Ghi nhãn dữ liệu rất quan trọng đối với việc đào tạo các mô hình học máy được sử dụng để đưa ra quyết định dựa trên các mẫu và xu hướng trong dữ liệu.
Chúng ta hãy xem việc ghi nhãn dữ liệu này là gì và các công cụ khác nhau để thực hiện việc đó là gì.
Ghi nhãn dữ liệu là gì?
Ghi nhãn dữ liệu là quá trình gán các thẻ hoặc nhãn mô tả cho dữ liệu để giúp xác định và phân loại dữ liệu. Nó bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và các dạng dữ liệu phi cấu trúc khác. Sau đó, dữ liệu được gắn nhãn sẽ được sử dụng để huấn luyện các thuật toán học máy nhằm xác định các mẫu và đưa ra dự đoán.
Độ chính xác và chất lượng ghi nhãn có thể ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của các mô hình ML. Việc này có thể được thực hiện thủ công bởi con người hoặc với sự trợ giúp của các công cụ tự động hóa. Mục đích chính của việc ghi nhãn dữ liệu là chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành định dạng có cấu trúc để máy có thể dễ dàng hiểu và phân tích.
Một ví dụ điển hình về ghi nhãn dữ liệu là bối cảnh nhận dạng hình ảnh. Giả sử bạn muốn đào tạo một mô hình học máy để nhận dạng chó và mèo trong hình ảnh.
Để thực hiện việc này, trước tiên bạn cần gắn thẻ bộ hình ảnh là “mèo” hoặc “chó” để mô hình có thể học hỏi từ các ví dụ được gắn thẻ đó. Quá trình gán các nhãn này cho hình ảnh được gọi là ghi nhãn dữ liệu.
Trình chú thích xem xét từng hình ảnh và gán nhãn thích hợp cho nó theo cách thủ công, tạo tập dữ liệu được gắn nhãn có thể được sử dụng để huấn luyện mô hình học máy.
Nó hoạt động thế nào?
Việc thực hiện ghi nhãn dữ liệu bao gồm nhiều bước khác nhau. Điêu nay bao gôm:
Thu thập dữ liệu
Bước đầu tiên trong quy trình ghi nhãn dữ liệu là thu thập dữ liệu cần được dán nhãn. Điều này có thể bao gồm các loại dữ liệu khác nhau như hình ảnh, văn bản, âm thanh hoặc video.
Hướng dẫn ghi nhãn
Ngay sau khi dữ liệu được thu thập, các hướng dẫn ghi nhãn sẽ được tạo để chỉ định các nhãn hoặc thẻ sẽ được gán cho dữ liệu. Những nguyên tắc này giúp đảm bảo rằng dữ liệu được gắn nhãn có liên quan đến hoạt động ML hiện tại và duy trì tính nhất quán trong việc gắn nhãn.
Chú thích
Việc ghi nhãn dữ liệu thực tế được thực hiện bởi người chú thích hoặc người gắn nhãn đã được đào tạo để sử dụng các nguyên tắc ghi nhãn dữ liệu. Việc này có thể được thực hiện thủ công bởi con người hoặc thông qua các quy trình tự động sử dụng các quy tắc và thuật toán được xác định trước.
Kiểm soát chất lượng
Các biện pháp kiểm soát chất lượng được đưa ra để cải thiện tính chính xác của dữ liệu được dán nhãn. Điều này bao gồm chỉ số IAA trong đó nhiều người chú thích gắn thẻ cùng một dữ liệu và việc ghi nhãn của chúng được so sánh để đảm bảo tính nhất quán và chất lượng nhằm sửa lỗi ghi nhãn.
Tích hợp với các mô hình học máy
Sau khi dữ liệu được dán nhãn và áp dụng các biện pháp kiểm soát chất lượng, dữ liệu được gắn nhãn có thể được tích hợp với các mô hình học máy để đào tạo và cải thiện độ chính xác của chúng.
Các cách tiếp cận khác nhau để ghi nhãn dữ liệu
Ghi nhãn dữ liệu có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, mỗi cách đều có ưu điểm và nhược điểm riêng. Một số phương pháp phổ biến bao gồm:
# 1. Ghi nhãn thủ công
Đây là kỹ thuật ghi nhãn dữ liệu truyền thống trong đó các cá nhân mô tả dữ liệu theo cách thủ công. Dữ liệu được xem xét bởi người chú thích, sau đó thêm nhãn hoặc thẻ vào dữ liệu theo quy trình chuẩn.
#2. Ghi nhãn bán giám sát
Nó là sự kết hợp giữa ghi nhãn thủ công và tự động. Một phần nhỏ hơn của dữ liệu được phân loại theo cách thủ công và sau đó các nhãn được sử dụng để huấn luyện mô hình học máy có thể tự động gắn nhãn cho phần còn lại của dữ liệu. Cách tiếp cận này có thể không chính xác bằng ghi nhãn thủ công, nhưng nó hiệu quả hơn.
#3. Học tập tích cực
Đây là một cách tiếp cận lặp đi lặp lại để ghi nhãn dữ liệu, trong đó mô hình học máy xác định các điểm dữ liệu mà nó không chắc chắn nhất và yêu cầu con người gắn nhãn cho chúng.
#4. Chuyển tiếp học tập
Phương pháp này sử dụng dữ liệu được gắn nhãn có sẵn từ một hoạt động hoặc miền có liên quan đến đào tạo mô hình cho công việc hiện tại. Khi một dự án không có đủ dữ liệu được gắn nhãn, phương pháp này có thể hữu ích.
#5. nguồn lực cộng đồng
Nó liên quan đến việc giao nhiệm vụ ghi nhãn cho một nhóm lớn người thông qua nền tảng trực tuyến. Crowdsourcing có thể là một cách tiết kiệm chi phí để nhanh chóng gắn nhãn cho lượng lớn dữ liệu, nhưng việc xác minh tính chính xác và nhất quán có thể khó khăn.
#6. Ghi nhãn dựa trên mô phỏng
Cách tiếp cận này liên quan đến việc sử dụng mô phỏng máy tính để tạo ra dữ liệu được gắn nhãn cho một nhiệm vụ cụ thể. Điều này có thể hữu ích khi khó lấy được dữ liệu thực tế hoặc khi cần nhanh chóng tạo ra lượng lớn dữ liệu được dán nhãn.
Mỗi phương pháp đều có điểm mạnh và điểm yếu. Điều này phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án và mục tiêu của nhiệm vụ ghi nhãn.
Các loại ghi nhãn dữ liệu phổ biến
- Ghi nhãn hình ảnh
- Gắn thẻ video
- Ghi nhãn âm thanh
- Ghi nhãn văn bản
- Chỉ định cảm biến
- ghi nhãn 3D
Các loại ghi nhãn dữ liệu khác nhau được sử dụng cho các loại dữ liệu và nhiệm vụ khác nhau.
Ví dụ: ghi nhãn hình ảnh thường được sử dụng để phát hiện đối tượng, trong khi ghi nhãn văn bản được sử dụng cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Thẻ âm thanh có thể được sử dụng để nhận dạng giọng nói hoặc phát hiện cảm xúc và thẻ cảm biến có thể được sử dụng trong các ứng dụng Internet of Things (IoT).
Ghi nhãn 3D được sử dụng cho các nhiệm vụ như phát triển xe tự hành hoặc ứng dụng thực tế ảo.
Các phương pháp hay nhất về ghi nhãn dữ liệu
# 1. Xác định các hướng dẫn rõ ràng
Cần thiết lập các hướng dẫn ghi nhãn dữ liệu rõ ràng. Những hướng dẫn này phải bao gồm định nghĩa về nhãn, ví dụ về cách sử dụng và hướng dẫn xử lý các trường hợp không rõ ràng.
#2. Sử dụng nhiều chú thích
Độ chính xác có thể được cải thiện khi các người chú thích khác nhau đánh dấu cùng một dữ liệu. Số liệu về khả năng tương thích giữa các bộ chú thích (IAA) có thể được sử dụng để đánh giá mức độ tương thích giữa các bộ chú thích khác nhau.
#3. Sử dụng quy trình chuẩn hóa
Phải tuân theo quy trình ghi nhãn dữ liệu đã xác định để đảm bảo tính nhất quán giữa các người chú thích và tác vụ ghi nhãn khác nhau. Quá trình này phải bao gồm quy trình xem xét để xác minh chất lượng của dữ liệu được gắn cờ.
#4. Kiểm soát chất lượng
Các biện pháp kiểm soát chất lượng như đánh giá thường xuyên, kiểm tra chéo và lấy mẫu dữ liệu là rất cần thiết để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu được dán nhãn.
#5. Đánh dấu nhiều loại dữ liệu
Khi chọn dữ liệu để gắn nhãn, điều quan trọng là phải chọn một mẫu đa dạng đại diện cho toàn bộ phạm vi dữ liệu mà mô hình sẽ làm việc. Điều này có thể bao gồm dữ liệu từ các nguồn khác nhau với các đặc điểm khác nhau và bao gồm nhiều tình huống khác nhau.
#6. Theo dõi và cập nhật nhãn
Khi mô hình học máy của bạn được cải thiện, bạn có thể cần cập nhật và tinh chỉnh dữ liệu được gắn nhãn của mình. Điều quan trọng là phải theo dõi hiệu suất của nó và cập nhật nhãn nếu cần.
trường hợp sử dụng
Ghi nhãn dữ liệu là một bước quan trọng trong các dự án phân tích dữ liệu và học máy. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng ghi nhãn dữ liệu phổ biến:
- Nhận dạng hình ảnh và video
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Xe tự hành
- Phát hiện gian lận
- Phân tích tình cảm
- Chẩn đoán y khoa
Đây chỉ là một vài ví dụ về các trường hợp sử dụng ghi nhãn dữ liệu. Bất kỳ ứng dụng học máy hoặc phân tích dữ liệu nào liên quan đến phân loại hoặc dự đoán đều có thể hưởng lợi từ việc sử dụng dữ liệu được gắn nhãn.
Có rất nhiều công cụ ghi nhãn dữ liệu có sẵn trên Internet, mỗi công cụ có bộ tính năng và khả năng riêng. Và ở đây chúng tôi đã tổng hợp danh sách các công cụ ghi nhãn dữ liệu tốt nhất.
Xưởng nhãn
Label Studio là một công cụ ghi nhãn dữ liệu nguồn mở do Heartex phát triển, cung cấp nhiều giao diện chú thích cho dữ liệu văn bản, đồ họa, âm thanh và video. Công cụ này được biết đến với tính linh hoạt và dễ sử dụng.
Nó được thiết kế để cài đặt nhanh chóng và có thể được sử dụng để tạo giao diện người dùng tùy chỉnh hoặc các mẫu nhãn làm sẵn. Điều này giúp người dùng dễ dàng tạo các tác vụ và quy trình làm việc chú thích tùy chỉnh bằng giao diện kéo và thả.
Label Studio cũng cung cấp nhiều tùy chọn tích hợp, bao gồm webhooks, Python SDK và API cho phép người dùng tích hợp liền mạch công cụ này vào quy trình ML/AI.
Nó có hai phiên bản – Cộng đồng và Doanh nghiệp.
Phiên bản Cộng đồng được tải xuống miễn phí và bất kỳ ai cũng có thể sử dụng. Nó có các tính năng cơ bản và hỗ trợ một số lượng người dùng và dự án hạn chế. Trong khi phiên bản Enterprise là phiên bản trả phí hỗ trợ các nhóm lớn hơn và các trường hợp sử dụng phức tạp hơn.
Một hộp có nhãn
Hộp nhãn là nền tảng ghi nhãn dữ liệu dựa trên đám mây cung cấp bộ công cụ mạnh mẽ để quản lý dữ liệu, ghi nhãn dữ liệu và học máy. Một trong những lợi ích chính của Labelbox là khả năng ghi nhãn được hỗ trợ bởi AI, giúp tăng tốc quá trình ghi nhãn dữ liệu và cải thiện độ chính xác của việc ghi nhãn.
Nó cung cấp một công cụ dữ liệu có thể tùy chỉnh được thiết kế để giúp các nhóm khoa học dữ liệu tạo ra dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô hình học máy một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Phòng thí nghiệm trọng điểm
Keylabs là một nền tảng ghi nhãn dữ liệu tuyệt vời khác cung cấp các tính năng và hệ thống quản lý nâng cao để cung cấp dịch vụ chú thích chất lượng. Keylabs có thể được cấu hình và vận hành cục bộ, đồng thời có thể chỉ định vai trò và quyền của người dùng cho từng dự án riêng lẻ hoặc quyền truy cập chung vào nền tảng.
Nó có kinh nghiệm trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn mà không ảnh hưởng đến hiệu suất và độ chính xác. Nó hỗ trợ các tính năng chú thích khác nhau như thứ tự z, mối quan hệ cha/con, dòng thời gian của đối tượng, nhận dạng hình ảnh độc đáo và tạo siêu dữ liệu.
Một tính năng chính khác của KeyLabs là hỗ trợ quản lý và cộng tác nhóm. Nó cung cấp khả năng kiểm soát truy cập dựa trên vai trò, giám sát hoạt động theo thời gian thực cũng như các công cụ nhắn tin và phản hồi tích hợp sẵn để giúp các nhóm cộng tác hiệu quả hơn.
Các chú thích hiện có cũng có thể được tải lên nền tảng. Keylabs là giải pháp hoàn hảo cho các cá nhân và nhà nghiên cứu đang tìm kiếm một công cụ ghi nhãn dữ liệu nhanh chóng, hiệu quả và linh hoạt.
Amazon SageMaker Ground Đúng
Amazon SageMaker Ground Truth là dịch vụ ghi nhãn dữ liệu được quản lý hoàn toàn do Amazon Dịch vụ web (AWS) giúp các tổ chức tạo tập dữ liệu đào tạo có độ chính xác cao cho các mô hình học máy.
Nó cung cấp nhiều tính năng như ghi nhãn dữ liệu tự động, quy trình làm việc tích hợp và quản lý nhân viên theo thời gian thực để giúp quá trình ghi nhãn nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Một trong những tính năng chính của SageMaker là khả năng tạo quy trình công việc tùy chỉnh có thể được điều chỉnh cho phù hợp với các tác vụ ghi nhãn cụ thể. Điều này có thể giúp giảm thời gian và chi phí cần thiết để gắn nhãn cho lượng lớn dữ liệu.
Ngoài ra, nó còn cung cấp một hệ thống quản lý nhân sự tích hợp cho phép người dùng quản lý và mở rộng quy mô các tác vụ ghi nhãn một cách dễ dàng. Nó được thiết kế để có khả năng mở rộng và tùy chỉnh, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến của các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học.
Ứng dụng
Tôi hy vọng bạn thấy bài viết này hữu ích trong việc tìm hiểu về ghi nhãn dữ liệu và các công cụ của nó. Bạn cũng có thể quan tâm đến việc tìm hiểu về khám phá dữ liệu để tìm ra các mẫu có giá trị và ẩn trong dữ liệu.
