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Una guía práctica para comprar anotación de datos

La anotación es la única parte de un proyecto de aprendizaje automático donde el dinero se convierte de manera confiable en rendimiento del modelo, y también la parte que con mayor frecuencia se compra mal. El fracaso rara vez es del anotador. Por lo general, se debe a que el comprador envió datos sin procesar y una lista de clases, recibió exactamente lo que pidió y descubrió después que la lista de clases contenía tres ambigüedades que nadie había resuelto.

La guía es el producto

Antes de comprar etiquetas, compre o escriba el documento que le dice a alguien cómo producirlas. Una guía de anotación utilizable nombra cada clase, la define en una oración, muestra un ejemplo positivo y uno negativo, y luego dedica la mayor parte de su extensión a los casos límite: el objeto parcialmente fuera de cuadro, la oración que es tanto una queja como una pregunta, el orador que habla sobre otro. También establece qué hacer cuando nada encaja: una bandera, un salto o una clase general. Los equipos que escriben esto primero gastan menos en general, porque el reetiquetado es la actividad costosa, no el etiquetado.

Elegir el tipo de tarea correcto

Haga coincidir la anotación con la decisión que el modelo tiene que tomar, no con lo que parece exhaustivo. Si su producto solo necesita saber si un elemento está presente, una clasificación de imagen completa es suficiente y una máscara de segmentación es un desperdicio de presupuesto. Si necesita contar, las cajas son suficientes. Las máscaras justifican su costo cuando los límites realmente importan: medir el área, separar objetos que se tocan o trabajar con formas irregulares. La misma lógica se aplica al texto: la clasificación a nivel de documento es mucho más barata que el etiquetado de entidades a nivel de tramo, y a menudo suficiente.

Medir la calidad sin adivinar

Tres medidas cubren la mayoría de las necesidades. Un conjunto de "estándar de oro" que usted mismo etiquetó y nunca comparte le da una puntuación absoluta para cada lote. El acuerdo entre anotadores en un subconjunto deliberadamente superpuesto le dice si la tarea en sí está bien definida, lo cual es diferente de si un individuo la está haciendo bien. Y una muestra de revisión, donde una segunda persona verifica un porcentaje fijo, le da una tasa de error que puede seguir a lo largo del tiempo. Decida los tres números antes del primer pedido y escríbalos en el resumen para que el estándar no sea retrospectivo.

Desequilibrio de clases y qué etiquetar a continuación

Los datos muestreados aleatoriamente suelen estar dominados por el caso fácil y común, y el modelo lo aprende rápidamente y luego deja de mejorar. Una vez que se etiqueta un primer lote y se entrena un modelo, la pregunta útil deja de ser cuántos datos más y se convierte en qué datos. Los elementos de los que el modelo está menos seguro, los elementos en los que dos anotadores no estuvieron de acuerdo y los elementos de clases subrepresentadas valen más por etiqueta que otras mil filas aleatorias. Por eso, comprar en lotes es mejor que un pedido grande: solo el primer lote se puede elegir a ciegas.

Privacidad, redacción y datos regulados

Trate el paso de anotación como una transferencia de datos, porque lo es. Redacte o desidentifique antes de que los datos salgan de sus sistemas cuando la tarea lo permita: caras, matrículas, nombres, números de cuenta, direcciones. Envíe una muestra en lugar de todo. Utilice acceso con caducidad a un espacio de trabajo que usted controle en lugar de descargas permanentes, y revóquelo entre lotes. Incluya la confidencialidad y una obligación de eliminación en el resumen del pedido para que formen parte del acuerdo, y mantenga el intercambio dentro de Zinn Hub, donde hay un registro de lo que se compartió y cuándo. Para datos de salud, financieros o biométricos, busque su propio asesoramiento legal sobre lo que se puede compartir en absoluto; Zinn Hub no certifica ningún conjunto de datos o transferencia como compatible.

Formatos, convertidores y la entrega

Acuerde el formato de salida exacto por escrito y solicite una muestra de cinco elementos antes de que comience el lote. COCO, YOLO y Pascal VOC difieren en cómo expresan las coordenadas, si los valores están normalizados y dónde se encuentra el origen, por lo que un archivo que parece correcto aún puede cargarse incorrectamente. Para el texto, especifique si los desplazamientos se basan en caracteres o en tokens y qué tokenizador. Solicite una suma de verificación o un recuento de filas con cada entrega, y cargue cada lote en su canalización real el día en que llega en lugar de al final; un problema de formato encontrado en el lote uno es trivial, y el mismo problema encontrado en el lote veinte es una quincena.

Dónde se sitúa la anotación en la cadena de producción más amplia

El etiquetado es el centro de una cadena. Antes de él se encuentra la recopilación, que puede significar web scraping y extracción de datos, compra o instrumentación de su propio producto; y la limpieza, que es la categoría de limpieza de datos. Detrás de él se encuentra el entrenamiento, la evaluación y el bucle de reentrenamiento, que es donde los especialistas en MLOps ganan su tarifa, y la elaboración de informes, que es el mercado de análisis de datos. Comprar toda la cadena a una sola persona es conveniente y elimina un control útil; comprar cada etapa por separado mantiene cada paso inspeccionable.

Cómo empezar en Zinn Hub

Escriba la guía, nombre el formato, luego envíe cien elementos a dos o tres Zinners como Micro Zinns de precio fijo y compare lo que regresa. Califique cada lote con un conjunto de "estándar de oro" que usted mismo conserve y actualice la guía cada vez que surja una ambigüedad. Si su conjunto de datos es grande o el dominio es especializado, publique un proyecto de anotación gratuito describiendo el volumen, el tipo de tarea y el nivel de calidad, y compare las propuestas de Zinners verificados en lugar de buscar presupuestos. También puede contratar directamente desde el directorio de freelancers de anotación de datos. ¿Vende este trabajo en lugar de comprarlo? Comience con nuestra guía para vender servicios de aprendizaje automático.