Yếu tố thứ hai cần quan tâm trong việc ghi nhãn dữ liệu là mở rộng quy mô. Khả năng thay đổi quy mô lực lượng lao động linh động, dựa trên nhu cầu dự án và tình hình kinh doanh, mà không ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu. Ghi nhãn dữ liệu là một quá trình tốn thời gian và thậm chí còn nhiều hơn trong học máy, đòi hỏi phải lặp lại và phát triển các tính năng dữ liệu khi đào tạo và điều chỉnh các mô hình để cải thiện chất lượng dữ liệu và hiệu suất mô hình. Khi độ phức tạp và khối lượng dữ liệu tăng lên, thì nhu cầu ghi nhãn cũng đồng thời lớn hơn. Ví dụ như chú thích video đặc biệt tốn nhiều công sức

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).

Bạn có rất nhiều dữ liệu chưa được dán nhãn? Hầu hết dữ liệu không ở dạng được dán nhãn và đây là một thách thức lớn với dự án AI. Theo phân tích của Cognilytica, một dự án AI dành 80% thời gian cho việc thu thập, sắp xếp và dán nhãn dữ liệu. Trong cuộc chạy đua công nghệ khắc nghiệt hiện nay thì quỹ thời gian đó là vô cùng quý giá. Một bộ dữ liệu hoàn chỉnh được cấu trúc và dán nhãn đúng là bước chạy đà quan trọng nhất phục vụ cho mục đích đào tạo và triển khai các mô hình.

AI là một yếu tố lớn làm thay đổi cuộc chơi. AI có thể đóng góp tới 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030, nhiều hơn sản lượng hiện tại của Trung Quốc và Ấn Độ cộng lại. Trong số này, 6,6 nghìn tỷ USD có thể đến từ việc tăng năng suất và 9,1 nghìn tỷ USD có thể đến từ các tác động phụ của tiêu dùng.

Trong suốt 1 thập kỷ qua, viễn cảnh ngày càng có nhiều người sử dụng công nghệ đã dần trở thành hiện thực. Chuyển đổi số đã và đang trở thành một sự thay đổi lớn cùng với sự phát triển của công nghệ và sự áp dụng các ứng dụng mới.  Tuy nhiên, đằng sau sự chuyển đổi số này, vẫn còn đó những trở ngại được cảnh báo. Với sự bùng phát của đại dịch COVID -19, một cú shock đại dịch, quá trình chuyển đổi số càng được thực hiện nhanh hơn.

Công nghệ đang ngày càng một tiến bộ với tốc độ vượt bậc. Trong thế giới hiện đại, những bùng nổ to lớn này của công nghệ có nhiệm vụ nâng cao năng suất và chất lượng cuộc sống. Bằng cách biến những công việc vốn vất vả và phức tạp trở nên dễ dàng. Text-To-Speech là một trong những công nghệ đã làm cho cuộc sống con người dễ dàng hơn trong thời đại ngày nay. Vậy hãy cùng Vbee đi tìm hiểu xem các ứng dụng của công nghệ này như thế nào!

Bối cảnh khó khăn giữa đại dịch đã dẫn tới sự thay đổi trong suy nghĩ của chúng ta về những tổng đài CSKH truyền thống – vì thế Conversational AI dường như trở thành một giải pháp thay thế và ngày càng quan trọng hơn.  Trong năm tới, nền tảng Conversational AI có thể vượt qua những thiếu sót của những tổng đài truyền thống như thế nào?

Ngày nay, cùng với sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI), con người đã tìm ra nhiều cách khiến cuộc sống trở nên dễ dàng. Họ không chỉ tìm ra cách nâng cao năng suất, hiệu quả làm việc. Mà còn có thể biến những dòng văn bản thuần túy chán ngắt trở nên sinh động hơn bằng giọng đọc máy. Ngày trước, có nhiều người sử dụng Google Translate để chuyển đổi giọng nói bởi tính đơn giản và nhanh chóng. Tuy nhiên, nó không thể đem lại cho người nghe những trải nghiệm chân thực nhất. Để chất lượng hoá công cụ chuyển đổi này, con người đã áp dụng trí tuệ nhân tạo và có được kết quả nhất định. Phần mềm chuyển văn bản thành giọng nói Text-To-Speech chính là một trong những thành công đó.

Chuyển đổi số 'cánh cửa' sống còn của Doanh nghiệp. Có thật sự nghiêm trọng đến vậy không?  và khái niệm chuyển đổi số là gì?

Text-to-speech là thuật ngữ chỉ một chương trình máy tính có khả năng nhận dạng các ký tự, từ và cụm từ của văn bản (hoặc ngôn ngữ lập trình) và chuyển thành giọng nói mang ý nghĩa tương tự. Ứng dụng của công nghệ này thường được sử dụng trong tổng đài Call Center để xử lý các thông tin cần phản hồi đến khách hàng một cách tự động.

Một trong những bước tốn thời gian nhất trong vòng đời của thuật toán trí tuệ nhân tạo là thu thập dữ liệu và chuẩn bị nó. Mô hình học sâu sẽ chỉ hoạt động tốt như dữ liệu đào tạo của bạn. Và do đó, ý tôi là dữ liệu phù hợp với nhiệm vụ của chúng tôi và được chú thích. Chú thích dữ liệu, cũng thường được gọi là gán nhãn dữ liệu, chắc chắn là bước khó nhất và lâu nhất sẽ khiến ứng dụng của bạn thất bại hoặc thành công.

Cùng với cuộc cách mạng công nghệ 4.0, công nghệ thông tin được ứng dụng rộng rãi trong mọi hoạt động của đời sống, các cơ quan, tổ chức. Khái niệm về kỹ thuật số, dữ liệu số cũng bắt đầu từ đó.