Tầm quan trọng của Data Annotation đối với các dự án AI Machine Learning
Menu
Nói chung, dữ liệu là mạch máu của các dự án máy học được hỗ trợ. Bạn càng có nhiều dữ liệu, sản phẩm cuối cùng sẽ càng chính xác.
Tuy nhiên, nó không chỉ đơn giản là đủ để có dữ liệu thô. Bạn cần chú thích dữ liệu này để thuật toán học máy có thể xác định đúng các đối tượng trong một hình ảnh nhất định, hiểu giọng nói của con người và nhiều chức năng khác. Trước khi đi sâu vào tầm quan trọng của dữ liệu có chú thích chất lượng, trước tiên, chúng ta hãy tìm hiểu tổng quan ngắn gọn về sự khác biệt giữa học máy có giám sát và không giám sát.
Học máy có giám sát và không giám sát: Sự khác biệt là gì?
Tốt nhất là so sánh học máy có giám sát với giáo viên và học sinh. Giống như giáo viên giám sát học sinh để đảm bảo học sinh học đúng tài liệu, các nguyên tắc tương tự cũng áp dụng cho học máy có giám sát. Sự khác biệt duy nhất là nhân vật. Mỗi nhà khoa học dữ liệu cá nhân đóng vai là giáo viên và máy tính hoặc hệ thống AI sẽ là học sinh. Khi con người chú thích dữ liệu, họ sẽ giúp nhà khoa học dữ liệu dạy các thuật toán ML về cách xác định đúng các đối tượng trong môi trường xung quanh họ.
Với máy học không giám sát, hệ thống phải kết nối các điểm và tự học tất cả và cố gắng xác định các đối tượng trong ảnh tốt nhất có thể. Nếu dự án của bạn khá đơn giản và bạn chỉ cần xác định một số đối tượng, thì tỷ lệ chính xác có thể khá cao. Tuy nhiên, đôi khi các đối tượng và người trong ảnh có thể khó xác định hoặc hệ thống có thể chỉ đơn giản là được giao nhiệm vụ ghi nhãn nhiều thứ hơn trong ảnh. Nếu trường hợp này xảy ra, thì mức độ chính xác sẽ giảm vì mức độ khó sẽ tăng lên.
Tầm quan trọng của chú thích dữ liệu ( hay dán nhãn dữ liệu) trong các dự án như vậy là gì?
Ngay cả trên bề mặt, chúng ta có thể thấy mối tương quan giữa dữ liệu được chú thích chính xác và sự thành công của dự án. Tuy nhiên, điều này cũng được hỗ trợ bởi nghiên cứu vì theo một số ước tính, 80% thời gian phát triển dự án AI được dành cho việc chuẩn bị dữ liệu. Lý do vì sao chú thích dữ liệu rất quan trọng là ngay cả một lỗi nhỏ nhất cũng có thể là một tai hại. Với tư cách là con người, đây là một trong những lĩnh vực mà chúng ta có trên máy tính vì chúng ta có thể đối phó tốt hơn với sự mơ hồ, giải mã ý định và nhiều yếu tố khác liên quan đến chú thích dữ liệu .
Nếu bạn đang làm việc trên một dự án học máy không được giám sát, sớm hay muộn, bạn có thể cần phải hoàn thành công việc chú thích dữ liệu nếu bạn muốn đạt được hiệu suất tốt hơn của các thuật toán. Trước khi triển khai sản phẩm của mình, bạn muốn tăng tỷ lệ chính xác. Nói cách khác, chú thích dữ liệu của con người sẽ phải đi qua từng hình ảnh theo cách thủ công và xác định xem chất lượng của chú thích có đủ cao để dạy các thuật toán hay không.
Đây cũng là lý do việc đánh nhãn chú thích dữ liệu (Data Annotation) thực sự cần tới những nhân sự cao cấp và chất lượng, cùng với đội ngũ giám sát để đảm bảo công việc được tiến hành trơn tru và ổn định, giảm thiểu tỉ lệ sai sót, giúp máy học một cách chuẩn chỉ và chính xác hơn.
Mặc dù có nhiều tập dữ liệu có sẵn công khai đã được chú thích, nhưng việc tiếp tục sử dụng chúng không phải là một ý kiến hay. Trước hết, theo McKinsey Global Institute , khoảng 3/4 dự án AI yêu cầu làm mới dữ liệu hàng tháng trong khi 1/3 trong số đó yêu cầu hàng tuần. Vì rất nhiều bộ dữ liệu cần được làm mới thường xuyên nên việc sử dụng lại dữ liệu nguồn mở có thể không phải là một lựa chọn.
Chú thích dữ liệu cho phép AI phát huy hết tiềm năng của nó. Theo nghiên cứu của McKinsey , AI có tiềm năng cung cấp thêm hoạt động kinh tế toàn cầu khoảng 13 nghìn tỷ đô la vào năm 2030. Với rất nhiều lợi ích mà chúng ta có thể nhận được từ AI, điều rất quan trọng là tất cả dữ liệu phải được chú thích chính xác để đảm bảo rằng chúng tôi nhận được nhiều giá trị nhất từ nó.
Lựa chọn đơn vị Data Annotation tốt? Tester Việt chính là điểm đến của bạn
Vì chú thích dữ liệu rất quan trọng đối với sự thành công chung của các dự án AI của bạn, bạn nên cẩn thận lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ của mình. Tester Việt là nhà cung cấp nhân sự và dịch vụ Data Annotation, Data Labeling lớn nhất và nhiều kinh nghiệm nhất ở Hà Nội nói riêng và Việt Nam nói chung, với nhiều kinh nghiệm hiện thực hóa các dự án chú thích dữ liệu cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ, các công ty, tập đoàn nhà nước và tư nhân nước ngoài tại Việt Nam. Chúng tôi có hàng trăm nhân viên và cộng tác viên tại nhiều nơi trên khắp
Mặc dù có nhiều tập dữ liệu có sẵn công khai đã được chú thích, nhưng việc tiếp tục chúng không phải là một ý kiến hay. Trước hết, theo McKinsey Global Institute , khoảng 3/4 dự án AI yêu cầu làm mới dữ liệu hàng tháng trong khi 1/3 trong số đó yêu cầu hàng tuần. Vì rất nhiều bộ dữ liệu cần được làm mới thường xuyên nên việc sử dụng lại dữ liệu nguồn mở có thể không phải là một lựa chọn.
Chú thích dữ liệu cho phép AI phát huy hết tiềm năng của nó. Theo nghiên cứu của McKinsey , AI có tiềm năng cung cấp thêm hoạt động kinh tế toàn cầu khoảng 13 nghìn tỷ đô la vào năm 2030. Với rất nhiều lợi ích mà chúng ta có thể nhận được từ AI, điều rất quan trọng là tất cả dữ liệu phải được chú thích chính xác để đảm bảo rằng chúng tôi nhận được nhiều giá trị nhất từ nó.
Tin tưởng và lựa chọn đơn vị làm Data Annotation? Hãy tới ngay với Tester Việt
Vì chú thích dữ liệu rất quan trọng đối với sự thành công chung của các dự án AI của bạn, bạn nên cẩn thận lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ của mình. Tester Việt là nhà cung cấp dịch vụ Data Annotation, Data Labeling lớn nhất ở Việt Nam với nhiều kinh nghiệm hiện thực hóa các dự án chú thích dữ liệu cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ, doanh nghiệp, tập đoàn nhà nước, tư nhân nước ngoài tại Việt Nam.
Chúng tôi có hàng trăm nhân viên tại nhiều nơi trên khắp Việt Nam và chúng tôi có thể tập hợp ngay cả những đội lớn nhất một cách nhanh chóng. Chúng tôi cung cấp bản demo miễn phí cho bạn để xem cách chúng tôi hoàn thành công việc ngay lần đầu tiên và chất lượng tổng thể của quy trình của chúng tôi.