เจาะลึก Data Labeling : ขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาโมเดล AI ให้แม่นยำ

ในการพัฒนา AI เพื่อใช้งานในธุรกิจนั้นจำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพมาใช้ในการเทรนโมเดล AI  เพื่อให้ AI ทำงานได้อย่างแม่นยำ และมีประสิทธิภาพตรงตามกับเป้าหมายที่ธุรกิจได้ตั้งไว้ โดยหนึ่งในขั้นตอนสำคัญของการที่จะทำให้โมเดล AI ทำงานได้เป็นอย่างดี นั่นคือกาารทำ Data labeling ซึ่งเป็นการระบุประเภทของข้อมูลดิบ หรือ Raw data ว่าเป็นข้อมูลประเภทไหนให้เป็นข้อมูลที่เป็นโครงสร้างเพื่อนำไปใช้ในการฝึกโมเดล AI ต่อไป จึงทำให้การทำ Data labeling ที่เป็นระบบ และมีคุณภาพมีผลสำคัญกับการสร้าง หรือพัฒนาโมเดล AI ให้ทำงานได้อย่างแม่นยำ และตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในบทความนี้เราจะพามาทำความรู้จักกับขั้นตอน และความสำคัญของการทำ Data labeling ว่าทำไมการ Data labeling จึงเป็นขั้นตอนที่ธุรกิจที่ต้องการพัฒนา AI เพื่อใช้งานในธุรกิจจำเป็นต้องให้ความสำคัญ

Data labeling คืออะไร

Data labeling เป็นขั้นตอนในการระบุ และกำหนดป้ายกำกับให้กับข้อมูลดิบ หรือ Raw data ที่จะนำมาใช้ในการเทรนโมเดล AI โดยข้อมูลดิบเหล่านี้อาจจะมาในรูปแบบที่แตกต่างกันออกไป ไม่ว่าจะเป็น ข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ ซึ่งการทำ Data labeling จะเป็นการบอกให้โมเดล AI ได้รู้ว่าข้อมูลที่กำลังเห็นอยู่นั้นเป็นข้อมูลอะไร ตัวอย่างเช่น ในภาพถ่ายมีรูปคน และแมวอยู่ด้วยกัน การทำ Data labeling คือการบอกโมเดลว่าในภาพถ่ายมีวัตถุอยู่ 2 อย่าง ด้านซ้ายเป็นคน ด้านขวาเป็นแมว เป็นต้น 

หรือสำหรับการทำ AI-OCR ซึ่งเป็นการแปลงรูปภาพในเอกสารแต่ละประเภทให้เป็นข้อความ ในการทำ Data labeling นั้น Data labeler จะเป็นคนระบุว่าข้อมูลนี้เป็นชื่อบริษัท หรือข้อมูลนี้เป็นที่อยู่บริษัท เพื่อให้โมเดล AI ทราบได้ว่าชื่อบริษัทส่วนใหญ่จะอยู่ตรงนี้ หรือมีรูปแบบเป็นแบบนี้ เป็นต้น ซึ่งเมื่อโมเดล AI ประมวลผลเอกสารในครั้งถัดไปจะรู้ได้โดยอัตโนมัติว่าข้อมูลในส่วนนี้คือชื่อ หรือที่อยู่บริษัท เป็นต้น

การทำ Data labeling ถือเป็นขั้นตอนที่สำคัญของ Supervised learning หรือการที่ระบบ AI จะเรียนรู้บางอย่างด้วยจากข้อมูลที่ถูกป้อนเข้ามา โดยข้อมูลที่ถูกป้อนเข้ามาใน Supervised learning นั้นจะต้องประกอบไปด้วยชุดข้อมูล (input) หรือคำตอบของข้อมูล (output) โดยที่โมเดลจะเรียนรู้จากข้อมูลที่ได้ทำการระบุ และกำหนดป้ายกำกับไว้แล้วเพื่อทำการตัดสินใจ หรือคาดการณ์คำตอบ ซึ่งคุณภาพ และความแม่นยำของการทำ Data labeling นั้นถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการพัฒนาโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพสูง ในขณะเดียวกันหากการทำ Data labeling ไม่ถูกต้อง หรือไม่สอดคล้องกันจะทำให้ได้โมเดล AI ที่ประสิทธิภาพต่ำได้ 

Data labeling มีความสำคัญกับการพัฒนา AI อย่างไรบ้าง

การทำ Data labeling ถือเป็นขั้นตอนที่สำคัญของ Supervised learning หรือการที่ระบบ AI จะเรียนรู้บางอย่างด้วยจากข้อมูลที่ถูกป้อนเข้ามา โดยข้อมูลที่ถูกป้อนเข้ามาใน Supervised learning นั้นจะต้องประกอบไปด้วยชุดข้อมูล (input) หรือคำตอบของข้อมูล (output) โดยที่โมเดลจะเรียนรู้จากข้อมูลที่ได้ทำการระบุ และกำหนดป้ายกำกับไว้แล้วเพื่อทำการตัดสินใจ หรือคาดการณ์คำตอบ ซึ่งคุณภาพ และความแม่นยำของการทำ Data labeling นั้นถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการพัฒนาโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพสูง ในขณะเดียวกันหากการทำ Data labeling ไม่ถูกต้อง หรือไม่สอดคล้องกันจะทำให้ได้โมเดล AI ที่ประสิทธิภาพต่ำได้ 

ประโยชน์สำคัญของการทำ Data labeling มีดังต่อไปนี้

1. เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล AI

การระบุ และติดป้ายกำกับให้ข้อมูลถือเป็นพื้นฐานสำคัญที่ทำให้โมเดล AI และ Machine learning ได้เรียนรู้จากข้อมูลจริง โดยการระบุข้อมูลได้อย่างถูกต้อง และแม่นยำจะช่วยทำให้โมเดลเข้าใจแพตเทิร์นของข้อมูลที่จะนำไปสู่การคาดการณ์ และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น สำหรับการทำ Image recognition หรือการจดจำภาพ ด้วยการระบุข้อมูลว่ารูปนี้คือแมว รูปนี้คือสุนัข หรือเป็นวัตถุอื่นๆ จะทำให้โมเดลสามารถแยกแยะรูปภาพได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น

2. ช่วยให้โมเดลมีความยืดหยุ่นมากยิ่งขึ้น

เมื่อนำชุดข้อมูลที่หลากหลาย และมีการทำ Data labeling มาอย่างดีใช้ในการเทรนโมเดล AI จะทำให้โมเดลจะสามารถปรับตัวและทำงานได้ดีขึ้นกับข้อมูลใหม่ที่ยังไม่เคยเห็นมาก่อน ซึ่งช่วยให้ระบบ AI ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้จะพบกับข้อมูลใหม่หรือข้อมูลที่มีความแตกต่างเล็กน้อยในการทำงานสถานการณ์จริง

3. ยกระดับการตัดสินใจของโมเดล AI

การทำงานของโมเดล AI นั้นจะขึ้นอยู่กับการทำ Data labeling เพื่อทำให้โมเดล AI ตัดสินใจ และคาดการณ์ผลลัพธ์ได้ดี และแม่นยำ ตัวอย่างเช่น รถยนต์ไร้คนขับ การวินิจฉัยโรค หรือการตรวจจับทุจริตทางการเงิน ข้อมูลที่ได้มีการระบุ และติดป้ายกำกับไว้อย่างชัดเจน และถูกต้องจะช่วยทำให้ระบบ AI ตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ และสอดคล้องกับสถานการณ์จริงได้มากยิ่งขึ้น

4. สนับสนุนการทำงานแบบอัตโนมัติ

การทำ Data labeling จะช่วยให้ระบบ AI ทำงานได้อย่างเป็นอัตโนมัติได้มากยิ่งขึ้น เช่น เมื่อได้เทรนให้ AI Chatbot ให้เข้าใจบทสนทนาของลูกค้า ทำให้ AI Chatbot สามารถตอบคำถามที่ลูกค้ามักจะสอบถามเข้ามาบ่อยๆ ได้แบบอัตโนมัติ ที่จะช่วยประหยัดเวลาในการทำงานให้กับพนักงานให้บริการลูกค้า ทำให้มีเวลาโฟกัสกับเคสลูกค้าที่มีความซับซ้อนได้มากยิ่งขึ้น

5. ลดอคติของโมเดล

การระบุ และติดป้ายกำกับชุดข้อมูลที่หลากหลาย และครอบคลุมอย่างเหมาะสม เช่น เพศ ภูมิภาค ช่วงเวลา จะช่วยลดอคติ หรือความลำเอียงของโมเดลลงได้ ซึ่งจะช่วยทำให้ผู้พัฒนา AI มั่นใจได้ว่าโมเดล AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และปรับใช้ได้กับทุกกลุ่มข้อมูล

ขั้นตอนในการทำ Data labeling

ขั้นตอนการทำ Data labeling นั้นประกอบด้วยขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอนเพื่อให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลได้รับการระบุ และติดป้ายกำกับไว้อย่างถูกต้องเพื่อนำไปใช้ในการเทรนโมเดล AI ต่อไป โดยขั้นตอนสำคัญของการทำ Data labeling มีดังต่อไปนี้

1. การรวบรวมข้อมูลดิบ

การรวบรวมข้อมูลดิบ หรือ Raw data เป็นขั้นตอนแรกในการทำ Data labeling ซึ่งข้อมูลดิบสามารถเป็นได้ทั้งรูปภาพ ข้อความ วิดีโอ และเสียง โดยที่ข้อมูลดิบที่จะนำมาใช้เทรนโมเดล AI จำเป็นต้องเป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่จะนำโมเดลไปใช้ในการแก้ไขปัญหา โดยในขั้นตอนนี้อาจเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลที่สามารถหาได้บนอินเทร์เน็ต หรือการเก็บข้อมูลผ่านเซนเซอร์ แบบสอบถาม หรือเป็นข้อมูลเฉพาะธุรกิจ

2. การเลือกประเภทของป้ายกำกับ

หลังจากรวบรวมข้อมูลดิบครบถ้วนแล้ว ขั้นตอนถัดมาคือการกำหนดประเภทของป้ายกำกับที่ธุรกิจต้องการใช้ ซึ่งต้องสอดคล้องกับปัญหา หรือโจทย์ที่ธุรกิจต้องการแก้ไข เช่น หากธุรกิจต้องการทำการ OCR หรือแปลงข้อความในรูปภาพจากในเอกสารออกมา ธุรกิจจำเป็นต้องกำหนดประเภทของข้อความที่ต้องการโมเดลใช้ในการเรียนรู้ เช่น เอกสารใบกำกับภาษี ต้องมีการกำหนดประเภทขอข้อมูลว่าข้อมูลตรงนี้เป็นชื่อ-ที่อยู่บริษัท เลขที่ใบกำกับภาษี ประเภทสินค้า จำนวนเงินรวม เป็นต้น 

3. การติดป้ายกำกับข้อมูล

หลังจากทำการเลือกประเภทของป้ายกำกับเรียบร้อยแล้วจะเป็นขั้นตอนของการติดป้ายกำกับข้อมูลตามที่ได้กำหนดไว้ ซึ่งการติดป้ายกำกับข้อมูลสามารถทำได้หลากหลายแบบ ทั้งการใช้คนทำ หรือการใช้เครื่องมือมาช่วยควบคู่กับการใช้คน ขึ้นอยู่กับปริมาณ และความซับซ้อนของข้อมูล

4. การตรวจสอบความถูกต้องของป้ายกำกับ

หลังจากติดป้ายกำกับข้อมูลเรียบร้อยแล้ว การตรวจสอบความถูกต้องของป้ายกำกับข้อมูลเป็นอีกหนึ่งขั้นตอนสำคัญเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ได้มีทำการ Label ไปนั้นถูกต้อง และครบถ้วน พร้อมที่จะนำไปเทรนโมเดล AI ต่อไป โดยมักจะใช้วิธีการทำใช้ให้คนหลายๆ คนมารีวิว หรือตรวจสอบชุดข้อมูลเดียวกันในการตรวจสอบข้อมูล หรือใช้วิธีการสำรวจแบบสุ่มตัวอย่าง (Spot checking) ในการตรวจสอบข้อมูลได้เช่นกัน

5. การอัปเดต และปรับปรุงข้อมูลป้ายกำกับ

ประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ได้ทำการ Label ไว้ หากความแม่นยำของโมเดลยังไม่ได้ตามเป้าหมายที่ตั้งไว้อาจจะต้องมีการรีวิวข้อมูลที่ได้ทำการ Label เอาไว้ หรือจำเป็นต้องทำการ Label หรือติดป้ายกำกับข้อมูลเพิ่ม เพื่อให้ประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลทำงานได้ดีมากยิ่งขึ้น

อีกทั้งขั้นตอนการทำ Data labeling นั้นเป็นขั้นตอนที่ต้องทำอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะเมื่อมีประเภทของข้อมูลใหม่ๆ เพิ่มเติมขึ้นมาซึ่งจำเป็นต้องมีการ Label ข้อมูล และเทรนโมเดล AI เพิ่มเติม และเทรนข้อมูล 

ต้องการพัฒนา AI เพื่อนำไปใช้งานในธุรกิจ

การทำ Data labeling ถือเป็นหนึ่งในขั้นตอนสำคัญของการพัฒนา AI เพื่อใช้งานในธุรกิจ เนื่องจากเป็นขั้นตอนที่ทำให้ข้อมูลพร้อมสำหรับการนำไปใช้ในการเทรนโมเดล AI ซึ่งหากทำ Data labeling ได้อย่างละเอียด และครบถ้วนจะทำให้ธุรกิจมั่นใจได้ว่าโมเดล AI จะสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ หรือหากธุรกิจไม่ได้ทรัพยากรเพียงพอที่จะพัฒนา AI เอง บริการ AI-as-a-service หรือบริการ AI พร้อมใช้งานเป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่ทำให้ธุรกิจเข้าถึงบริการ AI ได้สะดวก และง่ายมากยิ่งขึ้น โดยที่ไม่ต้องลงทุนสูง

หากธุรกิจกำลังมองหาโซลูชัน AI สำหรับธุรกิจไปใช้งานเพื่อยกระดับขั้นตอนการทำงานให้ทำได้อย่างรวดเร็ว และเป็นอัตโนมัติได้มากยิ่งขึ้น ผู้เชี่ยวชาญของเรายินดีให้คำปรึกษาตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบ เลือกโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์ จนถึงการนำโซลูชัน AI ไปใช้งานให้ประสบผลสำเร็จ ติดต่อเพื่อพูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่