Chú Thích & Ghi Nhãn Dữ Liệu - Nó Là Gì Và Tại Sao Nó Lại Quan Trọng?
Có thể bạn quan tâm
Tìm kiếm Tìm kiếm Đóng hộp tìm kiếm này. Liên Hệ Hợp tác với chúng tôi Liên Hệ Menu Chú thích dữ liệu là gì [Đã cập nhật năm 2024] – Các phương pháp hay nhất, công cụ, lợi ích, thách thức, loại, v.v.Bạn cần biết những điều cơ bản về Chú thích dữ liệu? Hãy đọc hướng dẫn Chú thích Dữ liệu đầy đủ này dành cho người mới bắt đầu để bắt đầu.
Mục lụcTải sách điện tử
Nhận bản sao của tôi Vì vậy, bạn muốn bắt đầu một sáng kiến AI / ML mới và bây giờ bạn nhanh chóng nhận ra rằng không chỉ tìm kiếm chất lượng cao dữ liệu đào tạo mà cả chú thích dữ liệu sẽ là một vài khía cạnh thách thức trong dự án của bạn. Đầu ra của các mô hình AI & ML của bạn chỉ tốt bằng dữ liệu bạn sử dụng để đào tạo chúng – vì vậy độ chính xác mà bạn áp dụng cho tổng hợp dữ liệu cũng như việc gắn thẻ và xác định dữ liệu đó là rất quan trọng!
Bạn đến đâu để nhận được các dịch vụ chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu tốt nhất cho AI doanh nghiệp và máy mócdự án học tập?
Đó là một câu hỏi mà mọi nhà điều hành và lãnh đạo doanh nghiệp như bạn phải xem xét khi họ phát triểnlộ trình và mốc thời gian cho từng Hệ thống AI của họ.
Giới thiệu
Bài viết này hoàn toàn dành riêng để làm sáng tỏ quy trình là gì, tại sao nó là không thể tránh khỏi, rất quan trọngcác yếu tố mà công ty nên cân nhắc khi tiếp cận các công cụ chú thích dữ liệu và hơn thế nữa. Vì vậy, nếu bạn sở hữu một doanh nghiệp, hãy chuẩn bị để tìm hiểu vì hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn mọi thứ bạn cần biết về chú thích dữ liệu.
Hướng dẫn này dành cho ai?
Hướng dẫn mở rộng này dành cho:
- Tất cả các bạn là các doanh nhân và những người giải trí, những người đang thu thập một lượng lớn dữ liệu thường xuyên
- AI và học máy hoặc các chuyên gia đang bắt đầu với các kỹ thuật tối ưu hóa quy trình
- Các nhà quản lý dự án có ý định triển khai thời gian tiếp thị nhanh hơn cho các mô-đun AI hoặc các sản phẩm do AI của họ điều khiển
- Và những người đam mê công nghệ thích tìm hiểu chi tiết về các lớp liên quan đến quy trình AI.
Chú thích Dữ liệu là gì?
Chú thích dữ liệu là quá trình phân bổ, gắn thẻ hoặc ghi nhãn dữ liệu để giúp các thuật toán máy học hiểu và phân loại thông tin mà chúng xử lý. Quá trình này rất cần thiết để đào tạo các mô hình AI, cho phép chúng hiểu chính xác các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh, tệp âm thanh, cảnh quay video hoặc văn bản.
Hãy tưởng tượng một chiếc ô tô tự lái dựa trên dữ liệu từ thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và cảm biến để đưa ra quyết định lái xe chính xác. Để giúp mô hình AI của ô tô phân biệt giữa các chướng ngại vật như phương tiện khác, người đi bộ, động vật hoặc vật cản trên đường, dữ liệu mà mô hình nhận được phải được gắn nhãn hoặc chú thích.
Trong học có giám sát, chú thích dữ liệu đặc biệt quan trọng, vì dữ liệu được gắn nhãn càng nhiều được cung cấp cho mô hình, nó càng học cách hoạt động tự động nhanh hơn. Dữ liệu được chú thích cho phép triển khai các mô hình AI trong nhiều ứng dụng khác nhau như chatbot, nhận dạng giọng nói và tự động hóa, mang lại hiệu suất tối ưu và kết quả đáng tin cậy.
Tầm quan trọng của chú thích dữ liệu trong học máy
Học máy liên quan đến việc các hệ thống máy tính cải thiện hiệu suất của chúng bằng cách học hỏi từ dữ liệu, giống như con người học hỏi từ kinh nghiệm. Chú thích dữ liệu hoặc ghi nhãn là rất quan trọng trong quy trình này vì nó giúp huấn luyện các thuật toán nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán chính xác.
Trong học máy, mạng nơ-ron bao gồm các nơ-ron kỹ thuật số được tổ chức theo lớp. Các mạng này xử lý thông tin tương tự như bộ não con người. Dữ liệu được gắn nhãn rất quan trọng đối với việc học có giám sát, một cách tiếp cận phổ biến trong máy học, nơi các thuật toán học từ các ví dụ được gắn nhãn.
Các tập dữ liệu đào tạo và thử nghiệm với dữ liệu được gắn nhãn cho phép các mô hình học máy diễn giải và sắp xếp dữ liệu đến một cách hiệu quả. Chúng tôi có thể cung cấp dữ liệu có chú thích chất lượng cao để giúp các thuật toán tự học và ưu tiên kết quả với sự can thiệp tối thiểu của con người. Tầm quan trọng của chú thích dữ liệu trong AI nằm ở khả năng nâng cao độ chính xác và hiệu suất của mô hình.
Tại sao Cần chú thích Dữ liệu?
Thực tế là chúng tôi biết rằng máy tính có khả năng mang lại kết quả cuối cùng không chỉ chính xác mà còn phù hợp và kịp thời. Tuy nhiên, làm thế nào để một máy học mang lại hiệu quả như vậy?
Tất cả là do chú thích dữ liệu. Khi mô-đun học máy vẫn đang trong quá trình phát triển, chúng sẽ được cung cấp hết khối lượng sau khối lượng dữ liệu đào tạo AI để giúp chúng đưa ra quyết định và xác định các đối tượng hoặc phần tử tốt hơn.
Chỉ thông qua quá trình chú thích dữ liệu, các mô-đun mới có thể phân biệt giữa mèo và chó, danh từ và tính từ hoặc đường từ vỉa hè.
Nếu không có chú thích dữ liệu, mọi hình ảnh sẽ giống nhau đối với máy móc vì chúng không có bất kỳ thông tin hoặc kiến thức cố hữu nào về bất kỳ thứ gì trên thế giới.
Chú thích dữ liệu là cần thiết để hệ thống đưa ra kết quả chính xác, giúp các mô-đun xác định các yếu tố để đào tạo các mô hình thị giác máy tính và các mô hình nhận dạng giọng nói. Bất kỳ mô hình hoặc hệ thống nào có hệ thống ra quyết định do máy điều khiển làm trọng tâm, chú thích dữ liệu là cần thiết để đảm bảo các quyết định là chính xác và có liên quan.
Chú thích dữ liệu cho LLM?
Theo mặc định, LLM không hiểu văn bản và câu. Họ phải được đào tạo để mổ xẻ từng cụm từ và từ ngữ để giải mã chính xác những gì người dùng đang tìm kiếm và sau đó cung cấp cho phù hợp.
Vì vậy, khi mô hình Generative AI đưa ra câu trả lời chính xác và phù hợp nhất cho một truy vấn – ngay cả khi được đưa ra những câu hỏi kỳ lạ nhất – thì độ chính xác đó bắt nguồn từ khả năng hiểu hoàn hảo lời nhắc và những điều phức tạp đằng sau nó, chẳng hạn như ngữ cảnh, mục đích, sự mỉa mai, ý định, và nhiều hơn nữa.
Chú thích dữ liệu trao quyền cho LLMS khả năng thực hiện việc này.
Nói một cách đơn giản, chú thích dữ liệu cho machine learning bao gồm việc gắn nhãn, phân loại, gắn thẻ và thêm bất kỳ phần thuộc tính bổ sung nào vào dữ liệu để các mô hình machine learning xử lý và phân tích tốt hơn. Chỉ thông qua quá trình quan trọng này, kết quả mới có thể được tối ưu hóa để đạt đến sự hoàn hảo.
Khi nói đến việc chú thích dữ liệu cho LLM, các kỹ thuật đa dạng sẽ được triển khai. Mặc dù không có quy tắc mang tính hệ thống nào về việc triển khai một kỹ thuật, nhưng nhìn chung nó tùy thuộc vào quyết định của các chuyên gia, những người phân tích ưu và nhược điểm của từng kỹ thuật và triển khai kỹ thuật lý tưởng nhất.
Hãy xem xét một số kỹ thuật chú thích dữ liệu phổ biến cho LLM.
Chú thích thủ công: Điều này đặt con người vào quá trình chú thích và xem xét dữ liệu theo cách thủ công. Mặc dù điều này đảm bảo đầu ra chất lượng cao nhưng nó rất tẻ nhạt và tốn thời gian.
Chú thích bán tự động: Con người và LLM làm việc song song với nhau để gắn thẻ các tập dữ liệu. Điều này đảm bảo tính chính xác của con người và khả năng xử lý khối lượng của máy móc. Thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu thô và đề xuất nhãn sơ bộ, giúp con người tiết kiệm thời gian quý báu. (ví dụ: AI có thể xác định các vùng quan tâm tiềm năng trong hình ảnh y tế để ghi nhãn con người thêm)
Học bán giám sát: Kết hợp một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn với một lượng lớn dữ liệu không được gắn nhãn để cải thiện hiệu suất của mô hình.
Chú thích tự động: Tiết kiệm thời gian và lý tưởng nhất để chú thích khối lượng lớn tập dữ liệu, kỹ thuật này dựa vào khả năng bẩm sinh của mô hình LLM để gắn thẻ và thêm thuộc tính. Mặc dù nó tiết kiệm thời gian và xử lý khối lượng lớn một cách hiệu quả nhưng độ chính xác phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và mức độ phù hợp của các mô hình được đào tạo trước.
Điều chỉnh hướng dẫn: Nó đề cập đến việc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ trên các nhiệm vụ được mô tả bằng hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm đào tạo trên nhiều tập hợp hướng dẫn khác nhau và đầu ra tương ứng.
Học không bắn: Dựa trên kiến thức và hiểu biết hiện có, LLM có thể cung cấp dữ liệu được gắn nhãn làm đầu ra trong kỹ thuật này. Điều này giúp giảm chi phí tìm nạp nhãn và lý tưởng để xử lý dữ liệu số lượng lớn. Kỹ thuật này liên quan đến việc sử dụng kiến thức hiện có của mô hình để đưa ra dự đoán về các nhiệm vụ mà mô hình chưa được đào tạo rõ ràng.
Nhắc nhở: Tương tự như cách người dùng nhắc mô hình dưới dạng truy vấn tìm câu trả lời, LLM có thể được nhắc chú thích dữ liệu bằng cách mô tả các yêu cầu. Chất lượng đầu ra ở đây phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng nhanh chóng và cách cung cấp hướng dẫn chính xác.
Học chuyển tiếp: Sử dụng các mô hình được đào tạo trước cho các nhiệm vụ tương tự để giảm lượng dữ liệu được gắn nhãn cần thiết.
Học tập tích cực: Ở đây, bản thân mô hình ML hướng dẫn quá trình chú thích dữ liệu. Mô hình xác định các điểm dữ liệu có lợi nhất cho việc học của nó và yêu cầu chú thích cho các điểm cụ thể đó. Cách tiếp cận có mục tiêu này làm giảm tổng lượng dữ liệu cần chú thích, dẫn đến Tăng hiệu quả và Cải thiện hiệu suất mô hình.
Chọn công cụ chú thích dữ liệu phù hợp?
Nói một cách đơn giản, đây là một nền tảng cho phép các chuyên gia và chuyên viên chú thích, gắn thẻ hoặc dán nhãn các tập dữ liệu thuộc mọi loại. Đây là cầu nối hoặc phương tiện giữa dữ liệu thô và kết quả mà các mô-đun học máy của bạn cuối cùng sẽ tạo ra.
Công cụ ghi nhãn dữ liệu là giải pháp tại chỗ hoặc dựa trên đám mây nhằm chú thích dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô hình học máy. Trong khi nhiều công ty dựa vào nhà cung cấp bên ngoài để thực hiện các chú thích phức tạp, một số tổ chức vẫn có các công cụ riêng được xây dựng tùy chỉnh hoặc dựa trên phần mềm miễn phí hoặc các công cụ nguồn mở có sẵn trên thị trường. Các công cụ như vậy thường được thiết kế để xử lý các loại dữ liệu cụ thể, ví dụ: hình ảnh, video, văn bản, âm thanh, v.v. Các công cụ này cung cấp các tính năng hoặc tùy chọn như hộp giới hạn hoặc đa giác để người chú thích dữ liệu gắn nhãn cho hình ảnh. Họ chỉ có thể chọn tùy chọn và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể của mình.
Các loại chú thích dữ liệu
Đây là một thuật ngữ ô bao gồm các loại chú thích dữ liệu khác nhau. Điều này bao gồm hình ảnh, văn bản, âm thanh và video. Để bạn hiểu rõ hơn, chúng tôi đã chia nhỏ từng phần thành các phần nhỏ hơn. Hãy kiểm tra chúng một cách riêng lẻ.
Chú thích Hình ảnh
Từ bộ dữ liệu mà họ đã được đào tạo, họ có thể phân biệt ngay lập tức và chính xác mắt của bạn với mũi và lông mày với lông mi của bạn. Đó là lý do tại sao các bộ lọc bạn áp dụng hoàn toàn phù hợp bất kể hình dạng khuôn mặt của bạn, khoảng cách bạn ở gần máy ảnh và hơn thế nữa.
Vì vậy, như bạn đã biết, chú thích hình ảnh rất quan trọng trong các mô-đun liên quan đến nhận dạng khuôn mặt, thị giác máy tính, thị giác robot và hơn thế nữa. Khi các chuyên gia AI đào tạo các mô hình như vậy, họ sẽ thêm chú thích, số nhận dạng và từ khóa làm thuộc tính cho hình ảnh của họ. Các thuật toán sau đó xác định và hiểu từ các tham số này và học một cách tự chủ.
Phân loại hình ảnh – Phân loại hình ảnh liên quan đến việc gán các danh mục hoặc nhãn được xác định trước cho hình ảnh dựa trên nội dung của chúng. Loại chú thích này được sử dụng để đào tạo các mô hình AI tự động nhận dạng và phân loại hình ảnh.
Nhận dạng/Phát hiện đối tượng – Nhận dạng đối tượng hoặc phát hiện đối tượng là quá trình xác định và gắn nhãn các đối tượng cụ thể trong một hình ảnh. Loại chú thích này được sử dụng để đào tạo các mô hình AI định vị và nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh hoặc video trong thế giới thực.
PHÂN LOẠI – Phân đoạn hình ảnh liên quan đến việc chia một hình ảnh thành nhiều phân đoạn hoặc vùng, mỗi phân đoạn tương ứng với một đối tượng hoặc khu vực quan tâm cụ thể. Loại chú thích này được sử dụng để đào tạo các mô hình AI phân tích hình ảnh ở cấp độ pixel, cho phép nhận dạng đối tượng và hiểu cảnh chính xác hơn.
Chú thích hình ảnh: Phiên âm hình ảnh là quá trình lấy các chi tiết từ hình ảnh và biến chúng thành văn bản mô tả, sau đó được lưu dưới dạng dữ liệu chú thích. Bằng cách cung cấp hình ảnh và chỉ định những gì cần chú thích, công cụ này sẽ tạo ra cả hình ảnh và mô tả tương ứng của chúng.
Nhận dạng ký tự quang học (OCR): Công nghệ OCR cho phép máy tính đọc và nhận dạng văn bản từ hình ảnh hoặc tài liệu được quét. Quá trình này giúp trích xuất văn bản một cách chính xác và có tác động đáng kể đến quá trình số hóa, nhập dữ liệu tự động và cải thiện khả năng tiếp cận cho những người khiếm thị.
Ước tính tư thế (Chú thích điểm chính): Ước tính tư thế bao gồm việc xác định chính xác và theo dõi các điểm chính trên cơ thể, thường là ở các khớp, để xác định vị trí và hướng của một người trong không gian 2D hoặc 3D trong hình ảnh hoặc video.
Chú thích âm thanh
Dữ liệu âm thanh thậm chí còn gắn liền với nó nhiều động lực hơn so với dữ liệu hình ảnh. Một số yếu tố được liên kết với tệp âm thanh bao gồm nhưng chắc chắn không giới hạn - ngôn ngữ, nhân khẩu học của người nói, phương ngữ, tâm trạng, ý định, cảm xúc, hành vi. Để các thuật toán xử lý hiệu quả, tất cả các thông số này phải được xác định và gắn thẻ bằng các kỹ thuật như nhãn thời gian, nhãn âm thanh và hơn thế nữa. Bên cạnh các tín hiệu đơn thuần bằng lời nói, các trường hợp phi ngôn ngữ như im lặng, hơi thở, thậm chí cả tiếng ồn xung quanh có thể được chú thích để hệ thống hiểu một cách toàn diện.
Phân loại âm thanh: Phân loại âm thanh sắp xếp dữ liệu âm thanh dựa trên các tính năng của nó, cho phép máy nhận biết và phân biệt giữa các loại âm thanh khác nhau như âm nhạc, lời nói và âm thanh tự nhiên. Nó thường được sử dụng để phân loại các thể loại âm nhạc, giúp các nền tảng như Spotify đề xuất các bản nhạc tương tự.
Phiên âm âm thanh: Phiên âm âm thanh là quá trình chuyển lời nói từ tệp âm thanh thành văn bản viết, hữu ích để tạo chú thích cho các cuộc phỏng vấn, phim hoặc chương trình truyền hình. Mặc dù các công cụ như Whisper của OpenAI có thể tự động phiên âm bằng nhiều ngôn ngữ nhưng chúng có thể cần chỉnh sửa thủ công. Chúng tôi cung cấp hướng dẫn về cách tinh chỉnh các bản chép lời này bằng công cụ chú thích âm thanh của Shaip.
Chú thích Video
Trong khi hình ảnh tĩnh, video là tập hợp các hình ảnh tạo ra hiệu ứng của các đối tượng đang chuyển động. Bây giờ, mọi hình ảnh trong tập hợp này được gọi là khung. Liên quan đến chú thích video, quá trình này bao gồm việc bổ sung các điểm chính, đa giác hoặc hộp giới hạn để chú thích các đối tượng khác nhau trong trường trong mỗi khung hình.
Khi các khung này được ghép lại với nhau, chuyển động, hành vi, các mẫu và hơn thế nữa có thể được học bởi các mô hình AI đang hoạt động. Nó chỉ thông qua chú thích video các khái niệm như bản địa hóa, làm mờ chuyển động và theo dõi đối tượng có thể được triển khai trong hệ thống. Phần mềm chú thích dữ liệu video khác nhau giúp bạn chú thích các khung hình. Khi các khung chú thích này được ghép lại với nhau, các mô hình AI có thể tìm hiểu chuyển động, hành vi, kiểu mẫu, v.v. Chú thích video rất quan trọng để triển khai các khái niệm như bản địa hóa, làm mờ chuyển động và theo dõi đối tượng trong AI.
Phân loại video (Gắn thẻ): Phân loại video bao gồm việc sắp xếp nội dung video thành các danh mục cụ thể, điều này rất quan trọng để kiểm duyệt nội dung trực tuyến và đảm bảo trải nghiệm an toàn cho người dùng.
Chú thích video: Tương tự như cách chúng tôi chú thích hình ảnh, chú thích video liên quan đến việc chuyển nội dung video thành văn bản mô tả.
Phát hiện sự kiện hoặc hành động video: Kỹ thuật này xác định và phân loại các hành động trong video, thường được sử dụng trong thể thao để phân tích hiệu suất hoặc giám sát để phát hiện các sự kiện hiếm gặp.
Phát hiện và theo dõi đối tượng video: Tính năng phát hiện đối tượng trong video xác định đối tượng và theo dõi chuyển động của chúng trên các khung hình, lưu ý các chi tiết như vị trí và kích thước khi chúng di chuyển trong chuỗi.
Chú thích Văn bản
Ngày nay, hầu hết các doanh nghiệp phụ thuộc vào dữ liệu dựa trên văn bản để có thông tin và thông tin chi tiết độc đáo. Giờ đây, văn bản có thể là bất cứ thứ gì khác nhau, từ phản hồi của khách hàng về một ứng dụng đến đề cập trên mạng xã hội. Và không giống như hình ảnh và video chủ yếu truyền tải ý định thẳng thắn, văn bản đi kèm với rất nhiều ngữ nghĩa.
Là con người, chúng ta được điều chỉnh để hiểu ngữ cảnh của một cụm từ, ý nghĩa của mỗi từ, câu hoặc cụm từ, liên hệ chúng với một tình huống hoặc cuộc trò chuyện nhất định và sau đó nhận ra ý nghĩa tổng thể đằng sau một câu nói. Mặt khác, máy móc không thể làm điều này ở các cấp độ chính xác. Họ không biết đến các khái niệm như châm biếm, hài hước và các yếu tố trừu tượng khác và đó là lý do tại sao việc gắn nhãn dữ liệu văn bản trở nên khó khăn hơn. Đó là lý do tại sao chú thích văn bản có một số giai đoạn tinh chỉnh hơn như sau:
Chú thích ngữ nghĩa - các đối tượng, sản phẩm và dịch vụ được làm cho phù hợp hơn bằng cách gắn thẻ cụm từ khóa thích hợp và các thông số nhận dạng. Chatbots cũng được tạo ra để bắt chước các cuộc trò chuyện của con người theo cách này.
Chú thích ý định - ý định của người dùng và ngôn ngữ mà họ sử dụng được gắn thẻ để máy móc hiểu được. Với điều này, các mô hình có thể phân biệt yêu cầu với lệnh hoặc đề xuất với đặt trước, v.v.
chú thích tình cảm – Chú thích tình cảm liên quan đến việc gắn nhãn dữ liệu văn bản với tình cảm mà nó truyền tải, chẳng hạn như tích cực, tiêu cực hoặc trung tính. Loại chú thích này thường được sử dụng trong phân tích tình cảm, trong đó các mô hình AI được đào tạo để hiểu và đánh giá cảm xúc được thể hiện trong văn bản.
Chú thích thực thể - nơi các câu không có cấu trúc được gắn thẻ để làm cho chúng có nghĩa hơn và đưa chúng đến một định dạng mà máy móc có thể hiểu được. Để điều này xảy ra, có hai khía cạnh liên quan: nhận dạng thực thể và liên kết thực thể. Nhận dạng thực thể được đặt tên là khi tên của địa điểm, con người, sự kiện, tổ chức và hơn thế nữa được gắn thẻ và xác định và liên kết thực thể là khi các thẻ này được liên kết với các câu, cụm từ, sự kiện hoặc ý kiến theo sau chúng. Nói chung, hai quá trình này thiết lập mối quan hệ giữa các văn bản liên quan và tuyên bố xung quanh nó.
Phân loại văn bản – Các câu hoặc đoạn văn có thể được gắn thẻ và phân loại dựa trên các chủ đề bao quát, xu hướng, đối tượng, ý kiến, danh mục (thể thao, giải trí, v.v.) và các thông số khác.
Chú thích nắp
Chú thích LiDAR liên quan đến việc gắn nhãn và phân loại dữ liệu đám mây điểm 3D từ cảm biến LiDAR. Quá trình thiết yếu này giúp máy móc hiểu được thông tin không gian cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau. Ví dụ: trong xe tự hành, dữ liệu LiDAR có chú thích cho phép ô tô xác định vật thể và điều hướng an toàn. Trong quy hoạch đô thị, nó giúp tạo ra bản đồ thành phố 3D chi tiết. Để giám sát môi trường, nó hỗ trợ phân tích cấu trúc rừng và theo dõi những thay đổi về địa hình. Nó cũng được sử dụng trong chế tạo robot, thực tế tăng cường và xây dựng để đo lường chính xác và nhận dạng đối tượng.
Các bước chính trong quy trình ghi nhãn dữ liệu và chú thích dữ liệu
Quy trình chú thích dữ liệu bao gồm một loạt các bước được xác định rõ ràng để đảm bảo quy trình gắn nhãn dữ liệu chất lượng cao và chính xác cho các ứng dụng học máy. Các bước này bao gồm mọi khía cạnh của quy trình, từ thu thập dữ liệu phi cấu trúc đến xuất dữ liệu đã chú thích để sử dụng thêm. 
Sau đây là cách nhóm chú thích dữ liệu hoạt động:
- Thu thập dữ liệu: Bước đầu tiên trong quy trình chú thích dữ liệu là thu thập tất cả dữ liệu liên quan, chẳng hạn như hình ảnh, video, bản ghi âm hoặc dữ liệu văn bản, ở một vị trí tập trung.
- Tiền xử lý dữ liệu: Chuẩn hóa và nâng cao dữ liệu thu thập được bằng cách làm lệch hình ảnh, định dạng văn bản hoặc phiên âm nội dung video. Xử lý trước đảm bảo dữ liệu đã sẵn sàng cho tác vụ chú thích.
- Chọn đúng nhà cung cấp hoặc công cụ: Chọn công cụ chú thích dữ liệu hoặc nhà cung cấp phù hợp dựa trên yêu cầu của dự án.
- Nguyên tắc chú thích: Thiết lập hướng dẫn rõ ràng cho người chú thích hoặc công cụ chú thích để đảm bảo tính nhất quán và chính xác trong suốt quá trình.
- Chú thích: Gắn nhãn và gắn thẻ dữ liệu bằng cách sử dụng người chú thích hoặc nền tảng chú thích dữ liệu, theo các hướng dẫn đã thiết lập.
- Đảm bảo chất lượng (QA): Xem lại dữ liệu được chú thích để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. Sử dụng nhiều chú thích mù, nếu cần, để xác minh chất lượng của kết quả.
- Xuất dữ liệu: Sau khi hoàn thành chú giải dữ liệu, xuất dữ liệu theo định dạng yêu cầu. Các nền tảng như Nanonets cho phép xuất dữ liệu liền mạch sang các ứng dụng phần mềm kinh doanh khác nhau.
Toàn bộ quy trình chú thích dữ liệu có thể kéo dài từ vài ngày đến vài tuần, tùy thuộc vào quy mô, độ phức tạp và tài nguyên sẵn có của dự án.
Các tính năng cho công cụ chú thích dữ liệu/gắn nhãn dữ liệu
Các công cụ chú thích dữ liệu là yếu tố quyết định có thể tạo ra hoặc phá vỡ dự án AI của bạn. Khi nói đến đầu ra và kết quả chính xác, chỉ riêng chất lượng của bộ dữ liệu không quan trọng. Trên thực tế, các công cụ chú thích dữ liệu mà bạn sử dụng để đào tạo các mô-đun AI của mình ảnh hưởng rất lớn đến kết quả đầu ra của bạn.
Đó là lý do tại sao việc lựa chọn và sử dụng công cụ ghi nhãn dữ liệu thích hợp và có chức năng nhất đáp ứng nhu cầu kinh doanh hoặc dự án của bạn là điều cần thiết. Nhưng ngay từ đầu, công cụ chú thích dữ liệu là gì? Mục đích của nó là gì? Có những loại nào? Vâng, chúng ta hãy tìm hiểu.
Tương tự như các công cụ khác, công cụ chú thích dữ liệu cung cấp một loạt các tính năng và khả năng. Để cung cấp cho bạn một ý tưởng nhanh về các tính năng, đây là danh sách một số tính năng cơ bản nhất mà bạn nên tìm kiếm khi chọn một công cụ chú thích dữ liệu.
Quản lý dữ liệu
Công cụ chú thích dữ liệu mà bạn định sử dụng phải hỗ trợ các tập dữ liệu lớn chất lượng cao mà bạn có trong tay và cho phép bạn nhập chúng vào phần mềm để dán nhãn. Vì vậy, quản lý tập dữ liệu của bạn là tính năng chính mà các công cụ cung cấp. Các giải pháp hiện đại cung cấp các tính năng cho phép bạn nhập khối lượng lớn dữ liệu một cách liền mạch, đồng thời cho phép bạn sắp xếp các tập dữ liệu của mình thông qua các hành động như sắp xếp, lọc, sao chép, hợp nhất và nhiều hơn nữa.
Sau khi hoàn tất việc nhập các tập dữ liệu của bạn, tiếp theo là xuất chúng dưới dạng các tệp có thể sử dụng được. Công cụ bạn sử dụng sẽ cho phép bạn lưu các tập dữ liệu của mình theo định dạng bạn chỉ định để bạn có thể đưa chúng vào các chế độ ML của mình.
Kỹ thuật chú thích
Đây là mục đích mà công cụ chú thích dữ liệu được xây dựng hoặc thiết kế. Một công cụ vững chắc sẽ cung cấp cho bạn một loạt các kỹ thuật chú thích cho các tập dữ liệu thuộc mọi loại. Điều này là trừ khi bạn đang phát triển một giải pháp tùy chỉnh cho nhu cầu của mình. Công cụ của bạn sẽ cho phép bạn chú thích video hoặc hình ảnh từ thị giác máy tính, âm thanh hoặc văn bản từ NLP và bản ghi chép, v.v. Để tinh chỉnh hơn nữa, sẽ có các tùy chọn để sử dụng hộp giới hạn, phân đoạn ngữ nghĩa, phân đoạn thể hiện, khối hộp, nội suy, phân tích tình cảm, các loại từ, giải pháp đồng tham chiếu và nhiều hơn nữa.
Đối với những người mới bắt đầu, cũng có các công cụ chú thích dữ liệu được hỗ trợ bởi AI. Chúng đi kèm với các mô-đun AI tự động học hỏi từ các mẫu công việc của người chú thích và tự động chú thích hình ảnh hoặc văn bản. Như làmô-đun có thể được sử dụng để cung cấp hỗ trợ đáng kinh ngạc cho người chú thích, tối ưu hóa chú thích và thậm chí thực hiện kiểm tra chất lượng.
Kiểm soát chất lượng dữ liệu
Nói về kiểm tra chất lượng, một số công cụ chú thích dữ liệu ra mắt với các mô-đun kiểm tra chất lượng được nhúng. Những điều này cho phép người chú thích cộng tác tốt hơn với các thành viên trong nhóm của họ và giúp tối ưu hóa quy trình công việc. Với tính năng này, người chú thích có thể đánh dấu và theo dõi nhận xét hoặc phản hồi trong thời gian thực, theo dõi danh tính đằng sau những người thực hiện thay đổi đối với tệp, khôi phục các phiên bản trước, chọn đồng thuận gắn nhãn và hơn thế nữa.
Bảo mật
Vì bạn đang làm việc với dữ liệu, nên bảo mật phải được ưu tiên cao nhất. Bạn có thể đang làm việc trên dữ liệu bí mật như những dữ liệu liên quan đến chi tiết cá nhân hoặc sở hữu trí tuệ. Vì vậy, công cụ của bạn phải cung cấp bảo mật kín về nơi dữ liệu được lưu trữ và cách chia sẻ dữ liệu. Nó phải cung cấp các công cụ giới hạn quyền truy cập của các thành viên trong nhóm, ngăn chặn tải xuống trái phép và hơn thế nữa.
Ngoài ra, các tiêu chuẩn và giao thức bảo mật dữ liệu phải được đáp ứng và tuân thủ.
Quản ly lực lượng lao động
Công cụ chú thích dữ liệu cũng là một loại nền tảng quản lý dự án, nơi các nhiệm vụ có thể được giao cho các thành viên trong nhóm, công việc hợp tác có thể xảy ra, có thể có đánh giá và hơn thế nữa. Đó là lý do tại sao công cụ của bạn phải phù hợp với quy trình và quy trình làm việc của bạn để tối ưu hóa năng suất.
Bên cạnh đó, công cụ cũng phải có một đường cong học tập tối thiểu vì quá trình chú thích dữ liệu của chính nó rất tốn thời gian. Nó không phục vụ bất kỳ mục đích nào dành quá nhiều thời gian chỉ đơn giản là tìm hiểu công cụ. Vì vậy, nó phải trực quan và liền mạch để mọi người bắt đầu nhanh chóng.
Lợi ích của Chú thích Dữ liệu là gì?
Chú thích dữ liệu rất quan trọng để tối ưu hóa hệ thống máy học và mang lại trải nghiệm người dùng được cải thiện. Dưới đây là một số lợi ích chính của chú thích dữ liệu:
- Cải thiện hiệu quả đào tạo: Ghi nhãn dữ liệu giúp các mô hình máy học được đào tạo tốt hơn, nâng cao hiệu quả tổng thể và tạo ra kết quả chính xác hơn.
- Tăng độ chính xác: Dữ liệu được chú thích chính xác đảm bảo rằng các thuật toán có thể thích ứng và học hiệu quả, dẫn đến mức độ chính xác cao hơn trong các tác vụ trong tương lai.
- Giảm sự can thiệp của con người: Các công cụ chú thích dữ liệu nâng cao làm giảm đáng kể nhu cầu can thiệp thủ công, hợp lý hóa quy trình và giảm chi phí liên quan.
Do đó, chú thích dữ liệu góp phần giúp các hệ thống máy học chính xác và hiệu quả hơn đồng thời giảm thiểu chi phí và nỗ lực thủ công theo truyền thống cần thiết để đào tạo các mô hình AI. 
Kiểm soát chất lượng trong chú thích dữ liệu
Shaip đảm bảo chất lượng hàng đầu thông qua nhiều giai đoạn kiểm soát chất lượng để đảm bảo chất lượng trong các dự án chú thích dữ liệu.
- Đào tạo cơ bản: Người chú thích được đào tạo kỹ lưỡng về các nguyên tắc dành riêng cho dự án.
- Giám sát liên tục: Kiểm tra chất lượng thường xuyên trong quá trình chú thích.
- Đánh giá cuối cùng: Đánh giá toàn diện bởi người chú thích cấp cao và các công cụ tự động để đảm bảo tính chính xác và nhất quán.
Ngoài ra, AI cũng có thể xác định sự không nhất quán trong chú thích của con người và gắn cờ chúng để xem xét, đảm bảo chất lượng dữ liệu tổng thể cao hơn. (ví dụ: AI có thể phát hiện sự khác biệt về cách các chú thích khác nhau gắn nhãn cho cùng một đối tượng trong một hình ảnh). Vì vậy, với con người và AI, chất lượng chú thích có thể được cải thiện đáng kể đồng thời giảm tổng thời gian hoàn thành dự án.
Những thách thức chính trong chú thích dữ liệu để thành công với AI
Chú thích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển và độ chính xác của AI và các mô hình máy học. Tuy nhiên, quá trình này đi kèm với những thách thức riêng:
- Chi phí chú thích dữ liệu: Chú thích dữ liệu có thể được thực hiện thủ công hoặc tự động. Chú thích thủ công đòi hỏi nỗ lực, thời gian và tài nguyên đáng kể, điều này có thể dẫn đến tăng chi phí. Việc duy trì chất lượng của dữ liệu trong suốt quá trình cũng góp phần vào các chi phí này.
- Độ chính xác của chú thích: Lỗi của con người trong quá trình chú thích có thể dẫn đến chất lượng dữ liệu kém, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và khả năng dự đoán của các mô hình AI/ML. Một nghiên cứu của Gartner nhấn mạnh rằng chất lượng dữ liệu kém khiến các công ty thiệt hại tới 15% doanh thu của họ.
- khả năng mở rộng: Khi khối lượng dữ liệu tăng lên, quy trình chú thích có thể trở nên phức tạp và tốn thời gian hơn. Mở rộng quy mô chú thích dữ liệu trong khi vẫn duy trì chất lượng và hiệu quả là một thách thức đối với nhiều tổ chức.
- Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Chú thích dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như thông tin cá nhân, hồ sơ y tế hoặc dữ liệu tài chính, gây lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật. Đảm bảo rằng quy trình chú thích tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu có liên quan và nguyên tắc đạo đức là rất quan trọng để tránh rủi ro pháp lý và uy tín.
- Quản lý các loại dữ liệu đa dạng: Việc xử lý các loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video có thể là một thách thức, đặc biệt khi chúng yêu cầu các kỹ thuật chú thích và kiến thức chuyên môn khác nhau. Phối hợp và quản lý quy trình chú thích trên các loại dữ liệu này có thể phức tạp và sử dụng nhiều tài nguyên.
Các tổ chức có thể hiểu và giải quyết những thách thức này để vượt qua những trở ngại liên quan đến chú thích dữ liệu, đồng thời cải thiện hiệu suất và hiệu quả của các dự án AI và máy học của họ.
Ghi nhãn dữ liệu là gì? Mọi thứ một người mới bắt đầu cần biết Xem đồ họa thông tinĐể xây dựng hoặc không xây dựng Công cụ chú thích dữ liệu
Một vấn đề quan trọng và bao quát có thể xuất hiện trong dự án chú thích dữ liệu hoặc ghi nhãn dữ liệu là lựa chọn xây dựng hoặc mua chức năng cho các quy trình này. Điều này có thể xuất hiện nhiều lần trong các giai đoạn khác nhau của dự án hoặc liên quan đến các phân đoạn khác nhau của chương trình. Trong việc lựa chọn xây dựng một hệ thống nội bộ hay dựa vào các nhà cung cấp, luôn có sự đánh đổi.
Như bạn có thể thấy bây giờ, chú thích dữ liệu là một quá trình phức tạp. Đồng thời, đó cũng là một quá trình chủ quan. Có nghĩa là, không có một câu trả lời duy nhất cho câu hỏi bạn nên mua hay xây dựng một công cụ chú thích dữ liệu. Rất nhiều yếu tố cần được xem xét và bạn cần tự hỏi bản thân một số câu hỏi để hiểu rõ yêu cầu của mình và nhận ra liệu bạn có thực sự cần mua hay chế tạo một chiếc.
Để làm cho điều này trở nên đơn giản, đây là một số yếu tố bạn nên xem xét.
Mục tiêu của bạn
Yếu tố đầu tiên bạn cần xác định là mục tiêu với trí tuệ nhân tạo và khái niệm máy học của bạn.
- Tại sao bạn triển khai chúng trong doanh nghiệp của mình?
- Họ có giải quyết được một vấn đề trong thế giới thực mà khách hàng của bạn đang gặp phải không?
- Họ có đang thực hiện bất kỳ quy trình giao diện người dùng hoặc phụ trợ nào không?
- Bạn sẽ sử dụng AI để giới thiệu các tính năng mới hoặc tối ưu hóa trang web, ứng dụng hoặc mô-đun hiện có của mình?
- Đối thủ cạnh tranh của bạn đang làm gì trong phân khúc của bạn?
- Bạn có đủ các trường hợp sử dụng cần sự can thiệp của AI không?
Các câu trả lời cho những điều này sẽ đối chiếu suy nghĩ của bạn - hiện có thể ở khắp nơi - vào một nơi và giúp bạn rõ ràng hơn.
Thu thập / cấp phép dữ liệu AI
Các mô hình AI chỉ yêu cầu một yếu tố để hoạt động - dữ liệu. Bạn cần xác định nơi bạn có thể tạo ra khối lượng lớn dữ liệu chân thực. Nếu doanh nghiệp của bạn tạo ra khối lượng lớn dữ liệu cần được xử lý để có những hiểu biết quan trọng về kinh doanh, hoạt động, nghiên cứu đối thủ cạnh tranh, phân tích biến động thị trường, nghiên cứu hành vi của khách hàng và hơn thế nữa, bạn cần có công cụ chú thích dữ liệu. Tuy nhiên, bạn cũng nên xem xét khối lượng dữ liệu mà bạn tạo ra. Như đã đề cập trước đó, một mô hình AI chỉ hiệu quả bằng chất lượng và số lượng dữ liệu mà nó được cung cấp. Vì vậy, các quyết định của bạn luôn phải phụ thuộc vào yếu tố này.
Nếu bạn không có dữ liệu phù hợp để đào tạo các mô hình ML của mình, các nhà cung cấp có thể rất hữu ích, hỗ trợ bạn cấp phép dữ liệu cho đúng bộ dữ liệu cần thiết để đào tạo các mô hình ML. Trong một số trường hợp, một phần giá trị mà nhà cung cấp mang lại sẽ liên quan đến cả năng lực kỹ thuật và khả năng tiếp cận các nguồn lực sẽ thúc đẩy thành công của dự án.
Ngân sách
Một điều kiện cơ bản khác có thể ảnh hưởng đến mọi yếu tố mà chúng ta đang thảo luận. Giải pháp cho câu hỏi bạn nên xây dựng hay mua chú thích dữ liệu sẽ trở nên dễ dàng khi bạn hiểu liệu bạn có đủ ngân sách để chi tiêu hay không.
Sự phức tạp về tuân thủ
Các nhà cung cấp có thể cực kỳ hữu ích khi nói đến quyền riêng tư của dữ liệu và việc xử lý chính xác các dữ liệu nhạy cảm. Một trong những loại trường hợp sử dụng này liên quan đến bệnh viện hoặc doanh nghiệp liên quan đến chăm sóc sức khỏe muốn sử dụng sức mạnh của máy học mà không gây nguy hiểm cho việc tuân thủ HIPAA và các quy tắc bảo mật dữ liệu khác. Ngay cả bên ngoài lĩnh vực y tế, các luật như GDPR của Châu Âu đang thắt chặt kiểm soát các tập dữ liệu và yêu cầu các bên liên quan của công ty cảnh giác hơn.
Nguồn nhân lực
Chú thích dữ liệu yêu cầu nhân lực có kỹ năng để làm việc bất kể quy mô, quy mô và lĩnh vực kinh doanh của bạn. Ngay cả khi bạn đang tạo ra dữ liệu tối thiểu mỗi ngày, bạn cần các chuyên gia dữ liệu làm việc trên dữ liệu của bạn để gắn nhãn. Vì vậy, bây giờ, bạn cần phải nhận ra nếu bạn có đủ nhân lực cần thiết, nếu bạn có, họ có thành thạo các công cụ và kỹ thuật cần thiết hay họ có cần nâng cao kỹ năng không? Nếu họ cần nâng cao kỹ năng, bạn có đủ ngân sách để đào tạo họ ngay từ đầu không?
Hơn nữa, các chương trình ghi nhãn dữ liệu và chú thích dữ liệu tốt nhất lấy một số chuyên gia về chủ đề hoặc lĩnh vực và phân đoạn họ theo nhân khẩu học như tuổi, giới tính và lĩnh vực chuyên môn - hoặc thường là theo ngôn ngữ bản địa hóa mà họ sẽ làm việc. Đó là, một lần nữa, nơi chúng tôi tại Shaip nói về việc đưa đúng người vào đúng chỗ ngồi, từ đó thúc đẩy các quy trình phù hợp với con người sẽ dẫn các nỗ lực lập trình của bạn đến thành công.
Các hoạt động và ngưỡng chi phí của dự án nhỏ và lớn
Trong nhiều trường hợp, hỗ trợ của nhà cung cấp có thể là lựa chọn tốt hơn cho một dự án nhỏ hơn hoặc cho các giai đoạn dự án nhỏ hơn. Khi chi phí có thể kiểm soát được, công ty có thể hưởng lợi từ việc thuê ngoài để làm cho các dự án chú thích dữ liệu hoặc gắn nhãn dữ liệu hiệu quả hơn.
Các công ty cũng có thể xem xét các ngưỡng quan trọng - nơi nhiều nhà cung cấp ràng buộc chi phí với lượng dữ liệu được tiêu thụ hoặc các tiêu chuẩn tài nguyên khác. Ví dụ: giả sử một công ty đã đăng ký với một nhà cung cấp để thực hiện việc nhập dữ liệu tẻ nhạt cần thiết để thiết lập các bộ thử nghiệm.
Có thể có một ngưỡng ẩn trong thỏa thuận, ví dụ: đối tác kinh doanh phải đưa ra một khối lưu trữ dữ liệu AWS khác hoặc một số thành phần dịch vụ khác từ Amazon Web Services hoặc một số nhà cung cấp bên thứ ba khác. Họ chuyển điều đó cho khách hàng dưới hình thức chi phí cao hơn và nó đặt thẻ giá vượt khỏi tầm với của khách hàng.
Trong những trường hợp này, việc đo lường các dịch vụ mà bạn nhận được từ các nhà cung cấp giúp giữ cho dự án có giá cả phải chăng. Có phạm vi phù hợp sẽ đảm bảo rằng chi phí dự án không vượt quá mức hợp lý hoặc khả thi đối với công ty được đề cập.
Nguồn mở và các giải pháp thay thế phần mềm miễn phí
Một số lựa chọn thay thế cho sự hỗ trợ đầy đủ của nhà cung cấp liên quan đến việc sử dụng phần mềm nguồn mở, hoặc thậm chí là phần mềm miễn phí, để thực hiện các dự án ghi chú hoặc gắn nhãn dữ liệu. Ở đây có một loại trung gian nơi các công ty không tạo ra mọi thứ từ đầu, nhưng cũng tránh phụ thuộc quá nhiều vào các nhà cung cấp thương mại.
Tâm lý tự làm của nguồn mở tự nó giống như một sự thỏa hiệp - các kỹ sư và người nội bộ có thể tận dụng lợi thế của cộng đồng nguồn mở, nơi các cơ sở người dùng phi tập trung cung cấp các loại hỗ trợ cơ sở của riêng họ. Nó sẽ không giống như những gì bạn nhận được từ một nhà cung cấp - bạn sẽ không nhận được hỗ trợ dễ dàng 24/7 hoặc câu trả lời cho các câu hỏi mà không thực hiện nghiên cứu nội bộ - nhưng thẻ giá thấp hơn.
Vì vậy, câu hỏi lớn - Khi nào bạn nên mua công cụ chú thích dữ liệu:
Cũng giống như nhiều loại dự án công nghệ cao, loại phân tích này - khi nào nên xây và khi nào nên mua - đòi hỏi sự suy nghĩ và cân nhắc chuyên sâu về nguồn gốc và quản lý của các dự án này. Những thách thức mà hầu hết các công ty phải đối mặt liên quan đến các dự án AI / ML khi xem xét tùy chọn “xây dựng” là nó không chỉ về các phần xây dựng và phát triển của dự án. Thường có một đường cong học tập khổng lồ để thậm chí đi đến điểm mà sự phát triển AI / ML thực sự có thể xảy ra. Với các nhóm và sáng kiến AI / ML mới, số lượng “ẩn số chưa biết” nhiều hơn nhiều so với số “ẩn số đã biết”.
| Xây dựng | Mua |
|---|---|
Ưu điểm:
| Ưu điểm:
|
Nhược điểm:
| Nhược điểm:
|
Để làm cho mọi thứ đơn giản hơn nữa, hãy xem xét các khía cạnh sau:
- khi bạn làm việc với khối lượng lớn dữ liệu
- khi bạn làm việc trên nhiều loại dữ liệu khác nhau
- khi các chức năng liên quan đến mô hình hoặc giải pháp của bạn có thể thay đổi hoặc phát triển trong tương lai
- khi bạn có một trường hợp sử dụng mơ hồ hoặc chung chung
- khi bạn cần ý tưởng rõ ràng về các chi phí liên quan đến việc triển khai công cụ chú thích dữ liệu
- và khi bạn không có lực lượng lao động phù hợp hoặc các chuyên gia lành nghề để làm việc trên các công cụ và đang tìm kiếm một đường cong học tập tối thiểu
Nếu phản hồi của bạn trái ngược với những tình huống này, bạn nên tập trung vào việc xây dựng công cụ của mình.
Chọn công cụ chú thích dữ liệu phù hợp
Nếu bạn đang đọc nó, những ý tưởng này nghe có vẻ thú vị và chắc chắn nói dễ hơn làm. Vì vậy, làm thế nào để tận dụng rất nhiều công cụ chú thích dữ liệu đã có sẵn trên mạng? Vì vậy, bước tiếp theo liên quan là xem xét các yếu tố liên quan đến việc chọn công cụ chú thích dữ liệu phù hợp.
Không giống như vài năm trước, thị trường đã phát triển với rất nhiều nền tảng ghi nhãn dữ liệu AI trong thực tế ngày nay. Các doanh nghiệp có nhiều lựa chọn hơn trong việc lựa chọn dựa trên nhu cầu riêng biệt của họ. Nhưng mỗi công cụ đều có những ưu và nhược điểm riêng. Để đưa ra một quyết định sáng suốt, con đường khách quan cũng phải tách biệt khỏi những yêu cầu chủ quan. Hãy xem xét một số yếu tố quan trọng bạn nên xem xét trong quá trình này.
Xác định trường hợp sử dụng của bạn
Để chọn công cụ chú thích dữ liệu phù hợp, bạn cần xác định trường hợp sử dụng của mình. Bạn nên nhận ra nếu yêu cầu của mình liên quan đến văn bản, hình ảnh, video, âm thanh hoặc sự kết hợp của tất cả các loại dữ liệu. Có những công cụ độc lập mà bạn có thể mua và có những công cụ tổng thể cho phép bạn thực hiện các hành động đa dạng trên các tập dữ liệu.
Các công cụ ngày nay rất trực quan và cung cấp cho bạn các tùy chọn về phương tiện lưu trữ (mạng, cục bộ hoặc đám mây), kỹ thuật chú thích (âm thanh, hình ảnh, 3D, v.v.) và một loạt các khía cạnh khác. Bạn có thể chọn một công cụ dựa trên các yêu cầu cụ thể của mình.
Thiết lập các tiêu chuẩn kiểm soát chất lượng
Đây là một yếu tố quan trọng cần xem xét vì mục đích và hiệu quả của các mô hình AI của bạn phụ thuộc vào các tiêu chuẩn chất lượng mà bạn thiết lập. Giống như kiểm tra, bạn cần thực hiện kiểm tra chất lượng dữ liệu bạn cung cấp và kết quả thu được để biết liệu các mô hình của bạn có đang được đào tạo đúng cách và đúng mục đích hay không. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là bạn dự định thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng như thế nào?
Cũng như nhiều loại công việc khác nhau, nhiều người có thể thực hiện chú thích và gắn thẻ dữ liệu nhưng họ làm với nhiều mức độ thành công khác nhau. Khi bạn yêu cầu một dịch vụ, bạn không tự động xác minh mức độ kiểm soát chất lượng. Đó là lý do tại sao kết quả khác nhau.
Vì vậy, bạn có muốn triển khai mô hình đồng thuận, nơi người chú thích đưa ra phản hồi về chất lượng và các biện pháp khắc phục được thực hiện ngay lập tức không? Hoặc, bạn thích xem xét mẫu, tiêu chuẩn vàng hay giao thoa hơn các mô hình liên hiệp?
Kế hoạch mua hàng tốt nhất sẽ đảm bảo việc kiểm soát chất lượng được thực hiện ngay từ đầu bằng cách thiết lập các tiêu chuẩn trước khi thỏa thuận bất kỳ hợp đồng cuối cùng nào. Khi thiết lập điều này, bạn cũng không nên bỏ qua các biên lỗi. Không thể tránh hoàn toàn sự can thiệp thủ công vì các hệ thống có thể tạo ra lỗi với tỷ lệ lên đến 3%. Điều này không cần làm trước, nhưng nó đáng giá.
Ai sẽ chú thích dữ liệu của bạn?
Yếu tố chính tiếp theo phụ thuộc vào người chú thích dữ liệu của bạn. Bạn có ý định có một đội ngũ trong nhà hay bạn muốn thuê đội ngũ bên ngoài? Nếu bạn đang thuê ngoài, bạn cần xem xét các biện pháp pháp lý và tuân thủ vì các mối quan tâm về quyền riêng tư và bảo mật liên quan đến dữ liệu. Và nếu bạn có một nhóm nội bộ, họ học một công cụ mới hiệu quả như thế nào? Thời gian tiếp thị sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn là gì? Bạn có các chỉ số và nhóm chất lượng phù hợp để phê duyệt kết quả không?
Nhà cung cấp Vs. Đối tác tranh luận
Chú thích dữ liệu là một quá trình cộng tác. Nó liên quan đến sự phụ thuộc và phức tạp như khả năng tương tác. Điều này có nghĩa là một số nhóm nhất định luôn làm việc song song với nhau và một trong các nhóm có thể là nhà cung cấp của bạn. Đó là lý do tại sao nhà cung cấp hoặc đối tác bạn chọn cũng quan trọng như công cụ bạn sử dụng để ghi nhãn dữ liệu.
Với yếu tố này, các khía cạnh như khả năng giữ bí mật dữ liệu và ý định của bạn, ý định chấp nhận và làm việc theo phản hồi, chủ động về yêu cầu dữ liệu, tính linh hoạt trong hoạt động và hơn thế nữa cần được xem xét trước khi bạn bắt tay với nhà cung cấp hoặc đối tác . Chúng tôi đã đưa vào tính linh hoạt vì các yêu cầu về chú thích dữ liệu không phải lúc nào cũng tuyến tính hoặc tĩnh. Chúng có thể thay đổi trong tương lai khi bạn mở rộng quy mô kinh doanh của mình hơn nữa. Nếu bạn hiện chỉ xử lý dữ liệu dựa trên văn bản, bạn có thể muốn chú thích dữ liệu âm thanh hoặc video khi bạn mở rộng quy mô và bộ phận hỗ trợ của bạn phải sẵn sàng mở rộng tầm nhìn của họ với bạn.
Sự tham gia của nhà cung cấp
Một trong những cách để đánh giá sự tham gia của nhà cung cấp là hỗ trợ bạn sẽ nhận được. Bất kỳ kế hoạch mua hàng phải có một số cân nhắc của thành phần này. Hỗ trợ sẽ như thế nào trên mặt đất? Ai sẽ là các bên liên quan và những người chỉ điểm ở cả hai phía của phương trình?
Cũng có những nhiệm vụ cụ thể phải trình bày rõ sự tham gia của nhà cung cấp là gì (hoặc sẽ có). Đối với chú thích dữ liệu hoặc dự án ghi nhãn dữ liệu cụ thể, nhà cung cấp có đang tích cực cung cấp dữ liệu thô hay không? Ai sẽ đóng vai trò là chuyên gia về chủ đề, và ai sẽ tuyển dụng họ với tư cách là nhân viên hoặc nhà thầu độc lập?
Các trường hợp sử dụng trong thế giới thực cho chú thích dữ liệu trong AI
Chú thích dữ liệu rất quan trọng trong các ngành công nghiệp khác nhau, cho phép họ phát triển các mô hình máy học và AI chính xác và hiệu quả hơn. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng dành riêng cho ngành đối với chú thích dữ liệu:
Chú thích dữ liệu chăm sóc sức khỏe
Chú thích dữ liệu cho hình ảnh y tế là công cụ phát triển các công cụ phân tích hình ảnh y tế được hỗ trợ bởi AI. Công cụ chú thích gắn nhãn các hình ảnh y tế (chẳng hạn như tia X, MRI) để biết các đặc điểm như khối u hoặc cấu trúc giải phẫu cụ thể, cho phép thuật toán phát hiện bệnh và các bất thường với độ chính xác cao hơn. Ví dụ: chú thích dữ liệu rất quan trọng để đào tạo các mô hình học máy nhằm xác định các tổn thương ung thư trong hệ thống phát hiện ung thư da. Ngoài ra, trình chú thích dữ liệu sẽ dán nhãn hồ sơ y tế điện tử (EMR) và ghi chú lâm sàng, hỗ trợ phát triển hệ thống thị giác máy tính để chẩn đoán bệnh và phân tích dữ liệu y tế tự động.
Chú thích dữ liệu bán lẻ
Chú thích dữ liệu bán lẻ liên quan đến việc gắn nhãn hình ảnh sản phẩm, dữ liệu khách hàng và dữ liệu tình cảm. Loại chú thích này giúp tạo và đào tạo các mô hình AI/ML để hiểu tâm lý khách hàng, giới thiệu sản phẩm và nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
Chú thích dữ liệu tài chính
Ngành tài chính sử dụng chú thích dữ liệu để phát hiện gian lận và phân tích tình cảm của các bài báo tài chính. Người chú thích dán nhãn giao dịch hoặc bài báo là gian lận hoặc hợp pháp, đào tạo các mô hình AI để tự động đánh dấu hoạt động đáng ngờ và xác định các xu hướng thị trường tiềm năng. Ví dụ, chú thích chất lượng cao giúp các tổ chức tài chính đào tạo các mô hình AI để nhận ra các mô hình trong giao dịch tài chính và phát hiện các hoạt động gian lận. Hơn nữa, chú thích dữ liệu tài chính tập trung vào việc chú thích các tài liệu tài chính và dữ liệu giao dịch, điều cần thiết để phát triển các hệ thống AI/ML phát hiện gian lận, giải quyết các vấn đề tuân thủ và hợp lý hóa các quy trình tài chính khác.
Chú thích dữ liệu ô tô
Chú thích dữ liệu trong ngành công nghiệp ô tô liên quan đến việc ghi nhãn dữ liệu từ các phương tiện tự trị, chẳng hạn như thông tin về máy ảnh và cảm biến LiDAR. Chú thích này giúp tạo các mô hình để phát hiện các đối tượng trong môi trường và xử lý các điểm dữ liệu quan trọng khác cho hệ thống xe tự hành.
Chú thích dữ liệu công nghiệp hoặc sản xuất
Chú thích dữ liệu cho tự động hóa sản xuất thúc đẩy sự phát triển của robot thông minh và hệ thống tự động trong sản xuất. Người chú thích gắn nhãn hình ảnh hoặc dữ liệu cảm biến để huấn luyện các mô hình AI cho các nhiệm vụ như phát hiện đối tượng (robot lấy đồ từ nhà kho) hoặc phát hiện sự bất thường (xác định các trục trặc tiềm ẩn của thiết bị dựa trên kết quả đọc của cảm biến). Ví dụ: chú thích dữ liệu cho phép robot nhận dạng và nắm bắt các đối tượng cụ thể trên dây chuyền sản xuất, nâng cao hiệu quả và tự động hóa. Ngoài ra, chú thích dữ liệu công nghiệp được sử dụng để chú thích dữ liệu từ các ứng dụng công nghiệp khác nhau, bao gồm hình ảnh sản xuất, dữ liệu bảo trì, dữ liệu an toàn và thông tin kiểm soát chất lượng. Kiểu chú thích dữ liệu này giúp tạo ra các mô hình có khả năng phát hiện những điểm bất thường trong quy trình sản xuất và đảm bảo an toàn cho người lao động.
Chú thích dữ liệu thương mại điện tử
Chú thích hình ảnh sản phẩm và đánh giá của người dùng để đưa ra đề xuất được cá nhân hóa và phân tích cảm tính.
Các thực tiễn tốt nhất cho chú thích dữ liệu là gì?
Để đảm bảo sự thành công của các dự án AI và máy học của bạn, điều cần thiết là phải tuân theo các phương pháp hay nhất để chú thích dữ liệu. Những phương pháp này có thể giúp nâng cao độ chính xác và tính nhất quán của dữ liệu được chú thích của bạn:
- Chọn cấu trúc dữ liệu phù hợp: Tạo nhãn dữ liệu đủ cụ thể để hữu ích nhưng đủ chung chung để nắm bắt tất cả các biến thể có thể có trong tập dữ liệu.
- Cung cấp hướng dẫn rõ ràng: Phát triển các nguyên tắc chú thích dữ liệu chi tiết, dễ hiểu và các phương pháp hay nhất để đảm bảo tính nhất quán và chính xác của dữ liệu giữa các trình chú thích khác nhau.
- Tối ưu hóa khối lượng công việc chú thích: Vì chú thích có thể tốn kém, hãy xem xét các giải pháp thay thế hợp lý hơn, chẳng hạn như làm việc với các dịch vụ thu thập dữ liệu cung cấp các bộ dữ liệu được gắn nhãn trước.
- Thu thập thêm dữ liệu khi cần thiết: Để tránh ảnh hưởng đến chất lượng của các mô hình máy học, hãy hợp tác với các công ty thu thập dữ liệu để thu thập thêm dữ liệu nếu cần.
- Thuê ngoài hoặc nguồn lực cộng đồng: Khi các yêu cầu về chú thích dữ liệu trở nên quá lớn và tốn thời gian cho nguồn lực nội bộ, hãy xem xét thuê ngoài hoặc thuê ngoài cộng đồng.
- Kết hợp nỗ lực của con người và máy móc: Sử dụng phương pháp tiếp cận con người trong vòng lặp với phần mềm chú thích dữ liệu để giúp người chú thích con người tập trung vào các trường hợp khó khăn nhất và tăng tính đa dạng của tập dữ liệu huấn luyện.
- ưu tiên chất lượng: Thường xuyên kiểm tra các chú thích dữ liệu của bạn nhằm mục đích đảm bảo chất lượng. Khuyến khích nhiều người chú thích xem xét công việc của nhau để đảm bảo tính chính xác và nhất quán trong các bộ dữ liệu ghi nhãn.
- Đảm bảo tuân thủ: Khi chú thích các tập dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như hình ảnh có chứa người hoặc hồ sơ sức khỏe, hãy xem xét cẩn thận các vấn đề về quyền riêng tư và đạo đức. Việc không tuân thủ các quy tắc địa phương có thể gây tổn hại đến danh tiếng của công ty bạn.
Việc tuân thủ các phương pháp hay nhất về chú thích dữ liệu này có thể giúp bạn đảm bảo rằng các bộ dữ liệu của mình được gắn nhãn chính xác, các nhà khoa học dữ liệu có thể truy cập được và sẵn sàng thúc đẩy các dự án dựa trên dữ liệu của bạn.
Nghiên cứu trường hợp / Câu chuyện thành công
Dưới đây là một số ví dụ nghiên cứu điển hình cụ thể giải quyết cách chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu thực sự hoạt động trên thực tế. Tại Shaip, chúng tôi quan tâm đến việc cung cấp chất lượng ở mức cao nhất và kết quả vượt trội trong việc chú thích dữ liệu và gắn nhãn dữ liệu. Phần lớn các cuộc thảo luận ở trên về các thành tựu tiêu chuẩn cho hiệu quả chú thích dữ liệu và dán nhãn dữ liệu cho thấy cách chúng tôi tiếp cận từng dự án và những gì chúng tôi cung cấp cho các công ty và bên liên quan mà chúng tôi hợp tác.
Trong một trong những dự án cấp phép dữ liệu lâm sàng gần đây của chúng tôi, chúng tôi đã xử lý hơn 6,000 giờ âm thanh, cẩn thận loại bỏ tất cả thông tin sức khỏe được bảo vệ (PHI) để đảm bảo nội dung đáp ứng các tiêu chuẩn HIPAA. Sau khi xóa nhận dạng dữ liệu, dữ liệu đã sẵn sàng để sử dụng để đào tạo các mô hình nhận dạng giọng nói chăm sóc sức khỏe.
Trong các dự án như thế này, thách thức thực sự nằm ở việc đáp ứng các tiêu chí nghiêm ngặt và đạt được các mốc quan trọng. Chúng tôi bắt đầu với dữ liệu âm thanh thô, nghĩa là tập trung lớn vào việc xóa nhận dạng tất cả các bên liên quan. Ví dụ, khi chúng tôi sử dụng phân tích Nhận dạng thực thể có tên (NER), mục tiêu của chúng tôi không chỉ là ẩn danh thông tin mà còn đảm bảo thông tin được chú thích đúng cho các mô hình.
Một nghiên cứu điển hình khác nổi bật là một dữ liệu đào tạo AI đàm thoạidự án mà chúng tôi đã làm việc với 3,000 nhà ngôn ngữ học trong 14 tuần. Kết quả? Chúng tôi đã tạo ra dữ liệu đào tạo mô hình AI bằng 27 ngôn ngữ khác nhau, giúp phát triển trợ lý kỹ thuật số đa ngôn ngữ có thể tương tác với mọi người bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ.
Dự án này thực sự nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đưa đúng người vào đúng vị trí. Với một đội ngũ lớn các chuyên gia về chủ đề và người xử lý dữ liệu, việc giữ mọi thứ được tổ chức và hợp lý hóa là rất quan trọng để đáp ứng thời hạn của chúng tôi. Nhờ cách tiếp cận của mình, chúng tôi đã có thể hoàn thành dự án trước tiêu chuẩn của ngành.
Trong một ví dụ khác, một trong những khách hàng chăm sóc sức khỏe của chúng tôi cần hình ảnh y tế được chú thích hàng đầu cho một công cụ chẩn đoán AI mới. Bằng cách tận dụng chuyên môn chú thích sâu của Shaip, khách hàng đã cải thiện độ chính xác của mô hình lên 25%, mang lại chẩn đoán nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.
Chúng tôi cũng đã thực hiện nhiều công việc trong các lĩnh vực như đào tạo bot và chú thích văn bản cho máy học. Ngay cả khi làm việc với văn bản, luật về quyền riêng tư vẫn được áp dụng, do đó việc xóa thông tin nhạy cảm và phân loại dữ liệu thô cũng quan trọng không kém.
Đối với tất cả các loại dữ liệu khác nhau này—cho dù là âm thanh, văn bản hay hình ảnh—nhóm của chúng tôi tại Shaip luôn luôn thực hiện bằng cách áp dụng các phương pháp và nguyên tắc đã được chứng minh để đảm bảo thành công mọi lúc.
Tổng kết
Chúng tôi thực sự tin rằng hướng dẫn này rất hữu ích cho bạn và bạn đã trả lời được hầu hết các câu hỏi của mình. Tuy nhiên, nếu bạn vẫn chưa thuyết phục về một nhà cung cấp đáng tin cậy, đừng tìm đâu xa.
Chúng tôi, tại Shaip, là một công ty chú thích dữ liệu hàng đầu. Chúng tôi có các chuyên gia trong lĩnh vực này, những người hiểu dữ liệu và các mối quan tâm đồng minh của nó. Chúng tôi có thể là đối tác lý tưởng của bạn khi chúng tôi mang đến những năng lực như cam kết, tính bảo mật, tính linh hoạt và quyền sở hữu đối với từng dự án hoặc sự hợp tác.
Vì vậy, bất kể loại dữ liệu nào bạn muốn có chú thích chính xác, bạn có thể tìm thấy đội ngũ kỳ cựu trong chúng tôi để đáp ứng nhu cầu và mục tiêu của bạn. Hãy tối ưu hóa các mô hình AI của bạn để học cùng chúng tôi.
Hãy nói chuyện
- Tên*
- Họ*
- E-mail*
- Điện thoại*
- Công ty*
- Quốc gia* Chọn quốc gia *AfghanistanArgentinaChâu ÚcÁoBahrainBANGLADESHNước BỉBrazilCanadaChileTrung QuốcColombiaCroatiaCộng Hòa SécĐan mạchCộng hòa DominicaAi CậpPhần LanPhápNước ĐứcHy lạpHồng KôngẤn ĐộIndonesiaIranIrelandIsraelItalyNhật BảnKuwaitMalaysiaMexicoMyanmarNước Hà LanNew ZealandNa UyOmanPakistanPhilippinesBa LanBồ Đào NhaQatarRomaniaNgaẢ Rập SaudiSingaporeNam PhiHàn QuốcTây Ban NhaThụy ĐiểnThụy SĩĐài LoanThái LanThổ Nhĩ KỳUkrainacác Tiểu Vương Quốc Ả Rập Thống NhấtVương quốc AnhHoa KỳViệt NamNền tảng khác Quốc gia
- Nhận xét*
- Bằng cách đăng ký, tôi đồng ý với Shaip Chính Sách Bảo Mật Quyền Riêng Tư và Các Điều Khoản của Dịch Vụ và cung cấp sự đồng ý của tôi để nhận thông tin tiếp thị B2B từ Shaip.
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
1. Chú thích dữ liệu hoặc Ghi nhãn dữ liệu là gì?Chú thích dữ liệu hoặc ghi nhãn dữ liệu là quá trình làm cho dữ liệu với các đối tượng cụ thể có thể được máy nhận dạng để dự đoán kết quả. Gắn thẻ, sao chép hoặc xử lý các đối tượng trong văn bản, hình ảnh, quét, v.v. cho phép các thuật toán diễn giải dữ liệu được gắn nhãn và được đào tạo để tự giải quyết các trường hợp kinh doanh thực tế mà không cần sự can thiệp của con người.
2. Dữ liệu chú thích là gì?Trong học máy (cả được giám sát hoặc không được giám sát), dữ liệu được gắn nhãn hoặc chú thích là việc gắn thẻ, sao chép hoặc xử lý các tính năng mà bạn muốn các mô hình học máy của mình hiểu và nhận ra để giải quyết các thách thức trong thế giới thực.
3. Công cụ chú thích dữ liệu là ai?Người chú thích dữ liệu là người làm việc không mệt mỏi để làm phong phú dữ liệu để máy móc có thể nhận biết được. Nó có thể liên quan đến một hoặc tất cả các bước sau (tùy thuộc vào trường hợp sử dụng trong tay và yêu cầu): Làm sạch dữ liệu, Phiên mã dữ liệu, Ghi nhãn dữ liệu hoặc Chú thích dữ liệu, QA, v.v.
4. Công cụ chú thích dữ liệu là gì?Các công cụ hoặc nền tảng (dựa trên đám mây hoặc tại chỗ) được sử dụng để gắn nhãn hoặc chú thích dữ liệu chất lượng cao (chẳng hạn như văn bản, âm thanh, hình ảnh, video) với siêu dữ liệu cho máy học được gọi là công cụ chú thích dữ liệu.
5. Công cụ chú thích video là gì?Các công cụ hoặc nền tảng (dựa trên đám mây hoặc tại chỗ) được sử dụng để gắn nhãn hoặc chú thích hình ảnh chuyển động từng khung hình từ video nhằm xây dựng dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho máy học.
6. Công cụ chú thích văn bản là gì?Các công cụ hoặc nền tảng (dựa trên đám mây hoặc tại chỗ) được sử dụng để gắn nhãn hoặc chú thích văn bản từ các bài đánh giá, báo chí, đơn thuốc của bác sĩ, hồ sơ sức khỏe điện tử, bảng cân đối, v.v. để xây dựng dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho máy học. Quá trình này cũng có thể được gọi là gắn nhãn, gắn thẻ, sao chép hoặc xử lý.
Từ khóa » Gán Nhãn Dữ Liệu
-
GÁN NHÃN DỮ LIỆU VÀ CÁC BÀI TOÁN THƯỜNG GẶP - BPO.MP
-
Data Labeling Là Gì? Hướng Dẫn Cơ Bản Data Labeling Cho Machine ...
-
Các Khái Niệm Cơ Bản Về Dán Nhãn Dữ Liệu Trong Machine Learning
-
Công Cụ Hỗ Trợ Gán Nhãn Dữ Liệu Phục Vụ Machine Learning & AI ...
-
DỊCH VỤ GÁN NHÃN DỮ LIỆU - GÁN NHÃN HÌNH ẢNH TẠI BPO.MP
-
GÁN NHÃN DỮ LIỆU LÀ GÌ? - YouTube
-
Mô Tả Và Hướng Dẫn Công Việc Gán Nhãn Dữ Liệu - YouTube
-
54 Ctv Gán Nhãn Dữ Liệu Việc Làm, Tuyển Dụng - 123Job
-
Gán Nhãn Dữ Liệu ảnh "tự động" Với Pretrain Model - Mì AI
-
Tất Cả điều Cần Biết Cho Việc Dán Nhãn Dữ Liệu Trong Machine ...
-
Giá Dịch Vụ Gắn Nhãn Dữ Liệu - Amazon SageMaker Ground Truth
-
GÁN NHÃN DỮ LIỆU - Home | Facebook
-
GÁN NHÃN DỮ LIỆU VÀ NHỮNG TRƯỜNG HỢP THƯỜNG GẶP
-
Dịch Vụ Gán Nhãn Dữ Liệu - 3 Lưu ý Doanh Nghiệp Phải Biết để Lựa Chọn