Với số lượng dữ liệu khổng lồ sử dụng cho học máy (machine learning) hoặc Deep learning, bạn sẽ cần kết hợp cả ứng dụng và nhân lực để hiệu chỉnh dữ liệu đầu vào từ đó dùng cho việc đào tạo, xác nhận và điều chỉnh mô hình của mình. Với phần lớn các công ty lập trình hiện nay, công việc dán nhãn dữ liệu này hầu như được thực hiện trong nội bộ và bạn đang tìm cách lấy lại thời gian cho nhóm của mình để tập trung vào các sáng kiến chiến lược hơn. Do đó thuê ngoài dịch vụ dán dữ liệu là phương án tối ưu nhất để đưa dự án đến thành công.

Series bài viết dưới đây sẽ giúp bạn biết được yếu tố  nào đóng vai trò quyết định cho việc thuê dịch vụ gán nhãn dữ liệu, một công việc quan trọng nhưng tốn thời gian. Từ công nghệ có sẵn và thuật ngữ được sử dụng, đến các thực tiễn tốt nhất và các câu hỏi bạn nên hỏi một nhà cung cấp dịch vụ ghi nhãn dữ liệu tiềm năng.

Các khái niệm cơ bản trong dán nhãn dữ liệu:

1. Các công đoạn chính trong dán nhãn dữ liệu:

 - Sử dụng công cụ để làm phong phú dữ liệu.

 - Đảm bảo chất lượng cho ghi nhãn dữ liệu.

 - Lặp lại quy trình, chẳng hạn như thay đổi trong lựa chọn tính năng dữ liệu, thao tác nghiệp vụ, tiêu chuẩn quản lý chất lượng.

 - Quản lý nhãn dữ liệu.

 - Đào tạo thành viên mới.

 - Lập kế hoạch dự án, quá trình vận hành và đo lường hiệu quả.

2. Yếu tố thiết yếu cần xem xét khi cần gắn nhãn dữ liệu cho máy học:

* Yếu tố 1: Chất lượng và độ chính xác của dữ liệu – Điều gì ảnh hưởng đến chất lượng và độ chính xác trong ghi nhãn dữ liệu? 

Làm thế nào để đo được chất lượng trong ghi nhãn dữ liệu?

Có bốn cách chúng tôi đo lường chất lượng ghi nhãn dữ liệu từ góc độ nhân lực:

     - Tiêu chuẩn vàng – Mọi bài toán đều có một lời giải đúng. Đo lường chất lượng dựa trên các tác vụ chính xác và không chính xác.

     - Đánh giá mẫu – Chọn một mẫu ngẫu nhiên của các tác vụ đã hoàn thành. Một nhân viên có kinh nghiệm hơn, chẳng hạn như trưởng nhóm hoặc quản lý dự án, một lần nữa đối chiếu và đánh giá sự chuẩn xác của tác vụ.

     - Đồng thuận – Chỉ định một số người thực hiện cùng một nhiệm vụ và câu trả lời đúng là câu trả lời từ phần lớn nhân viên ghi nhãn.

     - Giao lộ liên minh (Intersection over union – IoU) – Đây là mô hình đồng thuận thường được sử dụng để phát hiện đối tượng trong ảnh. Kết hợp giữa con người và tự động hóa để so sánh các hộp giới hạn của hình ảnh được dán nhãn thủ công và hình ảnh được dán nhãn từ mô hình thuật toán.

Bạn sẽ muốn tự do lựa chọn các phương pháp đảm bảo chất lượng này thay vì bị khóa trong một mô hình duy nhất để đo lường chất lượng. Tại Tester Việt, chúng tôi sử dụng một hoặc nhiều phương thức này trên mỗi dự án để đo lường chất lượng công việc của các nhóm ghi nhãn dữ liệu.

Một số câu hỏi quan trọng khi thuê một dịch vụ ghi nhãn dữ liệu.

Chúng tôi sẽ liên lạc với nhóm ghi nhãn dữ liệu của bạn như thế nào?Cách xử lý khi làm việc với đồng thời trên một cơ sở dữ liệu?

Nếu có thay đổi trong nhân sự, ai sẽ đào tạo thành viên mới?

Mô tả cách chuyển giao ngữ cảnh và kiến thức nền khi các thành viên trong nhóm luân chuyễn giữa những cơ sở dữ liệu khác nhau?

Quy trình ghi nhãn dữ liệu đã thực sự linh hoạt? Làm thế nào để quản lý các thay đổi hoặc chu trình của Tester Việt tác động đến các tính năng gán nhãn dữ liệu? Tiêu chuẩn nào cần áp dụng để đo lường chất lượng? Làm thế nào để chia sẻ tiêu chuẩn chất lượng với nhóm của chúng tôi? Cách giải quyết khi không thống nhất được các tiêu chí chất lượng?

* Yếu tố 2: Scale up – Điều gì xảy ra khi khối lượng dữ liệu cần ghi nhãn tăng?

Làm cách nào để biết khi bạn cần scale-up và thuê một dịch vụ dán nhãn dữ liệu chuyên nghiệp?

Nếu các nhân sự tốn kém nhất của bạn như data scientists hoặc machine learning engineers đang dành thời gian đáng kể để sắp xếp dữ liệu cho việc học máy hoặc phân tích dữ liệu, thì bạn nên sẵn sàng xem xét mở rộng với dịch vụ ghi nhãn dữ liệu. Tăng khối lượng ghi nhãn dữ liệu, cho dù chúng xảy ra trong vài tuần hoặc vài tháng, sẽ ngày càng khó quản lý nội bộ, gây ra sự lãng phí lớn tới những nhân sự đắt giá nhất.

Câu hỏi quan trọng để khi thuê một dịch vụ dán nhãn dữ liệu khi mở rộng quy mô.

Mô tả khả năng mở rộng của lực lượng lao động của bạn. Có bao nhiêu nhân lực có thể cung ứng cùng một lúc? Chúng tôi có thể mở rộng quy mô ghi nhãn dữ liệu lên hoặc xuống, dựa trên nhu cầu thực tế? Thay đổi nhân lực cần bao nhiêu thời gian? Làm thế nào để đo năng suất nhân công? Mất bao lâu để một nhóm nhân viên ghi nhãn dữ liệu đạt được hiệu suất tối đa? Số lượng tác vụ có bị ảnh hưởng khi quy mô nhóm ghi nhãn dữ liệu thay đổi? Làm thế nào để xử lý các lần lặp trong các tính năng và hoạt động ghi nhãn dữ liệu khi mở rộng quy mô?

Khả năng hỗ trợ khách hàng mà chúng tôi có thể mong đợi khi sử dụng dịch vụ? Chúng ta sẽ gặp nhau thường xuyên như thế nào? Nhóm của tôi nên dành bao nhiêu thời gian để quản lý dự án?

* Yếu tố 3: Giá cả – Nên tính theo giờ hay số tác vụ? 

3 Cân nhắc quan trọng về giá của dịch vụ ghi nhãn dữ liệu.

     - Tìm kiếm một dịch vụ ghi nhãn dữ liệu với các điều khoản và điều kiện thực tế, linh hoạt.

     - Cấu trúc chi phí có thể dự đoán được, vì vậy bạn có thể dự trù kinh phí khi cần gia tăng qui mộ hoạt động dán nhãn.

     - Giá cả phù hợp với mục đích, đảm bảo đạt được bộ dữ liệu có chất lượng cao với chi phí phù hợp.

Linh hoạt để thực hiện thay đổi khi các tính năng dữ liệu và yêu cầu ghi nhãn thay đổi. Tránh các hợp đồng bị hạn chế bởi thời gian cam kết tổi thiểu, chi phí phát sinh thêm hoặc các điều khoản hạn chế khác.

Câu hỏi quan trọng dành cho dịch vụ dán nhãn dữ liệu về giá.

     - Chi phí được tính theo giờ hay trên số lượng tác vụ? Tại sao bạn cấu trúc mô hình định giá theo cách đó? Công việc của chúng tôi sẽ trở nên hiệu quả hơn khi chúng tôi mở rộng quy mô (tăng khối lượng hoặc thông lượng)?

     - Chúng tôi có bắt buộc phải ký hợp đồng nhiều tháng cho các dịch vụ ghi nhãn dữ liệu không?

     - Chi phí cho giải pháp của bạn so với việc chúng tôi tự thực hiện là bao nhiêu?

     - Bạn có khuyến khích công nhân dán nhãn dữ liệu với chất lượng cao hoặc khối lượng lớn hơn không?

* Yếu tố 4: Bảo mật – Dữ liệu gán nhãn của khách hàng được bảo vệ như thế nào?

Điều cần thiết thứ tư để ghi nhãn dữ liệu cho máy học là bảo mật. Dịch vụ ghi nhãn dữ liệu phải tuân thủ tuyệt đối các quy định hoặc yêu cầu từ khách hàng, dựa trên mức độ bảo mật mà dữ liệu yêu cầu.

*Nguồn: testerviet.com.vn