Comprenda la fiabilidad interevaluador, el coeficiente Kappa de Cohen, el CCI, la formación de evaluadores y el porcentaje de concordancia. Aprenda cómo estas medidas estadísticas garantizan la coherencia y la concordancia entre los observadores en la investigación y el análisis de datos.
Cuando está construyendo un modelo de IA, la calidad de sus datos es tan importante como los algoritmos detrás de él. Siempre que varias personas etiquetan o revisan los mismos datos, es inevitable que surjan desacuerdos. Esto es cierto en muchos campos, incluyendo la investigación, la atención médica y la educación.
Particularmente, en la visión artificial, una rama de la IA que implica el entrenamiento de modelos como Ultralytics YOLO11 para interpretar datos visuales como imágenes o vídeos, los ejemplos etiquetados desempeñan un papel crucial. Si esas etiquetas son inconsistentes, los modelos de visión artificial pueden tener dificultades para aprender los patrones correctos.
La fiabilidad interevaluador (IRR) mide la consistencia con la que diferentes individuos, o etiquetadores, concuerdan en una tarea. Ayuda a supervisar la consistencia e identificar carencias en la formación, las directrices o la interpretación. Esto es especialmente importante en el entrenamiento de modelos personalizados, donde los modelos de IA se construyen utilizando datos específicos para un propósito particular.
En este artículo, exploraremos qué es la fiabilidad interevaluador, cómo medirla y cómo mejorarla en proyectos del mundo real. ¡Empecemos!
La fiabilidad interevaluador mide la frecuencia con la que dos o más personas (también conocidas como evaluadores) están de acuerdo al etiquetar, calificar o revisar el mismo contenido. Se utiliza para comprobar la consistencia con la que diferentes evaluadores utilizan los criterios dados. Una alta concordancia entre evaluadores significa que una tarea está bien definida y se entiende claramente.
Este concepto se utiliza en diferentes campos. Dependiendo del campo, se conoce por diferentes nombres, como acuerdo inter-evaluador, fiabilidad inter-observador o fiabilidad inter-codificador. Sin embargo, el principio subyacente sigue siendo el mismo.
En la IA de visión, la fiabilidad interevaluador es una parte clave del proceso de etiquetado de datos. El entrenamiento de modelos de visión artificial a menudo requiere el etiquetado de conjuntos de datos masivos de imágenes o fotogramas de vídeo, por lo que varios desarrolladores de IA trabajan juntos en los mismos datos.
Para obtener resultados precisos, deben seguir las mismas pautas de etiquetado. Por ejemplo, al etiquetar animales, todos necesitan un acuerdo claro sobre lo que cuenta como un perro, cómo dibujar el cuadro delimitador a su alrededor y si etiquetar o ignorar objetos borrosos.
Cuando las personas participan en el etiquetado o la puntuación de datos, hay tres tipos principales de fiabilidad a tener en cuenta. Cada uno tiene un propósito diferente en la medición de la consistencia de los resultados. Aquí hay una mirada más de cerca a cada uno:
En conjunto, estas medidas ayudan a confirmar que tanto las personas como los procesos están produciendo resultados constantes y fiables.
En proyectos de visión artificial a gran escala, la calidad de los datos etiquetados afecta directamente al rendimiento de un modelo. Incluso las pequeñas diferencias en la forma en que los anotadores aplican las directrices pueden introducir incoherencias que confunden al modelo durante el entrenamiento. Con el tiempo, esto puede conducir a predicciones inexactas, recursos desperdiciados y la necesidad de un nuevo etiquetado costoso.
Medir la fiabilidad interevaluador ayuda a detectar estos problemas de forma temprana. Un alto grado de acuerdo significa que los anotadores están alineados, produciendo conjuntos de datos más limpios y fiables. Un bajo grado de acuerdo indica que las instrucciones, los ejemplos o la formación pueden necesitar ser refinados antes de que el proyecto avance. Al asegurar que los etiquetadores trabajan en sincronía, los equipos pueden construir modelos de IA que aprendan más eficazmente y ofrezcan mejores resultados en aplicaciones del mundo real.
Estas son algunas consideraciones prácticas clave que debe tener en cuenta al trabajar con múltiples evaluadores y tratar de mantener una alta fiabilidad interevaluador:
Existen varias formas de medir la fiabilidad interevaluador, y la mejor opción depende del tipo de datos y de la tarea. Algunos métodos funcionan bien para evaluadores únicos que manejan preguntas sencillas de sí o no, mientras que otros están diseñados para situaciones que involucran a varios evaluadores.
Los enfoques comunes incluyen el porcentaje de concordancia, el Kappa de Cohen, el Kappa de Fleiss y el coeficiente de correlación intraclase. Cada método mide el nivel de concordancia entre los evaluadores y tiene en cuenta la posibilidad de que parte de la concordancia se produzca por azar.
El Kappa de Cohen es un método ampliamente utilizado para medir la fiabilidad interevaluador entre dos evaluadores. Calcula la frecuencia con la que están de acuerdo en una tarea, al tiempo que ajusta la posibilidad de que parte del acuerdo se produzca por azar. Las puntuaciones oscilan entre -1 y 1, donde 1 indica una concordancia perfecta y 0 significa que la concordancia no es mejor que una conjetura aleatoria.
Del mismo modo, el Kappa de Fleiss se utiliza cuando participan más de dos evaluadores. Proporciona una puntuación general que muestra la consistencia del grupo. Ambos métodos se utilizan para tareas con categorías establecidas, como el etiquetado de imágenes o el etiquetado de emociones. Son fáciles de calcular y compatibles con la mayoría de las herramientas de anotación.
Otra forma de medir la fiabilidad entre evaluadores es el porcentaje de concordancia, que calcula el porcentaje de veces que los evaluadores toman la misma decisión. Aunque es sencillo de usar, no tiene en cuenta la concordancia que podría ocurrir por casualidad.
Mientras tanto, el coeficiente de correlación intraclase es un método más avanzado que se utiliza para datos continuos o basados en escalas. Mide la consistencia de las valoraciones entre múltiples evaluadores y se aplica a menudo en investigaciones que implican puntuaciones, mediciones u otros tipos de datos más allá de las categorías fijas.
Ahora que tenemos una mejor comprensión de cómo medir la fiabilidad entre evaluadores, veamos cómo se pueden utilizar estos métodos en aplicaciones del mundo real.
Cuando se trata de imágenes médicas, incluso las diferencias menores en la interpretación pueden conducir a cambios significativos en los resultados. Por ejemplo, a menudo se pide a los radiólogos que identifiquen patrones que son sutiles, ambiguos o difíciles de definir. Cuando esos patrones se convierten en datos de entrenamiento para los sistemas de IA, lo que está en juego es mayor. Si los expertos etiquetan el mismo escaneo de manera diferente, el modelo puede aprender los patrones incorrectos o no aprender en absoluto.
La fiabilidad interevaluador ayuda a los equipos que trabajan con dichos datos a evaluar la consistencia real de los juicios de los expertos. Por ejemplo, en un estudio reciente centrado en escáneres OCT de retina, dos evaluadores etiquetaron 500 imágenes.
La concordancia fue alta para características claras como las drusas (depósitos amarillos debajo de la retina), con un índice kappa de 0,87. Pero para elementos más difíciles de definir, como los focos hiperreflectivos (pequeños puntos brillantes que se ven en los escaneos de la retina), el índice se redujo a 0,33. Esto demuestra que las características más claras y mejor definidas tienden a producir juicios de expertos más consistentes, mientras que las ambiguas dejan más margen a la interpretación.
El entrenamiento de modelos de IA para un sistema de conducción autónoma depende de etiquetas precisas y consistentes en una amplia gama de condiciones de la carretera. A los anotadores que trabajan en tales proyectos normalmente se les pide que identifiquen peatones, vehículos, señales de tráfico y marcas viales, a menudo en condiciones de poca luz o escenas concurridas.
Estas decisiones moldean cómo el modelo aprende a responder en entornos hostiles del mundo real. La fiabilidad interevaluador permite a los equipos comprobar si esas etiquetas se están aplicando de la misma manera entre los anotadores.
Si bien la medición de la fiabilidad entre evaluadores es un paso crucial en la construcción de una solución de IA, es parte de un proceso de garantía de calidad más amplio. Aquí hay algunas otras prácticas que pueden ayudar a mejorar la calidad de los datos en todos los equipos y proyectos:
La fiabilidad interevaluador mide la consistencia con la que las personas aplican etiquetas o toman decisiones. Métodos como el Cohen’s Kappa, el Fleiss’ Kappa y el CCI ayudan a cuantificar esa concordancia. Con directrices claras, formación y control de sesgos, las anotaciones fiables conducen a datos más sólidos y a mejores resultados del modelo.
Únase a nuestra comunidad y explore nuestro repositorio de GitHub para descubrir más sobre la IA. Si busca iniciar su propio proyecto de IA visual, consulte nuestras opciones de licencia. También puede ver cómo la IA en la atención médica y la IA visual en el comercio minorista están teniendo un impacto al visitar nuestras páginas de soluciones.
