DATA ANNOTATION:

Chú thích dữ liệu là quá trình gắn nhãn dữ liệu có sẵn trong video, hình ảnh hoặc văn bản. Dữ liệu được gắn nhãn để các mô hình có thể dễ dàng hiểu được nguồn dữ liệu nhất định và nhận dạng các định dạng, đối tượng, thông tin hoặc mẫu nhất định trong tương lai. 
Quy trình bao gồm hai bước: 
Ghi nhãn dữ liệu 

1. Chú thích hình ảnh

Chú thích hình ảnh là quá trình gắn nhãn hình ảnh, về mặt chiến lược liên quan đến công việc do con người cung cấp và đôi khi, sự trợ giúp của máy tính. Đây là một bước quan trọng trong việc tạo các mô hình thị giác máy tính cho các tác vụ như phân đoạn hình ảnh, phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng. Chú thích hình ảnh có thể bao gồm từ chú thích mọi nhóm pixel trong một hình ảnh đến một nhãn cho toàn bộ hình ảnh.  
 

2. chú thích video

Chú thích video là quá trình gắn nhãn hoặc gắn thẻ các video clip được sử dụng để huấn luyện các mô hình thị giác máy tính nhằm phát hiện hoặc xác định các đối tượng. Không giống như chú thích hình ảnh, chú thích video liên quan đến việc chú thích các đối tượng trên cơ sở từng khung hình để làm cho chúng có thể nhận dạng được đối với các mô hình máy học.

3. chú thích văn bản

Chú thích văn bản giúp các mô hình máy học hiểu dữ liệu văn bản. Các quy trình công việc phổ biến sử dụng chú thích văn bản bao gồm phân tích ý định và tình cảm, gắn thẻ một phần lời nói, nhận dạng và phân loại thực thể. Trong quá trình chú thích văn bản, dữ liệu được phân tích thành các danh mục bắt buộc bao gồm cụm từ, câu và từ khóa, dựa trên hướng dẫn của dự án. Các bộ dữ liệu có chú thích huấn luyện máy móc giao tiếp hiệu quả bằng ngôn ngữ tự nhiên của con người. Chú thích văn bản có thể được sử dụng trong việc tạo dữ liệu đào tạo để cải thiện hiệu suất của các công cụ tìm kiếm, xây dựng chatbot, thiết kế hệ thống trả lời câu hỏi, giúp học sinh cải thiện khả năng đọc hiểu, hỗ trợ dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, v.v.

LỢI ÍCH CỦA CHÚ THÍCH DỮ LIỆU

Bên cạnh việc tiết kiệm thời gian và tiền bạc, chú thích dữ liệu còn có một số lợi ích khác. Những lợi ích này như sau:
Hiệu quả cao hơn → Ghi nhãn dữ liệu cho phép các hệ thống máy học được đào tạo tốt hơn, giúp chúng hiệu quả hơn trong việc nhận dạng các đối tượng, từ ngữ, tình cảm, ý định, v.v.
Mức độ chính xác cao hơn → Ghi nhãn dữ liệu chính xác dẫn đến dữ liệu chính xác hơn để huấn luyện thuật toán. Và điều này sẽ dẫn đến độ chính xác trích xuất dữ liệu cao hơn trong tương lai. 
Giảm lượng can thiệp của con người Chú thích dữ liệu càng tốt thì đầu ra của mô hình AI càng tốt. Đầu ra chính xác của thuật toán có nghĩa là cần ít sự can thiệp của con người hơn, giúp giảm chi phí và tiết kiệm thời gian.
Khả năng mở rộng → Điều này áp dụng cho chú thích dữ liệu tự động, cho phép bạn mở rộng các dự án chú thích dữ liệu để cải thiện các mô hình AI và Machine Learning .