Data Labeling Là Gì? 4 Vai Trò Quan Trọng Nhất Của Data Labeling

Trong kỷ nguyên bùng nổ công nghệ, hầu hết các lĩnh vực đời sống đều dùng đến ứng dụng của AI. Nền tảng của mỗi hệ thống AI thông minh này đều là dữ liệu chất lượng cao đã được xử lý và gắn nhãn rõ ràng. Data Labeling chính là phân đoạn thực hiện nhiệm vụ này và góp phần không hề nhỏ trong sự nghiệp phát triển AI. Vậy Data Labeling là gì? Cùng JobsGO tìm hiểu trong bài viết này nhé!

1. Data Labeling Là Gì?

Gán nhãn dữ liệu là gì?

Data Labeling (hay Data Annotation) nghĩa là gán nhãn dữ liệu. Đây là quá trình bổ sung các nhãn, thẻ, thuộc tính hoặc thông tin mô tả vào dữ liệu thô (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video,…). Mục tiêu của Data Labeling là biến dữ liệu chưa có cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc, có ý nghĩa, dễ dàng được hiểu và xử lý bởi các mô hình AI cùng Machine Learning. Các nhãn này đóng vai trò như “lời giải mẫu”, cung cấp ngữ cảnh và hướng dẫn cho thuật toán. Thông qua Data Labeling, AI có thể học cách nhận diện các mẫu, phân loại đối tượng và đưa ra dự đoán chính xác trong tương lai.

Để dễ hình dùng hơn thì Data Labeling giống như dạy một đứa trẻ nhận biết các đối tượng xung quanh: Chỉ cho đứa trẻ một hình ảnh và nói “đây là con mèo”, lặp đi lặp lại cho đến khi đứa trẻ tự mình nhận biết được mèo. Tương tự, dữ liệu được gán nhãn sẽ giúp AI xây dựng “hiểu biết” của mình.

2. Vai Trò Của Data Labeling

Tầm quan trọng của công việc dán nhãn dữ liệu

Data Labeling không chỉ là một công đoạn kỹ thuật đơn thuần, mà còn là nền tảng quyết định sự thành công của các dự án AI cùng lợi ích doanh nghiệp. Gán nhãn dữ liệu thúc đẩy sự phát triển của công nghệ hiện đại, từ đó mang lại nhiều giá trị và hỗ trợ doanh nghiệp phát triển nhanh chóng.

2.1. Tăng Độ Chính Xác Và Hiệu Quả Của Mô Hình AI

AI cần bộ dữ liệu đã được gán nhãn rõ ràng để “hiểu” ngữ cảnh, nhận diện các mẫu và đưa ra dự đoán chuẩn xác hơn. Nếu dữ liệu đầu vào không được gán nhãn đầy đủ hoặc có lỗi, mô hình AI sẽ học sai lệch, hiệu suất kém và đưa ra kết quả không đáng tin cậy. Ví dụ, trong y tế, gán nhãn chính xác các vùng bệnh lý trên ảnh chụp y tế sẽ giúp AI chẩn đoán bệnh chính xác hơn để bác sĩ kịp thời đưa ra quyết định điều trị hiệu quả.

2.2. Tăng Tốc Machine Learning

Với dữ liệu đã được gán nhãn đầy đủ và chất lượng, các mô hình Machine Learning không phải tự mình “đoán” hoặc xử lý lượng lớn dữ liệu thô không có cấu trúc. Bởi vậy, quá trình huấn luyện có thể diễn ra hiệu quả hơn và rút ngắn thời gian cần thiết để đạt được độ chính xác mong muốn.

Data Labeling đặc biệt quan trọng trong các dự án phát triển AI cần hoàn thiện nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu thị trường. Tăng tốc quá trình Machine Learning không chỉ giúp tiết kiệm tài nguyên tính toán mà còn đẩy nhanh tốc độ triển khai các giải pháp AI vào thực tiễn, mang lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.

2.3. Đảm Bảo Tính Nhất Quán Và Phát Hiện Lỗi Sớm

Data Labeling giúp duy trì tính đồng nhất trong cách các đối tượng, khái niệm được định nghĩa và gắn nhãn trên toàn bộ tập dữ liệu, từ đó tăng độ tin cậy của các mô hình AI. Hơn nữa, thông qua quá trình gán nhãn thủ công và kiểm tra chất lượng chặt chẽ, các vấn đề tiềm ẩn trong dữ liệu thô có thể được phát hiện cũng như sửa chữa kịp thời. Điều này giúp nhà quản trị phòng ngừa sai sót khi huấn luyện AI và tránh ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả cuối cùng của mô hình. Data Labeling đặc biệt quan trọng khi triển khai các ứng dụng AI yêu cầu độ chính xác tuyệt đối như hệ thống tài chính, an ninh hoặc chẩn đoán y tế.

2.4. Đẩy Mạnh Năng Lực Cạnh Tranh Và Tối Ưu Hóa Quy Trình Kinh Doanh

Trong kỷ nguyên số, doanh nghiệp thực hiện tốt công đoạn Data Labeling có thể phát triển các giải pháp công nghệ tiên tiến, duy trì và nâng cao vị thế dẫn đầu trong ngành. Data Labeling giúp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, từ đó giảm chi phí vận hành và tăng hiệu quả hoạt động. Ví dụ, công đoạn này hỗ trợ tự động hóa dịch vụ khách hàng bằng chatbot thông minh, tối ưu chuỗi cung ứng bằng AI dự đoán hoặc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trên các nền tảng thương mại điện tử. Từ đó, doanh nghiệp có thể vừa cải thiện trải nghiệm khách hàng, vừa tập trung nguồn lực vào các hoạt động chiến lược trọng yếu.

3. Các Phương Pháp Data Labeling Phổ Biến

Cách Data Labeling hiệu quả

Để Data Labeling hiệu quả, bạn nên tìm hiểu và thử sức với những phương pháp gán nhãn dữ liệu phổ biến hiện nay. Mỗi phương pháp Data Labeling đều có đặc thù riêng và được áp dụng cho các loại dữ liệu, mục tiêu dự án khác nhau.

3.1. Gán Nhãn Phân Loại

Gán nhãn phân loại (Classification Labeling) là phân loại toàn bộ mẫu dữ liệu vào một trong các nhóm hoặc danh mục đã định trước. Mục tiêu của phương pháp này là huấn luyện AI nhận diện và xếp loại các đối tượng dựa trên các đặc điểm chung. Classification Labeling là nền tảng cho các hệ thống phân loại spam, bộ lọc hình ảnh và phân tích cảm xúc. Ví dụ, một hình ảnh thời tiết có thể được gán nhãn “mưa” hay “nắng”, hoặc phân loại một bình luận của khách hàng là “tích cực”, “tiêu cực” hay “trung lập”.

3.2. Gán Nhãn Theo Chuỗi

Thay vì toàn bộ mẫu, gán nhãn theo chuỗi (Sequence Labeling) áp dụng nhãn cho từng phần tử riêng lẻ trong một chuỗi dữ liệu. Phương pháp này thường được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích cấu trúc và ngữ nghĩa của văn bản. Ví dụ như phân tích ngữ pháp, gán nhãn vai trò của mỗi từ trong một câu là danh từ, động từ, tính từ,…

Một ứng dụng phổ biến khác của Sequence Labeling là nhận diện thực thể có tên (Named Entity Recognition – NER), nghĩa là từ hoặc cụm từ trong một đoạn văn được gắn nhãn “tên người”, “địa điểm”, “tổ chức”, “ngày tháng” để máy tính có thể hiểu các thực thể quan trọng.

3.3. Gán Nhãn Đồng Thời & Đa Nhãn

Với gán nhãn đồng thời (Simultaneous Labeling) và đa nhãn (Multi-label Labeling), mẫu dữ liệu có thể chứa nhiều đối tượng hoặc thuộc về nhiều danh mục cùng lúc mà không loại trừ lẫn nhau. Phương pháp này đòi hỏi người gán nhãn phải xác định tất cả các nhãn liên quan mà không bị giới hạn bởi quy định chỉ chọn một danh mục duy nhất. Ví dụ, một bức ảnh có thể chứa đồng thời “chó”, “cỏ”, “bóng đèn” và tất cả các đối tượng này đều cần được gán nhãn. Tương tự, một bài báo có thể thuộc nhiều chủ đề như “công nghệ” và “kinh tế” cùng một lúc.

3.4. Gán Nhãn Theo Thời Gian

Gán nhãn theo thời gian (Temporal Labeling) là gắn nhãn dữ liệu liên quan đến các sự kiện hoặc khoảng thời gian cụ thể trong một chuỗi thời gian, thường áp dụng cho video và âm thanh. Trong phân tích video, phương pháp này có thể được sử dụng để xác định thời điểm bắt đầu và kết thúc của một hành động cụ thể như một người chạy bộ trên đường. Với dữ liệu âm thanh, Temporal Labeling có thể nhận diện một đoạn nhạc, tiếng nói chuyện hay tiếng ồn trong khoảng thời gian nhất định. Điều này rất quan trọng cho các ứng dụng như giám sát an ninh, phân tích hành vi hoặc chỉnh sửa video/âm thanh tự động.

3.5. Gán Nhãn Bán Giám Sát & Bán Tự Động

Với khối lượng dữ liệu khổng lồ cần được gán nhãn, các phương pháp kết hợp giữa gán nhãn thủ công và tự động cũng ngày càng trở nên phổ biến hơn để tối ưu hóa quy trình. Gán nhãn bán giám sát (Semi-supervised Labeling) thường bắt đầu với một lượng nhỏ dữ liệu được gán nhãn thủ công, sau đó sử dụng các thuật toán học máy để tự động gán nhãn phần còn lại của dữ liệu. Con người sau đó sẽ kiểm tra và hiệu chỉnh các nhãn do AI tạo ra.

Gán nhãn bán tự động hoặc gán nhãn tăng cường AI (Semi-automatic Labeling) là khi AI gợi ý các nhãn ban đầu để nhân viên gán nhãn dữ liệu kiểm tra, chỉnh sửa hoặc hoàn thiện chúng. Xu hướng này giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí, đồng thời tăng cường hiệu quả quy trình gán nhãn cho nhân viên Data Labeling.

4. Ứng Dụng Của Data Labeling

Data Labeling là xương sống của rất nhiều ứng dụng AI với đa dạng các lĩnh vực:

• Thị giác máy tính (Computer Vision): Nền tảng cho các hệ thống xe tự động (nhận diện vật cản, biển báo), nhận diện khuôn mặt, phân tích hình ảnh y tế (chẩn đoán bệnh) và giám sát an ninh.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP): Giúp phát triển chatbot thông minh, công cụ dịch thuật máy, phân tích cảm xúc từ văn bản, tóm tắt tự động và nhận diện giọng nói.
• Nhận dạng giọng nói và âm thanh (Speech And Audio Recognition): Hỗ trợ phát triển trợ lý ảo (Siri, Google Assistant), phiên âm cuộc gọi, nhận diện âm thanh môi trường.
• Hệ thống gợi ý (Recommendation Systems): Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trên các nền tảng thương mại điện tử (sản phẩm đề xuất), nền tảng streaming (phim, nhạc đề xuất) và mạng xã hội.
• Y tế và chăm sóc sức khỏe (Healthcare and Medical Imaging): Hỗ trợ chẩn đoán bệnh sớm hơn thông qua phân tích hình ảnh X-Quang, MRI, CT scan và tối ưu hóa quản lý hồ sơ bệnh án điện tử.
• An ninh mạng (Cybersecurity): Phát hiện bất thường trong lưu lượng mạng, phân loại mối đe dọa (phishing, malware) và tăng cường khả năng phòng thủ mạng.
• Thương mại điện tử và quảng cáo (E-commerce and Advertising): Phân loại sản phẩm tự động, tối ưu hóa hiển thị quảng cáo dựa trên hành vi người dùng cũng như quản lý kho hàng thông minh.
• Nông nghiệp thông minh (Smart Agriculture): Giám sát sức khỏe cây trồng từ hình ảnh drone, phát hiện sâu bệnh, tưới nước và bón phân hiệu quả.

5. Công Việc Của Nhân Viên Data Labeling

Công việc của nhân viên gán nhãn dữ liệu là gì?

Người làm Data Labeling là người vừa tỉ mỉ vừa có trình độ chuyên môn cao, đảm bảo đáp ứng đầu ra gán nhãn dữ liệu rõ ràng, thống nhất. Ngoài những nhiệm vụ chính của công việc, nhân viên gán nhãn dữ liệu cũng cần phối hợp với các bộ phận, cá nhân khác để cùng nhau hoàn thành dự án, đưa doanh nghiệp phát triển bền vững.

5.1. Nhiệm Vụ Chính

Các nhiệm vụ chính của một nhân viên gán nhãn dữ liệu bao gồm:

• Phân tích và hiểu dữ liệu thô:

• Đọc, nghe, xem và hiểu nội dung của dữ liệu thô được cung cấp.
• Nắm bắt ngữ cảnh và các yêu cầu cụ thể của dự án để đưa ra quyết định gán nhãn chính xác.

• Gán nhãn, thẻ hoặc chú thích theo hướng dẫn chi tiết của dự án:

• Hình ảnh: Vẽ khung bao quanh các đối tượng (bounding box), phân đoạn ảnh từng pixel (segmentation) hoặc gán thẻ mô tả nội dung.
• Dữ liệu văn bản: Phân loại bình luận (tích cực/tiêu cực), nhận diện các thực thể (tên người, địa điểm) hoặc phiên âm lời nói.
• Dữ liệu âm thanh: Xác định các event âm thanh hoặc chuyển đổi giọng nói thành văn bản.

• Kiểm tra và đảm bảo chất lượng của các nhãn đã gán: Đảm bảo dữ liệu đầu ra đạt tiêu chuẩn cao nhất, tránh sai sót có thể ảnh hưởng đến mô hình AI.
• Đóng góp ý kiến và phản hồi về các vấn đề gặp phải với dữ liệu, hướng dẫn gán nhãn không rõ ràng hoặc đề xuất cải tiến quy trình để nâng cao hiệu quả và chất lượng công việc.

5.2. Nhiệm Vụ Hỗ Trợ Và Phối Hợp

Bên cạnh các nhiệm vụ chính, nhân viên gán nhãn cũng cần hỗ trợ và phối hợp với các bên liên quan để đảm bảo dự án diễn ra suôn sẻ:

• Tham gia đề xuất cải tiến cách làm việc và tối ưu hóa các bước trong quy trình gán nhãn để tiết kiệm thời gian, nâng cao chất lượng.
• Phối hợp với các kỹ sư AI/ML, nhà khoa học dữ liệu để làm rõ yêu cầu của dự án, báo cáo các vấn đề liên quan đến dữ liệu hoặc giải đáp thắc mắc về cách AI sẽ sử dụng dữ liệu đã gán nhãn.
• Đào tạo thành viên mới về quy trình gán nhãn, cách sử dụng công cụ và tuân thủ các quy tắc của dự án.
• Theo dõi tiến độ công việc, ghi nhận số lượng dữ liệu đã gán nhãn và báo cáo định kỳ chất lượng công việc đã hoàn thành, đảm bảo mục tiêu dự án được đáp ứng.

6. Kỹ Năng Cần Thiết Để Trở Thành Nhân Viên Data Labeling Chuyên Nghiệp

Để thành công trong nghề Data Labeling, bạn cần trang bị một bộ kỹ năng cứng và kỹ năng mềm. Những kỹ năng này không chỉ giúp bạn nổi bật mà còn là yếu tố quan trọng để nhà tuyển dụng đánh giá tiềm năng phát triển của bạn.

6.1. Kỹ Năng Chuyên Môn

• Khả năng sử dụng máy tính cơ bản: Sử dụng thành thạo trình duyệt website, phần mềm văn phòng cơ bản như Word, Excel, Google Docs/Sheets và các nền tảng gán nhãn dữ liệu chuyên dụng.
• Có khả năng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, hiểu sâu về ngữ nghĩa, sắc thái và văn hóa bản địa: Đảm bảo gán nhãn chính xác kỹ thuật và đúng ngữ cảnh, ngữ nghĩa.
• Thành thạo các phần mềm gán nhãn phổ biến như LabelImg (hình ảnh), VGG Image Annotator, Prodigy ( văn bản), Amazon SageMaker Ground Truth, CVAT hoặc công cụ tùy chỉnh để tăng tốc độ và độ chính xác công việc.
• Hiểu biết cơ bản về cách dữ liệu gán nhãn được sử dụng cùng AI/ML để đưa ra các quyết định Data Labeling tốt hơn và đạt được mục tiêu cuối cùng của dự án.

6.2. Kỹ Năng Mềm

• Tỉ mỉ, kiên nhẫn và tập trung cao độ trong thời gian dài, đặc biệt khi xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ.
• Khả năng quản lý thời gian hiệu quả:

• Giải quyết khối lượng công việc lớn trong thời gian cho phép.
• Xử lý các thay đổi đột xuất trong yêu cầu dự án.
• Báo cáo vấn đề kịp thời để tránh làm gián đoạn tiến độ chung.

• Kỹ năng tổ chức, quản lý công việc, đặc biệt khi làm việc từ xa (remote) hoặc trong các dự án lớn: Xây dựng kế hoạch làm việc chi tiết, ưu tiên các nhiệm vụ quan trọng và phân bổ thời gian hợp lý để đảm bảo hoàn thành công việc đúng hạn, đạt chất lượng.
• Kỹ năng giao tiếp với nhóm, quản lý cùng kỹ sư AI về các vấn đề phát sinh, khó khăn trong quá trình gán nhãn hoặc đề xuất các ý tưởng cải tiến.
• Khả năng học hỏi nhanh và thích nghi linh hoạt với các công cụ, phương pháp gán nhãn mới cùng những yêu cầu dự án có thể thay đổi liên tục.
• Làm việc độc lập hiệu quả, chủ động giải quyết vấn đề, tự kiểm tra chất lượng công việc của mình và chịu trách nhiệm với kết quả chung.
• Tư duy logic để hiểu các yêu cầu phức tạp, áp dụng quy tắc gán nhãn nhất quán và đưa ra quyết định hợp lý khi đối mặt với dữ liệu mơ hồ hoặc không rõ ràng.

7. Mức Lương Ngành Data Labeling

Lương Data Labeler là bao nhiêu?

Mức lương của một nhân viên gán nhãn dữ liệu sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố:

• Kinh nghiệm và kỹ năng: Nhân viên có kinh nghiệm lâu năm, đặc biệt là những người có kỹ năng chuyên sâu trong việc gán nhãn dữ liệu phức tạp, thường nhận mức lương cao hơn đáng kể so với các vị trí Fresher hoặc Junior.
• Vị trí và địa điểm làm việc: Mức lương có thể khác nhau giữa các thành phố lớn như Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh và các khu vực khác. Ngoài ra, hình thức làm việc cũng có thể ảnh hưởng đến mức đãi ngộ. Các dự án quốc tế hoặc công ty nước ngoài thường có mức lương cạnh tranh hơn.
• Loại hình công ty và lĩnh vực:
• Các công ty công nghệ lớn, startup AI có tiềm lực tài chính mạnh, đặc biệt trong các lĩnh vực tiên phong về AI/Machine Learning, thường trả lương cao hơn so với doanh nghiệp nhỏ hoặc công ty dịch vụ gia công dữ liệu.
• Tùy thuộc vào lĩnh vực mà AI đang được phát triển, ví dụ như AI trong y tế thường có yêu cầu phức tạp và mức lương cao hơn ứng dụng AI để giảng dạy.
• Quy mô dự án và độ phức tạp của dữ liệu: Dự án lớn, kéo dài cùng những dữ liệu khó xử lý thường yêu cầu sự tỉ mỉ và kiến thức chuyên môn, thường đi kèm với mức lương tốt hơn do đòi hỏi kỹ năng cũng như trách nhiệm cao hơn.

Để giúp bạn hiểu rõ hơn mức lương trong lĩnh vực Data Labeling, JobsGO đã tổng hợp thu nhập Data Labeler theo số năm kinh nghiệm và chức danh như sau:

8. Cơ Hội Nghề Nghiệp Trong Ngành Data Labeling

Lĩnh vực Data Labeling tuyển dụng có nhiều không? Thị trường gán nhãn dữ liệu toàn cầu đang chứng kiến sự tăng trưởng vượt bậc. Theo một báo cáo từ Grand View Research, thị trường Data Labeling toàn cầu dự kiến sẽ đạt 17 tỷ USD vào năm 2030 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 28,9% giai đoạn 2023 – 2030. Điều này nhấn mạnh nhu cầu nhân sự cao và liên tục tăng do sự phát triển không ngừng của AI/ML.

• Nhu cầu nhân sự: Với sự bùng nổ của AI, mỗi ngày có hàng petabyte dữ liệu mới cần được gán nhãn. Các doanh nghiệp từ mọi lĩnh vực đang tìm kiếm những Data Labeler có năng lực để xây dựng và cải thiện các mô hình AI của họ.
• Cơ hội làm việc Remote/Hybrid: Ngày càng nhiều công ty cung cấp cơ hội làm việc gán nhãn dữ liệu online, mang lại sự linh hoạt và khả năng tiếp cận công việc cho ứng viên trên toàn cầu.
• Cơ hội thăng tiến:
• Quản lý chất lượng dữ liệu (Data Quality Manager): Chịu trách nhiệm về toàn bộ quy trình và chất lượng dữ liệu gán nhãn.
• Giám sát viên dự án gán nhãn (Labeling Project Supervisor): Quản lý một nhóm Data Labeler, đảm bảo dự án đúng tiến độ và chất lượng.
• Chuyên gia gán nhãn (Subject Matter Expert – SME): Chuyên sâu về một loại dữ liệu hoặc lĩnh vực cụ thể, cung cấp hướng dẫn chuyên môn.
• Nếu được trang bị thêm kiến thức chuyên sâu về lập trình, thống kê và học máy, Data Labeler hoàn toàn có thể chuyển hướng sang các vị trí liên quan đến Khoa học dữ liệu (Data Science), Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer) hoặc Phân tích dữ liệu (Data Analyst).

9. Thách Thức Khi Làm Việc Trong Lĩnh Vực Data Labeling

Mặc dù nghề Data Labeling mang lại nhiều cơ hội, nhưng nó cũng đi kèm với những thách thức mà nhân viên gán nhãn dữ liệu cần phải đối mặt. Việc hiểu rõ những khó khăn này giúp người tìm việc có cái nhìn thực tế hơn và nhà tuyển dụng có thể hỗ trợ nhân viên của mình một cách hiệu quả.

9.1. Khối Lượng Dữ Liệu Lớn Và Áp Lực Thời Gian

Một trong những thách thức lớn nhất là phải xử lý hàng triệu bản ghi dữ liệu (hình ảnh, văn bản, âm thanh) cần được gán nhãn. Điều này đòi hỏi một lượng lớn thời gian, nguồn lực và đặc biệt là khả năng làm việc hiệu quả dưới áp lực deadline liên tục. Công việc Data Labeling có thể trở nên lặp đi lặp lại và đơn điệu khi phải thực hiện cùng một thao tác trên hàng nghìn, hàng triệu mẫu dữ liệu, dễ gây ra sự nhàm chán hoặc giảm sút động lực nếu không có chiến lược quản lý công việc và tinh thần vững vàng. Việc duy trì sự tập trung và tốc độ trong suốt quá trình là một yêu cầu không hề nhỏ.

9.2. Yêu Cầu Độ Chính Xác Và Tính Nhất Quán Cao

Dù là một lỗi nhỏ nhất trong quá trình gán nhãn cũng có thể dẫn đến những sai lệch nghiêm trọng và ảnh hưởng lớn đến kết quả cuối cùng của mô hình AI. Bởi vậy những yêu cầu về độ chính xác và tính nhất quán là rất cần thiết. Data Labeler cần phải cực kỳ kiên nhẫn, tỉ mỉ và có khả năng tuân thủ chặt chẽ các hướng dẫn gán nhãn, vốn đôi khi rất phức tạp, chi tiết hoặc thậm chí là mơ hồ. Việc diễn giải sai hoặc bỏ sót một chi tiết nhỏ có thể làm cho AI học sai, dẫn đến những quyết định không chính xác hoặc thậm chí gây hậu quả tiêu cực trong các ứng dụng quan trọng như y tế hoặc xe tự hành. Việc giữ vững sự nhất quán trong một nhóm lớn các Data Labeler cũng là một thách thức không nhỏ.

Có thể thấy, Data Labeling là một phần không thể thiếu trong việc xây dựng và phát triển các hệ thống AI thông minh, hiệu quả. Nghề Data Labeling đòi hỏi sự tỉ mỉ, kiên nhẫn và bộ kỹ năng chuyên môn vững chắc, nhưng đồng thời cũng mở ra vô vàn cơ hội trong một thị trường đang bùng nổ. Nếu bạn đang tìm kiếm một công việc trong ngành công nghệ thông tin thì hãy truy cập ngay JobsGO để không bỏ lỡ cơ hội việc làm mới nhất!.

Câu hỏi thường gặp

1. Có Cần Bằng Cấp Về IT Hay Khoa Học Dữ Liệu Để Làm Data Labeling Không?

Thường không yêu cầu bằng cấp chuyên sâu về IT hay Khoa học Dữ liệu, nhưng kiến thức cơ bản về tin học văn phòng, khả năng sử dụng máy tính thành thạo và kỹ năng mềm như tỉ mỉ, tập trung là rất quan trọng.

2. Ứng Tuyển Cộng Tác Viên Gán Nhãn Dữ Liệu Ở Đâu?

Bạn có thể theo dõi trang chủ của doanh nghiệp mình mong muốn hoặc tìm kiếm trên các nền tảng tuyển dụng uy tín như JobsGO để không bỏ lỡ thông báo tuyển cộng tác viên gán nhãn dữ liệu mới nhất.

(Theo JobsGO - Nền tảng tìm việc làm, tuyển dụng, tạo CV xin việc)