Investigación sobre herramientas avanzadas de anotación de datos.
Los datos de alta calidad son la piedra angular en la que se basa la IA. Pero el proceso de generación de datos necesita mucha intervención humana, lo que provoca problemas de inconsistencia, fallas humanas, altos costos en tiempo y dinero. También es difícil encontrar herramientas que puedan proporcionar datos con las siguientes características: alta calidad, que cumplan con las normativas, generados de forma segura, escalables y rápidos, asequibles, flexibles, coherentes, representación equilibrada del dominio que intentan representar y precisa en términos de anotación.
El objetivo del proyecto HADA es diseñar un conjunto de herramientas de anotación de datos para las entradas de datos más utilizadas para IA: Voz, Texto e Imagen. Esto permitirá a Sigma tener un marco de herramientas de anotación avanzado que aumentará y acelerará sus servicios en torno a la anotación de datos y allanará el camino para la comercialización de herramientas de anotación.
El proyecto investigará y abordará las etapas del ciclo de vida del aprendizaje automático:
Esta solución será un marco de anotación científica de Inteligencia Artificial Human-in-the-Loop (HITL AI)
The tools under development support the entire data annotation process and include:
Active Learning: Research and implementation of hybrid unsupervised and semi-supervised models to reduce the need for large labeled data sets.
Data Anonymization: Application of anonymization on the algorithms used for data selection, annotation support and quality control. Automatic Distractors Removal through AI modeling and data enhancement.
Decision Reduction: AI model to assist in the intelligent reduction of labelling options provided to the annotator, tending to binary classification problems.
Multiple Annotation: Intelligent data clustering algorithms that allow simultaneous annotation of more than one sample at a time.
Automatic Error Detection: Automatic annotation error detection using unsupervised learning techniques.
El proyecto comenzó a finales de 2022 y se espera que esté terminado a mediados de 2024.
El proyecto 2021/C005/00146323 está financiado por EU Next Generation a través de la entidad pública empresarial adscrita al Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación.
El proyecto será desarrollado íntegramente por Sigma Cognition, con el apoyo de dos grupos especializados del PUniversidad Politécnica de Madrid (UPM) y Universidad Carlos III.
Tráiganos sus desafíos más difíciles e ideas ambiciosas; estamos entusiasmados de darles vida.
