Étiquetage des données

Définition

L'étiquetage des données consiste à attribuer des catégories, des balises ou des attributs aux données brutes afin que les modèles d'apprentissage automatique puissent en tirer des enseignements. Il est essentiel à l'apprentissage supervisé.

Interet

L'objectif est de rendre les ensembles de données brutes utilisables pour l'entraînement et l'évaluation. Les étiquettes fournissent les « réponses » dont les modèles ont besoin pendant l'apprentissage.

Importance

• Essentiel pour créer des modèles ML supervisés précis.
• Un mauvais étiquetage réduit la fiabilité du système.
• Souvent laborieux et coûteux.
• Nécessite une expertise dans des domaines tels que la médecine ou le droit.

Fonctionnement

1. Définir les tâches et étiqueter le schéma.
2. Segmenter les données brutes en unités (images, phrases, clips audio).
3. Attribuez des étiquettes manuellement ou via des outils semi-automatisés.
4. Effectuer des contrôles de qualité et des tests d'accord inter-annotateurs.
5. Exporter des ensembles de données étiquetés pour la formation.

Exemples (monde réel)

• Shaip : étiquetage des données pour les véhicules autonomes.
• Ensembles de données Kaggle : étiquetés pour les compétitions ML.
• Ensembles de données d'images radiologiques : étiquetés par des experts médicaux.

Références / Lectures complémentaires

• Annotation des données pour l'IA — NIST.
• Annotation et étiquetage des ensembles de données — Transactions IEEE sur l'ingénierie des données.
• ISO/IEC 24617 : Cadre d'annotation sémantique — ISO.
• Qu'est-ce que l'étiquetage des données ? Tout ce qu'un débutant doit savoir – Shaip