Data Annotation: cos’è, vantaggi e differenza con Data Labeling
Non può esserci intelligenza artificiale senza un addestramento all’utilizzo e all’identificazione di dati e modelli. L’abilità delle macchine di acquisire informazioni in maniera automatica è direttamente connessa alla modalità con cui i dati vengono inseriti ed etichettati. L’attività di Data Annotation ha un ruolo fondamentale nel campo dell'intelligenza artificiale e del Machine Learning, offrendo una serie di vantaggi significativi anche nel campo della traduzione automatica neurale.
Quando si parla di Data Annotation, il significato di questa espressione viene spesso confuso con quello di Data Labeling. In realtà esiste una sottile ma sostanziale differenza tra i due concetti. Vediamo di capire meglio che cosa sono i servizi di annotazione dati per Machine Learning e perché non vanno confusi con il Data Labeling.
Data Annotation: cos’è
Sia il Data Annotation che il Data Labeling sono fondamentali per l'addestramento dei modelli di Machine Learning. Sebbene siano simili, il servizio di Data Annotation è un processo più ampio che può includere l'etichettatura dei dati, ma va anche oltre, fornendo un contesto e una comprensione più profonda dei dati.
A differenza del Data Labeling, quindi, il Data Annotation o “servizio di annotazione dati” è il processo di attribuzione dei dati per aiutare gli algoritmi a comprendere meglio le informazioni che elaborano.
Per comprendere meglio che cos’è l’annotazione dei dati, è importate ricordare che il processo può essere:
- manuale
- semi-automatico
- automatico
Nell'annotazione dati manuale, le persone esaminano e annotano i dati: un percorso che può rivelarsi lungo e impegnativo ma che fornisce risultati di alta qualità. L'annotazione semi-automatica combina, invece, l'intervento umano con l'automazione che velocizza il processo, mentre l'annotazione automatica utilizza algoritmi di Machine Learning per effettuare il servizio di Data Annotation.
Differenze tra Data Annotation e Data Labeling
I dati non possono essere inseriti in modo casuale ma devono essere sempre etichettati per aiutare i modelli a comprendere, elaborare e apprendere informazioni in modo autonomo. Il Data Labeling ovvero il servizio di etichettatura di informazioni o di metadati serve a classificare in modo selettivo tutto il patrimonio di informazioni, siano esse immagini, audio, video, testi o semplici dati, che serve a sviluppare l’Intelligenza artificiale.
Il termine Data Labeling, o “etichettatura dei dati”, è spesso usato in modo intercambiabile con Data Annotation. Tuttavia, ci sono alcune differenze chiave.
Entrambi i processi implicano l'aggiunta di informazioni, ma il Data Labeling si riferisce all'atto di assegnare etichette categoriali ai dati. Ad esempio, in un set di dati di immagini di animali, l'etichettatura dei dati potrebbe consistere nell'assegnare a ogni immagine un'etichetta come "cane", "gatto" o "tartaruga". Che cos’è invece l’annotazione dati? Il Data Annotation è, invece, un processo più ampio che può includere l'aggiunta di altre informazioni come, per rimanere all’esempio, le categorie di animali, l'ambiente in cui l'animale si trova o l'azione che sta compiendo. Tutte informazioni che aiuteranno il modello di Machine Learning a comprendere e interpretare i dati in maniera più efficace.
Il servizio di Data Annotation di Eurotrad: i vantaggi
Uno dei principali vantaggi del servizio di Data Annotation di Eurotrad è la capacità di migliorare la precisione e l'efficacia dei modelli di Machine Learning, poiché le annotazioni forniscono un contesto prezioso che può aiutare il modello a fare previsioni più accurate.
Ad esempio, nel campo della traduzione automatica neurale, l'annotazione dei dati può essere utilizzata per fornire informazioni contestuali che aiutano il sistema a capire meglio il significato di una frase e a produrre una traduzione più accurata. Un altro vantaggio del nostro servizio è la capacità di ridurre il bias nei modelli di Machine Learning, visto che attraverso un'attenta annotazione dei dati, è possibile garantire che il modello sia addestrato su un set di dati equilibrato e rappresentativo.
Il servizio di Data Annotation, infine, può aiutare anche a rendere i modelli di Machine Learning più interpretabili. Le annotazioni, infatti, forniscono informazioni preziose sul perché un modello ha fatto una certa previsione, rendendo più facile alle persone capire e di conseguenza fidarsi del modello stesso.
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