La compartecipazione della nostra società ad attività di ricerca e sviluppo che investono (anche) l'ambito dell'intelligenza artificiale ha fatto sì che aumentasse l'interesse verso tematiche di data labeling, di crescente rilevanza proprio in concomitanza della preminenza che l'adozione dell'IA ha oramai assunto a tutti i livelli. Con l’espressione Data Labeling si intende il processo di identificazione di dati grezzi (per esempio, immagini, file di testo, video...) e la successiva aggiunta di una o più etichette (label) significative e informative. Questi dati poi permettono di addestrare correttamente i modelli di Machine Learning1. Il Data Labeling può essere utilizzato per svariate attività, tra le quali l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale. Dal lato delle nostre attività negli ultimi anni è stato asservito ad un processo intelligente di riconoscimento delle specie infestanti da sottoporre a trattamento selettivo.
Il Data Labeling Specialist è quindi il professionista che si occupa di analizzare, etichettare e classificare, in modo accurato e preciso, i dati necessari poi per addestrare e migliorare i modelli di Machine Learning.
Precisamente, il Data Labeling Specialist si occupa di diverse attività, tra cui:
- Analizzare i requisiti. Studia le specifiche esigenze del business e capisce come poter etichettare correttamente i dati;
- Progettare gli schemi di Labeling. Questo specialista definisce i criteri e le specifiche per l'etichettatura dei dati, assicurando la loro coerenza e precisione;
- Etichettare i dati. Il Data Labeling Specialist applica manualmente le etichette ai dati, secondo le linee guida precedentemente definite;
- Controllare la qualità. Egli verifica la correttezza delle etichette assegnate e revisiona attentamente i dati per garantirne l'accuratezza;
- Monitorare i risultati. Insieme agli esperti di Machine Learning, il Data Labeling Specialist valuta l'efficacia delle etichette utilizzate, apportando delle modifiche laddove necessario.