Popular Gán nhãn AI tools in Dữ liệu include Labelbox, Scale AI và SuperAnnotate, helping you work more efficiently.
Labelbox là một nền tảng AI toàn diện lấy dữ liệu làm trung tâm, hay "Nhà máy dữ liệu", được thiết kế cho các nhóm AI. Nó cung cấp phần mềm tích hợp, dịch vụ chuyên gia và thị trường nhân tài để tạo, quản lý và đánh giá dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô hình AI tiên tiến, bao gồm LLM và hệ thống đa phương thức.
Gán nhãn
Scale AI là một nền tảng toàn diện giúp tăng tốc phát triển AI bằng cách cung cấp dữ liệu chất lượng cao, dịch vụ đánh giá và tinh chỉnh mô hình. Nền tảng này phục vụ cho các phòng thí nghiệm AI hàng đầu, doanh nghiệp và cơ quan chính phủ, cung cấp một Công cụ Dữ liệu toàn diện cho RLHF, gán nhãn và tạo dữ liệu để cung cấp năng lượng cho AI tạo sinh tiên tiến và các LLM.
Gán nhãn
SuperAnnotate là một nền tảng dữ liệu AI hàng đầu giúp hợp lý hóa toàn bộ quy trình dữ liệu cho học máy. Nó cho phép các nhóm chú thích, quản lý và tuyển chọn các bộ dữ liệu đa phương thức chất lượng cao (hình ảnh, video, văn bản, âm thanh) để tăng tốc phát triển mô hình, bao gồm cả các quy trình công việc phức tạp như RLHF, RAG và SFT. Nó được thiết kế để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của mô hình.
Gán nhãnCông cụ Gán nhãn AI là các nền tảng chuyên dụng để chú thích dữ liệu thô, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản và âm thanh, nhằm tạo ra các bộ dữ liệu huấn luyện chất lượng cao cho các mô hình học máy. Các công cụ này cung cấp một bộ tính năng như hộp giới hạn, phân đoạn ngữ nghĩa và phân loại văn bản, thường được tăng cường bởi sự hỗ trợ của AI để đẩy nhanh quá trình. Chúng là nền tảng để phát triển các mô hình chính xác trong các lĩnh vực như thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Bằng cách hợp lý hóa quy trình gán nhãn tốn nhiều công sức, các nền tảng này cải thiện tính nhất quán của dữ liệu, quản lý quy trình công việc chú thích và cho phép cộng tác nhóm hiệu quả.
Công cụ Gán nhãn AI rất quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và các nhóm chú thích chuyên nghiệp. Chúng được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp như lái xe tự hành để nhận thức cảnh quan, y tế để phân tích hình ảnh y khoa, bán lẻ để nhận dạng sản phẩm và tài chính để hiểu tài liệu. Bất kỳ dự án nào liên quan đến học máy có giám sát đều dựa vào dữ liệu được gán nhãn chính xác do các công cụ này tạo ra.
Khi chọn một công cụ Gán nhãn AI, hãy xem xét các loại dữ liệu cụ thể mà bạn làm việc (ví dụ: DICOM, LiDAR). Đánh giá mức độ phức tạp của chú thích cần thiết, từ các hộp giới hạn đơn giản đến các đa giác phức tạp. Đối với các dự án nhóm, hãy đánh giá các tính năng cộng tác và đảm bảo chất lượng. Cuối cùng, hãy xem xét khả năng mở rộng của công cụ đối với các bộ dữ liệu lớn và khả năng tích hợp với quy trình MLOps hiện có của bạn.
Một nhóm học máy tại một công ty ô tô cần huấn luyện một mô hình nhận thức cho xe tự lái. Họ sử dụng một công cụ gán nhãn AI để chú thích hàng nghìn giờ dữ liệu video và LiDAR. Người gán nhãn vẽ các hình hộp 3D xung quanh các phương tiện, người đi bộ và người đi xe đạp, và sử dụng phân đoạn ngữ nghĩa để gán nhãn cho làn đường, biển báo giao thông và vỉa hè. Các tính năng được hỗ trợ bởi AI của công cụ đề xuất ranh giới đối tượng, giảm hơn 50% công sức thủ công. Bộ dữ liệu chất lượng cao thu được là rất quan trọng để huấn luyện một mô hình có thể điều hướng an toàn trong môi trường đô thị phức tạp.
Một viện nghiên cứu y tế đang phát triển một mô hình AI để phát hiện ung thư giai đoạn đầu từ các bản quét MRI. Các bác sĩ X-quang sử dụng một công cụ gán nhãn chuyên dụng hỗ trợ các tệp DICOM. Họ tỉ mỉ phác thảo các khối u nghi ngờ bằng các công cụ chú thích đa giác và phân loại chúng dựa trên loại và mức độ nghiêm trọng. Các tính năng cộng tác của nền tảng cho phép một quy trình làm việc xem xét ý kiến thứ hai, nơi các bác sĩ X-quang cao cấp xác minh các chú thích. Quá trình này đảm bảo việc tạo ra một bộ dữ liệu có độ chính xác cao, được xác thực về mặt y tế, điều này rất cần thiết để xây dựng một công cụ chẩn đoán AI đáng tin cậy.
Một nhà phân tích tiếp thị muốn hiểu tình cảm của khách hàng từ hàng nghìn bài đánh giá trực tuyến. Họ sử dụng một công cụ gán nhãn văn bản để tạo bộ dữ liệu huấn luyện. Người gán nhãn có nhiệm vụ đọc mỗi bài đánh giá và phân loại nó là 'Tích cực', 'Tiêu cực' hoặc 'Trung lập'. Để có thông tin chi tiết hơn, họ cũng sử dụng Nhận dạng Thực thể có tên (NER) để gắn thẻ các đề cập đến sản phẩm hoặc tính năng cụ thể. Bảng điều khiển phân tích của công cụ giúp nhà phân tích theo dõi sự đồng thuận giữa những người gán nhãn để đảm bảo việc gán nhãn nhất quán. Bộ dữ liệu cuối cùng được sử dụng để huấn luyện một mô hình NLP tự động hóa việc phân tích tình cảm cho tất cả các phản hồi của khách hàng trong tương lai.
Một công ty bảo hiểm đặt mục tiêu tăng tốc quy trình xử lý yêu cầu bồi thường. Họ sử dụng một nền tảng gán nhãn để chú thích hàng nghìn biểu mẫu yêu cầu được quét và các tài liệu hỗ trợ. Sử dụng gán nhãn cặp khóa-giá trị và NER, người gán nhãn xác định và gắn thẻ các thông tin quan trọng như số hợp đồng, tên người yêu cầu, ngày xảy ra sự cố và số tiền yêu cầu. Các mô hình AI của nền tảng học hỏi từ những chú thích này và bắt đầu gán nhãn trước cho các tài liệu mới, sau đó người gán nhãn sẽ xem xét và sửa chữa. Cách tiếp cận 'con người trong vòng lặp' này tạo ra một bộ dữ liệu có độ chính xác cao để huấn luyện một mô hình có thể tự động hóa việc trích xuất dữ liệu, giảm tới 80% việc nhập liệu thủ công.
Một nhà bán lẻ thời trang trực tuyến muốn cải thiện công cụ tìm kiếm và đề xuất sản phẩm của mình. Họ sử dụng một công cụ gán nhãn hình ảnh để tạo ra một bộ dữ liệu phong phú về danh mục sản phẩm của họ. Một nhóm người gán nhãn gắn thẻ cho mỗi mặt hàng quần áo với các thuộc tính chi tiết như 'chiều dài tay áo: ngắn', 'đường viền cổ áo: cổ chữ V' và 'họa tiết: hoa'. Tính năng phân loại phân cấp của nền tảng cho phép gắn thẻ hiệu quả và nhất quán trên hàng nghìn mặt hàng. Dữ liệu có cấu trúc này sau đó được sử dụng để huấn luyện một mô hình tìm kiếm bằng hình ảnh, cho phép khách hàng tìm thấy các mặt hàng tương tự bằng cách tải lên một bức ảnh, và cung cấp năng lượng cho một hệ thống đề xuất gợi ý các sản phẩm có liên quan cao.
Một công ty công nghệ nông nghiệp đang xây dựng một AI để giúp nông dân xác định bệnh cây trồng từ hình ảnh máy bay không người lái. Sử dụng một công cụ gán nhãn, các chuyên gia nông nghiệp và người gán nhãn phân tích ảnh chụp từ trên không của các cánh đồng. Họ sử dụng phân đoạn đa giác để phác thảo chính xác các khu vực bị ảnh hưởng bởi các bệnh hoặc sâu bệnh cụ thể. Mỗi đa giác sau đó được gán nhãn với tình trạng tương ứng, chẳng hạn như 'Bệnh bạc lá' hoặc 'Thiếu dinh dưỡng'. Các tính năng quản lý dự án của công cụ giúp theo dõi tiến độ trên các vùng đất nông nghiệp rộng lớn và đảm bảo kiểm soát chất lượng. Bộ dữ liệu thu được cho phép huấn luyện một mô hình thị giác máy tính có thể tự động quét cảnh quay từ máy bay không người lái để cung cấp cho nông dân những cảnh báo sớm và khuyến nghị điều trị có mục tiêu.
Công cụ Gán nhãn AI, còn được gọi là công cụ chú thích dữ liệu, là các nền tảng phần mềm được sử dụng để thêm các thẻ mô tả hoặc siêu dữ liệu vào dữ liệu thô như hình ảnh, văn bản và âm thanh. Quá trình này làm cho dữ liệu trở nên dễ hiểu đối với các thuật toán học máy. Các công cụ này cung cấp các giao diện chuyên dụng cho các tác vụ như vẽ hộp giới hạn trên hình ảnh, phân loại tình cảm văn bản hoặc phiên âm âm thanh. Bộ dữ liệu được gán nhãn kết quả là rất cần thiết để huấn luyện, xác thực và kiểm tra các mô hình học máy có giám sát, tạo thành nền tảng cho các ứng dụng AI chính xác.
Việc chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của dự án của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Thu thập dữ liệu và gán nhãn dữ liệu là hai giai đoạn riêng biệt, tuần tự trong việc chuẩn bị dữ liệu cho học máy. Thu thập dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu thô, không có cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như chụp ảnh, ghi âm hoặc lấy văn bản từ các trang web. Mặt khác, gán nhãn dữ liệu là quá trình thêm ngữ cảnh có ý nghĩa vào dữ liệu thô đó. Ví dụ, sau khi thu thập hàng nghìn hình ảnh đường phố (thu thập), bạn sẽ sử dụng một công cụ gán nhãn để vẽ các hộp xung quanh ô tô và gắn thẻ chúng là 'ô tô' (gán nhãn). Tóm lại, thu thập là tập hợp tài liệu, trong khi gán nhãn cung cấp sự hiểu biết cần thiết để AI học hỏi từ nó.
Các phương pháp chú thích dữ liệu khác nhau tùy thuộc vào loại dữ liệu và mục tiêu của mô hình AI. Một số loại phổ biến bao gồm:
Các công cụ Gán nhãn AI được sử dụng bởi nhiều chuyên gia và tổ chức tham gia vào việc xây dựng các mô hình AI. Người dùng chính bao gồm:
