Les entreprises intègrent des logiciels, des processus et des annotateurs de données pour nettoyer, structurer et étiqueter les données. Ces données de formation deviennent la base des modèles de machine learning. Ces étiquettes permettent aux analystes d’isoler des variables au sein d’ensembles de données, ce qui, à son tour, permet la sélection de prédicteurs de données optimaux pour les modèles de ML. Les étiquettes identifient les vecteurs de données appropriés à extraire pour l'entraînement du modèle, qui apprend ensuite à faire les meilleures prédictions.
Outre l’assistance des machines, les tâches d’étiquetage des données nécessitent la participation d’un « humain dans la boucle » (« human-in-the-loop » ou HITL). L’HITL s’appuie sur le jugement des « étiqueteurs de données » humains pour créer, entraîner, affiner et tester des modèles de machine learning. Il permet de guider le processus d’étiquetage des données en fournissant aux modèles les jeux de données les plus pertinents pour un projet donné.
Données étiquetées vs données non étiquetées
Les ordinateurs utilisent des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner les modèles ML, mais quelle est la différence ?
- Les données étiquetées sont utilisées dans l’apprentissage supervisé, tandis que les données non étiquetées sont utilisées dans l’apprentissage non supervisé.
- Les données étiquetées sont plus difficiles à acquérir et à stocker (c'est-à-dire chronophage et coûteuse), tandis que les données non étiquetées sont plus faciles à acquérir et à stocker.
- Les données étiquetées peuvent être utilisées pour déterminer les informations exploitables (par exemple de prévision), tandis que les données non étiquetées ont une utilité plus limitée. Les méthodes d’apprentissage non supervisées peuvent aider à découvrir de nouveaux clusters de données, ce qui permet de nouvelles catégorisations lors de l’étiquetage.
Les ordinateurs peuvent également utiliser des données combinées pour l’apprentissage semi-supervisé, ce qui réduit le besoin de données étiquetées manuellement tout en fournissant un grand jeu de données annotées.