimiento facial, movilidad autónoma, verificación de temperatura, drones aéreos, CCTV u otras aplicaciones robóticas. Este artículo abordará las características destacadas de las soluciones de etiquetado de datos y su impacto operativo en los negocios.
Los tipos comunes de etiquetado de datos y sus aplicaciones.
Actualmente, el etiquetado se clasifica en datos visuales (videos e imágenes), audio y texto.
Funciona en el sistema de reconocimiento de imágenes. Las aplicaciones prácticas incluyen reconocimiento de productos, gestión de inventario, logística minorista, detección de fraudes a través de imágenes y análisis de contenido multimedia.
Funciona como un sistema de detección de audio, idioma y conversación. Es vital en las tiendas sin cajero, la traducción de idiomas y el servicio al cliente para personas con discapacidades.
Funciona en formación y operaciones comerciales. Se utiliza en la recopilación y el análisis de datos, la recomendación de productos y el servicio al cliente.
Básicamente, un sistema de IA depende de algoritmos de calidad y datos de entrenamiento extensos y poderosos. En última instancia, la fortaleza de las herramientas de inteligencia artificial que deben integrarse en su plataforma empresarial debe estar respaldada por algoritmos sólidos y diversos datos de entrenamiento para un reconocimiento, seguimiento y análisis visual, de audio y de texto precisos. A continuación, presentamos cinco características esenciales de una solución de etiquetado de datos superior.
1. Herramientas de anotación de alto rendimiento
Es fundamental que las herramientas de anotación proporcionadas por las soluciones de etiquetado de datos sean aplicables o se puedan adaptar a sus objetivos comerciales. Debe admitir varios objetos, etiquetas, imágenes y textos con tiempos de carga rápidos. Las herramientas deben estar diseñadas a medida y ergonómicamente para adaptarse a sus flujos de trabajo y proceso.
2. Funcionalidad
La integración de datos a las plataformas de anotaciones se puede realizar mediante un simple arrastrar y soltar. De esta manera, los trabajos son rápidos, sencillos y sin problemas con un panel de anotación intuitivo. Además, el etiquetado debe estar preconfigurado con flujos de trabajo integrados que estén disponibles y accesibles.
3. Interfaz de usuario intuitiva y fluida
Una barra de herramientas de navegación intuitiva reduce la carga cognitiva de los etiquetadores y especialistas en ML, lo que agiliza las tareas. Además, las plataformas deben tener accesos directos para la edición y el etiquetado de imágenes. De esta forma, se reducen el tiempo y el movimiento, aumentando la productividad.
4. Interfaz colaborativa y supervisión del desempeño
Al igual que las plataformas en la nube, las soluciones de etiquetado de datos deberían facilitar la colaboración y la supervisión del equipo para impactar la escalabilidad y seguridad de los datos. Las características vitales son los controles de acceso basados en roles y las revisiones integrales del desempeño de los miembros del equipo generadas a través del tablero.
5. Seguridad y cumplimiento
En última instancia, las plataformas de etiquetado de datos deben cumplir con los más altos estándares de seguridad y privacidad de datos para los clientes para la protección de su negocio.
Hoy en día, las plataformas de IA y ML son herramientas de mejora empresarial destacadas que tienen un impacto positivo en la productividad, los costos, los ingresos y los ingresos. Por lo tanto, las soluciones de etiquetado de datos son inversiones que valen la pena si busca escalar y ofrecer más allá de los servicios.
