Như bạn đã biết, việc chú thích dữ liệu hay gắn nhãn dữ liệu là một quá trình liên tục. Không có một thời điểm cụ thể nào để bạn có thể nói rằng mình sẽ ngừng huấn luyện các mô-đun AI 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 vấn đề chúng ta sẽ thảo luận hôm nay. Chúng ta sẽ tìm hiểu những thách thức phát sinh khi vấn đề tạo ra dữ liệu được giải quyết. Hãy tưởng tượng bạn có vô số điểm tiếp xúc tạo ra dữ liệu. Vấn đề khó khăn hơn mà bạn sẽ gặp phải lúc này là việc chú thích cho khối lượng dữ liệu khổng lồ đó.
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
Vì vậy, các tổ chức đang phải đối mặt với thách thức cân bằng giữa chất lượng và số lượng để tạo ra kết quả có tác động và giải quyết được mục đích. Trong những trường hợp như vậy, việc quản lý nguồn nhân lực trở nên vô cùng khó khăn và vất vả. Mặc dù thuê ngoài có thể giúp ích, nhưng các doanh nghiệp có đội ngũ nội bộ chuyên trách về chú thích dữ liệu vẫn gặp phải những 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
Theo dõi tài chính
Lập ngân sách là một trong những giai đoạn quan trọng nhất trong đào tạo AI. Nó xác định bạn sẵn sàng chi bao nhiêu cho việc xây dựng một mô-đun AI về mặt công nghệ, nguồn lực, nhân viên, v.v., và sau đó giúp bạn tính toán lợi tức đầu tư (ROI) chính xác. Gần 26% các công ty mạo hiểm phát triển hệ thống AI thất bại giữa chừng vì lập ngân sách không đúng cách. Không có sự minh bạch về việc tiền được đầu tư vào đâu, cũng như không có các chỉ số hiệu quả cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực cho các bên liên quan về việc tiền của họ được sử dụng như thế nào.
Các doanh nghiệp vừa và nhỏ thường vướng vào tình thế khó xử giữa việc thanh toán theo dự án hay theo giờ, và việc thuê các doanh nghiệp vừa và nhỏ để ghi chú thay vì tuyển dụng một nhóm các 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.
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, việc dán nhãn một quả táo là táo đỏ là khách quan vì nó mang tính phổ quát, nhưng mọi thứ trở nên phức tạp hơn khi có những tập dữ liệu tinh tế hơn. Hãy xem xét một phản hồi dí dỏm từ khách hàng trong một bài đánh giá. Người chú thích phải đủ thông minh để hiểu liệu bình luận đó là mỉa mai hay lời khen để dán nhãn cho phù hợp. Các mô-đun phân tích cảm xúc sẽ xử lý dựa trên những gì người chú thích đã dán nhãn. Vì vậy, khi có nhiều người cùng tham gia với nhiều góc nhìn và suy nghĩ khác nhau, 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?
Tổng kết
Thật choáng ngợp phải không, với số lượng thách thức mà các nhà khoa học dữ liệu và người chú thích dữ liệu phải đối mặt hàng ngày? Những vấn đề chúng ta đã thảo luận cho đến nay chỉ là một phần của thách thức bắt nguồn từ việc đảm bảo tính sẵn có liên tục của dữ liệu. Còn rất nhiều thách thức khác nữa trong lĩnh vực này.
Tuy nhiên, hy vọng là chúng ta sẽ vượt qua được tất cả những điều này nhờ sự phát triển của các quy trình và hệ thống trong việc chú thích dữ liệu. Tất nhiên, luôn có các lựa chọn thuê ngoài ( shaip ) sẵn có, cung cấp cho bạn dữ liệu chất lượng cao dựa trên yêu cầu của bạn.
