การติดฉลากข้อมูลคืออะไร? ประเภท ข้อดี ข้อเสีย

การติดฉลากข้อมูล (Data Labeling) คือ กระบวนการที่ใส่แท็กหรือป้ายกำกับลงในข้อมูล เพื่อให้คอมพิวเตอร์หรือปัญญาประดิษฐ์สามารถเข้าใจและนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ประโยชน์ได้ พูดง่ายๆ ก็คือ ถ้าเราบอกให้คอมพิวเตอร์หรือปัญญาประดิษฐ์แยกแยะระหว่างสุนัขกับแมว คอมพิวเตอร์หรือปัญญาประดิษฐ์จะไม่สามารถแยกแยะได้อย่างที่คนเราทำได้ เนื่องจากมันไม่มีสัญชาตญาณเหมือนคน ดังนั้นเราจึงต้องสอนให้มันแยกแยะระหว่างสุนัขกับแมว และนั่นก็คือสิ่งที่การติดฉลากข้อมูลทำอยู่

เมื่อเราแสดงรูปสุนัขและแมวให้ดู แล้วใส่แท็ก "สุนัข" / "แมว" ลงไปในรูปภาพแต่ละรูป จากนั้น คอมพิวเตอร์หรือปัญญาประดิษฐ์ก็จะสามารถเรียนรู้ที่จะแยกแยะสุนัขกับแมวได้จากข้อมูลที่มีแท็กเหล่านี้

การติดฉลากข้อมูลไม่ได้จำกัดอยู่แค่การจดจำวัตถุเท่านั้น แต่ยังสามารถนำไปใช้ในด้านอื่นๆ ได้อีกมากมาย เช่น การจำแนกประเภทข้อความ การวิเคราะห์อารมณ์ การจดจำเสียง โดยข้อมูลที่ผ่านการติดฉลากแล้วจะช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์เรียนรู้และทำงานตามที่เราต้องการได้

สรุปง่ายๆ ก็คือ การติดฉลากข้อมูลคือการใส่แท็กหรือป้ายกำกับลงในข้อมูล เพื่อให้คอมพิวเตอร์หรือปัญญาประดิษฐ์เข้าใจข้อมูล และสามารถทำงานตามที่เราต้องการได้ ... และบุคคลที่ทำหน้าที่ติดฉลากข้อมูลเหล่านี้ เรียกว่า ผู้ติดฉลากข้อมูล (Data Labeler) นั่นเอง

ประเภทของการติดฉลากข้อมูล

1. สี่เหลี่ยมผืนผ้า / บาวด์ดิ้งบอกซ์ (Bounding Box)

สี่เหลี่ยมผืนผ้าหรือบาวด์ดิ้งบอกซ์ เป็นวิธีการระบุตำแหน่งของวัตถุโดยใช้สี่เหลี่ยมล้อมรอบ โดยทั่วไปแล้วจะใช้ในงานตรวจจับวัตถุ (Object Detection) โดยการวาดกรอบสี่เหลี่ยมรอบวัตถุและบันทึกพิกัดของกรอบ เพื่อระบุตำแหน่งและขนาดของวัตถุ

2. จุด (Points)

จุด เป็นวิธีการระบุตำแหน่งเฉพาะจุดของวัตถุ เช่น ในงานการจดจำใบหน้า เราสามารถระบุตำแหน่งของตา จมูก ปาก ด้วยจุด เพื่อแสดงลักษณะเฉพาะของใบหน้า

3. รูปหลายเหลี่ยม / พอลิกอน (Polygon)

รูปหลายเหลี่ยมหรือพอลิกอน เป็นวิธีการระบุขอบเขตของวัตถุอย่างแม่นยำ โดยการวาดรูปหลายเหลี่ยมรอบรูปร่างของวัตถุในภาพหรือวิดีโอ โดยทั่วไปแล้วจะใช้ในงานการแบ่งส่วนวัตถุหรือการแบ่งส่วนภาพ (Image Segmentation)

4. มาสก์การแบ่งส่วน (Segmentation Mask)

มาสก์การแบ่งส่วนเป็นวิธีการระบุวัตถุหรือคลาสที่สอดคล้องกับแต่ละพิกเซล โดยแสดงพื้นที่ของวัตถุในระดับพิกเซล ใช้ในงานการแบ่งส่วนวัตถุ และป้ายกำกับคลาสที่กำหนดให้กับแต่ละพิกเซลจะช่วยแยกวัตถุออกจากภาพได้อย่างแม่นยำ

5. การติดฉลากหลายคลาส (Multi-Class Labeling)

การติดฉลากหลายคลาสเป็นวิธีการจำแนกวัตถุออกเป็นหนึ่งในหลายๆ คลาส เช่น งานจำแนกแอปเปิ้ล กล้วย ส้ม ในภาพ โดยการกำหนดป้ายกำกับคลาสที่สอดคล้องกับแต่ละวัตถุ

นอกจากนี้ยังมีวิธีการติดฉลากข้อมูลอื่นๆ อีกมากมาย เช่น การแปลงข้อมูลเสียงเป็นข้อความ หรือการประมาณตำแหน่งข้อต่อของมนุษย์หรือสัตว์ด้วยวิธีการโครงกระดูก (Skeleton) โดยวิธีการติดฉลากข้อมูลที่เหมาะสมจะถูกเลือกขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์และความต้องการของงาน ซึ่งจะช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจข้อมูลและทำงานตามที่เราต้องการได้

ข้อดีของการติดฉลากข้อมูล

1. ปัจจัยที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล

การติดฉลากข้อมูลเป็นปัจจัยที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล (Supervised Learning) การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเป็นวิธีการที่อัลกอริทึมของแมชชีนเลิร์นนิงใช้ข้อมูลที่มีการกำหนดป้ายกำกับเพื่อเรียนรู้รูปแบบ โดยการติดฉลากข้อมูลจะช่วยให้สามารถระบุข้อมูลอินพุตและเอาต์พุต (ป้ายกำกับ) ที่สอดคล้องกันได้ ทำให้โมเดลสามารถทำการคาดการณ์ได้อย่างถูกต้อง

2. เพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล

การใช้ข้อมูลที่มีการกำหนดป้ายกำกับในการฝึกฝนโมเดลจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลได้ เนื่องจากข้อมูลที่มีป้ายกำกับจะช่วยให้โมเดลสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกับสิ่งที่เราต้องการได้

3. สนับสนุนการตัดสินใจและการให้เหตุผล

การติดฉลากข้อมูลช่วยสนับสนุนการตัดสินใจและการให้เหตุผล การใช้ข้อมูลที่มีการกำหนดป้ายกำกับจะช่วยให้สามารถเข้าใจข้อมูลที่จำเป็นในการตัดสินใจหรือให้เหตุผลได้อย่างถูกต้อง

4. การพัฒนาเทคโนโลยีระบบอัตโนมัติ

การติดฉลากข้อมูลเป็นรากฐานที่สำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีระบบอัตโนมัติ โดยการใช้ข้อมูลที่มีการกำหนดป้ายกำกับจำนวนมากในการฝึกฝนโมเดลของแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาระบบหรืออัลกอริทึมระบบอัตโนมัติ

5. ขยายขอบเขตการใช้งาน

การติดฉลากข้อมูลสามารถนำไปใช้ในหลากหลายสาขา เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การจดจำเสียง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การใช้ข้อมูลที่มีการกำหนดป้ายกำกับในการฝึกฝนโมเดลจะช่วยให้สามารถทำงานต่างๆ ได้ เช่น การตรวจจับวัตถุ การจดจำคำสั่งเสียง การวิเคราะห์อารมณ์

6. การถ่ายทอดความรู้เชิงประสบการณ์

การติดฉลากข้อมูลเป็นประโยชน์ต่อการถ่ายทอดความรู้เชิงประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ เมื่อผู้เชี่ยวชาญกำหนดป้ายกำกับ จะช่วยให้สามารถสะท้อนความรู้และข้อมูลเชิงลึกเฉพาะด้านลงในข้อมูลได้

ความถูกต้องและคุณภาพเป็นสิ่งสำคัญในกระบวนการติดฉลากข้อมูล เราจำเป็นต้องดำเนินการติดฉลากข้อมูลอย่างถูกต้องและสม่ำเสมอ การใช้ข้อมูลที่มีการกำหนดป้ายกำกับอย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลในหลากหลายสาขาได้

ข้อเสียของการติดฉลากข้อมูล

1. เวลาและค่าใช้จ่าย

การติดฉลากข้อมูลเป็นงานที่ใช้เวลาและค่าใช้จ่ายสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก เวลาและค่าใช้จ่ายในการติดฉลากข้อมูลอาจเพิ่มขึ้น ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีความรู้และความพยายามอย่างมืออาชีพในการทำงานติดฉลากข้อมูล

2. ความเป็นกลางและความสอดคล้อง

งานติดฉลากข้อมูลอาจมีความเป็นกลางเข้ามาเกี่ยวข้อง และการรักษาความสอดคล้องระหว่างผู้ติดฉลากข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากผู้ติดฉลากข้อมูลที่แตกต่างกันอาจกำหนดป้ายกำกับที่แตกต่างกันให้กับข้อมูลเดียวกัน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องระมัดระวังในการรักษาความสอดคล้อง

3. ป้ายกำกับไม่ตรงกันและข้อผิดพลาด

งานติดฉลากข้อมูลอาจเกิดข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้องของป้ายกำกับ ซึ่งอาจทำให้เกิดความไม่ตรงกันระหว่างป้ายกำกับกับข้อมูลจริง ข้อผิดพลาดในการติดฉลากข้อมูลอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล ดังนั้นการควบคุมคุณภาพของงานติดฉลากข้อมูลจึงมีความสำคัญ

4. ความยากลำบากในการระบุโดเมนเฉพาะและการสรุปทั่วไป

ข้อมูลบางอย่างอาจระบุโดเมนเฉพาะ ซึ่งอาจทำให้การสรุปทั่วไปไปยังโดเมนอื่นๆ เป็นเรื่องยาก วิธีการติดฉลากข้อมูลเดียวกันอาจลดความถูกต้องและประโยชน์ใช้สอยลงเมื่อนำไปใช้กับข้อมูลในโดเมนอื่นๆ

5. ป้ายกำกับไม่เพียงพอและไม่สมดุล

หากชุดข้อมูลมีป้ายกำกับของคลาสใดคลาสหนึ่งไม่เพียงพอหรือไม่สมดุล อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล จึงจำเป็นต้องมีการดำเนินการเพิ่มเติม เช่น การจัดหาข้อมูลเพิ่มเติมหรือการปรับแต่งป้ายกำกับ

6. ปัญหาความเป็นส่วนตัวและจริยธรรม

งานติดฉลากข้อมูลอาจก่อให้เกิดปัญหาความเป็นส่วนตัวและจริยธรรม ข้อมูลบางอย่างอาจประกอบด้วยข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องจัดการกับข้อมูลเหล่านี้อย่างเหมาะสมในกระบวนการติดฉลากข้อมูล

ข้อเสียเหล่านี้เป็นสิ่งที่ต้องพิจารณาเมื่อดำเนินการติดฉลากข้อมูล เพื่อให้การติดฉลากข้อมูลมีประสิทธิภาพและถูกต้อง เราจำเป็นต้องลดข้อเสียเหล่านี้ให้เหลือน้อยที่สุดและควบคุมคุณภาพให้ดี