Ghi nhãn dữ liệu hoạt động như thế nào và nó có nghĩa là gì? Chúng tôi sẽ giới thiệu tất cả những gì bạn cần biết về phần mềm và dịch vụ ghi nhãn dữ liệu trong bài đăng này để bạn có thể thực hiện kinh doanh thông minh quyết định và cuối cùng là tạo ra các mô hình máy học và AI mạnh mẽ.
Ghi nhãn dữ liệu
Ghi nhãn dữ liệu là một giai đoạn của quá trình máy học tìm cách nhận dạng các mục trong dữ liệu phi cấu trúc (chẳng hạn như hình ảnh, video, âm thanh hoặc văn bản) và gắn nhãn cho chúng để hỗ trợ mô hình máy học đưa ra dự đoán và ước tính chính xác. Về lý thuyết, việc nhận ra các đối tượng trong dữ liệu thô sẽ đơn giản. Trong thực tế, việc sử dụng các công cụ chú thích thích hợp để mô tả chính xác những điều quan tâm với số lượng sai sót ít nhất là quan trọng hơn. Hàng ngàn yếu tố tạo nên tập dữ liệu được đề cập.
Mặc dù bản thân dữ liệu chưa được gắn nhãn không có ý nghĩa gì đối với một mô hình được chứng nhận, nhưng nó có thể khiến mô hình của bạn bị lỗi.
Cách ghi nhãn dữ liệu hoạt động
Để làm sạch, sắp xếp và gắn nhãn dữ liệu, các doanh nghiệp kết hợp phần mềm, quy trình và trình chú thích dữ liệu. Mô hình học máy được xây dựng trên dữ liệu đào tạo này. Các nhãn này cung cấp cho các nhà phân tích khả năng phân tách các biến nhất định bên trong tập dữ liệu, điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc lựa chọn các công cụ dự đoán dữ liệu tốt nhất cho các mô hình ML. Các nhãn chỉ định vectơ dữ liệu nào sẽ được sử dụng để đào tạo mô hình, trong đó mô hình cải thiện khả năng dự đoán tương lai.
Công việc ghi nhãn dữ liệu yêu cầu sự tham gia của “con người trong vòng lặp (HITL)” bên cạnh sự hỗ trợ của máy móc. HITL sử dụng chuyên môn của “người ghi nhãn dữ liệu” của con người để phát triển, đào tạo, tối ưu hóa và thử nghiệm các mô hình ML. Bằng cách cung cấp cho các mô hình các bộ dữ liệu phù hợp nhất với một dự án cụ thể, chúng hỗ trợ định hướng quy trình ghi nhãn dữ liệu.
Phương pháp ghi nhãn dữ liệu
Một bước thiết yếu trong việc tạo mô hình ML hiệu suất cao là ghi nhãn dữ liệu. Mặc dù việc ghi nhãn có vẻ đơn giản, nhưng không phải lúc nào việc sử dụng cũng đơn giản. Do đó, các doanh nghiệp phải cân nhắc nhiều khía cạnh và chiến lược để chọn chiến lược ghi nhãn hiệu quả nhất. Nên đánh giá kỹ lưỡng độ khó của nhiệm vụ, cũng như quy mô, phạm vi và thời gian của dự án vì mỗi phương pháp tiếp cận thương hiệu dữ liệu đều có ưu điểm và nhược điểm. Bạn có thể gắn nhãn dữ liệu của mình theo các cách sau:
- Ghi nhãn nội bộ: Việc sử dụng các nhà khoa học dữ liệu nội bộ giúp việc giám sát dễ dàng hơn và cải thiện chất lượng. Tuy nhiên, chiến lược này thường mất nhiều thời gian hơn và có lợi hơn đối với các doanh nghiệp lớn có nhiều nguồn lực.
- Xây dựng thương hiệu tổng hợp: Phương pháp này giúp cải thiện chất lượng dữ liệu và hiệu quả về thời gian, tạo dữ liệu dự án mới từ các bộ dữ liệu có sẵn. Tuy nhiên, việc ghi nhãn tổng hợp đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán, điều này có thể làm tăng chi phí.
- Xây dựng thương hiệu theo chương trình – Để tiết kiệm thời gian và loại bỏ nhu cầu chú thích của con người, quy trình xây dựng thương hiệu dữ liệu tự động này sử dụng tập lệnh. Tuy nhiên, do khả năng xảy ra sự cố kỹ thuật, HITL phải tiếp tục tham gia vào quy trình đảm bảo chất lượng (QA).
- Gia công phần mềm – Mặc dù đây có thể là lựa chọn tốt nhất cho các nhiệm vụ tạm thời phức tạp, việc tạo và duy trì quy trình làm việc tập trung vào các nhà thầu độc lập có thể mất thời gian. Sử dụng các nhóm xây dựng thương hiệu dữ liệu có tổ chức sẽ cung cấp những người đã được kiểm duyệt trước và các giải pháp xây dựng nhãn hiệu dữ liệu được xây dựng trước, trái ngược với việc sử dụng các nền tảng làm việc tự do, cung cấp thông tin đầy đủ về ứng viên để tăng tốc quá trình kiểm tra.
- Crowdsourcing – Phương pháp này, cho phép thực hiện vi tác vụ và phân phối dựa trên web, nhanh hơn và giá cả phải chăng hơn. Quản lý dự ánTuy nhiên, QA và chất lượng lao động khác nhau giữa các nền tảng cung cấp dịch vụ cộng đồng. Recaptcha là một trong những ví dụ nổi tiếng nhất về xây dựng thương hiệu dữ liệu nguồn lực cộng đồng. Dự án này có hai mục đích: cải thiện chú thích dữ liệu hình ảnh đồng thời ngăn chặn việc sử dụng bot.
Lợi ích và thách thức của việc dán nhãn dữ liệu
Mặc dù việc ghi nhãn dữ liệu có thể tăng tốc khả năng phát triển của công ty, nhưng thường có sự đánh đổi liên quan. Mặc dù chi phí cao, dữ liệu chính xác hơn thường dẫn đến dự đoán mô hình tốt hơn, do đó, giá trị mà nó mang lại thường rất xứng đáng với chi tiêu. Hãy khám phá thêm một số thuận lợi và khó khăn đáng kể:
Lợi ích
Ghi nhãn dữ liệu cải thiện ngữ cảnh, chất lượng và khả năng sử dụng dữ liệu cho các cá nhân, nhóm và doanh nghiệp. Cụ thể, bạn có thể dự đoán:
- Dự đoán chính xác hơn: Việc gắn thẻ dữ liệu chính xác giúp cải thiện khả năng kiểm soát chất lượng trong các thuật toán học máy, cho phép đào tạo mô hình và tạo ra kết quả mong muốn. Nếu không, như câu nói, “rác vào, rác ra”. Để thử nghiệm và lặp lại các mô hình trong tương lai, dữ liệu được gắn nhãn chính xác sẽ cung cấp “sự thật cơ bản” (tức là cách các nhãn thể hiện các tình huống “thế giới thực”).
- Khả năng sử dụng dữ liệu tốt hơn: Việc gắn nhãn các biến dữ liệu bên trong một mô hình cũng có thể làm cho chúng dễ sử dụng hơn. Chẳng hạn, để làm cho một biến phân loại có thể sử dụng được nhiều hơn cho một mô hình, bạn có thể phân loại lại nó thành một biến nhị phân.
Những thách thức
Ghi nhãn dữ liệu trình bày một số khó khăn. Sau đây là một số khó khăn điển hình nhất:
- Tốn kém và tốn thời gian: Xây dựng thương hiệu dữ liệu là điều cần thiết cho các mô hình máy học, nhưng nó có thể tốn kém cả về tài nguyên và thời gian. Ngay cả khi một công ty áp dụng chiến lược tự động hơn, các nhóm kỹ thuật vẫn sẽ được yêu cầu xây dựng đường ống dẫn dữ liệu trước khi xử lý dữ liệu và việc xây dựng thương hiệu thủ công có thể sẽ tốn kém và mất thời gian.
- Dễ xảy ra lỗi do con người: Các kỹ thuật ghi nhãn như vậy dễ xảy ra lỗi do con người gây ra, điều này có thể làm giảm chất lượng dữ liệu (ví dụ: lỗi mã hóa và lỗi nhập thủ công). Xử lý dữ liệu và mô hình hóa không chính xác là kết quả của việc này. Kiểm tra để kiểm soát chất lượng là rất quan trọng để bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu.
Các phương pháp hay nhất về ghi nhãn dữ liệu
Các phương pháp hay nhất sau đây tối đa hóa độ chính xác và hiệu quả của việc ghi nhãn dữ liệu, bất kể chiến lược là gì:
- Đối với người dán nhãn, giao diện tác vụ trực quan và đơn giản hóa giúp giảm gánh nặng nhận thức và tạo điều kiện chuyển đổi ngữ cảnh.
- Đo lường mức độ đồng thuận giữa nhiều người dán nhãn (con người hoặc máy tính). Để xác định điểm đồng thuận, hãy chia tổng số nhãn đồng thời cho tổng số nhãn cho từng nội dung.
- Kiểm tra nhãn: Kiểm tra độ tin cậy của nhãn và thực hiện mọi điều chỉnh cần thiết.
- Áp dụng một hoặc nhiều mô hình được đào tạo trước đó từ tập dữ liệu này sang tập dữ liệu khác được gọi là học chuyển giao. Điều này có thể liên quan đến việc vừa học vừa làm nhiều việc hoặc đa nhiệm.
- Học tích cực là một lớp kỹ thuật học máy và một tập hợp con của học bán giám sát hỗ trợ mọi người lựa chọn các bộ dữ liệu thích hợp nhất.
Dịch vụ dán nhãn dữ liệu
Các doanh nghiệp có thể chuyển đổi dữ liệu chưa được đánh dấu hoặc chưa được gắn nhãn thành dữ liệu được gắn nhãn với sự trợ giúp của các nhà cung cấp dịch vụ ghi nhãn dữ liệu. Để gắn nhãn cho các bộ dữ liệu do doanh nghiệp cung cấp, họ thường sử dụng lực lượng đặc nhiệm con người hoặc gắn thẻ được hỗ trợ bởi máy học. Các nhà cung cấp dịch vụ gắn nhãn dữ liệu có thể cung cấp hoặc không cung cấp nền tảng hoặc giao diện mà qua đó các doanh nghiệp có thể nhập dữ liệu chưa được gắn nhãn và theo dõi quá trình xây dựng thương hiệu. Thông thường, họ định giá dựa trên số lượng điểm dữ liệu được gắn thẻ. Chẳng hạn, việc xác định một hình ảnh có thể có chi phí cố định hoặc họ có thể cấp quyền cho những người chú thích được trả lương theo giờ.
Người dùng có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với dịch vụ ghi nhãn dữ liệu nhờ phần mềm ghi nhãn dữ liệu, phần mềm tương đương với các nhà cung cấp dịch vụ ghi nhãn dữ liệu. Người dùng các giải pháp này có quyền kiểm soát những thứ như giá cả, tốc độ và chất lượng của thương hiệu dữ liệu. Những công nghệ này thường xuyên giao tiếp với các nền tảng dành cho khoa học dữ liệu và máy học, đồng thời cung cấp các tính năng để đánh giá chất lượng hoặc độ chính xác của việc ghi nhãn dữ liệu.
A dịch vụ nhà cung cấp phải đáp ứng các yêu cầu sau đây để đủ điều kiện cho vị trí trong Ghi nhãn dữ liệu Dịch vụdanh mục:
- Truy cập lực lượng lao động để ghi nhãn dữ liệu
- Cung cấp lịch trình thanh toán hàng giờ, hàng tháng hoặc theo từng điểm dữ liệu.
- Cung cấp một lựa chọn các bộ dữ liệu được dán nhãn trước.
Phần mềm dán nhãn dữ liệu
Một dạng phần mềm được gọi là phần mềm gắn nhãn dữ liệu được sử dụng để gắn nhãn hoặc gắn thẻ dữ liệu nhằm đào tạo các mô hình máy học. Các thuật toán máy học sử dụng một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn để tìm các mẫu và đưa ra đề xuất. Các thuộc tính và chất lượng quan trọng của dữ liệu sẽ được sử dụng để đào tạo mô hình học máy được con người xác định và gắn nhãn với sự hỗ trợ của phần mềm xây dựng thương hiệu dữ liệu.
Các ứng dụng cho phần mềm xây dựng thương hiệu dữ liệu bao gồm nhận dạng đối tượng, phân loại hình ảnh và video cũng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó là một công cụ quan trọng để tạo và tinh chỉnh các mô hình học máy, đồng thời có tác động đáng kể đến độ chính xác và hiệu quả của các mô hình này.
Các loại phần mềm dán nhãn dữ liệu
Nhìn chung, các mục tiêu duy nhất của dự án và loại dữ liệu được dán nhãn sẽ xác định loại phần mềm dán nhãn dữ liệu phù hợp nhất cho một nhiệm vụ nhất định.
#1. Phần mềm ghi nhãn dữ liệu thủ công
Bằng cách gắn nhãn hoặc thẻ vào các điểm dữ liệu nhất định, phần mềm dành cho dữ liệu được gắn nhãn thủ công cho phép người dùng gắn nhãn dữ liệu theo cách thủ công. Chương trình này thường xuyên xử lý các tập dữ liệu nhỏ hơn hoặc các tác vụ đòi hỏi độ chính xác cao và chú ý đến từng chi tiết.
#2. Phần mềm xây dựng thương hiệu dữ liệu tự động
Phần mềm gắn nhãn dữ liệu tự động sử dụng các kỹ thuật máy học để tự động gắn nhãn dữ liệu theo các quy tắc hoặc mẫu đặt trước. Các bộ dữ liệu lớn hơn hoặc các hoạt động thường xuyên hơn hoặc lặp đi lặp lại thường xuyên được sử dụng cho loại phần mềm này.
#3. Phần mềm xây dựng thương hiệu dữ liệu bán tự động
Phần mềm tạo nhãn dữ liệu bán tự động bao gồm các khía cạnh của cả nhãn dữ liệu tự động và thủ công Các thuật toán máy học có thể tạo nhãn dữ liệu, sau đó mọi người có thể đánh giá và sửa đổi khi cần.
#4. Phần mềm chú thích hình ảnh
Phần mềm gắn thẻ và chú thích ảnh và dữ liệu trực quan khác được gọi là phần mềm chú thích hình ảnh. Hộp giới hạn, công cụ vẽ đa giác và công cụ chú thích điểm là một vài ví dụ về các tính năng của chúng.
Các tính năng của phần mềm ghi nhãn dữ liệu
Phần mềm ghi nhãn dữ liệu thường bao gồm một số chức năng, chẳng hạn như:
- Phần mềm ghi nhãn dữ liệu cho phép người dùng gán nhãn hoặc thẻ cho các điểm dữ liệu cụ thể, bao gồm văn bản, ảnh và video.
- Công cụ chú thích dữ liệu: Một số chương trình ghi nhãn dữ liệu cung cấp hộp giới hạn, công cụ vẽ đa giác và công cụ chú thích điểm. Những công cụ này có thể được sử dụng để thu hút sự chú ý đến các khía cạnh hoặc thuộc tính cụ thể của dữ liệu.
- Thuật toán học máy: Phần mềm ghi nhãn thông tin cụ thể sử dụng thuật toán học máy để thực hiện quy trình ghi nhãn hoặc tạo nhãn ban đầu cho dữ liệu mà sau đó con người có thể kiểm tra và điều chỉnh khi cần.
- Các chức năng quản lý và tổ chức dữ liệu thường được bao gồm trong phần mềm xây dựng thương hiệu dữ liệu, bao gồm khả năng lọc và tìm kiếm các điểm dữ liệu cụ thể, theo dõi tiến độ và hoàn thành cũng như tạo báo cáo.
Lợi ích của phần mềm dán nhãn dữ liệu
Sử dụng phần mềm ghi nhãn dữ liệu có một số lợi thế, bao gồm:
- Phần mềm ghi nhãn dữ liệu có thể hỗ trợ đảm bảo rằng dữ liệu được gắn nhãn nhất quán và chính xác, điều này rất cần thiết cho độ chính xác và hiệu quả của các mô hình máy học.
- Nâng cao năng suất và hiệu quả: Phần mềm gắn nhãn dữ liệu có thể hỗ trợ người dùng đẩy nhanh quá trình xây dựng thương hiệu để họ có thể gắn nhãn nhiều dữ liệu hơn trong thời gian ngắn hơn. Các tập dữ liệu lớn và các quy trình lặp đi lặp lại hoặc thông thường đều có thể hưởng lợi rất nhiều từ điều này.
- Khả năng phân công nhiệm vụ cho nhiều người dùng và theo dõi các sửa đổi và cập nhật chỉ là một vài trong số các tùy chọn cộng tác mà phần mềm xây dựng thương hiệu dữ liệu nhất định bao gồm. Điều này có thể giúp các nhóm tham gia vào các sáng kiến xây dựng thương hiệu dữ liệu giao tiếp và phối hợp tốt hơn.
- Tiết kiệm chi phí: Bằng cách tự động hóa các hoạt động điển hình và loại bỏ nhu cầu lao động thủ công, phần mềm xây dựng thương hiệu dữ liệu có thể làm cho các dự án xây dựng thương hiệu dữ liệu trở nên hợp lý hơn.
- Khả năng thích ứng và linh hoạt nâng cao: Phần mềm xây dựng thương hiệu dữ liệu có thể được sử dụng để gắn nhãn cho nhiều loại dữ liệu và dễ dàng tăng hoặc giảm quy mô để phù hợp với nhu cầu của dự án.
Mục đích của nhãn dữ liệu là gì?
Bởi vì chúng cung cấp thông tin về một chuỗi dữ liệu hoặc các điểm dữ liệu riêng lẻ, nhãn dữ liệu giúp người xem biểu đồ hiểu rõ hơn về nội dung của nó. Chẳng hạn, sẽ rất khó để xác định rằng cà phê chiếm 38% tổng doanh số bán hàng trong biểu đồ hình tròn bên dưới nếu không có nhãn dữ liệu.
Ghi nhãn dữ liệu có khó không?
Ghi nhãn dữ liệu không phải là không có vấn đề. Sau đây là một số khó khăn điển hình nhất: Tốn thời gian và tốn kém: Mặc dù việc xây dựng thương hiệu dữ liệu là điều cần thiết cho các mô hình học máy, nhưng nó có thể tốn kém về tài nguyên và thời gian.
Ai cần dán nhãn dữ liệu?
Trước khi đào tạo hoặc sử dụng bất kỳ mô hình máy học nào, việc ghi nhãn dữ liệu là một bước thiết yếu. Nó được sử dụng trong nhiều ứng dụng, bao gồm nhận dạng hình ảnh và giọng nói, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Bạn sử dụng nhãn dữ liệu như thế nào?
Sau khi nhấp vào biểu đồ, hãy chọn tab Thiết kế biểu đồ. Chọn Nhãn dữ liệu từ menu Thêm thành phần biểu đồ, sau đó chọn vị trí cho lựa chọn nhãn dữ liệu.
Lưu ý: Tùy thuộc vào loại biểu đồ của bạn, các lựa chọn sẽ thay đổi. Nhấp vào Chú thích dữ liệu để hiển thị nhãn dữ liệu của bạn bên trong biểu mẫu bong bóng văn bản.
Bài viết liên quan
- GHI NHÃN RIÊNG: Cách thức hoạt động, so sánh, ví dụ và phương pháp hay nhất năm 2023
- 7 thách thức cần lưu ý khi bắt đầu kinh doanh mạng máy tính
- LÀM THẾ NÀO ĐỂ BẮT ĐẦU MỘT NHÃN ĐOẠN GHI: Làm thế nào để bắt đầu một công ty sản xuất nhãn đĩa 2023
Tài liệu tham khảo
