Dịch vụ gắn nhãn dữ liệu (Data labeling) cho AI

| Dịch vụ Số hóa tài liệu
2727
Dịch vụ gắn nhãn dữ liệu (Data labeling) cho AI

Trong các bài toán supervised learning, chất lượng của dữ liệu huấn luyện sẽ ảnh hưởng tới chất lượng của mô hình Machine Learning và Deep learning. Data labelling (gán nhãn cho dữ liệu), data annotation (chú thích dữ liệu) là một việc quan trọng trong quá trình chuẩn bị data. Hãy cùng VIETBIS tìm hiểu về các khái niệm này và về Dịch vụ gắn nhãn dữ liệu cho AI.

Phân loại gắn nhãn dữ liệu

Có thể phân loại nhãn dữ liệu theo các khái niệm, bản chất của bộ dữ liệu như sau:

TT Phân loại gắn nhãn dữ liệu Mô tả
1 Phân loại âm thanh Bao gồm bộ sưu tập âm thanh, phân đoạn và phiên âm
2 Ghi nhãn hình ảnh Bao gồm việc thu thập, phân loại, phân đoạn và ghi nhãn dữ liệu điểm chính
3 Nhãn văn bản Liên quan đến việc trích xuất và phân loại văn bản
4 Ghi nhãn Video Bao gồm các yếu tố như thu thập, phân loại và phân đoạn video
5 Dán nhãn 3D

- Tính năng theo dõi và phân đoạn đối tượng.

- Thường ứng dụng cho các mô hình huấn luyện hệ thống tự hành các hãng ô tô

Ngoài sự phân tách đã nói ở trên, đặc biệt là ở góc độ rộng hơn, việc ghi nhãn dữ liệu được chia thành 4 loại, bao gồm: Mô tả, Đánh giá, Thông tin và Kết hợp. Phân loại, trích xuất, theo dõi đối tượng, mà chúng ta đã thảo luận cho các tập dữ liệu riêng lẻ.

Chú thích dữ liệu (Data annotation) là gì?

Chú thích dữ liệu thường để nói về quá trình gắn nhãn dữ liệu. Chú thích dữ liệu và gắn nhãn dữ liệu thường được sử dụng thay thế cho nhau, mặc dù chúng có thể được sử dụng khác nhau tùy theo ngành hoặc tình huống sử dụng.

Dữ liệu được gắn nhãn làm nổi bật các đặc tính của Dữ liệu – thuộc tính, đặc điểm hoặc phân loại – mà có thể được phân tích để tìm ra các hình mẫu giúp dự đoán mục tiêu.

Ví dụ: Trong tầm nhìn máy tính dành cho xe tự hành, một người gắn nhãn dữ liệu có thể sử dụng công cụ gắn nhãn video từng khung hình để chỉ ra vị trí của biển báo đường phố, người đi bộ hoặc các phương tiện khác.

Cách data labeling hoạt động

Quy trình gắn nhãn dữ liệu hoạt động theo trình tự sau:

  • Thu thập dữ liệu: Dữ liệu thô được thu thập sẽ được sử dụng để huấn luyện mô hình. Dữ liệu này được làm sạch và xử lý để tạo thành một cơ sở dữ liệu có thể được cung cấp trực tiếp cho mô hình.
  • Gắn thẻ dữ liệu: Các phương pháp gán nhãn dữ liệu khác nhau được sử dụng để gắn thẻ dữ liệu và liên kết dữ liệu đó với ngữ cảnh có nghĩa.
  • Đảm bảo chất lượng: Chất lượng của chú thích dữ liệu thường được xác định bằng mức độ chính xác của các thẻ đối với một điểm dữ liệu cụ thể và mức độ chính xác của các điểm tọa độ đối với hộp giới hạn và chú thích điểm chính. Các thuật toán QA như thuật toán Đồng thuận và kiểm tra Cronbach's Alpha rất hữu ích để xác định độ chính xác trung bình của các chú thích này.

Việc gán nhãn dữ liệu thường bắt đầu bằng yêu cầu con người đưa ra đánh giá về một phần dữ liệu chưa được gán nhãn nhất định.

Việc gắn thẻ có thể đơn giản như trả lời có/không hoặc chi tiết như xác định các pixel cụ thể trong hình ảnh. Mô hình học máy (Machine Learning) sử dụng các nhãn do con người cung cấp để tìm hiểu các mẫu cơ bản trong một quy trình gọi là "đào tạo mô hình". Kết quả là một mô hình được đào tạo có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.

Ứng dụng gắn nhãn dữ liệu trong đời sống

Các ngành dọc được phục vụ tốt nhất bởi các công cụ và tài nguyên gắn nhãn dữ liệu bao gồm:

  1. AI y tế: Đào tạo các mô hình chẩn đoán với thị giác máy tính để cải thiện hình ảnh y tế, giảm thiểu thời gian chờ đợi và tối thiểu tồn đọng.
  2. Tài chính: Đánh giá rủi ro tín dụng, tính đủ điều kiện cho vay và các yếu tố quan trọng khác thông qua nhãn văn bản.
  3. Phương tiện hoặc phương tiện giao thông tự động: Triển khai NLP và Computer Vision để xếp chồng các mô hình với một khối lượng lớn dữ liệu đào tạo. Từ đó phát hiện các cá nhân, tín hiệu, phong tỏa,...
  4. Bán lẻ: Các quyết định cụ thể về giá cả, cải thiện thương mại điện tử, theo dõi tính cách người mua, hiểu thói quen mua hàng và nâng cao trải nghiệm người dùng.
  5. Công nghệ: Sản xuất sản phẩm, chọn thùng rác, phát hiện trước các lỗi sản xuất nghiêm trọng,...
  6. Không gian địa lý: GPS và viễn thám bằng các kỹ thuật ghi nhãn chọn lọc.
  7. Nông nghiệp: Sử dụng cảm biến GPS, máy bay không người lái và thị giác máy tính để nâng cao các khái niệm về nông nghiệp chính xác, tối ưu hóa điều kiện đất đai và cây trồng, xác định năng suất,...

VIETBIS cung cấp dịch vụ gắn nhãn dữ liệu, chú thích dữ liệu cho AI

  • Nhân sự kinh nghiệm triển khai các Dự án gắn nhãn dữ liệu.
  • Đảm bảo chất lượng gắn nhãn trên 98%.
  • Đáp ứng số lượng nhân sự lớn và thời gian triển khai dài hạn.
  • Dịch vụ nhập liệu, xử lý dữ liệu trong các Dự án Số hóa tài liệu.

☼ Hotline tư vấn: 0896688 636


Bình luận