Chú thích Dữ liệu & Ghi nhãn Dữ liệu

Hướng dẫn người mua cuối cùng năm 2022

Vì vậy, bạn muốn bắt đầu một sáng kiến ​​AI / ML mới và bây giờ bạn nhanh chóng nhận ra rằng không chỉ tìm kiếm chất lượng cao dữ liệu đào tạo nhưng chú thích dữ liệu cũng sẽ là một số khía cạnh thách thức cho dự án của bạn. Đầu ra của các mô hình AI & ML của bạn chỉ tốt như dữ liệu bạn sử dụng để đào tạo nó - vì vậy độ chính xác mà bạn áp dụng để tổng hợp dữ liệu cũng như gắn thẻ và xác định dữ liệu đó là rất quan trọng!

Bạn đến đâu để nhận được các dịch vụ chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu tốt nhất cho AI doanh nghiệp và máy móc
dự án học tập?

Đó là một câu hỏi mà mọi nhà điều hành và lãnh đạo doanh nghiệp như bạn phải xem xét khi họ phát triển
lộ trình và tiến trình cho từng sáng kiến ​​AI / ML của họ.

Chú thích dữ liệu
Đọc Hướng dẫn Người mua Ghi nhãn / Chú thích Dữ liệu hoặc tải xuống phiên bản PDF

Giới thiệu

Hướng dẫn này sẽ cực kỳ hữu ích cho những người mua và những người ra quyết định, những người đang bắt đầu chuyển hướng suy nghĩ của họ về những điểm mấu chốt của việc tìm nguồn cung cấp dữ liệu và triển khai dữ liệu cho cả mạng nơ-ron và các loại hoạt động AI và ML khác.

Chú thích dữ liệu

Bài viết này hoàn toàn dành riêng để làm sáng tỏ quy trình là gì, tại sao nó là không thể tránh khỏi, rất quan trọng
các yếu tố mà công ty nên cân nhắc khi tiếp cận các công cụ chú thích dữ liệu và hơn thế nữa. Vì vậy, nếu bạn sở hữu một doanh nghiệp, hãy chuẩn bị để tìm hiểu vì hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn mọi thứ bạn cần biết về chú thích dữ liệu.

Băt đâu nao.

Đối với những người bạn đang đọc lướt qua bài viết, đây là một số điểm nhanh mà bạn sẽ tìm thấy trong hướng dẫn:

  • Hiểu chú thích dữ liệu là gì
  • Biết các loại quy trình chú thích dữ liệu khác nhau
  • Biết lợi ích của việc triển khai quy trình chú thích dữ liệu
  • Tìm hiểu rõ ràng về việc bạn nên gắn nhãn dữ liệu nội bộ hay thuê chúng bên ngoài
  • Cũng có thông tin chi tiết về việc chọn chú thích dữ liệu phù hợp

Hướng dẫn này dành cho ai?

Hướng dẫn mở rộng này dành cho:

  • Tất cả các bạn là các doanh nhân và những người giải trí, những người đang thu thập một lượng lớn dữ liệu thường xuyên
  • AI và học máy hoặc các chuyên gia đang bắt đầu với các kỹ thuật tối ưu hóa quy trình
  • Các nhà quản lý dự án có ý định triển khai thời gian tiếp thị nhanh hơn cho các mô-đun AI hoặc các sản phẩm do AI của họ điều khiển
  • Và những người đam mê công nghệ thích tìm hiểu chi tiết về các lớp liên quan đến quy trình AI.
Chú thích dữ liệu

Học máy là gì?

Chúng tôi đã nói về cách chú thích dữ liệu hoặc ghi nhãn dữ liệu hỗ trợ học máy và nó bao gồm gắn thẻ hoặc xác định các thành phần. Nhưng đối với bản thân học sâu và học máy: tiền đề cơ bản của học máy là các hệ thống và chương trình máy tính có thể cải thiện kết quả đầu ra của chúng theo những cách giống với quá trình nhận thức của con người mà không cần sự trợ giúp hoặc can thiệp trực tiếp của con người, để cung cấp cho chúng ta thông tin chi tiết. Nói cách khác, họ trở thành những cỗ máy tự học, giống như một con người, trở nên giỏi hơn với công việc của mình khi được thực hành nhiều hơn. “Thực hành” này có được từ việc phân tích và diễn giải nhiều hơn (và tốt hơn) dữ liệu đào tạo.

Chú thích dữ liệu

Một trong những khái niệm quan trọng trong học máy là mạng nơ-ron, nơi các nơ-ron kỹ thuật số riêng lẻ được ánh xạ với nhau theo từng lớp. Mạng thần kinh gửi tín hiệu qua các lớp đó, giống như hoạt động của bộ não con người thực tế, để thu được kết quả.

Điều này trông như thế nào trong thực địa là khác nhau trên cơ sở từng trường hợp, nhưng các yếu tố cơ bản được áp dụng. Một trong những điều đó là nhu cầu học tập được gắn nhãn và giám sát.

Dữ liệu được gắn nhãn này thường ở dạng tập huấn luyện và kiểm tra sẽ định hướng chương trình học máy hướng tới các kết quả trong tương lai khi các đầu vào dữ liệu trong tương lai được thêm vào. Nói cách khác, khi bạn có một thiết lập dữ liệu kiểm tra và đào tạo tốt, máy có thể diễn giải và sắp xếp dữ liệu sản xuất mới theo những cách tốt hơn và hiệu quả hơn.

Theo nghĩa đó, việc tối ưu hóa máy học này là tìm kiếm chất lượng và cách giải quyết “vấn đề học giá trị” - vấn đề về cách máy móc có thể học cách tự suy nghĩ và ưu tiên kết quả với càng ít sự trợ giúp của con người càng tốt.

Trong việc phát triển các chương trình hiện tại tốt nhất, chìa khóa để triển khai AI / ML hiệu quả là dữ liệu được gắn nhãn “sạch”. Các tập dữ liệu thử nghiệm và đào tạo được thiết kế tốt và có chú thích hỗ trợ các kết quả mà các kỹ sư cần từ ML thành công.

Ghi nhãn dữ liệu là gì? Mọi thứ một người mới bắt đầu cần biết

Chú thích Dữ liệu là gì?

Giống như chúng tôi đã đề cập trước đó, gần 95% dữ liệu được tạo ra là không có cấu trúc. Nói một cách dễ hiểu, dữ liệu phi cấu trúc có thể ở khắp nơi và không được xác định đúng cách. Nếu bạn đang xây dựng một mô hình AI, bạn cần cung cấp thông tin cho một thuật toán để nó xử lý và cung cấp kết quả đầu ra và suy luận.

Chú thích dữ liệuQuá trình này chỉ có thể xảy ra khi thuật toán hiểu và phân loại dữ liệu đang được cung cấp cho nó.

Và quá trình phân bổ, gắn thẻ hoặc gắn nhãn dữ liệu này được gọi là chú thích dữ liệu. Tóm lại, ghi nhãn dữ liệu và chú thích dữ liệu là tất cả về việc gắn nhãn hoặc gắn thẻ thông tin / siêu dữ liệu có liên quan trong tập dữ liệu để cho phép máy móc hiểu chúng là gì. Tập dữ liệu có thể ở bất kỳ dạng nào, ví dụ như hình ảnh, tệp âm thanh, cảnh quay video hoặc thậm chí là văn bản. Khi chúng tôi gắn nhãn các phần tử trong dữ liệu, các mô hình ML hiểu chính xác những gì chúng sẽ xử lý và lưu giữ thông tin đó để tự động xử lý thông tin mới hơn được xây dựng dựa trên kiến ​​thức hiện có để đưa ra quyết định kịp thời.

Với chú thích dữ liệu, một mô hình AI sẽ biết liệu dữ liệu mà nó nhận được là âm thanh, video, văn bản, đồ họa hay hỗn hợp các định dạng. Tùy thuộc vào các chức năng và tham số được chỉ định, mô hình sau đó sẽ phân loại dữ liệu và tiến hành thực hiện các tác vụ của nó.

Chú thích dữ liệu là không thể tránh khỏi vì AI và các mô hình học máy cần được đào tạo nhất quán để trở nên hiệu quả hơn và hiệu quả hơn trong việc cung cấp đầu ra được yêu cầu. Trong học tập có giám sát, quá trình càng trở nên quan trọng hơn bởi vì càng nhiều dữ liệu được chú thích được cung cấp cho mô hình, thì nó càng sớm tự đào tạo để học một cách tự chủ.

Ví dụ, nếu chúng ta phải nói về ô tô tự lái, hoàn toàn dựa vào dữ liệu được tạo ra từ các thành phần công nghệ đa dạng của nó như thị giác máy tính, NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), cảm biến và hơn thế nữa, chú thích dữ liệu là những gì thúc đẩy các thuật toán đưa ra quyết định lái xe chính xác mỗi giây. Trong trường hợp không có quy trình này, một người mẫu sẽ không hiểu liệu chướng ngại vật đang đến gần là xe khác, người đi bộ, động vật hay chướng ngại vật. Điều này chỉ dẫn đến một hệ quả không mong muốn và đó là sự thất bại của mô hình AI.

Khi chú thích dữ liệu được triển khai, các mô hình của bạn được đào tạo chính xác. Vì vậy, bất kể bạn triển khai mô hình cho chatbots, nhận dạng giọng nói, tự động hóa hay các quy trình khác, bạn sẽ nhận được kết quả tối ưu và một mô hình chống đánh lừa.

Tại sao Cần chú thích Dữ liệu?

Thực tế là chúng tôi biết rằng 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 chú thích 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 AI để giúp chúng đưa ra quyết định và xác định các đối tượng hoặc phần tử tốt hơn.

Chỉ thông qua quá trình chú thích 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 chú thích dữ liệu, mọi hình ảnh sẽ giống nhau đối với máy móc vì chúng không có bất kỳ thông tin hoặc kiến ​​thức cố hữu nào về bất kỳ thứ gì trên thế giới.

Chú thích 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 chú thích dữ liệu để đảm bảo các quyết định là chính xác và phù hợp.

Chú thích Dữ liệu VS Ghi nhãn Dữ liệu

Có một sự khác biệt rất nhỏ giữa chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu, ngoại trừ kiểu và loại gắn thẻ nội dung được sử dụng. Do đó, chúng thường được sử dụng thay thế cho nhau để tạo tập dữ liệu đào tạo ML tùy thuộc vào mô hình AI và quá trình đào tạo thuật toán.

Chú thích dữ liệuGhi nhãn dữ liệu
Chú thích dữ liệu là kỹ thuật mà thông qua đó chúng tôi gắn nhãn dữ liệu để làm cho các đối tượng có thể nhận ra bởi máy mócGắn nhãn dữ liệu là tất cả về việc thêm nhiều thông tin / siêu dữ liệu vào các dữ liệu khác nhau
các loại (văn bản, âm thanh, hình ảnh và video) để đào tạo các mô hình ML
Dữ liệu được chú thích là yêu cầu cơ bản để đào tạo các mô hình MLDán nhãn là tất cả về việc xác định các tính năng có liên quan trong tập dữ liệu
Chú thích giúp nhận ra dữ liệu có liên quanViệc gắn nhãn giúp nhận dạng các mẫu để đào tạo các thuật toán

Sự gia tăng của chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu

Cách đơn giản nhất để giải thích các trường hợp sử dụng của chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu là trước tiên hãy thảo luận về học máy có giám sát và không giám sát.

Nói chung, trong học máy có giám sát, con người đang cung cấp "dữ liệu được gắn nhãn" giúp thuật toán học máy có một khởi đầu thuận lợi; một cái gì đó để tiếp tục. Con người đã gắn thẻ các đơn vị dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ hoặc nền tảng khác nhau như ShaipCloud để thuật toán học máy có thể áp dụng bất kỳ công việc nào cần thực hiện, dù đã biết điều gì đó về dữ liệu mà nó gặp phải.

Ngược lại, học dữ liệu không giám sát liên quan đến các chương trình trong đó máy phải tự nhận dạng các điểm dữ liệu nhiều hơn hoặc ít hơn.

Sử dụng một cách đơn giản hóa để hiểu điều này là sử dụng ví dụ 'giỏ trái cây'. Giả sử bạn có mục tiêu sắp xếp táo, chuối và nho thành các kết quả hợp lý bằng cách sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo.

Chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu

Với dữ liệu được gắn nhãn, các kết quả đã được xác định là táo, chuối và nho, tất cả những gì chương trình phải làm là phân biệt giữa các mục thử nghiệm được dán nhãn này để phân loại chính xác kết quả.

Tuy nhiên, với máy học không giám sát - nơi không có nhãn dữ liệu - máy sẽ phải xác định táo, nho và chuối thông qua các tiêu chí trực quan của chúng - ví dụ: phân loại các đối tượng màu đỏ, tròn từ các đối tượng màu vàng, dài hoặc màu xanh lá cây, các đối tượng theo cụm.

Hạn chế chính của việc học không có giám sát là thuật toán, theo rất nhiều cách chính, hoạt động mù quáng. Có, nó có thể tạo ra kết quả - nhưng chỉ với sự phát triển thuật toán và tài nguyên kỹ thuật mạnh mẽ hơn nhiều. Tất cả những điều đó có nghĩa là nhiều đô la phát triển hơn và các nguồn lực trả trước - làm tăng thêm mức độ không chắc chắn. Đây là lý do tại sao các mô hình học tập có giám sát, chú thích dữ liệu và ghi nhãn đi kèm với chúng, rất có giá trị trong việc xây dựng bất kỳ loại dự án ML nào. Thông thường, các dự án học tập có giám sát đi kèm với chi phí phát triển trả trước thấp hơn và độ chính xác cao hơn nhiều.

Trong bối cảnh này, thật dễ dàng để thấy cách chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu có thể tăng đáng kể khả năng của một chương trình AI hoặc ML đồng thời giảm thời gian tiếp thị và tổng chi phí sở hữu.

Bây giờ chúng tôi đã xác định rằng loại ứng dụng và triển khai nghiên cứu này vừa quan trọng vừa là nhu cầu, chúng ta hãy xem xét những người chơi.

Một lần nữa, nó bắt đầu với những người mà hướng dẫn này được thiết kế để trợ giúp - những người mua và người ra quyết định hoạt động với tư cách là nhà chiến lược hoặc người tạo ra kế hoạch AI của tổ chức. Sau đó, nó mở rộng cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu, những người sẽ làm việc trực tiếp với các thuật toán và dữ liệu, đồng thời giám sát và kiểm soát, trong một số trường hợp, đầu ra của các hệ thống AI / ML. Đây là lúc mà vai trò quan trọng của “Con người trong vòng lặp” phát huy.

Human-in-the-Loop (HITL) là một cách chung để giải quyết tầm quan trọng của sự giám sát của con người trong các hoạt động của AI. Khái niệm này rất phù hợp với việc ghi nhãn dữ liệu trên một số khía cạnh - trước hết, bản thân việc ghi nhãn dữ liệu có thể được xem như một cách triển khai HITL.

Công cụ ghi nhãn / chú thích dữ liệu là gì?

Công cụ Ghi nhãn / Chú thích Dữ liệu Nói một cách dễ hiểu, đó là một nền tảng hoặc một cổng thông tin cho phép các chuyên gia và chuyên gia chú thích, gắn thẻ hoặc gắn nhãn các tập dữ liệu thuộc mọi loại. Đó là cầu nối hoặc phương tiện giữa dữ liệu thô và kết quả mà các mô-đun học máy của bạn cuối cùng sẽ xuất hiện.

Công cụ gắn nhãn dữ liệu là một giải pháp dựa trên đám mây hoặc tại chỗ để chú thích dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô hình học máy. Trong khi nhiều công ty dựa vào nhà cung cấp bên ngoài để thực hiện các chú thích phức tạp, một số tổ chức vẫn có các công cụ của riêng họ được xây dựng tùy chỉnh hoặc dựa trên phần mềm miễn phí hoặc các công cụ nguồn mở có sẵn trên thị trường. Các công cụ như vậy thường được thiết kế để xử lý các loại dữ liệu cụ thể, chẳng hạn như hình ảnh, video, văn bản, âm thanh, v.v. Các công cụ này cung cấp các tính năng hoặc tùy chọn như hộp giới hạn hoặc đa giác cho trình chú thích dữ liệu để gắn nhãn hình ảnh. Họ chỉ có thể chọn tùy chọn và thực hiện các tác vụ cụ thể của mình.

Vượt qua những thách thức chính trong Lao động dữ liệu

Có một số thách thức chính cần được đánh giá trong việc phát triển hoặc có được dịch vụ ghi nhãn và chú thích dữ liệu điều đó sẽ cung cấp đầu ra chất lượng cao nhất cho các mô hình máy học (ML) của bạn.

Một số thách thức liên quan đến việc đưa ra phân tích phù hợp cho dữ liệu bạn đang gắn nhãn (tức là tài liệu văn bản, tệp âm thanh, hình ảnh hoặc video). Trong mọi trường hợp, các giải pháp tốt nhất sẽ có thể đưa ra các diễn giải, ghi nhãn và phiên âm cụ thể, có mục tiêu.

Đây là nơi mà các thuật toán cần phải cơ bắp và nhắm mục tiêu đến nhiệm vụ trong tầm tay. Nhưng đây chỉ là cơ sở cho một số cân nhắc kỹ thuật hơn trong việc phát triển các dịch vụ dán nhãn dữ liệu nlp tốt hơn.

Ở cấp độ rộng hơn, việc gắn nhãn dữ liệu tốt nhất cho máy học là nhiều hơn về chất lượng của sự tham gia của con người. Đó là về quản lý quy trình làm việc và nội trú cho tất cả các loại nhân công - và đảm bảo rằng đúng người có đủ năng lực và làm đúng công việc.

Có một thách thức trong việc có được tài năng phù hợp và sự ủy quyền phù hợp để tiếp cận một trường hợp sử dụng máy học cụ thể, như chúng ta sẽ nói ở phần sau.

Cả hai tiêu chuẩn cơ bản quan trọng này phải được sử dụng để hỗ trợ chú thích dữ liệu hiệu quả và ghi nhãn dữ liệu cho việc triển khai AI / ML.

Lao động dữ liệu

Các loại chú thích dữ liệu

Đây là một thuật ngữ ô bao gồm các loại chú thích dữ liệu khác nhau. Điều này bao gồm hình ảnh, văn bản, âm thanh và video. Để bạn hiểu rõ hơn, chúng tôi đã chia nhỏ từng phần thành các phần nhỏ hơn. Hãy kiểm tra chúng một cách riêng lẻ.

Chú thích Hình ảnh

Chú thích Hình ảnh

Từ bộ dữ liệu mà họ đã được đào tạo, họ có thể phân biệt ngay lập tức và chính xác mắt của bạn với mũi và lông mày với lông mi của bạn. Đó là lý do tại sao các bộ lọc bạn áp dụng hoàn toàn phù hợp bất kể hình dạng khuôn mặt của bạn, khoảng cách bạn ở gần máy ảnh và hơn thế nữa.


Vì vậy, như bạn đã biết, chú thích hình ảnh rất quan trọng trong các mô-đun liên quan đến nhận dạng khuôn mặt, thị giác máy tính, thị giác robot và hơn thế nữa. Khi các chuyên gia AI đào tạo các mô hình như vậy, họ sẽ thêm chú thích, số nhận dạng và từ khóa làm thuộc tính cho hình ảnh của họ. Các thuật toán sau đó xác định và hiểu từ các tham số này và học một cách tự chủ.

Chú thích âm thanh

Chú thích âm thanh

Dữ liệu âm thanh thậm chí còn gắn liền với nó nhiều động lực hơn so với dữ liệu hình ảnh. Một số yếu tố được liên kết với tệp âm thanh bao gồm nhưng chắc chắn không giới hạn - ngôn ngữ, nhân khẩu học của người nói, phương ngữ, tâm trạng, ý định, cảm xúc, hành vi. Để các thuật toán xử lý hiệu quả, tất cả các thông số này phải được xác định và gắn thẻ bằng các kỹ thuật như nhãn thời gian, nhãn âm thanh và hơn thế nữa. Bên cạnh các tín hiệu đơn thuần bằng lời nói, các trường hợp phi ngôn ngữ như im lặng, hơi thở, thậm chí cả tiếng ồn xung quanh có thể được chú thích để hệ thống hiểu một cách toàn diện.

Chú thích Video

Chú thích Video

Trong khi hình ảnh tĩnh, video là tập hợp các hình ảnh tạo ra hiệu ứng của các đối tượng đang chuyển động. Bây giờ, mọi hình ảnh trong tập hợp này được gọi là khung. Liên quan đến chú thích video, quá trình này bao gồm việc bổ sung các điểm chính, đa giác hoặc hộp giới hạn để chú thích các đối tượng khác nhau trong trường trong mỗi khung hình.

Khi các khung này được ghép lại với nhau, chuyển động, hành vi, các mẫu và hơn thế nữa có thể được học bởi các mô hình AI đang hoạt động. Nó chỉ thông qua chú thích video rằng các khái niệm như bản địa hóa, làm mờ chuyển động và theo dõi đối tượng có thể được triển khai trong hệ thống.

Chú thích Văn bản

Chú thích Văn bản

Ngày nay, hầu hết các doanh nghiệp phụ thuộc vào dữ liệu dựa trên văn bản để có thông tin và thông tin chi tiết độc đáo. Giờ đây, văn bản có thể là bất cứ thứ gì khác nhau, từ phản hồi của khách hàng về một ứng dụng đến đề cập trên mạng xã hội. Và không giống như hình ảnh và video chủ yếu truyền tải ý định thẳng thắn, văn bản đi kèm với rất nhiều ngữ nghĩa.

Là con người, chúng ta được điều chỉnh để hiểu ngữ cảnh của một cụm từ, ý nghĩa của mỗi từ, câu hoặc cụm từ, liên hệ chúng với một tình huống hoặc cuộc trò chuyện nhất định và sau đó nhận ra ý nghĩa tổng thể đằng sau một câu nói. Mặt khác, máy móc không thể làm điều này ở các cấp độ chính xác. Họ không biết đến các khái niệm như châm biếm, hài hước và các yếu tố trừu tượng khác và đó là lý do tại sao việc gắn nhãn dữ liệu văn bản trở nên khó khăn hơn. Đó là lý do tại sao chú thích văn bản có một số giai đoạn tinh chỉnh hơn như sau:

Chú thích ngữ nghĩa - các đối tượng, sản phẩm và dịch vụ được làm cho phù hợp hơn bằng cách gắn thẻ cụm từ khóa thích hợp và các thông số nhận dạng. Chatbots cũng được tạo ra để bắt chước các cuộc trò chuyện của con người theo cách này.

Chú thích ý định - ý định của người dùng và ngôn ngữ mà họ sử dụng được gắn thẻ để máy móc hiểu được. Với điều này, các mô hình có thể phân biệt yêu cầu với lệnh hoặc đề xuất với đặt trước, v.v.

Phân loại văn bản - các câu hoặc đoạn văn có thể được gắn thẻ và phân loại dựa trên các chủ đề, xu hướng, chủ đề, ý kiến, danh mục tổng thể (thể thao, giải trí và tương tự) và các thông số khác.

Chú thích thực thể - nơi các câu không có cấu trúc được gắn thẻ để làm cho chúng có nghĩa hơn và đưa chúng đến một định dạng mà máy móc có thể hiểu được. Để điều này xảy ra, có hai khía cạnh liên quan: nhận dạng thực thểliên kết thực thể. Nhận dạng thực thể được đặt tên là khi tên của địa điểm, con người, sự kiện, tổ chức và hơn thế nữa được gắn thẻ và xác định và liên kết thực thể là khi các thẻ này được liên kết với các câu, cụm từ, sự kiện hoặc ý kiến ​​theo sau chúng. Nói chung, hai quá trình này thiết lập mối quan hệ giữa các văn bản liên quan và tuyên bố xung quanh nó.

3 Bước chính trong Quy trình Ghi nhãn Dữ liệu và Chú thích Dữ liệu 

Đôi khi có thể hữu ích khi nói về các quy trình tổ chức diễn ra trong một dự án ghi nhãn và chú thích dữ liệu phức tạp.

Mô hình giai đoạn đầu tiên là sự mua lại. Đây là nơi các công ty thu thập và tổng hợp dữ liệu. Giai đoạn này thường liên quan đến việc phải tìm nguồn chuyên môn của chủ đề, từ các nhà khai thác con người hoặc thông qua hợp đồng cấp phép dữ liệu.

Mô hình 2 và bước trung tâm trong quy trình liên quan đến việc dán nhãn và chú thích thực tế.

Bước này là nơi mà phân tích NER, tình cảm và ý định sẽ diễn ra như chúng ta đã nói trước đó trong cuốn sách.

Đây là những điểm mấu chốt của việc gắn thẻ và ghi nhãn dữ liệu một cách chính xác sẽ được sử dụng trong các dự án máy học thành công trong các mục tiêu và mục tiêu đặt ra cho chúng.

Sau khi dữ liệu đã được gắn thẻ, gắn nhãn hoặc chú thích đầy đủ, dữ liệu được gửi đến giai đoạn thứ ba và cuối cùng của quy trình, đó là triển khai hoặc sản xuất.

Ba bước chính trong dự án ghi chú dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu

Một điều cần ghi nhớ về giai đoạn áp dụng là sự cần thiết phải tuân thủ. Đây là giai đoạn mà các vấn đề về quyền riêng tư có thể trở thành vấn đề. Cho dù đó là HIPAA hay GDPR hoặc các nguyên tắc địa phương hoặc liên bang khác, dữ liệu đang được sử dụng có thể là dữ liệu nhạy cảm và phải được kiểm soát.

Với sự chú ý đến tất cả các yếu tố này, quy trình ba bước đó có thể có hiệu quả duy nhất trong việc phát triển kết quả cho các bên liên quan trong kinh doanh.

Quy trình chú thích dữ liệu

Ba bước chính trong dự án ghi chú dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu

Các tính năng cho các công cụ ghi chú dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu

Các công cụ chú thích dữ liệu là yếu tố quyết định có thể tạo ra hoặc phá vỡ dự án AI của bạn. Khi nói đến đầu ra và kết quả chính xác, chỉ riêng chất lượng của bộ dữ liệu không quan trọng. Trên thực tế, các công cụ chú thích dữ liệu mà bạn sử dụng để đào tạo các mô-đun AI của mình ảnh hưởng rất lớn đến kết quả đầu ra của bạn.

Đó là lý do tại sao việc lựa chọn và sử dụng công cụ ghi nhãn dữ liệu thích hợp và có chức năng nhất đáp ứng nhu cầu kinh doanh hoặc dự án của bạn là điều cần thiết. Nhưng ngay từ đầu, công cụ chú thích dữ liệu là gì? Mục đích của nó là gì? Có những loại nào? Vâng, chúng ta hãy tìm hiểu.

Tính năng cho các công cụ ghi chú dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu

Tương tự như các công cụ khác, công cụ chú thích dữ liệu cung cấp một loạt các tính năng và khả năng. Để cung cấp cho bạn một ý tưởng nhanh về các tính năng, đây là danh sách một số tính năng cơ bản nhất mà bạn nên tìm kiếm khi chọn một công cụ chú thích dữ liệu.

Quản lý dữ liệu

Công cụ chú thích dữ liệu bạn định sử dụng phải hỗ trợ các tập dữ liệu bạn có trong tay và cho phép bạn nhập chúng vào phần mềm để ghi nhãn. Vì vậy, quản lý tập dữ liệu của bạn là tính năng chính mà các công cụ cung cấp. Các giải pháp hiện đại cung cấp các tính năng cho phép bạn nhập khối lượng lớn dữ liệu một cách liền mạch, đồng thời cho phép bạn tổ chức các tập dữ liệu của mình thông qua các hành động như sắp xếp, lọc, sao chép, hợp nhất và hơn thế nữa.

Sau khi hoàn tất việc nhập các tập dữ liệu của bạn, tiếp theo là xuất chúng dưới dạng các tệp có thể sử dụng được. Công cụ bạn sử dụng sẽ cho phép bạn lưu các tập dữ liệu của mình theo định dạng bạn chỉ định để bạn có thể đưa chúng vào các chế độ ML của mình.

Kỹ thuật chú thích

Đây là những gì một công cụ chú thích dữ liệu được xây dựng hoặc thiết kế cho. Một công cụ vững chắc sẽ cung cấp cho bạn một loạt các kỹ thuật chú thích cho các tập dữ liệu thuộc mọi loại. Điều này là trừ khi bạn đang phát triển một giải pháp tùy chỉnh cho nhu cầu của mình. Công cụ của bạn sẽ cho phép bạn chú thích video hoặc hình ảnh từ tầm nhìn máy tính, âm thanh hoặc văn bản từ NLP và bản ghi âm và hơn thế nữa. Tinh chỉnh điều này hơn nữa, nên có các tùy chọn để sử dụng các hộp giới hạn, phân đoạn ngữ nghĩa, hình khối, nội suy, phân tích tình cảm, các phần của bài phát biểu, giải pháp cốt lõi và hơn thế nữa.

Đối với những người mới bắt đầu, cũng có các công cụ chú thích dữ liệu được hỗ trợ bởi AI. Chúng đi kèm với các mô-đun AI tự động học hỏi từ các mẫu công việc của người chú thích và tự động chú thích hình ảnh hoặc văn bản. Như là
mô-đun có thể được sử dụng để cung cấp hỗ trợ đáng kinh ngạc cho người chú thích, tối ưu hóa chú thích và thậm chí thực hiện kiểm tra chất lượng.

Kiểm soát chất lượng dữ liệu

Nói về kiểm tra chất lượng, một số công cụ chú thích dữ liệu ra mắt với các mô-đun kiểm tra chất lượng được nhúng. Những điều này cho phép người chú thích cộng tác tốt hơn với các thành viên trong nhóm của họ và giúp tối ưu hóa quy trình công việc. Với tính năng này, người chú thích có thể đánh dấu và theo dõi nhận xét hoặc phản hồi trong thời gian thực, theo dõi danh tính đằng sau những người thực hiện thay đổi đối với tệp, khôi phục các phiên bản trước, chọn đồng thuận gắn nhãn và hơn thế nữa.

Bảo vệ

Vì bạn đang làm việc với dữ liệu, nên bảo mật phải được ưu tiên cao nhất. Bạn có thể đang làm việc trên dữ liệu bí mật như những dữ liệu liên quan đến chi tiết cá nhân hoặc sở hữu trí tuệ. Vì vậy, công cụ của bạn phải cung cấp bảo mật kín về nơi dữ liệu được lưu trữ và cách chia sẻ dữ liệu. Nó phải cung cấp các công cụ giới hạn quyền truy cập của các thành viên trong nhóm, ngăn chặn tải xuống trái phép và hơn thế nữa.

Ngoài ra, các tiêu chuẩn và giao thức bảo mật phải được đáp ứng và tuân thủ.

Quản ly lực lượng lao động

Công cụ chú thích dữ liệu cũng là một loại nền tảng quản lý dự án, nơi các nhiệm vụ có thể được giao cho các thành viên trong nhóm, công việc hợp tác có thể xảy ra, có thể có đánh giá và hơn thế nữa. Đó là lý do tại sao công cụ của bạn phải phù hợp với quy trình và quy trình làm việc của bạn để tối ưu hóa năng suất.

Bên cạnh đó, công cụ cũng phải có một đường cong học tập tối thiểu vì quá trình chú thích dữ liệu của chính nó rất tốn thời gian. Nó không phục vụ bất kỳ mục đích nào dành quá nhiều thời gian chỉ đơn giản là tìm hiểu công cụ. Vì vậy, nó phải trực quan và liền mạch để mọi người bắt đầu nhanh chóng.

Phân tích ưu điểm của chú thích dữ liệu

Khi một quy trình được xác định và xây dựng rất phức tạp, phải có một tập hợp các lợi thế cụ thể mà người dùng hoặc chuyên gia có thể trải nghiệm. Ngoài thực tế là chú thích dữ liệu tối ưu hóa quá trình đào tạo cho các thuật toán AI và học máy, nó cũng mang lại những lợi ích đa dạng. Hãy cùng khám phá xem chúng là gì.
Phân tích lợi thế của chú thích dữ liệu

Trải nghiệm người dùng phong phú hơn

Mục đích chính của các mô hình AI là cung cấp trải nghiệm tối ưu cho người dùng và làm cho cuộc sống của họ trở nên đơn giản. Những ý tưởng như chatbot, tự động hóa, công cụ tìm kiếm và hơn thế nữa đều được hình thành với cùng một mục đích. Với chú thích dữ liệu, người dùng có được trải nghiệm trực tuyến liền mạch, nơi các xung đột của họ được giải quyết, các truy vấn tìm kiếm được đáp ứng với các kết quả có liên quan và các lệnh và tác vụ được thực hiện một cách dễ dàng.

Họ làm cho thử nghiệm Turing có thể bẻ khóa

Phép thử Turing được Alan Turing đề xuất cho máy tư duy. Khi một hệ thống bẻ khóa bài kiểm tra, nó được cho là ngang bằng với tâm trí con người, nơi mà người ở phía bên kia của máy sẽ không thể biết được họ đang tương tác với người hay máy khác. Hôm nay, tất cả chúng ta chỉ còn một bước nữa là có thể bẻ khóa Thử nghiệm Turing vì kỹ thuật ghi nhãn dữ liệu. Các chatbot và trợ lý ảo đều được cung cấp bởi các mô hình chú thích ưu việt giúp tái tạo liền mạch các cuộc trò chuyện mà người ta có thể có với con người. Nếu bạn để ý, các trợ lý ảo như Siri không chỉ trở nên thông minh hơn mà còn kỳ quặc hơn.

Chúng làm cho kết quả hiệu quả hơn

Tác động của các mô hình AI có thể được giải mã từ hiệu quả của kết quả mà chúng mang lại. Khi dữ liệu được chú thích và gắn thẻ một cách hoàn hảo, các mô hình AI sẽ không thể xảy ra sai sót và chỉ đơn giản là tạo ra kết quả đầu ra hiệu quả và chính xác nhất. Trên thực tế, họ sẽ được đào tạo ở mức độ sao cho kết quả của họ sẽ linh động với các phản ứng thay đổi tùy theo các tình huống và kịch bản độc đáo.

Để xây dựng hoặc không xây dựng Công cụ chú thích dữ liệu

Một vấn đề quan trọng và bao quát có thể xuất hiện trong dự án chú thích dữ liệu hoặc ghi nhãn dữ liệu là lựa chọn xây dựng hoặc mua chức năng cho các quy trình này. Điều này có thể xuất hiện nhiều lần trong các giai đoạn khác nhau của dự án hoặc liên quan đến các phân đoạn khác nhau của chương trình. Trong việc lựa chọn xây dựng một hệ thống nội bộ hay dựa vào các nhà cung cấp, luôn có sự đánh đổi.

Xây dựng hay không xây dựng công cụ chú thích dữ liệu

Như bạn có thể thấy bây giờ, chú thích dữ liệu là một quá trình phức tạp. Đồng thời, đó cũng là một quá trình chủ quan. Có nghĩa là, không có một câu trả lời duy nhất cho câu hỏi bạn nên mua hay xây dựng một công cụ chú thích dữ liệu. Rất nhiều yếu tố cần được xem xét và bạn cần tự hỏi bản thân một số câu hỏi để hiểu rõ yêu cầu của mình và nhận ra liệu bạn có thực sự cần mua hay chế tạo một chiếc.

Để làm cho điều này trở nên đơn giản, đây là một số yếu tố bạn nên xem xét.

Mục tiêu của bạn

Yếu tố đầu tiên bạn cần xác định là mục tiêu với trí tuệ nhân tạo và khái niệm máy học của bạn.

  • Tại sao bạn triển khai chúng trong doanh nghiệp của mình?
  • Họ có giải quyết được một vấn đề trong thế giới thực mà khách hàng của bạn đang gặp phải không?
  • Họ có đang thực hiện bất kỳ quy trình giao diện người dùng hoặc phụ trợ nào không?
  • Bạn sẽ sử dụng AI để giới thiệu các tính năng mới hoặc tối ưu hóa trang web, ứng dụng hoặc mô-đun hiện có của mình?
  • Đối thủ cạnh tranh của bạn đang làm gì trong phân khúc của bạn?
  • Bạn có đủ các trường hợp sử dụng cần sự can thiệp của AI không?

Các câu trả lời cho những điều này sẽ đối chiếu suy nghĩ của bạn - hiện có thể ở khắp nơi - vào một nơi và giúp bạn rõ ràng hơn.

Thu thập / cấp phép dữ liệu AI

Các mô hình AI chỉ yêu cầu một yếu tố để hoạt động - dữ liệu. Bạn cần xác định nơi bạn có thể tạo ra khối lượng lớn dữ liệu chân thực. Nếu doanh nghiệp của bạn tạo ra khối lượng lớn dữ liệu cần được xử lý để có những hiểu biết quan trọng về kinh doanh, hoạt động, nghiên cứu đối thủ cạnh tranh, phân tích biến động thị trường, nghiên cứu hành vi của khách hàng và hơn thế nữa, bạn cần có công cụ chú thích dữ liệu. Tuy nhiên, bạn cũng nên xem xét khối lượng dữ liệu mà bạn tạo ra. Như đã đề cập trước đó, một mô hình AI chỉ hiệu quả bằng chất lượng và số lượng dữ liệu mà nó được cung cấp. Vì vậy, các quyết định của bạn luôn phải phụ thuộc vào yếu tố này.

Nếu bạn không có dữ liệu phù hợp để đào tạo các mô hình ML của mình, các nhà cung cấp có thể rất hữu ích, hỗ trợ bạn cấp phép dữ liệu cho đúng bộ dữ liệu cần thiết để đào tạo các mô hình ML. Trong một số trường hợp, một phần giá trị mà nhà cung cấp mang lại sẽ liên quan đến cả năng lực kỹ thuật và khả năng tiếp cận các nguồn lực sẽ thúc đẩy thành công của dự án.

Ngân sách

Một điều kiện cơ bản khác có thể ảnh hưởng đến mọi yếu tố mà chúng ta đang thảo luận. Giải pháp cho câu hỏi bạn nên xây dựng hay mua chú thích dữ liệu sẽ trở nên dễ dàng khi bạn hiểu liệu bạn có đủ ngân sách để chi tiêu hay không.

Sự phức tạp về tuân thủ

Sự phức tạp về tuân thủ Các nhà cung cấp có thể cực kỳ hữu ích khi nói đến quyền riêng tư của dữ liệu và việc xử lý chính xác các dữ liệu nhạy cảm. Một trong những loại trường hợp sử dụng này liên quan đến bệnh viện hoặc doanh nghiệp liên quan đến chăm sóc sức khỏe muốn sử dụng sức mạnh của máy học mà không gây nguy hiểm cho việc tuân thủ HIPAA và các quy tắc bảo mật dữ liệu khác. Ngay cả bên ngoài lĩnh vực y tế, các luật như GDPR của Châu Âu đang thắt chặt kiểm soát các tập dữ liệu và yêu cầu các bên liên quan của công ty cảnh giác hơn.

Nguồn nhân lực

Chú thích dữ liệu yêu cầu nhân lực có kỹ năng để làm việc bất kể quy mô, quy mô và lĩnh vực kinh doanh của bạn. Ngay cả khi bạn đang tạo ra dữ liệu tối thiểu mỗi ngày, bạn cần các chuyên gia dữ liệu làm việc trên dữ liệu của bạn để gắn nhãn. Vì vậy, bây giờ, bạn cần phải nhận ra nếu bạn có đủ nhân lực cần thiết, nếu bạn có, họ có thành thạo các công cụ và kỹ thuật cần thiết hay họ có cần nâng cao kỹ năng không? Nếu họ cần nâng cao kỹ năng, bạn có đủ ngân sách để đào tạo họ ngay từ đầu không?

Hơn nữa, các chương trình ghi nhãn dữ liệu và chú thích dữ liệu tốt nhất lấy một số chuyên gia về chủ đề hoặc lĩnh vực và phân đoạn họ theo nhân khẩu học như tuổi, giới tính và lĩnh vực chuyên môn - hoặc thường là theo ngôn ngữ bản địa hóa mà họ sẽ làm việc. Đó là, một lần nữa, nơi chúng tôi tại Shaip nói về việc đưa đúng người vào đúng chỗ ngồi, từ đó thúc đẩy các quy trình phù hợp với con người sẽ dẫn các nỗ lực lập trình của bạn đến thành công.

Các hoạt động và ngưỡng chi phí của dự án nhỏ và lớn

Trong nhiều trường hợp, hỗ trợ của nhà cung cấp có thể là một lựa chọn cho một dự án nhỏ hơn hoặc cho các giai đoạn của dự án nhỏ hơn. Khi chi phí có thể kiểm soát được, công ty có thể hưởng lợi từ việc thuê ngoài để thực hiện các dự án chú thích dữ liệu hoặc ghi nhãn dữ liệu hiệu quả hơn.

Các công ty cũng có thể xem xét các ngưỡng quan trọng - nơi nhiều nhà cung cấp ràng buộc chi phí với lượng dữ liệu được tiêu thụ hoặc các tiêu chuẩn tài nguyên khác. Ví dụ: giả sử một công ty đã đăng ký với một nhà cung cấp để thực hiện việc nhập dữ liệu tẻ nhạt cần thiết để thiết lập các bộ thử nghiệm.

Có thể có một ngưỡng ẩn trong thỏa thuận, ví dụ: đối tác kinh doanh phải đưa ra một khối lưu trữ dữ liệu AWS khác hoặc một số thành phần dịch vụ khác từ Amazon Web Services hoặc một số nhà cung cấp bên thứ ba khác. Họ chuyển điều đó cho khách hàng dưới hình thức chi phí cao hơn và nó đặt thẻ giá vượt khỏi tầm với của khách hàng.

Trong những trường hợp này, việc đo lường các dịch vụ mà bạn nhận được từ các nhà cung cấp giúp giữ cho dự án có giá cả phải chăng. Có phạm vi phù hợp sẽ đảm bảo rằng chi phí dự án không vượt quá mức hợp lý hoặc khả thi đối với công ty được đề cập.

Nguồn mở và các giải pháp thay thế phần mềm miễn phí

Nguồn mở và các giải pháp thay thế phần mềm miễn phíMột số lựa chọn thay thế cho sự hỗ trợ đầy đủ của nhà cung cấp liên quan đến việc sử dụng phần mềm nguồn mở, hoặc thậm chí là phần mềm miễn phí, để thực hiện các dự án ghi chú hoặc gắn nhãn dữ liệu. Ở đây có một loại trung gian nơi các công ty không tạo ra mọi thứ từ đầu, nhưng cũng tránh phụ thuộc quá nhiều vào các nhà cung cấp thương mại.

Tâm lý tự làm của nguồn mở tự nó giống như một sự thỏa hiệp - các kỹ sư và người nội bộ có thể tận dụng lợi thế của cộng đồng nguồn mở, nơi các cơ sở người dùng phi tập trung cung cấp các loại hỗ trợ cơ sở của riêng họ. Nó sẽ không giống như những gì bạn nhận được từ một nhà cung cấp - bạn sẽ không nhận được hỗ trợ dễ dàng 24/7 hoặc câu trả lời cho các câu hỏi mà không thực hiện nghiên cứu nội bộ - nhưng thẻ giá thấp hơn.

Vì vậy, câu hỏi lớn - Khi nào bạn nên mua công cụ chú thích dữ liệu:

Cũng giống như nhiều loại dự án công nghệ cao, loại phân tích này - khi nào nên xây và khi nào nên mua - đòi hỏi sự suy nghĩ và cân nhắc chuyên sâu về nguồn gốc và quản lý của các dự án này. Những thách thức mà hầu hết các công ty phải đối mặt liên quan đến các dự án AI / ML khi xem xét tùy chọn “xây dựng” là nó không chỉ về các phần xây dựng và phát triển của dự án. Thường có một đường cong học tập khổng lồ để thậm chí đi đến điểm mà sự phát triển AI / ML thực sự có thể xảy ra. Với các nhóm và sáng kiến ​​AI / ML mới, số lượng “ẩn số chưa biết” nhiều hơn nhiều so với số “ẩn số đã biết”.

Xây dựngMua

Ưu điểm:

  • Toàn quyền kiểm soát toàn bộ quá trình
  • Thời gian phản hồi nhanh hơn

Ưu điểm:

  • Thời gian tiếp thị nhanh hơn để tạo lợi thế cho người đi đầu tiên
  • Tiếp cận công nghệ mới nhất phù hợp với các phương pháp hay nhất trong ngành

Nhược điểm:

  • Quá trình chậm và ổn định. Yêu cầu sự kiên nhẫn, thời gian và tiền bạc.
  • Chi phí bảo trì và nâng cao nền tảng đang diễn ra
Nhược điểm:
  • Cung cấp của nhà cung cấp hiện tại có thể cần tùy chỉnh để hỗ trợ trường hợp sử dụng của bạn
  • Nền tảng có thể hỗ trợ các yêu cầu liên tục và không đảm bảo hỗ trợ trong tương lai.

Để làm cho mọi thứ đơn giản hơn nữa, hãy xem xét các khía cạnh sau:

  • khi bạn làm việc với khối lượng lớn dữ liệu
  • khi bạn làm việc trên nhiều loại dữ liệu khác nhau
  • khi các chức năng liên quan đến mô hình hoặc giải pháp của bạn có thể thay đổi hoặc phát triển trong tương lai
  • khi bạn có một trường hợp sử dụng mơ hồ hoặc chung chung
  • khi bạn cần ý tưởng rõ ràng về các chi phí liên quan đến việc triển khai công cụ chú thích dữ liệu
  • và khi bạn không có lực lượng lao động phù hợp hoặc các chuyên gia lành nghề để làm việc trên các công cụ và đang tìm kiếm một đường cong học tập tối thiểu

Nếu phản hồi của bạn trái ngược với những tình huống này, bạn nên tập trung vào việc xây dựng công cụ của mình.

Các yếu tố cần xem xét khi chọn Công cụ chú thích dữ liệu phù hợp

Nếu bạn đang đọc nó, những ý tưởng này nghe có vẻ thú vị và chắc chắn nói dễ hơn làm. Vì vậy, làm thế nào để tận dụng rất nhiều công cụ chú thích dữ liệu đã có sẵn trên mạng? Vì vậy, bước tiếp theo liên quan là xem xét các yếu tố liên quan đến việc chọn công cụ chú thích dữ liệu phù hợp.

Không giống như một vài năm trước, thị trường đã phát triển với rất nhiều công cụ chú thích dữ liệu trong thực tế ngày nay. Các doanh nghiệp có nhiều lựa chọn hơn trong việc lựa chọn dựa trên nhu cầu riêng biệt của họ. Nhưng mỗi công cụ đều có những ưu và nhược điểm riêng. Để đưa ra một quyết định khôn ngoan, cần phải có một lộ trình khách quan ngoài những yêu cầu chủ quan.

Hãy xem xét một số yếu tố quan trọng bạn nên xem xét trong quá trình này.

Xác định trường hợp sử dụng của bạn

Để chọn công cụ chú thích dữ liệu phù hợp, bạn cần xác định trường hợp sử dụng của mình. Bạn nên nhận ra nếu yêu cầu của mình liên quan đến văn bản, hình ảnh, video, âm thanh hoặc sự kết hợp của tất cả các loại dữ liệu. Có những công cụ độc lập mà bạn có thể mua và có những công cụ tổng thể cho phép bạn thực hiện các hành động đa dạng trên các tập dữ liệu.

Các công cụ ngày nay rất trực quan và cung cấp cho bạn các tùy chọn về phương tiện lưu trữ (mạng, cục bộ hoặc đám mây), kỹ thuật chú thích (âm thanh, hình ảnh, 3D, v.v.) và một loạt các khía cạnh khác. Bạn có thể chọn một công cụ dựa trên các yêu cầu cụ thể của mình.

Thiết lập các tiêu chuẩn kiểm soát chất lượng

Thiết lập các tiêu chuẩn kiểm soát chất lượng Đây là một yếu tố quan trọng cần xem xét vì mục đích và hiệu quả của các mô hình AI của bạn phụ thuộc vào các tiêu chuẩn chất lượng mà bạn thiết lập. Giống như kiểm tra, bạn cần thực hiện kiểm tra chất lượng dữ liệu bạn cung cấp và kết quả thu được để biết liệu các mô hình của bạn có đang được đào tạo đúng cách và đúng mục đích hay không. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là bạn dự định thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng như thế nào?

Cũng như nhiều loại công việc khác nhau, nhiều người có thể thực hiện chú thích và gắn thẻ dữ liệu nhưng họ làm với nhiều mức độ thành công khác nhau. Khi bạn yêu cầu một dịch vụ, bạn không tự động xác minh mức độ kiểm soát chất lượng. Đó là lý do tại sao kết quả khác nhau.

Vì vậy, bạn có muốn triển khai mô hình đồng thuận, nơi người chú thích đưa ra phản hồi về chất lượng và các biện pháp khắc phục được thực hiện ngay lập tức không? Hoặc, bạn thích xem xét mẫu, tiêu chuẩn vàng hay giao thoa hơn các mô hình liên hiệp?

Kế hoạch mua hàng tốt nhất sẽ đảm bảo việc kiểm soát chất lượng được thực hiện ngay từ đầu bằng cách thiết lập các tiêu chuẩn trước khi thỏa thuận bất kỳ hợp đồng cuối cùng nào. Khi thiết lập điều này, bạn cũng không nên bỏ qua các biên lỗi. Không thể tránh hoàn toàn sự can thiệp thủ công vì các hệ thống có thể tạo ra lỗi với tỷ lệ lên đến 3%. Điều này không cần làm trước, nhưng nó đáng giá.

Ai sẽ chú thích dữ liệu của bạn?

Yếu tố chính tiếp theo phụ thuộc vào người chú thích dữ liệu của bạn. Bạn có ý định có một đội ngũ trong nhà hay bạn muốn thuê đội ngũ bên ngoài? Nếu bạn đang thuê ngoài, bạn cần xem xét các biện pháp pháp lý và tuân thủ vì các mối quan tâm về quyền riêng tư và bảo mật liên quan đến dữ liệu. Và nếu bạn có một nhóm nội bộ, họ học một công cụ mới hiệu quả như thế nào? Thời gian tiếp thị sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn là gì? Bạn có các chỉ số và nhóm chất lượng phù hợp để phê duyệt kết quả không?

Nhà cung cấp Vs. Đối tác tranh luận

Nhà cung cấp Vs. Đối tác tranh luận Chú thích dữ liệu là một quá trình cộng tác. Nó liên quan đến sự phụ thuộc và phức tạp như khả năng tương tác. Điều này có nghĩa là một số nhóm nhất định luôn làm việc song song với nhau và một trong các nhóm có thể là nhà cung cấp của bạn. Đó là lý do tại sao nhà cung cấp hoặc đối tác bạn chọn cũng quan trọng như công cụ bạn sử dụng để ghi nhãn dữ liệu.

Với yếu tố này, các khía cạnh như khả năng giữ bí mật dữ liệu và ý định của bạn, ý định chấp nhận và làm việc theo phản hồi, chủ động về yêu cầu dữ liệu, tính linh hoạt trong hoạt động và hơn thế nữa cần được xem xét trước khi bạn bắt tay với nhà cung cấp hoặc đối tác . Chúng tôi đã đưa vào tính linh hoạt vì các yêu cầu về chú thích dữ liệu không phải lúc nào cũng tuyến tính hoặc tĩnh. Chúng có thể thay đổi trong tương lai khi bạn mở rộng quy mô kinh doanh của mình hơn nữa. Nếu bạn hiện chỉ xử lý dữ liệu dựa trên văn bản, bạn có thể muốn chú thích dữ liệu âm thanh hoặc video khi bạn mở rộng quy mô và bộ phận hỗ trợ của bạn phải sẵn sàng mở rộng tầm nhìn của họ với bạn.

Sự tham gia của nhà cung cấp

Một trong những cách để đánh giá sự tham gia của nhà cung cấp là hỗ trợ bạn sẽ nhận được.

Bất kỳ kế hoạch mua hàng phải có một số cân nhắc của thành phần này. Hỗ trợ sẽ như thế nào trên mặt đất? Ai sẽ là các bên liên quan và những người chỉ điểm ở cả hai phía của phương trình?

Cũng có những nhiệm vụ cụ thể phải trình bày rõ sự tham gia của nhà cung cấp là gì (hoặc sẽ có). Đối với chú thích dữ liệu hoặc dự án ghi nhãn dữ liệu cụ thể, nhà cung cấp có đang tích cực cung cấp dữ liệu thô hay không? Ai sẽ đóng vai trò là chuyên gia về chủ đề, và ai sẽ tuyển dụng họ với tư cách là nhân viên hoặc nhà thầu độc lập?

Các trường hợp sử dụng chính

Tại sao các công ty thực hiện các loại dự án chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu?

Các trường hợp sử dụng có rất nhiều, nhưng một số trường hợp phổ biến minh họa cách các hệ thống này giúp các công ty hoàn thành các mục tiêu và mục tiêu.

Các trường hợp sử dụng khóa chú thích dữ liệu

Ví dụ: một số trường hợp sử dụng liên quan đến việc cố gắng đào tạo trợ lý kỹ thuật số hoặc hệ thống phản hồi giọng nói tương tác. Thực sự, các loại tài nguyên giống nhau có thể hữu ích trong bất kỳ tình huống nào mà một thực thể trí tuệ nhân tạo tương tác với con người. Càng có nhiều chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu đã góp phần vào dữ liệu thử nghiệm được nhắm mục tiêu và dữ liệu đào tạo, thì các mối quan hệ này nói chung càng hoạt động tốt hơn.

Một trường hợp sử dụng quan trọng khác để chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu là phát triển AI theo ngành cụ thể. Bạn có thể gọi một số loại dự án này là AI “định hướng nghiên cứu”, trong đó những dự án khác hoạt động hoặc theo quy trình hơn. Chăm sóc sức khỏe là một ngành dọc chính cho nỗ lực sử dụng nhiều dữ liệu này. Tuy nhiên, với suy nghĩ đó, các ngành khác như tài chính, bệnh viện, sản xuất hoặc thậm chí bán lẻ cũng sẽ sử dụng các loại hệ thống này.

Các trường hợp sử dụng khác có bản chất cụ thể hơn. Lấy nhận dạng khuôn mặt làm hệ thống xử lý hình ảnh. Việc chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu giống nhau sẽ giúp cung cấp cho hệ thống máy tính thông tin cần thiết để xác định các cá nhân và tạo ra các kết quả được nhắm mục tiêu.

Sự ác cảm của một số công ty đối với lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt là một ví dụ về cách hoạt động của nó. Khi công nghệ không được kiểm soát đầy đủ, nó sẽ dẫn đến mối quan tâm lớn về sự công bằng và tác động của nó đối với cộng đồng con người.

Nghiên cứu điển hình

Dưới đây là một số ví dụ nghiên cứu điển hình cụ thể giải quyết cách chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu thực sự hoạt động trên thực tế. Tại Shaip, chúng tôi quan tâm đến việc cung cấp chất lượng ở mức cao nhất và kết quả vượt trội trong việc chú thích dữ liệu và gắn nhãn dữ liệu.

Phần lớn cuộc thảo luận ở trên về các thành tựu tiêu chuẩn cho chú thích dữ liệu và ghi nhãn dữ liệu tiết lộ cách chúng tôi tiếp cận từng dự án và những gì chúng tôi cung cấp cho các công ty và các bên liên quan mà chúng tôi làm việc cùng.

Các tài liệu nghiên cứu điển hình sẽ chứng minh cách thức hoạt động của điều này:

Các trường hợp sử dụng khóa chú thích dữ liệu

Trong một dự án cấp phép dữ liệu lâm sàng, nhóm Shaip đã xử lý hơn 6,000 giờ âm thanh, xóa tất cả thông tin sức khỏe được bảo vệ (PHI) và để lại nội dung tuân thủ HIPAA cho các mô hình nhận dạng giọng nói chăm sóc sức khỏe hoạt động.

Trong trường hợp này, tiêu chí và phân loại thành tích là quan trọng. Dữ liệu thô ở dạng âm thanh và cần phải xác định các bên. Ví dụ, khi sử dụng phân tích NER, mục tiêu kép là xác định và chú thích nội dung.

Một nghiên cứu điển hình khác liên quan đến dữ liệu đào tạo AI đàm thoại dự án mà chúng tôi đã hoàn thành với 3,000 nhà ngôn ngữ học làm việc trong thời gian 14 tuần. Điều này dẫn đến việc sản xuất dữ liệu đào tạo bằng 27 ngôn ngữ, nhằm phát triển các trợ lý kỹ thuật số đa ngôn ngữ có thể xử lý các tương tác của con người bằng nhiều ngôn ngữ mẹ đẻ.

Trong nghiên cứu tình huống cụ thể này, nhu cầu về đúng người vào đúng chiếc ghế là điều hiển nhiên. Số lượng lớn các chuyên gia về chủ đề và các nhà khai thác đầu vào nội dung có nghĩa là cần có sự tinh giản về tổ chức và thủ tục để hoàn thành dự án theo một thời hạn cụ thể. Nhóm của chúng tôi đã có thể đánh bại tiêu chuẩn ngành nhờ một biên độ rộng, thông qua việc tối ưu hóa việc thu thập dữ liệu và các quy trình tiếp theo.

Các loại nghiên cứu điển hình khác liên quan đến những thứ như đào tạo bot và chú thích văn bản cho học máy. Một lần nữa, ở định dạng văn bản, điều quan trọng vẫn là xử lý các bên được xác định theo luật bảo mật và sắp xếp thông qua dữ liệu thô để có được kết quả được nhắm mục tiêu.

Nói cách khác, khi làm việc trên nhiều loại và định dạng dữ liệu, Shaip đã chứng tỏ thành công quan trọng giống nhau bằng cách áp dụng các phương pháp và nguyên tắc giống nhau cho cả dữ liệu thô và các kịch bản kinh doanh cấp phép dữ liệu.

Tổng kết

Chúng tôi thực sự tin rằng hướng dẫn này rất hữu ích cho bạn và bạn đã trả lời được hầu hết các câu hỏi của mình. Tuy nhiên, nếu bạn vẫn chưa thuyết phục về một nhà cung cấp đáng tin cậy, đừng tìm đâu xa.

Chúng tôi, tại Shaip, là một công ty chú thích dữ liệu hàng đầu. Chúng tôi có các chuyên gia trong lĩnh vực này, những người hiểu dữ liệu và các mối quan tâm đồng minh của nó. Chúng tôi có thể là đối tác lý tưởng của bạn khi chúng tôi mang đến những năng lực như cam kết, tính bảo mật, tính linh hoạt và quyền sở hữu đối với từng dự án hoặc sự hợp tác.

Vì vậy, bất kể loại dữ liệu bạn định lấy chú thích là gì, bạn có thể tìm thấy đội ngũ kỳ cựu đó trong chúng tôi để đáp ứng nhu cầu và mục tiêu của bạn. Nhận các mô hình AI của bạn được tối ưu hóa để học với chúng tôi.

Hãy nói chuyện

  • Bằng cách đăng ký, tôi đồng ý với Shaip Chính sách Bảo mậtCác Điều Khoản của Dịch Vụ và cung cấp sự đồng ý của tôi để nhận thông tin tiếp thị B2B từ Shaip.

Những câu hỏi thường gặp (FAQ)

Chú thích dữ liệu hoặc ghi nhãn dữ liệu là quá trình làm cho dữ liệu với các đối tượng cụ thể có thể được máy nhận dạng để dự đoán kết quả. Gắn thẻ, sao chép hoặc xử lý các đối tượng trong văn bản, hình ảnh, quét, v.v. cho phép các thuật toán diễn giải dữ liệu được gắn nhãn và được đào tạo để tự giải quyết các trường hợp kinh doanh thực tế mà không cần sự can thiệp của con người.

Trong học máy (cả được giám sát hoặc không được giám sát), dữ liệu được gắn nhãn hoặc chú thích là việc gắn thẻ, sao chép hoặc xử lý các tính năng mà bạn muốn các mô hình học máy của mình hiểu và nhận ra để giải quyết các thách thức trong thế giới thực.

Người chú thích dữ liệu là người làm việc không mệt mỏi để làm phong phú dữ liệu để máy móc có thể nhận biết được. Nó có thể liên quan đến một hoặc tất cả các bước sau (tùy thuộc vào trường hợp sử dụng trong tay và yêu cầu): Làm sạch dữ liệu, Phiên mã dữ liệu, Ghi nhãn dữ liệu hoặc Chú thích dữ liệu, QA, v.v.

Các công cụ hoặc nền tảng (dựa trên đám mây hoặc tại chỗ) được sử dụng để gắn nhãn hoặc chú thích dữ liệu chất lượng cao (chẳng hạn như văn bản, âm thanh, hình ảnh, video) với siêu dữ liệu cho máy học được gọi là công cụ chú thích dữ liệu.

Các công cụ hoặc nền tảng (dựa trên đám mây hoặc tại chỗ) được sử dụng để gắn nhãn hoặc chú thích hình ảnh chuyển động từng khung hình từ video nhằm xây dựng dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho máy học.

Các công cụ hoặc nền tảng (dựa trên đám mây hoặc tại chỗ) được sử dụng để gắn nhãn hoặc chú thích văn bản từ các bài đánh giá, báo chí, đơn thuốc của bác sĩ, hồ sơ sức khỏe điện tử, bảng cân đối, v.v. để xây dựng dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho máy học. Quá trình này cũng có thể được gọi là gắn nhãn, gắn thẻ, sao chép hoặc xử lý.