Corso di data labeling

Lezione 1 • Stakeholder chiave in un progetto di etichettatura

Identifica i ruoli coinvolti in una pipeline di etichettatura, dal cliente all'annotatore. Chiarisce le responsabilità e i flussi di comunicazione.

Lezione 2 • Principali tipologie di task di etichettatura dati

Esamina le categorie principali dei task di etichettatura attraverso le diverse modalità. Fornisce ai discenti una mappa dell'ambito completo del lavoro di etichettatura.

Lezione 3 • Contesto dell'IA e del Machine Learning

Spiega come i dataset etichettati addestrano, validano e testano i modelli ML. Collega direttamente la qualità dell'etichettatura ai risultati delle prestazioni del modello.

Lezione 4 • Panoramica del flusso di lavoro di etichettatura

Traccia il ciclo di vita end-to-end di un progetto di etichettatura dall'acquisizione alla consegna. Prepara i discenti a comprendere ogni fase trattata nei capitoli successivi.

Lezione 1 • Progettare i task di annotazione

Tratta di come la struttura del task influenzi la velocità, l'accuratezza e l'affaticamento dell'annotatore. I discenti progettano task che bilanciano il throughput con la qualità.

Lezione 2 • Mantenimento e aggiornamento delle linee guida

Affronta come le linee guida si evolvono quando emergono casi limite durante la produzione. Stabilisce processi per mantenere tutti gli annotatori allineati con l'ultima versione.

Lezione 3 • Scrivere definizioni di etichette chiare

Insegna tecniche per definire le etichette con precisione, eliminando le congetture degli annotatori. Riduce direttamente il disaccordo tra annotatori su casi ambigui.

Lezione 4 • Scopo e struttura delle linee guida

Spiega perché linee guida ben scritte sono il principale fattore di coerenza delle etichette. Tratta i componenti essenziali che ogni documento di linee guida deve includere.

Lezione 1 • Annotazione con poligoni e polilinee

Insegna il disegno preciso di poligoni per oggetti di forma irregolare e polilinee per corsie o percorsi. Si basa sulle competenze di bounding box con tecniche di maggiore precisione.

Lezione 2 • Annotazione video e tracciamento degli oggetti

Estende le competenze di annotazione delle immagini a sequenze temporali con il tracciamento degli oggetti. Copre l'interpolazione, gli ID di traccia e la gestione dell'entrata e dell'uscita degli oggetti.

Lezione 3 • Annotazione con bounding box

Copre le regole e le migliori pratiche per disegnare bounding box precise e aderenti. Stabilisce la competenza di base di annotazione visiva utilizzata nei task di rilevamento oggetti.

Lezione 4 • Segmentazione semantica e di istanza

Distingue la segmentazione semantica da quella di istanza e spiega quando ciascuna è richiesta. I discenti praticano l'etichettatura a livello di pixel per task di annotazione densa.

Lezione 1 • Etichettatura di seguimento delle istruzioni e RLHF

Introduce il ranking delle preferenze e i task di valutazione delle risposte utilizzati nel reinforcement learning da feedback umano. Prepara gli annotatori al lavoro di allineamento dell'IA generativa.

Lezione 2 • Task di span di testo ed evidenziazione

Copre i task in cui gli annotatori evidenziano span di prova, motivazioni o contenuti tossici. Collega la precisione della selezione dello span alla spiegabilità del modello a valle.

Lezione 3 • Annotazione di relazioni e coreferenza

Introduce i task di collegamento che connettono entità e risolvono i riferimenti pronominali. Si basa sulle competenze NER per catturare la struttura relazionale nel testo.

Lezione 4 • Classificazione del sentiment e dell'intento

Insegna l'etichettatura del sentiment e dell'intento a livello di documento e di frase. Affronta le sfide di soggettività che richiedono un chiaro ancoraggio alle linee guida.

Lezione 1 • Classificazione di eventi audio e suoni

Introduce l'etichettatura di eventi audio non vocali come suoni ambientali e musica. Copre la progettazione della tassonomia e la marcatura dei confini temporali per gli eventi sonori.

Lezione 2 • Diarizzazione e segmentazione del parlante

Insegna come identificare ed etichettare i singoli parlanti in una registrazione audio. Si basa sulle competenze di trascrizione aggiungendo l'attribuzione temporale del parlante.

Lezione 3 • Allineamento dell'annotazione multimodale

Affronta i task che richiedono la sincronizzazione delle etichette tra le modalità testo, immagine e audio. Prepara i discenti per task di sottotitolazione video e corrispondenza audio-visiva.

Lezione 1 • Sicurezza della piattaforma e gestione dei dati

Affronta la privacy dei dati, i controlli di accesso e la gestione sicura dei dati di annotazione sensibili. Prepara i discenti a operare all'interno dei requisiti organizzativi e normativi sui dati.

Lezione 2 • Pipeline di importazione ed esportazione dei dati

Copre come i dati grezzi entrano nelle piattaforme di annotazione e come le etichette completate vengono esportate. Affronta gli standard di formato comuni e l'integrazione con le pipeline di addestramento ML.

Lezione 3 • Funzionalità di efficienza dell'annotazione

Introduce le funzionalità della piattaforma che accelerano l'annotazione senza sacrificare la qualità. I discenti applicano nella pratica il pre-etichettamento, le scorciatoie e gli strumenti intelligenti.

Lezione 4 • Impostazione e configurazione del progetto

Descrive i passaggi per configurare un progetto di etichettatura, inclusi lo schema delle etichette, le impostazioni del task e l'assegnazione degli annotatori. Costruisce la prontezza operativa per l'etichettatura in produzione.

Lezione 1 • Flussi di lavoro di revisione e giudizio

Insegna processi di revisione strutturati in cui gli annotatori senior risolvono i disaccordi. Collega i risultati della revisione agli aggiornamenti delle linee guida e al coaching degli annotatori.

Lezione 2 • Metriche di QA e reportistica

Copre i dashboard e i report utilizzati per comunicare lo stato della qualità agli stakeholder. Stabilisce i KPI che definiscono lo stato di salute del progetto e la prontezza alla consegna.

Lezione 3 • Task gold standard e honeypot

Copre l'uso di elementi gold pre-etichettati inseriti nelle code degli annotatori per misurare l'accuratezza. Spiega come gli honeypot rilevano annotazioni fraudolente o a basso impegno.

Lezione 4 • Metriche di accordo inter-annotatore

Introduce le misure statistiche di accordo tra annotatori come segnale primario di qualità. I discenti calcolano e interpretano il kappa di Cohen, il kappa di Fleiss e l'accordo basato su F1.

Lezione 1 • Comunicazione con gli stakeholder e reportistica

Copre come strutturare aggiornamenti sullo stato di avanzamento, escalare i rischi e presentare report di qualità ai clienti. Costruisce le competenze comunicative necessarie per mantenere la fiducia del cliente.

Lezione 2 • Reclutamento e onboarding degli annotatori

Affronta come reperire, selezionare e integrare gli annotatori per un tipo di task specifico. Garantisce che gli annotatori siano qualificati e allineati con le linee guida prima dell'inizio della produzione.

Lezione 3 • Definizione dell'ambito e stima dei progetti di etichettatura

Copre come tradurre la necessità di dati ML di un cliente in un ambito di progetto definito con stime di impegno. Previene lo scope creep e stabilisce aspettative di consegna realistiche.

Lezione 4 • Monitoraggio della produzione e throughput

Insegna come tracciare l'output giornaliero, identificare i colli di bottiglia e mantenere gli obiettivi di velocità. Collega il monitoraggio del throughput alla gestione delle consegne puntuali.