Gán nhãn dữ liệu là gì và vì sao cần thiết cho AI?

Các thuật toán AI tốt được xây dựng trên nền tảng dữ liệu chất lượng cao. Dù việc phát triển các thuật toán này liên quan đến toán học phức tạp, siêu năng lực thực sự đứng sau AI lại nằm ở dữ liệu.

Không có các bộ dữ liệu chính xác, đáng tin cậy và đầy đủ, hệ thống AI sẽ không phát huy hết tiềm năng — như người trong nghề nói: “Đầu vào rác, đầu ra rác”. Phần lớn “phép thuật” của AI nằm ở chất lượng dữ liệu, đó là lý do tầm quan trọng của gán nhãn dữ liệu luôn được nhấn mạnh.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào:

• Gán nhãn dữ liệu là gì
• Vì sao gán nhãn dữ liệu cần thiết cho AI
• Các kỹ thuật gán nhãn dữ liệu
• Những thách thức của gán nhãn dữ liệu
• Các thực tiễn tốt nhất khi gán nhãn dữ liệu

Tìm hiểu về gán nhãn dữ liệu

Gán nhãn dữ liệu là quá trình xác định và gắn thẻ các mẫu dữ liệu, thường được dùng để huấn luyện các mô hình học máy (ML). Nói cách khác, gán nhãn dữ liệu cung cấp ngữ cảnh để các mô hình ML học hỏi.

Ví dụ, một bộ dữ liệu đã gán nhãn có thể cho biết một cá nhân có đủ điều kiện vay vốn hay không, họ đã nói gì trong một bản ghi âm, hoặc một ảnh X-quang có khối u hay không.

Gán nhãn dữ liệu trong AI có nhiều mục đích sử dụng. Các trường hợp phổ biến hơn gồm:

• Gán nhãn hình ảnh: xác định và gắn thẻ các chi tiết cụ thể trong một hình ảnh.

• Chú thích văn bản: gán nhãn cho một tài liệu văn bản hoặc các thành phần khác nhau của nội dung để xác định đặc điểm của câu.

• Phiên âm âm thanh: chuyển lời nói trong tệp âm thanh thành văn bản viết.

• Chú thích video: gán nhãn hoặc gắn thẻ các đoạn video dùng để huấn luyện mô hình thị giác máy tính nhằm phát hiện hoặc nhận diện đối tượng.

Vì sao gán nhãn dữ liệu cần thiết cho AI

Vì nhiều trường hợp sử dụng thực tiễn của học máy ngày nay dựa vào học máy, gán nhãn dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực AI.

Học có giám sát là một nhánh của học máy tận dụng các bộ dữ liệu đã gán nhãn để huấn luyện mô hình dự đoán kết quả và nhận dạng mẫu. Không có dữ liệu đã gán nhãn, hầu hết các mô hình ML có giám sát không thể học được ánh xạ đầu vào–đầu ra cần thiết để đưa ra quyết định và khái quát hóa cho các trường hợp mới.

Khi một thuật toán học có giám sát được cung cấp bộ dữ liệu đã gán nhãn, nó sẵn sàng bắt đầu quá trình học các mẫu tiềm ẩn trong dữ liệu, còn gọi là huấn luyện mô hình.

Nếu dữ liệu không được gán nhãn đúng, mô hình sẽ học các mẫu sai. Do đó, chất lượng của mô hình ML dùng để huấn luyện phụ thuộc rất nhiều vào độ chính xác của nhãn “sự thật nền” được gán trong quá trình gán nhãn dữ liệu.

Bằng cách gán nhãn chính xác cho các mẫu dữ liệu, mô hình học máy có cơ hội tốt để học các mẫu giàu ý nghĩa, từ đó đưa ra dự đoán chất lượng hơn.

Kỹ thuật và công cụ gán nhãn dữ liệu

Một trong những quyết định đầu tiên mà các trưởng dự án phải đưa ra khi bắt đầu dự án AI mới là dữ liệu sẽ được gán nhãn như thế nào. Dù có một số khác biệt tinh tế, lựa chọn của họ thường rơi vào một trong ba nhóm.

• Gán nhãn dữ liệu thủ công
• Gán nhãn dữ liệu bán tự động
• Gán nhãn dữ liệu tự động

Xác định cách tiếp cận gán nhãn dữ liệu nào hiệu quả nhất cho dự án phụ thuộc vào hiểu biết của bạn về từng cách, bao gồm ưu và nhược điểm.

Gán nhãn dữ liệu thủ công

Kỹ thuật tiêu chuẩn để phát triển bộ dữ liệu huấn luyện là gán nhãn thủ công. Cách này tận dụng chuyên môn lĩnh vực để xem xét từng điểm dữ liệu và gán nhãn thủ công.

Gán nhãn thủ công cực kỳ hiệu quả trong các tình huống hậu quả khi thất bại là lớn. Ví dụ, yêu cầu một nhóm bác sĩ tự tay gán nhãn ảnh X-quang để phát triển mô hình dự đoán có ung thư hay không sẽ đảm bảo dữ liệu đáng tin cậy hơn.

Ưu điểm:

• Khả năng bao quát các trường hợp biên
• Người gán nhãn có tay nghề cao có thể cung cấp nhãn chính xác và nhất quán
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu tốt hơn

Nhược điểm:

• Tốn nhiều thời gian và công sức
• Chi phí cao do phải thuê người gán nhãn chuyên nghiệp

Lưu ý việc gán nhãn thủ công cũng có thể thực hiện bên ngoài (ví dụ: lao động thời vụ và nhà thầu), thường gọi là “crowdsourcing”.

Gán nhãn dữ liệu bán tự động

Kết hợp điểm mạnh của chuyên môn con người và hiệu quả của máy móc được gọi là gán nhãn dữ liệu bán tự động.

Cụ thể, gán nhãn bán tự động là quá trình tận dụng học máy để gán nhãn nhanh chóng, sau đó mời người gán nhãn can thiệp để rà soát và sửa lỗi do thuật toán gây ra.

Quy trình này tăng đáng kể tốc độ gán nhãn dữ liệu đồng thời vẫn duy trì chất lượng dữ liệu. Ví dụ về các công cụ giúp điều này khả thi gồm Labelbox và SuperAnnotate.

Ưu điểm:

• Chuyên gia con người có thể can thiệp khi máy móc thiếu sót
• Có thể giảm đáng kể chi phí và thời gian so với gán nhãn thủ công

Nhược điểm:

• Có thể xuất hiện nhiễu, mơ hồ và không nhất quán vì nhãn ban đầu có thể chưa đủ chính xác, liên quan hoặc đầy đủ cho dữ liệu
• Mức độ giám sát, phản hồi và lặp lại của con người có thể ảnh hưởng đến khả năng mở rộng và hiệu quả

Gán nhãn dữ liệu tự động

Gán nhãn dữ liệu tự động là khi con người hoàn toàn không tham gia vào vòng lặp gán nhãn. Trong gán nhãn tự động, các mô hình học máy tự huấn luyện. Nghĩa là chúng suy ra quy tắc gán nhãn từ các mẫu dữ liệu và áp dụng cho các trường hợp chưa có nhãn.

Ưu điểm:

• Tốc độ xử lý cực nhanh
• Tiết kiệm chi phí
• Nhất quán trong gán nhãn
• Khả năng mở rộng cao

Nhược điểm:

• Khó khăn khi gán nhãn dữ liệu chưa từng thấy
• Một sai sót trong gán nhãn có thể làm tăng xác suất xảy ra lỗi về sau

So sánh các kỹ thuật gán nhãn dữ liệu

Trong bảng dưới đây, chúng tôi so sánh các kỹ thuật gán nhãn dữ liệu dựa trên thông tin ở trên:

Thách thức và cân nhắc trong gán nhãn dữ liệu

Quy trình gán nhãn dữ liệu đặt ra nhiều thách thức có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu năng và độ tin cậy của hệ thống AI.

Mở rộng gán nhãn dữ liệu cho bộ dữ liệu lớn

Khi bộ dữ liệu phình to, gán nhãn thủ công gần như bất khả thi. Nguyên nhân là chi phí trả cho người gán nhãn tăng theo cấp số nhân và thời gian cần thiết là không thực tế.

Trong những trường hợp như vậy, gán nhãn tự động là điều cần thiết. Tuy nhiên, gán nhãn tự động cũng có thách thức riêng, như xử lý nhiều loại dữ liệu và áp dụng mẫu gán nhãn nhất quán.

Xử lý dữ liệu phi cấu trúc và nhiễu

Dữ liệu ngoài đời hiếm khi có tổ chức. Nó thường lẫn nhiều nhiễu và có thể thiếu thông tin quan trọng. Cũng có thể hoàn toàn không liên quan. Cần tiền xử lý dữ liệu sâu rộng trước khi gán nhãn để đưa dữ liệu về dạng có thể sử dụng.

Hình do tác giả tạo bằng Midjourney

Dù điều này làm dự án kéo dài hơn, nhưng là bước cần thiết vì những người gán nhãn dữ liệu trong môi trường rủi ro cao có thể bị dữ liệu lộn xộn đánh lừa, dẫn đến gán nhãn thiếu chính xác.

Điểm mấu chốt là làm sạch và tiền xử lý dữ liệu là những phần bắt buộc trong chuỗi gán nhãn dữ liệu, nhưng bản thân chúng cũng đã khó khăn.

Hệ quả chi phí và hạn chế ngân sách

Một trong những phương pháp gán nhãn dữ liệu được dùng rộng rãi nhất là gán nhãn thủ công. Dù cho phép đội AI tận dụng kiến thức chuyên gia, bắt được các trường hợp biên và cung cấp nhãn nhất quán, phương pháp này cũng tốn thời gian và nặng nhọc.

Hình do tác giả tạo bằng Midjourney

Như đã đề cập, chi phí thuê những người gán nhãn có tay nghề sẽ tăng khi quy mô dữ liệu lớn dần. Quy trình này khó mở rộng.

Mơ hồ và tính chủ quan

Một trở ngại lớn trong gán nhãn dữ liệu là tính chủ quan và mơ hồ của một số tác vụ gán nhãn. Người gán nhãn có thể diễn giải cùng một cảnh theo những cách khác nhau, dẫn đến chú thích không nhất quán, chẳng hạn trong các tác vụ nhận dạng ảnh.

Sự chênh lệch này có thể làm suy giảm chất lượng dữ liệu đã gán nhãn và đưa nhiễu vào, có thể ảnh hưởng đến độ vững và độ chính xác của mô hình AI.

Ứng dụng thực tế của gán nhãn dữ liệu

Chúng ta đã khẳng định gán nhãn dữ liệu đóng vai trò then chốt giúp các mô hình học máy vận hành hiệu quả.

Dưới đây là một vài ứng dụng thực tế tiêu biểu nơi gán nhãn dữ liệu có thể được triển khai:

• Xe tự hành: Gán nhãn dữ liệu rất quan trọng để huấn luyện xe tự động và tự lái. Nhờ dữ liệu đã gán nhãn từ cảm biến, camera và hệ thống Lidar, các phương tiện này có thể phát hiện và phản ứng với vật thể, người đi bộ, biển báo và các yếu tố khác trên đường, bảo đảm vận hành an toàn và đáng tin cậy.
• Chăm sóc sức khỏe: Gán nhãn dữ liệu rất quan trọng cho nhiều ứng dụng trong ngành y. Gán nhãn ảnh y khoa giúp chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị bằng cách nhận diện khối u hoặc bất thường trong MRI và X-quang. Hồ sơ sức khỏe điện tử được hỗ trợ bởi dữ liệu bệnh nhân đã chú thích, giúp chuyên gia y tế ra quyết định.
• Thương mại điện tử: Hệ thống gợi ý sản phẩm trong thương mại điện tử phụ thuộc nhiều vào gán nhãn dữ liệu. Nó bao gồm hiểu hành vi, sở thích người tiêu dùng và mô tả sản phẩm. Gán nhãn đúng giúp tăng mức độ tương tác và doanh số bằng cách đề xuất sản phẩm phù hợp.
• Mạng xã hội: Gán nhãn dữ liệu là nền tảng cho kiểm duyệt nội dung mạng xã hội. Nội dung bị coi là phản cảm hoặc gây hại sẽ được gắn cờ trong bài viết và bình luận. Nhờ đó, môi trường trực tuyến an toàn và thân thiện hơn.
• Dịch vụ tài chính: Dữ liệu giao dịch đã gán nhãn được dùng trong dịch vụ tài chính để đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận. Gán nhãn dữ liệu giúp bảo vệ người tiêu dùng và tổ chức tài chính bằng cách hỗ trợ đánh giá rủi ro chính xác và nhận diện các mẫu bất thường có khả năng gian lận.
• Dịch ngôn ngữ: Gán nhãn dữ liệu văn bản được các dịch vụ dịch ngôn ngữ sử dụng để hỗ trợ dịch thuật chính xác. Các mô hình dịch máy cải thiện độ chính xác và hiệu quả thông qua việc huấn luyện với bộ dữ liệu dịch đã gán nhãn.

Thực tiễn tốt nhất cho các dự án gán nhãn dữ liệu

Phần này bàn về một số thực tiễn tốt giúp đội AI đạt chất lượng, tính nhất quán và hiệu quả trong quy trình gán nhãn dữ liệu.

Xác định hướng dẫn gán nhãn rõ ràng và cụ thể

Hướng dẫn gán nhãn là tập chỉ dẫn quy định cách dữ liệu cần được gán nhãn. Ví dụ, trước khi gán nhãn ảnh, đội AI nên chỉ ra thế nào là một mẫu thuộc một danh mục nhất định, cách xử lý ảnh bị che khuất hoặc một phần, và cách gán nhãn cho các đối tượng không quan trọng hoặc nền.

Với sự hỗ trợ của hướng dẫn gán nhãn chính xác và chi tiết, có thể nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu đã gán nhãn, đồng thời giảm bớt tính chủ quan và biến thiên trong quy trình gán nhãn.

Huấn luyện và giám sát người gán nhãn

Người gán nhãn dữ liệu cần được đào tạo và giám sát để đảm bảo họ tuân thủ hướng dẫn gán nhãn và tạo ra nhãn chất lượng cao. Thực thi các thực tiễn này giúp đảm bảo người gán nhãn duy trì tính nhất quán và chất lượng trong công việc.

Đào tạo bao gồm cung cấp cho người gán nhãn thông tin nền tảng, ví dụ minh họa, phản hồi và hỗ trợ để họ hiểu rõ nhiệm vụ gán nhãn. Ngược lại, giám sát liên quan đến đo lường và đánh giá hiệu suất của người gán nhãn về độ chính xác, tốc độ, mức độ đồng thuận và tỷ lệ duy trì, cũng như xử lý mọi trở ngại phát sinh trong quá trình gán nhãn.

Xác thực và cải thiện nhãn

Sau khi hoàn tất gán nhãn dữ liệu, cần xác thực để đảm bảo dữ liệu đáp ứng nhu cầu và kỳ vọng của đội AI — nếu chưa, hãy cải thiện.

Lưu ý việc xác thực bao gồm kiểm tra độ chính xác, tính đầy đủ, đa dạng, độ bao phủ và tính nhất quán của dữ liệu đã gán nhãn, cũng như độ tin cậy và mức độ đồng thuận của người gán nhãn. Thực tiễn này giúp phân biệt dữ liệu hữu ích với không hữu ích và xác định độ vững, hiệu năng của các mô hình học máy.

Cân nhắc đạo đức trong gán nhãn dữ liệu

Để đảm bảo quy trình công bằng, không thiên lệch, điều quan trọng là phải hiểu các vấn đề đạo đức xoay quanh gán nhãn dữ liệu.

Phát hiện và xử lý các thiên lệch tiềm ẩn, hiểu tác động của dữ liệu thiên lệch lên các thuật toán học máy, và xem xét các vấn đề đạo đức như đồng thuận, quyền riêng tư và công bằng là những bước thiết yếu để xây dựng thực tiễn gán nhãn dữ liệu có trách nhiệm và đạo đức.

Đặt đạo đức dữ liệu lên hàng đầu khi gán nhãn là điều cốt yếu để tạo ra các hệ thống AI công bằng và đáng tin cậy hơn.

Quyền riêng tư

Một hệ quả đạo đức của gán nhãn dữ liệu là quyền riêng tư. Cần thận trọng khi chú thích dữ liệu nhạy cảm, bao gồm tên và địa chỉ. Phải có quy trình xin phép phù hợp vì cá nhân cần có khả năng đồng ý một cách hiểu biết cho việc gán nhãn và sử dụng dữ liệu của họ về sau.

Thiên lệch

Khi thiên lệch được đưa vào trong quá trình gán nhãn, tính toàn vẹn và công bằng của các bộ dữ liệu đã gán nhãn có thể bị đe dọa. Vấn đề này có thể phát sinh do định kiến của người gán nhãn, bắt nguồn từ những quan niệm sẵn có về giới tính, sắc tộc hoặc vị thế kinh tế xã hội của cá nhân.

Vì các thiên lệch này có thể làm sai lệch dữ liệu đã gán nhãn, nguy cơ duy trì phân biệt đối xử và bất bình đẳng sẽ cao hơn.

Dữ liệu thiên lệch được gán nhãn mà không cân nhắc đạo đức có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu năng và kết quả của các thuật toán học máy. Những định kiến và phân biệt đối xử tồn tại trong xã hội có khả năng được phản chiếu và khuếch đại bởi các thuật toán được huấn luyện trên thông tin thiếu chính xác.

Công bằng

Gán nhãn công bằng cũng là một khía cạnh đạo đức — nghĩa là đối xử bình đẳng với mọi người và mọi nhóm. Nếu nhiều quan điểm được lắng nghe, khuôn mẫu bị thách thức và ý tưởng mới được cân nhắc, gán nhãn thiếu công bằng có thể được tránh hoặc giảm thiểu.

Cần cân nhắc kỹ lưỡng tác động tiềm ẩn của các quyết định gán nhãn lên các cộng đồng khác nhau và xử lý mọi thiên vị hay đối xử bất công.

Kết luận

Gán nhãn dữ liệu là bước thiết yếu để tạo ra các mô hình học máy hiệu năng cao. Dù từ bên ngoài có vẻ đơn giản, việc triển khai trên thực tế là một thách thức khó khăn. Hiện nay, các công ty phải cân nhắc nhiều biến số và kỹ thuật để quyết định chiến lược gán nhãn tối ưu. Cần đánh giá kỹ lưỡng độ phức tạp của tác vụ cùng với quy mô, phạm vi và thời lượng của dự án, vì mỗi phương pháp gán nhãn đều có ưu và nhược điểm.

Bạn có thể tiếp tục học về AI và tầm quan trọng của gán nhãn dữ liệu qua các tài nguyên khác của DataCamp:

• Lộ trình kỹ năng AI Fundamentals
• Dữ liệu chưa gán nhãn là gì?
• Xử lý dữ liệu phân loại trong học máy với Python