TEXTO V

Rotulagem de dados

O que é rotulagem de dados?

A rotulagem de dados, ou anotação de dados, faz parte da etapa de pré-processamento para o desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina (AM). Para que os modelos de aprendizado de máquina façam previsões precisas,^a é preciso identificar os dados brutos (ou seja, imagens, arquivos de texto, vídeos) para depois adicionar um ou mais rótulos a eles, especificando seu contexto^e.

A rotulagem de dados está na base de diferentes casos de aprendizado de máquina^c e deep learning, incluindo visão computacional e processamento de linguagem natural (NLP).

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Como funciona a rotulagem de dados?

Além da assistência de máquina, as tarefas de rotulagem de dados requerem a interação humana (“human-in-the-loop” – HITL). A HITL aproveita a avaliação de “rotuladores de dados” humanos para criar, treinar, refinar e testar modelos de AM^b. Eles ajudam a orientar o processo de rotulagem de dados, alimentando os conjuntos de dados dos modelos que mais se aplicam a um determinado projeto.

Casos de uso da rotulagem de dados

Embora a rotulagem de dados possa melhorar a precisão, a qualidade e a usabilidade em diversos contextos em todos os setores, alguns dos casos de uso mais destacados são:

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Processamento de linguagem natural (NLP): um ramo de IA que combina linguística computacional com estatística, aprendizado de máquina, e modelos de deep learning para identificar e marcar seções importantes do texto que geram dados de treinamento para análise de impressões, reconhecimento de nome da entidade e reconhecimento de caractere ótico. A NLP está sendo cada vez mais utilizada em soluções corporativas como detecção de spam, tradução de máquina, reconhecimento de voz, sumarização de texto, assistentes virtuais e chatbots, e em sistemas GPS operados por voz. Isso faz da NLP um componente fundamental na evolução dos processos de negócios críticos.

(Disponível em https://www.ibm.com/br-pt/cloud/learn/data-labeling. Acesso em 23/03/2023)