Gán nhãn dữ liệu (hay còn được gọi là dán nhãn dữ liệu, đánh nhãn dữ liệu, đánh nhãn AI,...) là quá trình gắn thẻ hoặc nhãn vào dữ liệu để các thuật toán có thể học từ các thẻ hoặc nhãn đó. Ví dụ, nếu bạn muốn dạy một thuật toán máy học nhận dạng mèo trong ảnh, bạn cần phải gắn nhãn một số lượng lớn các bức ảnh là “mèo” (Cat) hoặc “không phải mèo” (Not Cat) như hình minh họa dưới đây:

Gán nhãn dữ liệu là một công đoạn thiết yếu trong việc phát triển mọi hệ thống học máy và trí tuệ nhân tạo. Nếu dữ liệu không được gắn nhãn, sẽ rất khó - nếu không muốn nói là không thể - đào tạo một hệ thống để thực hiện ngay cả những tác vụ cơ bản. Có một số cách khác nhau để thực hiện công đoạn này, nhưng điều quan trọng nhất là đảm bảo rằng các nhãn dữ liệu được gán chính xác và nhất quán. Nếu không, các mô hình học máy của bạn sẽ không thể học được từ nguồn dữ liệu đó.

Có nhiều loại gán nhãn dữ liệu khác nhau, phổ biến nhất là gán nhãn hình ảnh. Loại gán nhãn này liên quan đến việc gắn các nhãn hoặc thẻ mô tả những gì có trong ảnh. Ví dụ: hình ảnh một con mèo có thể được gắn các nhãn như là “mèo”, “động vật”, “họ mèo”, v.v Ngoài ra còn có các công cụ chuyên dụng có thể được sử dụng để gắn nhãn hình ảnh, chẳng hạn như hộp biên (bounding box - có thể được sử dụng để xác định các đối tượng trong hình ảnh) và các điểm chốt (keypoint - có thể được sử dụng để xác định các đặc điểm trên khuôn mặt).

Một loại dán nhãn dữ liệu phổ biến khác là gán nhãn video. Loại gán nhãn này liên quan đến việc gắn các nhãn hoặc thẻ mô tả những gì đang xảy ra trong video. Ví dụ: một video về mèo có thể được gắn các nhãn như là: “mèo”, “động vật”, “họ mèo”, “đi”, “chạy”, v.v.

Ngoài ra còn có gán nhãn dữ liệu văn bản, gán nhãn dữ liệu âm thanh, giọng nói,...

Bài viết này đề xuất một vài công cụ miễn phí để gán nhãn dữ liệu, bạn đọc tham khảo nhé: https://kotwel.com/vi/gan-nhan-hinh-anh-bang-hop-bien-cong-cu-gan-nhan-hinh-anh-mien-phi-hang-dau/

Câu trả lời còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố, ví dụ như: khối lượng dữ liệu bạn cần gán nhãn, công cụ dùng để gán nhãn, ngân sách, nguồn nhân lực, chỉ tiêu chất lượng,... Nếu dữ liệu bạn cần để gán nhãn không nhiều, để tiết kiệm chi phí, bạn có thể thuê vài annotators để làm tác vụ gán nhãn cho bạn. Tuy nhiên, tay nghề của mỗi annotator sẽ khác nhau, chất lượng và tính đồng nhất cũng khó được đảm bảo, chưa kể đến việc training để các annotators nắm được yêu cầu và các nhãn cần gán.

Một trong những cách tốt nhất để đảm bảo gán nhãn dữ liệu chất lượng cao là sử dụng dịch vụ chuyên nghiệp từ một công ty uy tín. Kotwel có đội ngũ chuyên viên khéo léo và tận tâm, được đào tạo bản để thực hiện công việc gán nhãn dữ liệu chất lượng cao và nhất quán với giá cả phải chăng.

Chúng tôi luôn luôn mở đơn để đón nhận ứng tuyển từ các bạn. Tuy nhiên, quy trình kiểm soát chất lượng của Kotwel rất nghiêm ngặt, đòi hỏi ứng viên không chỉ tỉ mỉ, kiên nhẫn mà còn chịu khó trao dồi và hoàn thiện kỹ năng của mình. Liệu bạn có phải là ứng viên chúng tôi đang tìm kiếm? Hãy cùng Kotwel mang lại giá trị tích cực cho các ứng dụng khoa học công nghệ bằng cách cung cấp dịch vụ uy tín, chất lượng và chuyên nghiệp cho doanh nghiệp toàn cầu.

Ngoài ra, bạn có thể tham khảo những cơ hội việc làm khác của Kotwel tại địa chỉ: https://kotwel.com/vi/co-hoi-nghe-nghiep/

Hãy gia nhập đội ngũ của chúng tôi!

Câu trả lời là CÓ THỂ, còn tùy thuộc vào thái độ ham học hỏi và khả năng tiếp thu của bạn. Thực tế, có những bạn hiện đang là chuyên viên gán nhãn dữ liệu tại Kotwel lúc gia nhập vẫn chưa có kinh nghiệm gì cả. Tuy nhiên, các bạn rất ham học hỏi, kiên nhẫn rèn luyện, trải qua bài training sơ bộ và thực hành, thử sức qua những dự án từ nhỏ đến lớn, từ đơn giản đến phức tạp để trở thành những chuyên viên giàu kinh nghiệm như hiện nay.