Tìm hiểu data labeling và các giải pháp gán nhãn dữ liệu hiện nay

Nội dung

Data labeling là một phần không thể thiếu được trong quy trình chuẩn bị dữ liệu để xây dựng nên các mô hình AI. Vậy, bản chất của data labeling là gì? Nó có vai trò như thế nào và các giải pháp gán nhãn dữ liệu ra sao? Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu về thuật ngữ này trong bài viết dưới đây cùng Vega Fintech nhé!

1. Data labeling là gì?

Data labeling là thao tác tạo ra bộ dữ liệu cho mô hình máy học

Data labeling hay còn gọi là gán nhãn dữ liệu được hiểu là một quá trình xác định dữ liệu thô như: hình ảnh, video, tệp văn bản,… và thêm các nhãn dán có nghĩa cùng với thông tin ngữ cảnh để máy có thể học hỏi từ dữ liệu.

Data labeling về bản chất là thực hiện các thao tác đánh dấu, gắn nhãn, phân loại dữ liệu để có thể tạo ra được một bộ dữ liệu dùng cho mô hình máy và AI (trí tuệ nhân tạo). Quá trình này tạo ra dữ liệu đánh dấu chính xác và được thực hiện bởi con người, dựa trên các tiêu chí được xác định trước.

Trong mô hình học máy thì dữ liệu sẽ được chia thành: dữ liệu kiểm tra và dữ liệu đào tạo.

Dữ liệu đào tạo dùng để huấn luyện mô hình và được gắn nhãn để mô hình học máy có thể học theo các mẫu đã biết. Data labeling sẽ giúp cho mô hình nhận diện cũng như phân loại được các đối tượng hoặc hiện tượng có trong dữ liệu đào tạo.

Ví dụ: gán nhãn cho ảnh: người, xe, động vật; phân loại văn bản: ngôn ngữ, chủ đề; đánh dấu âm thanh: nhận biết từng phần của đoạn âm thanh.

Quá trình gán nhãn dữ liệu đòi hỏi độ chính xác cũng như đồng nhất để có thể đảm bảo huấn luyện được mô hình học máy được đào tạo tin cậy và xử lý được trong các tác vụ cụ thể.

Quy trình Data labeling sẽ được diễn ra như sau:

Thu thập dữ liệu: Các dữ liệu thô sẽ được thu thập để huấn luyện mô hình. Nó sẽ được xử lý và làm sạch để tạo dữ liệu cung cấp cho mô hình.

Gắn thẻ dữ liệu: Sử dụng các phương pháp gán thẻ dữ liệu để liên kết với ngữ cảnh.

Kiểm tra dữ liệu về chất lượng

2. Vai trò của data labeling (gán nhãn dữ liệu)

Data labeling có vai trò quan trọng trong triển khai mô hình máy học và AI

Data labeling đóng một vai trò vô cùng quan trọng đối với quá trình phát triển cũng như triển khai các mô hình máy học và AI. Cụ thể:

- Tạo ra tài liệu để huấn luyện học máy: Data labeling tạo ra bộ dữ liệu huấn luyện cần thiết cho các mô hình máy học. Các mô hình cần được học với các ví dụ được gắn nhãn để có thể nhận diện và hiểu các mẫu trong dữ liệu mới.

- Phát hiện và phân loại được đối tượng, sự kiện trong ngữ cảnh: Data labeling sẽ hỗ trợ phát hiện và phân loại các đối tượng, sự kiện, hoặc thuộc tính trong ảnh, văn bản, âm thanh, hoặc video.

- Đảm bảo dữ liệu chất lượng: Data labeling giúp đảm bảo chất lượng của dữ liệu đào tạo bằng cách đánh giá và đảm bảo tính chính xác của các nhãn được gắn kèm.

- Hiệu suất mô hình được tối ưu hóa: Nếu mô hình được huấn luyện trên dữ liệu chất lượng và đa dạng thì nó hoàn toàn có khả năng tổng quát hóa tốt hơn đối với dữ liệu mới.

Với những vai trò đó data labeling được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như y tế, vận hành ô tô, ngôn ngữ,…

Việc gán nhãn dữ liệu là quá trình quốc tế để giúp tạo ra những bộ dữ liệu phong phú và đa dạng nhất.

Có thể nói data labeling là một khâu quan trọng trong chuỗi giá trị triển khai mô hình máy học và AI vào trong các ứng dụng thực tế.

3. Các giải pháp data labeling tối ưu hiện nay

Các giải pháp data labeling tối ưu được áp dụng

Hiện nay, nhiều giải pháp data labeling đã được sử dụng để tối ưu hóa cho quá trình này. Cụ thể như sau:

Chú thích - liên kết các thực thể

Chú thích thực thể là chú thích cụ thể cho các thực thể hoặc các tính năng trong kho dữ liệu mà chưa được gắn nhãn. Đi liền sau đó là liên kế thực thể để liên kết các thực thể đã được chú thích với các kho lưu trữ của dữ liệu và gán nhãn cho từng thực thể này. Nó thường được sử dụng để chú thích ngữ nghĩa.

Phân loại văn bản

Trong phân loại văn bản thì data labeling sẽ thực hiện gán nhãn cho một hoặc nhiều nhãn cho một khối văn bản.

Các kiểu phân loại cho văn bản bao gồm:

Phân loại dựa theo cảm xúc (sentiment analysis)

Phân loại theo chủ đề.

Chú thích phiên âm

Chú thích phiên âm là thao tác mà chú ý đến viện gán nhãn các loại dấu phẩy và dấu chấm phẩy trong văn bản. Điều này vô cùng quan trọng đối với các chatbot bởi nếu dấu câu không đúng vị trí hoàn toàn có thể làm thay đổi cấu trúc của câu từ.

Xử lý âm thanh

Audio Processing là quá trình chuyển đổi mọi loại âm thanh (lời nói, tiếng động vật kêu, tiếng chuông báo thức, chuông báo động, tiếng kính vỡ,…) thành một định dạng mà có thể sử dụng trong học máy. Quá trình này thường yêu cầu phiên âm tiếng động thành văn bản viết.

Việc dán nhãn dữ liệu là vô cùng quan trọng trong quá trình học máy

Để cải thiện tính hiệu quả và chính xác data labeling thì người ta sẽ sử dụng một số kỹ thuật như:

Giao diện tác vụ được sắp xếp hợp lý và trực quan để người gán nhãn có thể giảm tải được căng thẳng, chuyển đổi ngữ cảnh tối ưu.

Sự đồng thuận: Sự đồng thuận thống nhất sẽ giúp hạn chế lỗi của người chú thích để khi gửi từng tập dữ liệu từ nhiều nguồn chú thích và hợp nhất thì vẫn thống nhất trong một nhãn duy nhất.

Kiểm tra nhãn: Việc kiểm tra sẽ giúp xác minh tính chính xác và cập nhật nhãn khi cần thiết.

Trí tuệ nhân tạo AI đang mang đến một cuộc cách mạng tác động trực tiếp vào đời sống của con người. Với sự cải tiến không ngừng, con người đã khai thác khả năng vô tận của AI để làm cho nó ngày càng thông minh hơn trong các ứng dụng từ nông nghiệp, công nghiệp đến y học, đời sống. Data Labeling chính là bước đầu tiên để hướng tới sự đổi mới của học máy. Hy vọng bài viết này với các thông tin cung cấp đã mang đến cho bạn những hiểu biết về gán nhãn dữ liệu và các phương pháp để gán nhãn dữ liệu.