DS@UIT Sharing - Gắn nhãn dữ liệu

T2, 04/12/2023 - 17:27

SDG9

Gắn nhãn dữ liệu là quá trình đánh dấu hoặc đặt nhãn cho dữ liệu trong quá trình huấn luyện mô hình máy học. Quá trình này giúp mô hình hiểu và học từ dữ liệu, nhận diện các mẫu và tính chất quan trọng. Gán nhãn dữ liệu là bước quan trọng để mô hình có thể học từ kinh nghiệm và thực hiện các dự đoán hoặc phân loại sau khi được huấn luyện.

Quá trình gán nhãn thường được thực hiện thủ công hoặc thông qua các phương pháp tự động, và chất lượng của dữ liệu gán nhãn có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng của mô hình học máy.

Vai trò của việc gán nhãn dữ liệu trong học máy là quan trọng và đa dạng. Dưới đây là một số vai trò chính của quá trình gán nhãn dữ liệu:

Học giám sát

Hướng dẫn mô hình: Dữ liệu được gán nhãn giúp mô hình học máy hiểu mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Mỗi mẫu dữ liệu được liên kết với một nhãn, làm nền tảng cho quá trình học.

Xác định bài toán

Đặt mục tiêu: Gán nhãn giúp định rõ mục tiêu của bài toán học máy. Cho mô hình biết những gì nó cần dự đoán hoặc phân loại trong quá trình huấn luyện.

Hiểu biểu diễn dữ liệu

Phân tích đặc trưng: Gán nhãn hỗ trợ mô hình hiểu các đặc trưng quan trọng của dữ liệu. Điều này giúp mô hình tìm ra các mẫu và mối quan hệ quan trọng để thực hiện dự đoán.

Kiểm soát chất lượng

Đảm bảo độ chính xác: Gán nhãn đúng và chính xác là quan trọng để tránh những lỗi và đảm bảo chất lượng của mô hình học máy.

Học mô hình tổng quát

Học mẫu: Dữ liệu gán nhãn giúp mô hình học từ mẫu đã biết và tổng quát hóa để áp dụng cho dữ liệu mới không được nhìn thấy trước đó.

Đánh giá hiệu suất

So sánh dự đoán với thực tế: Dữ liệu gán nhãn được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách so sánh đầu ra dự đoán với nhãn thực tế.

Chia dữ liệu

Tạo tập huấn luyện và tập kiểm tra: Gán nhãn hỗ trợ quá trình phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra để đảm bảo mô hình được đánh giá trên dữ liệu không được sử dụng trong quá trình huấn luyện.

Chú trọng đến các nhiệm vụ đặc thù

Gán nhãn chuyên sâu: Trong các lĩnh vực như y tế, ô tô tự lái, dữ liệu gán nhãn có thể đòi hỏi kiến thức chuyên sâu để đảm bảo độ chính xác và an toàn.

Học ,máy chủ động(Active Learning):

Tận dụng dữ liệu quan trọng: Các kỹ thuật học máy chủ động có thể sử dụng thông tin từ quá trình gán nhãn để chọn lựa các mẫu quan trọng nhất để gán nhãn, giúp tối ưu hóa việc học của mô hình.

Tóm lại, gán nhãn dữ liệu đóng một vai trò cơ bản trong học máy giám sát bằng cách cung cấp thông tin cần thiết để đào tạo, đánh giá và điều chỉnh mô hình. Chất lượng và sự liên quan của dữ liệu đã được gán nhãn trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất và khả năng tổng quát hóa của các mô hình học máy.