14 Ott Data Annotation, di cosa parliamo?

I sistemi di apprendimento automatico hanno bisogno di elaborare dati correttamente annotati per imparare a riconoscere ed elaborare nuovi pattern di comportamento. Ma in cosa consiste esattamente l’attività di data annotation?

Con annotazione dati si intende un’attività di etichettatura di contenuti di varia natura (testi, audio, immagini, video) finalizzata ad allenare più facilmente le macchine a elaborare gli input.

Grazie alla combinazione di processi automatici e intervento umano, i dati vengono così organizzati in categorie più definite e preparati per l’annotazione. Ogni settore di business richiede specifici requisiti per questo tipo di attività, sta infatti aumentando il numero di aziende che si affidano a data provider esterni, in grado di fornire servizi adeguati e di alta qualità.

Quanti tipi di data annotation esistono?

TEXT ANNOTATION

L’attività di text annotation rimane quella più diffusa e più utilizzata dalle aziende che sviluppano progetti di IA. Questa consiste nell’associazione di tag di metadati a specifiche parole, frasi o intere porzioni di testo. In questo modo, le macchine imparano a riconoscere e comprendere velocemente le emozioni e l’intento umano attraverso l’analisi delle parole. Questo consente ai sistemi digitali di assistenza al cliente di interagire attraverso i messaggi in modo più naturale con gli utenti e di trovare soluzioni veloci ai loro problemi.

L’approccio human-in-the-loop in questo caso è particolarmente utile ai fini del sentiment analysis. I contributor possono infatti supportare le macchine nel riconoscimento delle emozioni degli utenti sul web, dando un contributo concreto a questa attività. In questo modo i sistemi di IA imparano a comprendere precisamente le richieste degli utenti e possono restituire risposte adeguate ai clienti, completando le loro richieste.

L’annotazione semantica consiste invece nella descrizione schematica delle varie componenti di un testo, nel tentativo di allenare le macchine a comprenderne il significato in modo approfondito. In questo modo gli algoritmi, riconoscendo le varie parti del testo, riescono a ottenere in modo rapido una visione complessiva dell’intero documento.

AUDIO ANNOTATION

L’annotazione rende comprensibili ai modelli di machine learning tutti i formati di dati audio. Questo processo consiste nell’attento ascolto del suono e nell’attribuzione di metadati a singole parti caratteristiche dell’audio. In questo modo i file audio vengono scomposti, etichettati e resi più accessibili alle macchine, per lo sviluppo di vari progetti. Lo stesso processo può anche aiutare a rilevare la lingua o il dialetto del parlante, in relazione a diversi contesti ambientali. Nella maggior parte dei casi, ci si affida alle attività di audio annotation per lo sviluppo di modelli di riconoscimento vocale, chatbot e dispositivi di assistenza virtuale. L’annotazione di dati audio consiste nella trascrizione di elementi rilevanti a partire da una traccia audio, che permette di identificare alcune differenze nella pronuncia e nell’intonazione di chi parla. Più in generale, lo stesso processo può anche aiutare a rilevare la lingua o il dialetto del parlante, in relazione a diversi contesti ambientali. Il riconoscimento di tutti questi elementi da parte degli algoritmi diventa fondamentale nello sviluppo degli assistenti vocali, che richiedono la massima comprensione del contesto audio.

IMAGE E VIDEO ANNOTATION

Con annotazione delle immagini e dei video si intende l’associazione di metadata a singole porzioni di un’immagine o di un file video, in grado di descriverle nei dettagli attraverso parole-chiave e descrizioni specifiche. Questa tipologia di annotazione può essere applicata a svariati contesti e settori per lo sviluppo di sistemi di computer vision, di riconoscimento facciale e altre soluzioni basate sul riconoscimento di immagini. Questa attività di annotazione, nello specifico, migliora la precisione e l’accuratezza in termini di riconoscimento dei sistemi automatici.

Quanto è importante l’intervento umano nella data annotation?

Non sempre le macchine riescono a comprendere le sfumature più soggettive a partire dai dati. Per questo motivo, l’intervento umano risulta essere fondamentale. Non solo per il riconoscimento delle emozioni, ma anche per il controllo della qualità delle attività di annotazione nel complesso.

Creative AI, grazie a una rete internazionale di contributor, è in grado di superare i limiti degli algoritmi e di fornire un servizio di data annotation completo e affidabile per ogni settore. Stai sviluppando un progetto di IA e hai bisogno di allenare i tuoi modelli di machine learning con dati annotati? Contattaci!