Các mô hình AI thông minh cần được đào tạo chuyên sâu để có thể xác định các mẫu, đối tượng và cuối cùng đưa ra quyết định đáng tin cậy. Tuy nhiên, dữ liệu được đào tạo không thể được cung cấp một cách ngẫu nhiên và phải được gắn nhãn để giúp các mô hình hiểu, xử lý và học hỏi một cách toàn diện từ các mẫu đầu vào được sắp xếp.
Đây là lúc việc ghi nhãn dữ liệu xuất hiện, như một hành động ghi nhãn thông tin hay đúng hơn là siêu dữ liệu, theo một tập dữ liệu cụ thể, để tập trung vào việc khuếch đại sự hiểu biết của máy móc. Nói một cách đơn giản hơn, Ghi nhãn dữ liệu phân loại có chọn lọc dữ liệu, hình ảnh, văn bản, âm thanh, video và các mẫu để cải thiện việc triển khai AI.
Theo Ghi nhãn dữ liệu NASSCOM Báo cáo, thị trường ghi nhãn dữ liệu toàn cầu dự kiến sẽ tăng 700% về giá trị vào cuối năm 2023, so với năm 2018. Sự tăng trưởng có chủ đích này rất có thể là do phân bổ tài chính cho các công cụ ghi nhãn tự quản lý, được hỗ trợ nội bộ tài nguyên và thậm chí cả các giải pháp của bên thứ ba.
Ngoài những phát hiện này, cũng có thể suy ra rằng thị trường dán nhãn Dữ liệu toàn cầu đã tích lũy giá trị 1.2 tỷ đô la vào năm 2018. Tuy nhiên, chúng tôi đang kỳ vọng nó sẽ mở rộng quy mô thị trường dán nhãn dữ liệu được cho là đạt mức định giá khổng lồ 4.4 tỷ đô la. vào năm 2023.
Dán nhãn dữ liệu là nhu cầu hàng ngày nhưng đi kèm với một số thách thức về giá cả và việc triển khai cụ thể.
Một số điều cấp bách hơn bao gồm:
- Chuẩn bị dữ liệu chậm chạp, nhờ các công cụ làm sạch dư thừa
- Thiếu phần cứng cần thiết để xử lý một lực lượng lao động khổng lồ và khối lượng dữ liệu cóp nhặt quá nhiều
- Quyền truy cập hạn chế vào các công cụ ghi nhãn tiên phong và công nghệ hỗ trợ
- Chi phí ghi nhãn dữ liệu cao hơn
- Thiếu nhất quán khi liên quan đến việc gắn thẻ dữ liệu chất lượng
- Thiếu khả năng mở rộng, nếu và khi mô hình AI cần bao gồm một nhóm người tham gia bổ sung
- Thiếu tuân thủ khi nói đến việc duy trì trạng thái bảo mật dữ liệu ổn định trong khi mua sắm và sử dụng dữ liệu
Mặc dù bạn có thể phân tách nhãn dữ liệu theo khái niệm, nhưng các công cụ liên quan yêu cầu bạn phân loại các khái niệm theo bản chất của bộ dữ liệu. Bao gồm các:
- Phân loại âm thanh: Bao gồm bộ sưu tập âm thanh, phân đoạn và phiên âm
- Ghi nhãn hình ảnh: Bao gồm việc thu thập, phân loại, phân đoạn và ghi nhãn dữ liệu điểm chính
- Nhãn văn bản: Liên quan đến việc trích xuất và phân loại văn bản
- Ghi nhãn video: Bao gồm các yếu tố như thu thập, phân loại và phân đoạn video
- Dán nhãn 3D: Tính năng theo dõi và phân đoạn đối tượng
Ngoài sự phân tách đã nói ở trên, đặc biệt là ở góc độ rộng hơn, việc ghi nhãn dữ liệu được chia thành bốn loại, bao gồm Mô tả, Đánh giá, Thông tin và Kết hợp. Phân loại, trích xuất, theo dõi đối tượng, mà chúng ta đã thảo luận cho các tập dữ liệu riêng lẻ.
Ghi nhãn dữ liệu là một quá trình chi tiết và bao gồm các bước sau để đào tạo phân loại các mô hình AI:
- Thu thập Tập dữ liệu, thông qua các chiến lược, tức là nội bộ, nguồn mở, nhà cung cấp
- Gắn nhãn Dữ liệu đặt theo khả năng của Thị giác máy tính, Học sâu và NLP cụ thể
- Kiểm tra và đánh giá các mô hình đã sản xuất để xác định trí thông minh như một phần của quá trình triển khai
- Đáp ứng chất lượng mô hình có thể chấp nhận được và cuối cùng phát hành nó để sử dụng toàn diện
Bộ công cụ ghi nhãn dữ liệu phù hợp, đồng nghĩa với một nền tảng ghi nhãn dữ liệu đáng tin cậy cần được chọn khi lưu ý các yếu tố sau:
- Loại thông minh mà bạn muốn mô hình có thông qua các trường hợp sử dụng đã xác định
- Chất lượng và kinh nghiệm của người chú thích dữ liệu, để họ có thể sử dụng các công cụ này một cách chính xác
- Tiêu chuẩn chất lượng bạn có trong đầu
- Các nhu cầu cụ thể về tuân thủ
- Các công cụ thương mại, mã nguồn mở và phần mềm miễn phí
- Ngân sách bạn có thể dự phòng
Ngoài các yếu tố đã đề cập, tốt hơn hết bạn nên lưu ý những điều cần cân nhắc sau:
- Ghi nhãn chính xác của các công cụ
- Đảm bảo chất lượng được đảm bảo bởi các công cụ
- Khả năng tích hợp
- An ninh và chủng ngừa chống rò rỉ
- Thiết lập dựa trên đám mây hay không
- Sự nhạy bén trong quản lý kiểm soát chất lượng
- Két dự phòng, Khoảng cách dừng và khả năng mở rộng của công cụ
- Công ty cung cấp các công cụ
Các ngành dọc được phục vụ tốt nhất bởi các công cụ và tài nguyên gắn nhãn dữ liệu bao gồm:
- AI y tế: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm đào tạo các mô hình chẩn đoán với thị giác máy tính để cải thiện hình ảnh y tế, giảm thiểu thời gian chờ đợi và tối thiểu tồn đọng
- Tài chính: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm đánh giá rủi ro tín dụng, tính đủ điều kiện cho vay và các yếu tố quan trọng khác thông qua nhãn văn bản
- Phương tiện hoặc phương tiện giao thông tự động: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm triển khai NLP và Computer Vision để xếp chồng các mô hình với một khối lượng lớn dữ liệu đào tạo để phát hiện các cá nhân, tín hiệu, phong tỏa, v.v.
- Bán lẻ & Thương mại điện tử: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm các quyết định cụ thể về giá cả, cải thiện thương mại điện tử, theo dõi tính cách người mua, hiểu thói quen mua hàng và nâng cao trải nghiệm người dùng
- Công nghệ: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm sản xuất sản phẩm, chọn thùng rác, phát hiện trước các lỗi sản xuất nghiêm trọng, v.v.
- Không gian địa lý: Các khu vực trọng tâm bao gồm GPS và viễn thám bằng các kỹ thuật ghi nhãn chọn lọc
- Nông nghiệp: Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm sử dụng cảm biến GPS, máy bay không người lái và thị giác máy tính để nâng cao các khái niệm về nông nghiệp chính xác, tối ưu hóa điều kiện đất đai và cây trồng, xác định năng suất, v.v.
Vẫn còn phân vân không biết đâu là chiến lược tốt hơn để ghi nhãn dữ liệu đi đúng hướng, tức là Xây dựng một thiết lập tự quản lý hoặc Mua một thiết lập từ nhà cung cấp dịch vụ bên thứ ba. Dưới đây là những ưu và nhược điểm của từng loại để giúp bạn quyết định tốt hơn:
Apporach 'Xây dựng'
| Xây dựng | Mua |
|---|---|
Lượt truy cập:
| Lượt truy cập:
|
Hoa hậu:
| Hoa hậu:
|
Lợi ích:
| Lợi ích:
|
Phán quyết
Nếu bạn có kế hoạch xây dựng một hệ thống AI độc quyền với thời gian không bị hạn chế, thì việc xây dựng một công cụ ghi nhãn ngay từ đầu sẽ rất hợp lý. Đối với mọi thứ khác, mua một công cụ là cách tiếp cận tốt nhất
