Data Annotation là gì? Kỹ năng để trở thành Annotator

Cập nhật ngày

Data Annotation là gì? Trong cuộc sống hiện đại, các thiết bị thông minh ngày càng có vai trò quan trọng khi được tối ưu nhờ Artificial Intelligence (AI) và các thuật toán Machine Learning (ML). Chúng giúp đỡ con người nhiều hơn trong cuộc sống hàng ngày và công việc. Bạn hãy thử nghĩ tới việc AI quản lý và nhận diện chúng ta khi trở về nhà, tự động mở cửa chào đón bạn, tự bật đèn khi bạn đi qua hành lang, bật nước nóng theo chương trình được định sẵn, thậm chí, một số chương trình còn có thể phát hiện và cảnh báo những vấn đề khác liên quan trong cuộc sống hàng ngày, …

Data Annotation là gì? Kỹ năng để trở thành Annotator
  • Save
Data Annotation là gì? Kỹ năng để trở thành Annotator

Công nghệ luôn không ngừng phát triển và các cơ hội nghề nghiệp của ngành này vẫn tiếp tục mở rộng, trong đó có nghề gán nhãn dữ liệu. Điểm hấp dẫn của nghề này là chỉ cần trải qua quá trình đào tạo ngắn hạn là bạn có thể làm việc ở bất cứ đâu. Với một chiếc máy tính kết nối mạng, người gán nhãn dữ liệu (Annotator) dễ dàng thực hiện công việc mà không phải đến văn phòng.

Ngoài ra, bạn còn có cơ hội tiếp xúc với các công nghệ hiện đại, và đôi khi là góp phần vào sự phát triển của công nghệ đó. Vì vậy, rất nhiều người đã chọn gán nhãn dữ liệu để kiếm thêm thu nhập.

  • Save
  • Save

AI và ML hiện đã xuất hiện khắp nơi, trở thành một phần không thể thiếu đối với cuộc sống và công việc con người. Các thuật toán phức tạp ngày một nhiều và được giải quyết triệt để hơn bởi ML. Thật vậy, bạn có bao giờ nghĩ đến một ngày xe ô tô của bạn sẽ tự động lái hoàn toàn với mức độ an toàn gần như tuyệt đối không? Thế giới đang ngày càng phát triển và những điều không thể trở nên khả thi hơn bao giờ hết.Bạn có đặt câu hỏi tại sao AI và ML lại có thể giúp con người thực hiện những “tác vụ” đó không? Thông qua bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu tới bạn cách thức mà AI và ML đã “học và làm” như thế nào nhé.

Data Annotation là gì?

Trước tiên, hãy đi qua một phần định nghĩa cơ bản. Để AI và ML có thể thực hiện các tác vụ mà chúng tôi đã lấy ví dụ ở trên thì chúng phải trải qua một quá trình “học”, với con người, những định nghĩa về sự vật, sự việc dường như quá đơn giản. Tuy nhiên, với một AI thì nếu không có quá trình học (sau đây xin được gọi là quá trình chú thích dữ liệu – Data Annotation thì việc nhận biết các sự vật, sự việc gần như không thể. Vậy nên để có thể trở nên thông minh hơn, chính xác hơn, AI cần liên tục trải qua quá trình “học” thông qua việc gắn nhãn chính xác các bộ dữ liệu, giúp AI nhận diện, phân tích và đưa ra các quyết định khi được yêu cầu.

Máy tính không thể xử lý thông tin hình ảnh theo cách mà bộ não con người có thể làm, ít nhất là ở thời điểm hiện tại. Chính vì vậy, máy tính cần được thông báo về những gì nó được cung cấp để có thể phân tích, diễn giải và cung cấp ngữ cảnh trước khi đưa ra quyết định về tác vụ được yêu cầu. Để giúp máy tính thực hiện những tác vụ này một cách chính xác, logic thì con người có nhiệm vụ gắn nhãn dữ liệu để máy tính có thể nhận biết được những sự vật, sự việc mà nó cần phân tích, học hỏi.

Các loại dữ liệu hiện tại con người đang sử dụng để “dạy” AI bao gồm: Văn bản, âm thanh, hình ảnh và video.

Hiểu một cách đơn giản: Chú thích dữ liệu (Data Annotation) là quá trình gắn nhãn dữ liệu (Labelling) ở định dạng văn bản, âm thanh, hình ảnh, video hoặc định dạng hỗn hợp, để máy móc có thể hiểu được. Qua đó đưa ra các đánh giá, phân tích, xử lý và thực hiện các tác vụ được giao dựa trên dữ liệu được cung cấp. 

Hiện tại, Data Annotation được coi là công đoạn lớn nhất đằng sau các thuật toán Artificial Intelligence (AI) và Machine Learning (ML), giúp tạo ra hoạt động thực nghiệm có độ chính xác cao để cải thiện cũng như tác động trực tiếp đến hiệu suất thuật toán. Các tập dữ liệu được chú thích là phần không thể thiếu trong nhiều ứng dụng AI và ML, đồng thời cũng là phần tốn nhiều thời gian và nguồn lực nhất.

Bạn đã có định nghĩa cơ bản về Data Annotation, và chắc hẳn cũng nắm được phần nào vai trò của Data Annotation rồi, tuy nhiên xin đừng dừng lại. Chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn ở phần nội dung dưới đây về vai trò của Data Annotation.

Data Annotation là công đoạn không thể thiếu đối với AI và ML bởi vì các model AI và ML cần được huấn luyện một cách nhất quán để trở nên hiệu quả hơn khi đưa ra các dự đoán. Đặc biệt trong các dự án ML, càng nhiều dữ liệu được chú thích được cung cấp cho model, thì model càng sớm có khả năng tiếp tục học một cách chủ động.

  • Save

Chỉ có thông qua Data Annotation, các model mới có thể phân biệt được đâu là mèo, đâu là chó, cái nào là danh từ, cái nào là tính từ, đâu là đường đâu là vỉa hè, gương mặt nào là của phụ nữ, của trẻ em hay họ thuộc chủng tộc nào … Nếu không có Ddata Aannotation, mọi hình ảnh sẽ giống nhau đối với máy tính; các thuật toán AI và ML sẽ không thể tính toán các thuộc tính cần thiết một cách dễ dàng.

Một model thị giác máy tính (Computer Vision) hoạt động với các mức độ chính xác khác nhau đối với hình ảnh có chứa đối tượng được gắn nhãn chính xác và hình ảnh có chứa đối tượng chưa được gắn nhãn hoặc gắn nhãn kém. Do đó, chú thích càng chuẩn thì độ chính xác của mô hình càng cao.

Ngoài ra, dữ liệu được chú thích chính xác sẽ mang lại trải nghiệm liền mạch cho người dùng và tạo điều kiện thuận lợi cho các kỹ sư AI mở rộng các model toán học cho mọi tập dữ liệu. Những điều này hẳn là những đích đến đáng kể trong kỷ nguyên công nghệ vội vã như hiện nay.

Annotator phụ trách những gì?

Annotator là người phân loại và gán nhãn dữ liệu đầu vào cho mô hình AI. Trí tuệ nhân tạo AI không tự nhiên trở nên thông minh, chúng cần được đào tạo để có thể hiểu thông tin cụ thể. AI cần vô vàn dữ liệu để thiết lập nền tảng cho các mô hình học tập đáng tin cậy. Chính vì vậy, chất lượng của dữ liệu đào tạo quyết định đến chất lượng của mô hình. Để đảm bảo chất lượng, việc gán nhãn dữ liệu thường có sự tham gia của con người là các Annotator.

  • Save

Các dữ liệu để gán nhãn rất đa dạng, nhưng cơ bản có thể chia thành các loại sau:

  • Hình ảnh: Gán nhãn dữ liệu cho hình ảnh là quá trình nhận diện những thực thể khác nhau trong một hình ảnh. Các dạng gán nhãn hình ảnh cũng rất đa dạng, chi tiết bạn có thể tham khảo bài viết này Giải đáp tất tần tật về Image Annotation
  • Video: Gán nhãn video giúp mô hình AI hiểu hoạt động trong môi trường thế giới thực. Annotator sẽ xem xét kỹ lưỡng video, gán nhãn từng khung hình ảnh và biên dịch nó thành các tập dữ liệu theo danh mục được xác định trước.
  • Âm thanh: Việc chú thích gán nhãn bao gồm phiên âm của cách phát âm và ngữ điệu cụ thể, cùng với việc xác định ngôn ngữ, phương ngữ và nhân khẩu học của người nói. Thậm chí các trường hợp phi ngôn ngữ như sự im lặng, tiếng ồn xung quanh đều có thể được chú thích để hệ thống hiểu.
  • Văn bản: từ một bài viết thông thường đến phản hồi của khách hàng trên mạng xã hội đều là một dạng văn bản. Gán nhãn từ loại, ngữ nghĩa, ngữ pháp sẽ giúp máy nhận ra ý nghĩa tổng thể sau một câu nói.

Kỹ năng để trở thành Annotator

Mỗi kiểu gán nhãn có thể khác nhau tùy loại dữ liệu nhưng Annotator đều cần những kỹ năng dưới đây để bắt đầu công việc.

1. Kỹ năng sử dụng máy tính cơ bản

Mặc dù bạn không cần phải là chuyên gia về máy tính, nhưng những thao tác cơ bản như dùng trình duyệt web và thao tác với chuột đều là những yếu tố thiết yếu. Các dự án sẽ yêu cầu Annotator thao tác trên phần mềm chuyên dụng, vì vậy kinh nghiệm sử dụng các công cụ gán nhãn dữ liệu là một lợi thế.

  • Save

2. Tập trung cao độ

Các nhiệm vụ gán nhãn thường không khó, nhưng để thực hiện tốt, chúng ta cần duy trì sự tập trung trong toàn bộ quá trình làm việc và tránh bị phân tâm. Lương của annotator được tính trên số lượng dữ liệu được gán nhãn đúng tiêu chuẩn. Do đó tốc độ gán nhãn và độ chính xác là yếu tố then chốt. Chỉ khi tập trung bạn mới đảm bảo hai yếu tố này.

3. Chú ý tới chi tiết

Là một người gán nhãn dữ liệu, công việc của bạn sẽ được định hướng rất chi tiết. Ví dụ: bạn được yêu cầu vẽ các điểm chốt xung quanh đường viền bộ phận khuôn mặt người. Nghe có vẻ đơn giản, nhưng sẽ dễ sai sót khi phải đánh dấu hơn 100 điểm xung quanh mắt, mũi, miệng, hàm trong các điều kiện khác nhau về góc độ, ánh sáng và mức độ rõ ràng.

  • Save
Gán nhãn các điểm quan trọng nhất (key point) trên mặt người

4. Luôn tuân thủ thời hạn công việc được giao trong mỗi dự án

Khi bạn đăng ký làm việc trong một dự án, các yêu cầu về thời gian hoàn thành từng mục sẽ được thông báo trước. Nếu có điều chưa rõ hoặc có thay đổi trong kế hoạch bạn nên báo cáo với quản lý để tìm phương án thích hợp nhất. Việc trễ hạn có thể khiến bạn bị loại khỏi dự án hoặc bị trừ lương.

5. Khả năng tổ chức công việc

Dự án luôn có thể có sự thay đổi hoặc cập nhật, một kế hoạch làm việc cụ thể, sắp xếp thứ tự ưu tiên của từng việc được giao sẽ giúp mọi thứ diễn ra suôn sẻ. Đặc biệt khi làm việc từ xa, thiếu tương tác trực tiếp, quản lý thời gian và tổ chức công việc tốt sẽ làm tăng sự chuyên nghiệp của bạn.

Mức lương và cơ hội nghề nghiệp

Mức lương của người gán nhãn dữ liệu được quyết định dựa trên nhiều yếu tố: kinh nghiệm, kỹ năng, hiệu quả công việc. Mức lương khởi điểm hay lương cho người chưa nhiều kinh nghiệm trong khoảng 5-7 triệu/tháng. Đối với những nhân sự chuyên nghiệp, có khả năng gán các loại nhãn dữ liệu khác nhau với độ chính xác và tốc độ cao, doanh nghiệp sẵn sàng trả khoảng 300.000 VND/giờ.

Từ xuất phát điểm là người gán nhãn dữ liệu, bạn có thể phát triển lên QC (Kiểm soát chất lượng) và Quản lý dự án. Mức lương cũng tăng cao khi vai trò và trách nhiệm của bạn trong dự án tăng lên. 

Tổng kết

Bài viết trên là những sơ lược về Data Annotation là gì, và vai trò quan trọng của nó. Hy vọng có thể giúp bạn có cái nhìn sơ bộ và mong muốn tìm hiểu thêm về Data Annotation. Hẹn bạn ở bài chia sẻ tiếp theo, chúng ta sẽ cùng nhau đi sâu hơn về quá trình này.

4.9/5 - (98 bình chọn)
About Sơn Ca

Với niềm đam mê chia sẻ kiến thức về Các công cụ AI, áp dụng trí thông minh nhân tạo vào phát triển doanh nghiệp , và các hướng dẫn tạo Blog kiếm tiền Online, Kiếm tiền với AI, Digital Marketing... sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và tránh được những sai lầm thường gặp. Nếu bạn quan tâm đến các công cụ AI vào Nhóm ZALO của mình nhé.

Viết một bình luận

0 Shares