Chi è e di cosa si occupa il Data Labeling Specialist

Data Labeling Specialist: chi è e di cosa si occupa

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.

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. Insieme al team di Development, 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.

Formazione e competenze del Data Labeling Specialist

Il Data Labeling Specialist generalmente possiede una laurea in Informatica o Ingegneria Informatica. È poi possibile frequentare corsi online o programmi di formazione specifici sulle principali tecniche di Data Labeling.

Tra le principali hard skill del Data Labeling Specialist troviamo:

• Conoscenza dei modelli di Machine Learning;
• Competenza nell'utilizzo di tool specifici per l'etichettatura e la classificazione dei dati;
• Capacità di manipolare grandi volumi di dati in diversi formati.

Tra le soft skill frequentemente richieste al Data Labeling Specialist, invece, possiamo citare:

• Precisione, utile per garantire la qualità dei dati trattati;
• Attenzione ai dettagli, al fine di evitare errori di etichettatura che potrebbero inficiare la coerenza dei dati;
• Capacità di problem solving, per saper affrontare situazioni complesse e trovare soluzioni efficaci;
• Capacità di lavorare in team;
• Doti comunicative, utili per comprendere le esigenze aziendali e fornire soluzioni adeguate.

Data Labeling Specialist: tool più comuni

Il Data Labeling Specialist può avvalersi dell’utilizzo di svariati tool, per esempio:

• Piattaforme di etichettatura dei dati, come Labelbox, Figure Eight, Amazon SageMaker Ground Truth e Google Cloud AutoML;
• Strumenti di annotazione visiva che consentono di segnare specifiche aree di interesse in immagini o video (per esempio: RectLabel, LabelImg e VGG Image Annotator);
• Strumenti di markup e annotazione di testo, Brat, Doccano e Prodigy…;
• Software di gestione dei dati che consentono l’organizzazione, l’archiviazione e la gestione di grandi volumi di dati (Apache Hadoop, Apache Spark e MongoDB…).

 

Fonti

1.What is data labeling for machine learning?, aws.amazon.com