Gán nhãn dữ liệu là quá trình gắn nhãn dữ liệu cho máy có giám sát (supervised machine learning). Hiểu một cách đơn giản, thì gán nhãn dữ liệu có nghĩa là thêm thẻ hoặc nhãn vào dữ liệu để các thuật toán có thể học từ các thẻ hoặc nhãn đó.
Gán nhãn dữ liệu là gì?
Trong Trí tuệ nhân tạo – Học máy, gán nhãn dữ liệu là quá trình xác định dữ liệu thô (hình ảnh, tệp văn bản, video, v.v.) và gán một hoặc nhiều nhãn có ý nghĩa để cung cấp thông tin cho mô hình học máy có thể học từ đó. Ví dụ: các nhãn có thể cho biết liệu một bức ảnh có chứa đối tượng nào, những từ nào được phát ra trong bản ghi âm hoặc nếu một bức ảnh chụp X-quang có chứa khối u hay không. Gán nhãn dữ liệu được sử dụng trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói.
Gán nhãn dữ liệu hoạt động như thế nào?
Ngày nay, hầu hết các mô hình học máy thực tế đều sử dụng phương pháp học có giám sát, áp dụng một thuật toán để ánh xạ đầu vào với đầu ra. Để việc học có giám sát hoạt động hiệu quả, bạn cần một bộ dữ liệu được đánh nhãn mà mô hình có thể học từ đó để đưa ra quyết định chính xác. Việc gán nhãn dữ liệu thường bắt đầu bằng cách yêu cầu con người đưa ra đánh giá về một phần dữ liệu chưa được gán chú thích nhất định. Ví dụ: người gắn nhãn có thể được yêu cầu gán thẻ tất cả các hình ảnh trong một tập dữ liệu trong đó “ảnh có chứa phương tiện giao thông” là đúng. Việc gắn thẻ có đơn giản hoặc chi tiết như xác định các pixel cụ thể trong hình ảnh liên quan đến phương tiện giao thông. Mô hình học máy sử dụng các nhãn do con người cung cấp để tìm hiểu các mẫu cơ bản trong một quy trình được gọi là “đào tạo mô hình”. Kết quả là một mô hình được đào tạo có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.
Gán nhãn dữ liệu trong hỗ trợ nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
Trong học máy, tập dữ liệu được gán nhãn thích hợp mà bạn sử dụng làm tiêu chuẩn để đào tạo và đánh giá một mô hình nhất định thường được gọi là “sự thật nền tảng”. Độ chính xác của mô hình được đào tạo của bạn sẽ phụ thuộc vào độ chính xác của sự thật cơ bản của bạn, do đó, dành thời gian và nguồn lực để đảm bảo dán nhãn dữ liệu có độ chính xác cao là điều cần thiết.
Một số kiểu dán nhãn dữ liệu phổ biến
Thị giác máy tính
Khi xây dựng hệ thống thị giác máy tính, trước tiên bạn cần dán nhãn hình ảnh, pixel hoặc điểm chính hoặc tạo đường viền bao quanh hoàn toàn hình ảnh kỹ thuật số, được gọi là hộp giới hạn, để tạo tập dữ liệu đào tạo của bạn. Ví dụ: bạn có thể phân loại hình ảnh theo loại chất lượng hoặc nội dung hoặc bạn có thể phân đoạn hình ảnh ở cấp pixel. Sau đó, bạn có thể sử dụng dữ liệu đào tạo này để xây dựng mô hình thị giác máy tính có thể được sử dụng để tự động phân loại hình ảnh, phát hiện vị trí của đối tượng, xác định các điểm chính trong hình ảnh hoặc phân đoạn hình ảnh.
Một số kiểu dán nhãn dữ liệu phổ biến
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trước tiên yêu cầu bạn xác định thủ công các phần quan trọng của văn bản hoặc gắn thẻ văn bản bằng các nhãn cụ thể để tạo tập dữ liệu đào tạo của bạn. Ví dụ: bạn có thể muốn xác định cảm xúc hoặc ý định của một đoạn văn bản, xác định các phần của lời nói, phân loại danh từ riêng như địa điểm và người cũng như xác định văn bản trong hình ảnh, PDF hoặc các tệp khác. Để làm điều này, bạn có thể vẽ các hộp giới hạn xung quanh văn bản và sau đó phiên âm văn bản theo cách thủ công trong tập dữ liệu đào tạo của mình. Các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để phân tích tình cảm, nhận dạng tên thực thể và nhận dạng ký tự quang học.
Xử lý âm thanh
Xử lý âm thanh chuyển đổi tất cả các loại âm thanh như giọng nói, tiếng động của động vật hoang dã và âm thanh khác thành một định dạng có cấu trúc để có thể sử dụng trong học máy. Quá trình xử lý âm thanh thường yêu cầu bạn phải phiên âm nó thành văn bản được viết theo cách thủ công trước tiên. Từ đó, bạn có thể khám phá thông tin sâu hơn về âm thanh bằng cách thêm thẻ và phân loại âm thanh. Âm thanh được phân loại này sẽ trở thành tập dữ liệu đào tạo của bạn.
MPBPO.COM.VN
Với đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp, thành thạo kĩ năng chuyên môn và tràn đầy kinh nghiệm, Công ty TNHH BPO.MP tự hào là công ty nhập liệu uy tín phấn đấu trở thành công ty nhập liệu tốt nhất cung cấp các dịch vụ nhập dữ liệu thuê online chất lượng hàng đầu với giá cả cạnh tranh, thỏa mãn mọi nhu cầu của khách hàng.
Dịch vụ thuê ngoài quy trình kinh doanh (BPO) là thực sự cần thiết đối với mỗi doanh nghiệp.
Các dịch vụ công ty BPO.MP cung cấp:
– Đào tạo cho AI – Trí tuệ nhân tạo
– Gia công tài chính – kế toán
Mọi thông tin chi tiết xin vui lòng liên hệ qua Hotline: +84 931 939 453 hoặc gửi email về địa chỉ: info@mpbpo.com.vn
