Dán nhãn dữ liệu trong ngành trí tuệ Nhân tạo

Dán nhãn dữ liệu hiện đã và đang trở thành xu hướng cho sự phát triển hàng đầu của ngành trí tuệ nhân tạo AI. Dữ liệu được gắn nhãn giúp máy nhận biết được các thuật toán và xử lý, dự đoán trong tương lai gần.

Bài viết sau đây sẽ cung cấp cho bạn một số thông tin hữu ích về dán nhãn dữ liệu trong ngành trí tuệ nhân tạo để từ đó giúp cho bạn là người mua có thêm kiến thức về lĩnh vực này. 

Dán nhãn dữ liệu là gì?

Ngày nay, không có gì lạ khi có một lượng lớn dữ liệu cần được dán nhãn. Tuy nhiên, nếu bạn muốn sử dụng nó để đào tạo mô hình học máy và học sâu, bạn sẽ cần phải làm giàu dữ liệu để nó có thể được sử dụng để triển khai, đào tạo và điều chỉnh mô hình.

Đào tạo mô hình học máy và học sâu đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu được dán nhãn cẩn thận. Việc dán nhãn dữ liệu thô và chuẩn bị nó để cung cấp trong các mô hình học máy và các công việc trí tuệ nhân tạo AI khác được gọi là dán nhãn dữ liệu hoặc chú thích dữ liệu.  

Dữ liệu được dán nhãn như thế nào?

Hầu hết các tổ chức dữ liệu đều không có nhãn và dữ liệu được dán nhãn là nền tảng của các công việc trí tuệ nhân tạo AI và các dự án AI. Dữ liệu được dán nhãn có nghĩa là đánh dấu hoặc chú thích dữ liệu của bạn cho mô hình mục tiêu để nó có thể dự đoán dán nhãn dữ liệu bao gồm:

• Dán thẻ dữ liệu.
• Chú thích dữ liệu.
• Kiểm duyệt dữ liệu.
• Phân loại dữ liệu.
• Phiên âm và xử lý. 

Dữ liệu được dán nhãn làm nổi bật các tính năng nhất định và phân loại nó theo các đặc điểm đó, có thể được mô hình phân tích các mẫu để dự đoán các mục tiêu mới.

Ví dụ: Đối với tầm nhìn máy tính trên các phương tiện tự lái, một chuyên gia trí tuệ nhân tạo AI hoặc người gắn nhãn dữ liệu có thể sử dụng các công cụ ghi nhãn video để chỉ ra vị trí của các biển báo đường phố, vị trí của người đi bộ và các phương tiện khác để đào tạo mô hình.

Tại sao cần dán nhãn dữ liệu?

Thực tế là 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 dán nhãn 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 trí tuệ nhân 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 dán nhãn dữ liệu, các mô đun mới có thể phân biệt được đâu là mèo và đâu là chó, danh từ và tính từ hay con đường từ vỉa hè. Nếu không có dán nhãn dữ liệu, mọi hình ảnh sẽ giống nhau đối với máy móc vì chúng không có bất kỳ thông tin, kiến ​​thức nào về bất kỳ thứ gì trên thế giới.

Dán nhãn dữ liệu được yêu cầu để làm cho hệ thống cung cấp kết quả chính xác, giúp mô đun xác định các yếu tố để đào tạo thị giác máy tính và giọng nói, mô hình nhận dạng. Bất kỳ mô hình hoặc hệ thống nào có hệ thống ra quyết định do máy điều khiển ở điểm tựa, cần có dán nhãn dữ liệu để đảm bảo các quyết định là chính xác và phù hợp.

Một loạt các nhiệm vụ được bao gồm trong dán nhãn dữ liệu là

• Công cụ làm phong phú dữ liệu.
• Đảm bảo chất lượng.
• Lặp lại quy trình.
• Quản lý trình ghi nhãn dữ liệu.
• Đào tạo người gắn nhãn dữ liệu mới.
• Lập kế hoạch dự án.
• Chỉ số thành công.
• Quy trình vận hành.

Những thách thức về dán nhãn dữ liệu cho các chuyên gia AI

Trong một dự án trí tuệ nhân tạo AI điển hình, các chuyên gia có thể gặp phải những thách thức sau khi thực hiện dán nhãn dữ liệu:

Chất lượng nhãn dữ liệu thấp

Có thể có nhiều lý do dẫn đến chất lượng nhãn dữ liệu thấp. Một trong những nguyên nhân nổi bật nhất trong số đó là ba yếu tố quyết định đằng sau sự thành công của bất kỳ tổ chức hoặc quy trình làm việc nào con người, quy trình và công nghệ.

Không có khả năng mở rộng quy mô hoạt động ghi nhãn dữ liệu

Việc mở rộng quy mô trở thành điều bắt buộc khi khối lượng ngày càng tăng và doanh nghiệp hoặc dự án cần mở rộng công suất. Vì hầu hết các tổ chức dán nhãn dữ liệu nội bộ, họ cũng thường gặp khó khăn trong việc mở rộng các nhiệm vụ dán nhãn dữ liệu của họ.

Chi phí không thể chịu nổi và kết quả không tồn tại

Các tổ chức và nhà quản lý dự án AI thường thuê các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI được trả lương cao hoặc một nhóm nghiệp dư để xử lý việc dán nhãn dữ liệu. Tuy nhiên, cả hai đều có thể phản tác dụng một cách dễ dàng. 

Trước đây bởi vì họ là những chuyên gia được trả lương cao, do đó có thể có chi phí dán nhãn cao ngất trời. Tốt hơn vì những người đóng mác nghiệp dư có thể không được đào tạo đầy đủ cho công việc. Việc lựa chọn một cách sáng suốt các chuyên gia phù hợp là rất quan trọng.

Sự thiếu hiểu biết về đảm bảo chất lượng

Việc kiểm tra chất lượng có thể mang lại giá trị đáng kể cho các quy trình dán nhãn dữ liệu, đặc biệt là ở các giai đoạn lặp đi lặp lại của quá trình kiểm tra và xác thực mô hình học máy.

Ngày nay, cùng với sự phát triển của công nghệ số, các dịch vụ dán nhãn dữ liệu trở nên phổ biến và cần thiết hơn. Vì vậy, bất kể loại dữ liệu bạn định lấy chú thích là gì, bạn có thể tìm thấy đội ngũ kỹ thuật viên chuyên nghiệp để giúp bạn hoàn thành công việc khó này.

Doanh nghiệp cung cấp giải pháp công nghệ CDI uy tín

AISO Việt Nam

Aiso Việt Nam sử dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo để xử lí các bài toán quản lí chất lượng trong sản xuất, dịch vụ dán nhãn dữ liệu, dịch vụ bảo trì hệ thống PLC. Aiso Việt nam cung cấp hệ thống máy lọc nước công nghiệp công nghệ CDI cho nhà máy sản xuất, các doanh nghiệp, bệnh viện, trường học.

Aiso Việt Nam với mục tiêu đến năm 2025 trở thành công ty kinh doanh hàng đầu trong lĩnh vực cơ khí tự động hóa, phụ trợ trong nghành công nghiệp. Liên kết các doanh nghiệp trong nước tham gia chuỗi cung ứng để thực hiện các dự án lớn trong nước và khu vực.

Là công ty xuất khẩu máy, thiết bị, hệ thống tự động hóa có uy tín tại khu vực Châu Á – Thái Bình Dương.

- Địa chỉ: Số 6, 136/2 Ngọc Trì, Thạch Bàn, Long biên,Hà Nội

- Hotline: 0914 936 866

- Website: https://aisovietnam.com/