Chú thích dữ liệu hoặc ghi nhãn dữ liệu, như bạn biết, là một quá trình vĩnh viễn. Không có thời điểm xác định nào bạn có thể nói rằng bạn sẽ ngừng đào tạo các mô-đun AI của mình vì chúng đã trở nên hoàn toàn chính xác và nhanh chóng trong việc cung cấp kết quả.
Mặc dù việc khởi chạy mô-đun được hỗ trợ bởi AI của bạn chỉ là một cột mốc quan trọng, nhưng quá trình đào tạo AI liên tục diễn ra sau khi khởi chạy để tối ưu hóa kết quả và hiệu quả. Bởi vì điều này, các tổ chức đang gặp khó khăn với mối quan tâm tạo ra khối lượng lớn dữ liệu có liên quan cho các mô-đun học máy của họ.
Tuy nhiên, đó không phải là mối quan tâm mà chúng ta sẽ thảo luận ngày hôm nay. Chúng tôi sẽ khám phá những thách thức nảy sinh khi mối quan tâm này tạo dữ liệu là cố định. Hãy tưởng tượng bạn có vô số điểm tiếp xúc tạo dữ liệu. Vấn đề khó khăn hơn bạn sẽ phải đối mặt vào thời điểm này là chú thích khối lượng dữ liệu khổng lồ như vậy.
Ghi nhãn dữ liệu có thể mở rộng là những gì chúng ta sẽ làm sáng tỏ ngày hôm nay vì các tổ chức và nhóm mà chúng tôi đã nói chuyện đều chỉ ra cho chúng tôi thực tế rằng những bên liên quan này nhận thấy việc xây dựng sự tự tin của máy khó hơn việc tạo ra dữ liệu. Và như bạn đã biết, sự tự tin của máy chỉ có thể được xây dựng thông qua các hệ thống được đào tạo đúng cách được hỗ trợ bởi dữ liệu được chú thích chính xác. Vì vậy, chúng ta hãy xem xét 5 mối quan tâm chính làm giảm hiệu quả của quá trình ghi nhãn dữ liệu.
5 thách thức trong thế giới thực làm loãng nỗ lực gắn nhãn dữ liệu
Quản ly lực lượng lao động
Chúng tôi đã lặp đi lặp lại rằng việc ghi nhãn dữ liệu không chỉ tốn thời gian mà còn tốn nhiều công sức. Các chuyên gia chú thích dữ liệu dành vô số giờ để làm sạch dữ liệu phi cấu trúc, biên dịch và làm cho nó có thể đọc được bằng máy. Đồng thời, họ cần đảm bảo rằng các chú thích của họ chính xác và có chất lượng cao.Vì vậy, các tổ chức đang sẵn sàng với thách thức cân bằng cả chất lượng và số lượng để tạo ra kết quả tạo ra sự khác biệt và giải quyết một mục đích. Trong những trường hợp như vậy, việc quản lý lực lượng lao động trở nên vô cùng khó khăn và vất vả. Trong khi gia công phần mềm sẽ giúp ích, các doanh nghiệp có đội ngũ nội bộ dành riêng cho chú thích dữ liệu mục đích, đối mặt với các trở ngại như:
- Đào tạo nhân viên để ghi nhãn dữ liệu
- Phân phối công việc giữa các nhóm và tăng cường khả năng tương tác
- Theo dõi hiệu suất và tiến độ ở cả cấp vi mô và vĩ mô
- Giải quyết vấn đề tiêu hao và đào tạo lại nhân viên mới
- Hợp lý hóa sự phối hợp giữa các nhà khoa học dữ liệu, người chú thích và người quản lý dự án
- Loại bỏ các rào cản về văn hóa, ngôn ngữ và địa lý và xóa bỏ các thành kiến khỏi hệ sinh thái hoạt động và hơn thế nữa
Chúng tôi đã lặp đi lặp lại rằng việc ghi nhãn dữ liệu không chỉ tốn thời gian mà còn tốn nhiều công sức. Các chuyên gia chú thích dữ liệu dành vô số giờ để làm sạch dữ liệu phi cấu trúc, biên dịch và làm cho nó có thể đọc được bằng máy. Đồng thời, họ cần đảm bảo rằng các chú thích của họ chính xác và có chất lượng cao.Theo dõi tài chính
Lập ngân sách là một trong những giai đoạn quan trọng nhất trong đào tạo AI. Nó xác định số tiền bạn sẵn sàng chi cho việc xây dựng một mô-đun AI xét theo hệ thống công nghệ, tài nguyên, nhân viên, v.v. và sau đó giúp bạn tính toán RoI chính xác. Gần với 26% các công ty việc mạo hiểm phát triển hệ thống AI đã thất bại giữa chừng vì lập ngân sách không phù hợp. Không có sự minh bạch về nơi tiền đang được bơm vào cũng như các chỉ số hiệu quả cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực cho các bên liên quan về những gì tiền của họ được chuyển thành.
Các doanh nghiệp vừa và nhỏ thường rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan về việc thanh toán cho mỗi dự án hoặc mỗi giờ và sơ hở trong việc thuê các doanh nghiệp vừa và nhỏ cho chú thích mục đích so với tuyển dụng một nhóm trung gian. Tất cả những điều này có thể được loại bỏ trong quá trình lập ngân sách.
Tuân thủ và bảo mật dữ liệu
Trong khi số lượng các trường hợp sử dụng AI ngày càng tăng, các doanh nghiệp đang gấp rút đi trước làn sóng và phát triển các giải pháp nâng cao cuộc sống và trải nghiệm. Ở đầu kia của quang phổ là một thách thức mà các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô cần phải chú ý - mối quan tâm về quyền riêng tư của dữ liệu.
Bạn có thể quen thuộc với GDPR, CCPA, DPA và các hướng dẫn khác nhưng có những luật và tuân thủ mới hơn đang được các quốc gia trên thế giới phát triển và thực hiện. Khi lượng dữ liệu được tạo ra nhiều hơn, quyền riêng tư trở nên quan trọng trong chú thích dữ liệu vì dữ liệu từ cảm biến và thị giác máy tính tạo ra dữ liệu có khuôn mặt của người, chi tiết bí mật từ tài liệu KYC, biển số xe, số giấy phép, v.v.Điều này thúc đẩy nhu cầu duy trì thích hợp các tiêu chuẩn về quyền riêng tư và tuân thủ việc sử dụng hợp lý dữ liệu bí mật. Về mặt kỹ thuật, các doanh nghiệp phải đảm bảo một môi trường an toàn và lành mạnh nhằm ngăn chặn truy cập trái phép dữ liệu, sử dụng các thiết bị trái phép trong hệ sinh thái an toàn dữ liệu, tải xuống bất hợp pháp tệp, chuyển lên hệ thống đám mây, v.v. Các luật điều chỉnh quyền riêng tư dữ liệu rất phức tạp và cần phải thận trọng để đảm bảo đáp ứng mọi yêu cầu đơn lẻ để tránh các hậu quả pháp lý.
Các công cụ thông minh và chú thích được hỗ trợ
Trong số hai loại phương pháp chú thích riêng biệt - thủ công và tự động, mô hình chú thích kết hợp là lý tưởng cho tương lai. Điều này là do các hệ thống AI có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu một cách liền mạch và con người rất giỏi trong việc chỉ ra lỗi và tối ưu hóa kết quả.
Các công cụ hỗ trợ bởi AI và các kỹ thuật chú thích là giải pháp vững chắc cho những thách thức mà chúng ta phải đối mặt ngày nay vì nó giúp cuộc sống của tất cả các bên liên quan tham gia vào quá trình trở nên dễ dàng. Các công cụ thông minh cho phép doanh nghiệp tự động hóa phân công công việc, quản lý đường ống, kiểm soát chất lượng dữ liệu được chú thích và mang lại nhiều tiện ích hơn. Nếu không có các công cụ thông minh, nhân viên sẽ vẫn làm việc trên các kỹ thuật lỗi thời, đẩy thời gian của con người lên đáng kể để hoàn thành công việc.
Quản lý tính nhất quán về chất lượng và số lượng dữ liệu
Một trong những khía cạnh quan trọng của việc đánh giá chất lượng dữ liệu là đánh giá định nghĩa của các nhãn trong bộ dữ liệu. Đối với những người chưa bắt đầu, hãy hiểu rằng có hai loại tập dữ liệu chính:
- Dữ liệu khách quan - dữ liệu đúng hoặc phổ biến bất kể ai nhìn vào nó
- Và dữ liệu chủ quan - dữ liệu có thể có nhiều nhận thức dựa trên người truy cập nó
Ví dụ, ghi nhãn một quả táo như một quả táo đỏ là khách quan vì nó phổ biến nhưng mọi thứ trở nên phức tạp khi có bộ dữ liệu sắc thái trong tay. Cân nhắc phản hồi dí dỏm từ khách hàng trong bài đánh giá. Người chú thích phải đủ thông minh để hiểu nhận xét đó là châm biếm hay là lời khen để gắn nhãn cho phù hợp. Phân tích tình cảm mô-đun sẽ xử lý dựa trên những gì trình chú thích đã gắn nhãn. Vì vậy, khi nhiều con mắt và trí óc cùng tham gia, làm thế nào để một nhóm đạt được sự đồng thuận?
Làm thế nào để các doanh nghiệp có thể thực thi các hướng dẫn và quy tắc nhằm loại bỏ sự khác biệt và mang lại một lượng khách quan đáng kể trong các tập dữ liệu chủ quan?
Bạn có thể quen thuộc với GDPR, CCPA, DPA và các hướng dẫn khác nhưng có những luật và tuân thủ mới hơn đang được các quốc gia trên thế giới phát triển và thực hiện. Khi lượng dữ liệu được tạo ra nhiều hơn, quyền riêng tư trở nên quan trọng trong chú thích dữ liệu vì dữ liệu từ cảm biến và thị giác máy tính tạo ra dữ liệu có khuôn mặt của người, chi tiết bí mật từ tài liệu KYC, biển số xe, số giấy phép, v.v.Tổng kết
Nó khá áp đảo, phải không, số lượng thách thức mà các nhà khoa học dữ liệu và nhà chú giải phải đối mặt hàng ngày? Những mối quan tâm mà chúng tôi đã thảo luận cho đến nay chỉ là một phần của thách thức bắt nguồn từ tính sẵn có của dữ liệu. Có rất nhiều thứ khác trong quang phổ này.
Tuy nhiên, hy vọng rằng chúng tôi sẽ vượt qua tất cả những điều này nhờ vào sự phát triển của các quy trình và hệ thống trong chú thích dữ liệu. Chà, luôn có gia công phần mềm (shaip) các tùy chọn có sẵn, cung cấp cho bạn dữ liệu chất lượng cao dựa trên yêu cầu của bạn.
