Mỗi thuật toán trí tuệ nhân tạo để hoạt động hiệu quả đều phải trải qua quá trình thu thập dữ liệu. Đây là một quá trình tốn nhiều thời gian đòi hỏi bạn phải thu thập, lọc dữ liệu rồi chuyển đến bước gán nhãn dữ liệu. Thuật ngữ gán nhãn dữ liệu này được gọi là Data Annotation. Đây là một công đoạn không thể thiếu với bất cứ thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) nào. Công đoạn này giúp AI hoạt động, tính toán các thuật toán một cách dễ dàng. Vậy Data Annotation là gì? Ứng dụng thực tế và sự phát triển của nó ra sao? Cùng tìm hiểu cũng như giải đáp thắc mắc này trong bài viết sau đây.
Data Annotation là gì?
Data Annotation được hiểu là chú thích dữ liệu hay gắn nhãn dữ liệu. Đây là quá trình gắn nhãn dữ liệu ở dạng văn bản, âm thanh, hình ảnh, video hoặc hỗn hợp các định dạng để máy móc có thể hiểu được. Từ đó, máy móc hay các thuật toán có thể đánh giá, phân tích, xử lý, thực hiện các tác vụ được giao dựa trên dữ liệu đã được gán nhãn.
Data Annotation là gì? Nó là quá trình gắn nhãn dữ liệu
Ví dụ trong một thuật toán để xác định ai đó có đang nhìn đường khi lái xe hay không, quá trình gắn nhãn dữ liệu có thể xác định được các dữ liệu giúp thuật toán này hoạt động chính xác. Data Annotation sẽ cung cấp dữ liệu là các video về các tài xế và xe ô tô. Trong những video này, chúng cũng sẽ chỉ ra vị trí thực tế của khuôn mặt, mắt từ đó phân tích người lái xe có đang nhìn đường hay không. Sau đó thực hiện dán nhãn các dữ liệu đã thu thập được để thuật toán quyết định kết quả tài xế có đang nhìn đường hay không.
Để một thuật toán hoạt động, chúng cần hàng nghìn hình ảnh, dữ liệu, ngay cả đối với một thuật toán đơn giản. Việc gắn nhãn dữ liệu sẽ chú thích, mô tả, xác định những thông tin được cung cấp cho thuật toán. Từ đó sẽ hình thành mô hình tổ chức dữ liệu, nhanh chóng đưa ra những câu trả lời mong muốn.
>>> Xem thêm: GÁN NHÃN DỮ LIỆU ĐƯỢC SỬ DỤNG NHƯ THẾ NÀO TRONG HỌC MÁY
Các loại Data annotation phổ biến
Có nhiều loại Data Annotation khác nhau nhưng phổ biến nhất có 4 loại gán nhãn dữ liệu với nhiệm vụ khác nhau. Cụ thể:
- Gán nhãn văn bản: có nhiệm vụ liên kết các nhãn hoặc chú thích với một tài liệu, văn bản định dạng kỹ thuật số, các tệp và nội dung của nó theo từng nền tảng.
- Gán nhãn âm thanh: có nhiệm vụ thêm dữ liệu, chú thích phù hợp vào các loại âm thanh được ghi trong tệp âm thanh sao cho phù hợp
- Gán nhãn hình ảnh: có nhiệm vụ gán nhãn, chú thích các dữ liệu thuộc các phương tiện hình ảnh khác nhau để cung cấp thông tin cho các đối tượng được mô tả trong hình ảnh.
- Gán nhãn video: có nhiệm gán nhãn theo từng pixel, từng khung hình trong video giúp theo dõi chuyển động của đối tượng hoặc cung cấp thêm thông tin mô tả cho video.
Các loại Data Annotation là gì?
>>> Xem thêm: GÁN NHÃN DỮ LIỆU TRONG HỖ TRỢ NGHIÊN CỨU TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Data Annotation trong lĩnh vực Machine Learning
Trong lĩnh vực Machine Learning, Data Annotation được coi là công đoạn lớn nhất chỉ sau các thuật toán AI. Quá trình này có tác dụng tạo ra những hoạt động thực nghiệm có độ chính xác cao giúp cải thiện, tác động đến hiệu quả thuật toán. Những tệp dữ liệu được gán từ quá trình chú thích dữ liệu là một phần không thể thiếu trong Machine Learning. Đây cũng là quá trình tốn nhiều thời gian và nguồn lực nhất.
Các thuật toán AI và Machine Learning cần được huấn luyện một cách nhất quán để hoạt động hiệu quả hơn khi cần đưa ra những dự đoán. Đó là lý do vì sao Machine Learning cần gán nhãn, chú thích dữ liệu. Đặc biệt, khi càng nhiều dữ liệu được chú thích và cung cấp cho model thì model càng sớm có khả năng tiếp tục học một cách chủ động.
Nhờ có Data Annotation, Machine Learning mới phân biệt được các thực thể, đối tượng. Nếu không có chúng, mọi hình ảnh đối với máy tính đều giống nhau. Các thuật toán AI cũng không thể tính toán các thuộc tính cần thiết một cách dễ dàng.
Hình ảnh, dữ liệu được gán nhãn, chú thích càng chuẩn thì độ chính xác của model càng cao. Ngoài ra, dữ liệu được chú thích chính xác giúp người dùng có trải nghiệm liền mạch. Điều này cũng tạo điều kiện thuận lợi cho các kỹ sư AI mở rộng model hoạt động với mọi tập dữ liệu.
Ứng dụng của data annotation trong thực tế
Ứng dụng của data annotation là gì trong thực tế
Chú thích dữ liệu hay quá trình gắn nhãn dữ liệu chính xác được ứng dụng cho nhiều lĩnh vực như:
- Ứng dụng trong việc đưa ra các phản hồi nhanh cho người dùng cuối như hệ thống Chatbot với khả năng tiên đoán các câu hỏi liên quan của người dùng.
- Ứng dụng trong quá trình phát triển các phương tiện tự hành, tầm nhìn máy bay cho máy bay không người lái, ô tô không người lái.
- Ứng dụng trong sản xuất, phát triển máy móc trong lĩnh vực nông nghiệp.
- Ứng dụng trong phát triển các loại robot dịch vụ trợ lý do AI hỗ trợ.
- Ứng dụng trong y tế giúp nhận biết bệnh, xác định dấu hiệu bệnh lý như phác thảo khối u ác tính, u lành tính, xác định nhịp điện tâm đồ, xác định các tế bào trong cơ thể.
Sự phát triển của data annotation trong tương lai
Sự tăng trưởng vượt bậc của số người sử dụng internet, trí tuệ nhân tạo đã cho thấy nhu cầu ngày càng cao của việc gán nhãn dữ liệu trong tương lai. Thị trường này được dự đoán có tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 15,1% trong giai đoạn 2020 – 2030.
Trong tương lai, sự tăng trưởng này có thể kéo theo sự phát triển của các sản phẩm, dịch vụ sử dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt. Data Annotation ngày càng phát triển và được ứng dụng nhiều hơn trong các dịch vụ trong các lĩnh vực như hóa sinh, y tế, dược phẩm.
Bên cạnh đó, trong tương lai, xu hướng gán nhãn tự động có chiều hướng gia tăng. Đó là bởi, gán nhãn dữ liệu bằng phương pháp nhập liệu thủ công mất nhiều thời và có tỷ lệ sai sót khá cao. Do đó, gán nhãn dữ liệu tự động đang trở thành lựa chọn thay thế bởi một lượng lớn dữ liệu sẽ được gán nhãn trong thời gian ngắn, tiết kiệm thời gian, nhân lực. Tuy nhiên, xu hướng này vẫn cần có nhân lực giám sát thủ công để khắc phục những vấn đề phức tạp mà máy móc tự động hóa thường có xu hướng lướt qua nó.
Xu hướng Data Annotation sẽ ngày càng phát triển trong tương lai. Đây là một công đoạn đòi hỏi sự tỉ mỉ, cẩn thận để máy móc hoàn thiện thuật toán của mình một cách chính xác, cải thiện hiệu suất làm việc.
Trên đây là toàn bộ thông tin về Data Annotation mà MP BPO muốn gửi đến bạn. Hy vọng rằng bài viết này đã bổ sung đầy đủ những kiến thức cần thiết để các bạn hiểu rõ được Data Annotation là gì và nó được ứng dụng như thế nào trong cuộc sống.