Độ chính xác trong ghi nhãn dữ liệu đo mức độ gắn nhãn gần với sự thật hoặc mức độ các tính năng được gắn nhãn trong dữ liệu phù hợp với điều kiện trong thực tế. Điều này đúng cho dù bạn xây dựng mô hình thị giác máy tính (ví dụ: đặt các khung giới hạn xung quanh các đối tượng trên ảnh đường phố) hoặc mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing-NLP) (ví dụ: phân loại văn bản cho tình cảnh xã hội).

Chất lượng trong ghi nhãn dữ liệu là về độ chính xác trong toàn bộ dữ liệu. Các dữ liệu được gán nhãn có nhiều điểm tương đồng? Việc ghi nhãn có luôn chính xác trên các tập dữ liệu? Điều này có liên quan cho dù có 29, 89 hoặc 999 nhận viên dán dữ liệu làm việc cùng một lúc.

Dữ liệu chất lượng thấp thực sự không có hiệu quả mà còn gây phản tác dụng. Đầu tiên, trong quá trình đào tạo mô hình và khi mô hình của bạn sử dụng dữ liệu được dán nhãn để thông báo các quyết định trong tương lai. Để tạo, xác nhận và duy trì sản xuất cho các mô hình máy học hiệu suất cao, bạn phải đào tạo và xác thực chúng bằng cách sử dụng dữ liệu đáng tin cậy.

4 đặc điểm của lực lượng lao động ảnh hưởng đến chất lượng trong ghi nhãn dữ liệu.

1.Kiến thức và trình độ.

Trong ghi nhãn dữ liệu, nền tảng kiến thức và văn hóa để hiểu được ngữ cảnh là điều cần thiết cho nguồn nhân lực để tạo ra các bộ dữ liệu có cấu trúc, chất lượng cao cho máy học. Nhân viên dán dữ liệu đạt được chất lượng cao hơn nhiều khi họ hiểu ngữ cảnh hoặc có sự liên quan tương đối với dữ liệu đang làm việc. Ví dụ: một người dán nhãn dữ liệu văn bản sẽ hiểu khi một số từ nhất định có thể được sử dụng theo nhiều cách, tùy thuộc vào ý nghĩa của văn bản.

Để có dữ liệu chất lượng cao nhất, nhân viên ghi nhãn nên biết chi tiết chính về ngành mà bạn phục vụ và công việc của họ liên quan đến vấn đề đang giải quyết như thế nào. Sẽ tốt hơn nữa khi một thành viên trong nhóm ghi nhãn có kiến thức và hiểu biết cơ bản về ngành mà dữ liệu cần phục vụ, để họ có thể quản lý nhóm và đào tạo thành viên mới về các quy tắc liên quan đến bối cảnh, kinh doanh hoặc sản phẩm và các trường hợp đặc thù . Ví dụ, từ vựng, định dạng và phong cách văn bản liên quan đến y tế có thể thay đổi đáng kể so với văn bản luật.

2.Sự linh hoạt

Học máy là một quá trình lặp đi lặp lại. Ghi nhãn dữ liệu phát triển khi  kiểm tra và xác thực các mô hình và học hỏi từ kết quả của chúng, vì vậy sẽ cần chuẩn bị các bộ dữ liệu mới và làm phong phú thêm các bộ dữ liệu hiện có để cải thiện kết quả thuật toán.

Nhóm ghi nhãn dữ liệu nên có sự linh hoạt để kết hợp các thay đổi nhằm điều chỉnh theo nhu cầu của người dùng cuối, hoặc bổ sung các tính năng mới. Một nhóm ghi nhãn dữ liệu linh hoạt có thể phản ứng với những thay đổi về khối lượng dữ liệu, độ phức tạp của nhiệm vụ và thời lượng tác vụ. Nhóm ghi nhãn càng dễ thích ứng thì càng có thể thực hiện nhiều dự án máy học.

Khi phát triển các thuật toán và huấn luyện các mô hình, nhân viên ghi nhãn dữ liệu có thể cung cấp những hiểu biết chuyên sâu có giá trị về các tính năng dữ liệu – đó là các thuộc tính, đặc điểm hoặc phân loại – sẽ được phân tích cho các mẫu giúp dự đoán mục tiêu hoặc câu trả lời cho những gì mô hình cần dự đoán.

3.Mối quan hệ

Trong học máy, quy trình làm có thể liên tục thay đổi. Nhân viên gán nhãn dữ liệu cần phản hồi nhanh chóng và thực hiện các thay đổi trong quy trình làm việc, dựa trên những gì đã học trong giai đoạn kiểm tra và xác nhận mô hình.

Để thực hiện công việc luôn biến đổi này  cần linh hoạt trong quy trình của, những người quan tâm đến dữ liệu và thành công của dự án phải được kết nối trực tiếp với một nhà lãnh đạo trong nhóm ghi nhãn dữ liệu để có thể cải tiến các tính năng, thuộc tính dữ liệu và quy trình làm việc dựa trên những gì được học trong các giai đoạn kiểm tra và xác nhận của học máy.

4.Sự trao đổi

Bạn sẽ cần liên lạc trực tiếp với nhóm ghi nhãn. Một vòng phản hồi kín là một cách tuyệt vời để thiết lập sự giao tiếp và hợp tác đáng tin cậy giữa nhóm dự án và các nhân viên ghi nhãn dữ liệu. Người ghi nhãn có thể chia sẻ những gì họ học khi gắn nhãn dữ liệu, từ đó có thể sử dụng thông tin chi tiết này để điều chỉnh cách tiếp cận với vấn đề.

*Nguồn: testerviet.com.vn