Ghi nhãn dữ liệu

Hiểu sự khác biệt giữa Ghi nhãn Dữ liệu Thủ công và Tự động

Nếu bạn đang phát triển một giải pháp AI, thời gian đưa sản phẩm của bạn ra thị trường phụ thuộc rất nhiều vào sự sẵn có kịp thời của bộ dữ liệu chất lượng cho mục đích đào tạo. Chỉ khi bạn có trong tay bộ dữ liệu cần thiết, bạn mới bắt đầu quy trình đào tạo mô hình của mình, tối ưu hóa kết quả và chuẩn bị cho giải pháp của bạn để khởi chạy.

Và bạn biết đấy, tìm nạp bộ dữ liệu chất lượng đúng thời hạn là một thách thức khó khăn đối với các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô và quy mô. Đối với người chưa quen, gần với 19% doanh nghiệp tiết lộ rằng việc thiếu dữ liệu sẵn có đã hạn chế họ áp dụng các giải pháp AI.

Chúng tôi cũng nên hiểu rằng ngay cả khi bạn quản lý để tạo dữ liệu có liên quan và theo ngữ cảnh, chú thích dữ liệu là một thách thức của chính nó. Việc này tốn nhiều thời gian và đòi hỏi sự thành thạo và chú ý đến từng chi tiết. Khoảng 80% thời gian phát triển của AI dành cho việc chú thích các tập dữ liệu.

Giờ đây, chúng tôi không thể loại bỏ hoàn toàn các quy trình chú thích dữ liệu khỏi hệ thống của mình vì chúng là điểm tựa của việc đào tạo AI. Mô hình của bạn sẽ không mang lại kết quả (chưa nói đến kết quả chất lượng) nếu không có dữ liệu chú thích trong tay. Cho đến nay, chúng tôi đã thảo luận về vô số chủ đề về các thách thức dựa trên dữ liệu, kỹ thuật chú thích và hơn thế nữa. Hôm nay, chúng ta sẽ thảo luận về một khía cạnh quan trọng khác xoay quanh việc ghi nhãn dữ liệu.

Trong bài đăng này, chúng ta sẽ khám phá hai loại phương pháp chú thích được sử dụng trên toàn bộ, đó là:

  • Ghi nhãn dữ liệu thủ công
  • Và ghi nhãn dữ liệu tự động

Chúng tôi sẽ làm sáng tỏ sự khác biệt giữa hai phương pháp này, tại sao can thiệp thủ công lại là chìa khóa và những rủi ro liên quan đến tự động ghi nhãn dữ liệu.

Ghi nhãn dữ liệu thủ công

Như tên cho thấy, ghi nhãn dữ liệu thủ công liên quan đến con người. Các chuyên gia chú thích dữ liệu phụ trách việc gắn thẻ các phần tử trong tập dữ liệu. Theo các chuyên gia, chúng tôi muốn nói đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ và cơ quan quản lý miền biết chính xác những gì cần chú thích. Quy trình thủ công bắt đầu với việc người chú thích được cung cấp bộ dữ liệu thô cho việc chú thích. Các tập dữ liệu có thể là hình ảnh, tệp video, bản ghi âm hoặc bản ghi, văn bản hoặc kết hợp của chúng.

Dựa trên các dự án, kết quả yêu cầu và thông số kỹ thuật, trình chú thích làm việc để chú thích các yếu tố có liên quan. Các chuyên gia biết kỹ thuật nào phù hợp nhất cho các bộ dữ liệu và mục đích cụ thể. Họ sử dụng kỹ thuật phù hợp cho các dự án của mình và cung cấp các bộ dữ liệu có thể đào tạo đúng thời hạn.

Ghi nhãn dữ liệu thủ công Việc gắn nhãn thủ công là cực kỳ tốn thời gian và thời gian chú thích trung bình trên mỗi tập dữ liệu phụ thuộc vào một số yếu tố như công cụ được sử dụng, số lượng phần tử được chú thích, chất lượng dữ liệu và hơn thế nữa. Ví dụ: có thể mất tới 1500 giờ để một chuyên gia gắn nhãn gần 100,000 hình ảnh với 5 chú thích cho mỗi hình ảnh.

Trong khi ghi nhãn thủ công chỉ là một phần của quy trình, có một giai đoạn thứ hai trong quy trình ghi chú được gọi là kiểm tra và đánh giá chất lượng. Trong đó, các tập dữ liệu được chú thích được xác minh về tính xác thực và độ chính xác. Để làm điều này, các công ty áp dụng phương pháp đồng thuận, trong đó nhiều chú thích hoạt động trên cùng một bộ dữ liệu để có kết quả nhất trí. Sự khác biệt cũng được giải quyết trong trường hợp nhận xét và gắn cờ. Khi so sánh với quá trình chú thích, giai đoạn kiểm tra chất lượng ít vất vả và đòi hỏi thời gian hơn.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

Ghi nhãn dữ liệu tự động

Vì vậy, bây giờ bạn đã hiểu bao nhiêu nỗ lực thủ công dành cho việc ghi nhãn dữ liệu. Đối với các giải pháp được sử dụng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, độ chính xác và sự chú ý đến từng chi tiết càng trở nên quan trọng hơn. Để mở đường cho việc ghi nhãn dữ liệu và phân phối dữ liệu được chú thích nhanh hơn, các mô hình dán nhãn dữ liệu tự động đang dần trở nên nổi bật.

Trong phương pháp này, hệ thống AI đảm nhận việc ghi chú dữ liệu. Điều này đạt được với sự trợ giúp của các phương pháp heuristic hoặc mô hình học máy hoặc cả hai. Trong phương pháp heuristic, một tập dữ liệu duy nhất được chuyển qua một loạt các quy tắc hoặc điều kiện được xác định trước để xác thực một nhãn cụ thể. Các điều kiện được đặt ra bởi con người.

Mặc dù hiệu quả nhưng phương pháp này không thành công khi cấu trúc dữ liệu thường xuyên thay đổi. Ngoài ra, việc đặt ra các điều kiện trở nên phức tạp đối với hệ thống lái xe để đưa ra quyết định sáng suốt. Mặc dù con người có thể phân biệt được đâu là kem và đâu là nước chanh, nhưng chúng ta không biết cách tiếp cận của não bộ để đưa ra sự phân biệt. Để tái tạo điều này đối với con người là không thể trong máy móc.

Điều này làm phát sinh một số lo ngại về chất lượng kết quả từ các hệ thống AI. Mặc dù tự động hóa khởi động, bạn cần một con người (hoặc nhiều người trong số họ) để xác nhận và sửa các nhãn dữ liệu. Và đây là một segue xuất sắc cho phần tiếp theo của chúng tôi.

Chú thích có sự hỗ trợ của AI: Trí tuệ yêu cầu não (Phương pháp tiếp cận kết hợp)

Để có kết quả tốt nhất, cần có phương pháp lai. Trong khi các hệ thống AI có thể xử lý việc ghi nhãn nhanh hơn, con người có thể xác nhận kết quả và tối ưu hóa chúng. Để toàn bộ quá trình chú thích dữ liệu trong tay máy móc có thể là một ý tưởng tồi và đó là lý do tại sao việc đưa con người vào vòng lặp hoàn toàn có ý nghĩa.

Chú thích do Ai hỗ trợ Sau khi được đào tạo, máy móc có thể phân đoạn và chú thích chính xác các yếu tố cơ bản nhất. Đó chỉ là những nhiệm vụ phức tạp cần sự can thiệp của thủ công. Trong những trường hợp như vậy, điều này sẽ không tốn thời gian như việc ghi nhãn dữ liệu thủ công và rủi ro như việc ghi nhãn dữ liệu tự động.

Có một sự cân bằng được thiết lập và quá trình này cũng có thể diễn ra theo những cách hiệu quả về chi phí. Các chuyên gia có thể đưa ra các vòng phản hồi được tối ưu hóa cho máy móc để tạo ra các nhãn tốt hơn, cuối cùng giảm nhu cầu về các nỗ lực thủ công liên quan. Với sự gia tăng đáng kể về điểm tin cậy của máy, chất lượng của dữ liệu được dán nhãn cũng có thể được cải thiện.

Tổng kết

Hoàn toàn tự chủ ghi nhãn dữ liệu các cơ chế sẽ không bao giờ hoạt động - ít nhất là bây giờ. Những gì chúng tôi yêu cầu là sự hòa hợp giữa con người và máy móc để hoàn thành một nhiệm vụ tẻ nhạt. Điều này cũng làm tăng thời gian phân phối tập dữ liệu có chú thích, nơi các công ty có thể bắt đầu các giai đoạn đào tạo AI của họ một cách liền mạch. Và nếu bạn đang tìm kiếm bộ dữ liệu chất lượng cao cho các mô hình AI của mình, liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay.

Xã hội Chia sẻ

Chia sẻ trên facebook
Chia sẻ trên twitter
Chia sẻ trên linkin
Chia sẻ trên email
Chia sẻ trên whatsapp