KHOA HỌC DỮ LIỆU 101: Gán Nhãn Dữ Liệu

Doanh nghiệp của bạn có một lượng lớn dữ liệu chưa được gán nhãn và không thể sử dụng hiệu quả trong các mô hình Machine Learning. Để xây dựng một hệ thống học chính xác, dữ liệu phải được gán nhãn thông qua quá trình Gán Nhãn Dữ Liệu.

Gán Nhãn Dữ Liệu là gì?

Gán nhãn dữ liệu là quá trình thêm ngữ cảnh vào các loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh và âm thanh. Sau khi hoàn thành, dữ liệu được gán nhãn sẽ được sử dụng để huấn luyện mô hình học máy nhận dạng các mẫu trong các tập dữ liệu tương tự trong tương lai.
Ví dụ, chúng ta gán nhãn để chỉ ra một con chó và một con mèo trong một hình ảnh, để các mô hình có thể học các đặc điểm chung của mèo và chó để nhận dạng chúng chính xác trong các dữ liệu chưa được gán nhãn khác.

Cách chúng ta gán nhãn dữ liệu?

Quá trình Gán Nhãn Dữ Liệu có thể được thực hiện cả thủ công và tự động. Nhìn chung, các công ty có bốn lựa chọn để gán nhãn dữ liệu của họ:

• Nhân viên nội bộ: nhân viên của chính bạn, toàn thời gian hoặc bán thời gian.
• Đội ngũ được quản lý: một nhóm người gán nhãn dữ liệu, được đào tạo và quản lý bởi công ty bên thứ ba.
• Nhà thầu: lao động tạm thời hoặc freelancer.
• Cộng đồng đóng góp: lực lượng lao động theo yêu cầu được cung cấp bởi các nền tảng Crowdsourcing như MTurk.

Nếu bạn quan tâm đến Khoa học Dữ liệu và Dịch vụ Gán Nhãn Dữ Liệu, hãy truy cập website của chúng tôi:
https://data-ai.vn/services/data-labeling/