Hãy đối mặt với sự thật: đào tạo một mô hình AI không hề thú vị chút nào.
Hãy tưởng tượng bạn đang đào tạo một thực tập sinh vừa gia nhập công ty của bạn. Thực tập sinh này cực kỳ thông minh và có thể làm việc với tốc độ cực nhanh trong 24 giờ một ngày mà không cần nghỉ ngơi. Đây hẳn là một giấc mơ trở thành sự thật, phải không? Ngoại trừ việc họ không biết gì về doanh nghiệp của bạn. Họ không thể phân biệt được sự khác biệt giữa email 'cảm ơn' và khiếu nại khẩn cấp của khách hàng. Họ không có ý thức chung và thậm chí còn mắc sai lầm ngay cả những điều cơ bản nhất.
Bất kỳ ai từng bắt đầu đào tạo mô hình AI cho doanh nghiệp của mình đều có thể liên tưởng đến ví dụ này. Tin vui là AI có thể được đào tạo để hiểu doanh nghiệp của bạn một cách chính xác và thực hiện các quy trình quan trọng nhất của bạn. Nhưng việc này tốn thời gian, công sức và thường là rất nhiều dán nhãn dữ liệu.
Nút thắt dán nhãn dữ liệu
Nói một cách đơn giản, dán nhãn dữ liệu giúp AI hiểu và xử lý an toàn dữ liệu để thúc đẩy quy trình kinh doanh của bạn.
Dán nhãn dữ liệu là quy trình thủ công gắn thẻ dữ liệu thô với các bộ phân loại hoặc 'nhãn' có liên quan. Trong kinh doanh, đây là một phần quan trọng trong quy trình đào tạo các mô hình AI để nhận biết chính xác và phản hồi chính xác các mẫu trong dữ liệu của bạn. Ví dụ: giúp model phân biệt sự khác biệt giữa email 'cảm ơn' và khiếu nại khẩn cấp. Hoặc giúp nó trích xuất chính xác dữ liệu quan trọng từ tin nhắn, như địa chỉ giao hàng hoặc số khách hàng, điều này có thể rất quan trọng đối với nhiều hoạt động tự động hóa.
Bạn có thể nói rằng dán nhãn đã trở thành chương trình mới. Càng ngày, thay vì lập trình những gì chúng ta muốn máy móc làm, chúng ta dán nhãn các ví dụ để chúng sao chép. Nhưng nó vẫn là một quá trình lâu dài và nhàm chán đối với những người thực hiện!
Dán nhãn dữ liệu tiêu tốn khoảng 80% thời gian dành cho bất kỳ dự án AI nào. Các chuyên gia về chủ đề (SME) với sự tham gia của các nhóm nhân viên thường sẽ dành hàng trăm giờ để dán nhãn cho hàng nghìn mẫu riêng lẻ. Nhưng không thể tránh lỗi của con người, một số nhãn chắc chắn sẽ sai, ảnh hưởng đến sự hiểu biết của AI về dữ liệu và có thể cần nhiều thời gian hơn để sửa chữa hư hỏng.
Nhiều dự án AI gặp khó khăn trong việc khởi động vì nhân viên thường miễn cưỡng dán nhãn dữ liệu. Ngay cả những người được trả tiền để đào tạo các mô hình AI hiện cũng đang chuyển sang sử dụng AI để chú thích dữ liệu cho chúng. Và đó thực sự không phải là một ý tưởng tồi. Xét cho cùng, một trong những lý do lớn nhất khiến chúng ta sử dụng AI trong kinh doanh là để giải phóng bản thân khỏi công việc mà chúng ta không thích làm.
Tuy nhiên, có cách tốt hơn nhiều để đào tạo AI nhanh chóng và chính xác...
Học tập tích cực: AI tốt hơn với ít thời gian hơn và chi phí thấp hơn
Chú thích dữ liệu là một phần cần thiết của quá trình học có giám sát—một trong những phương pháp đào tạo AI phổ biến nhất. Trong học có giám sát, AI học từ tập dữ liệu được gắn nhãn trước và sử dụng thông tin đã học này để xử lý dữ liệu mới theo cách mong muốn. Điều này trái ngược với phương pháp học không giám sát, trong đó AI được cung cấp dữ liệu không được gắn nhãn và được để lại để xác định các mẫu một cách độc lập.
Học có giám sát tạo ra các mô hình hoạt động theo cách nhất quán và đáng tin cậy hơn. Đó là loại mô hình duy nhất nên được sử dụng trong môi trường kinh doanh thực tế mà không cần giám sát. Học tập có giám sát là chìa khóa để xây dựng các mô hình AI chuyên dụng, được xây dựng để hiểu và thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Tuy nhiên, nút cổ chai chú thích dữ liệu có nghĩa là các mô hình này được đào tạo và triển khai chậm hơn so với các mô hình được thực hiện bằng phương pháp học tập không giám sát.
Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta có thể kết hợp tính chính xác của việc học có giám sát với tốc độ học không giám sát?
Học chủ động là một phương pháp đào tạo AI hoàn thiện nhưng gần đây nó mới được sử dụng để đào tạo các mô hình AI doanh nghiệp. Nó kết hợp các yếu tố của cả học tập có giám sát và không giám sát để tạo ra các mô hình AI tốt hơn trong thời gian ngắn hơn.
Giống như học có giám sát, học tích cực yêu cầu các mẫu có chú thích để đào tạo mô hình. Tuy nhiên, thay vì chỉ học từ tập dữ liệu, mô hình đưa ra quyết định không có giám sát về nội dung muốn học tiếp theo.
Sau đó, nó chủ động truy vấn SME, nhưng điều quan trọng là chỉ yêu cầu họ chú thích các mẫu mà họ không chắc chắn nhất hoặc cho rằng sẽ hữu ích nhất cho việc đào tạo của họ. Giống như trong học tập không giám sát, mô hình tự xác định các mẫu và quyết định thông tin nào nó cần để học tốt hơn.
Học tập tích cực giúp tạo ra quy trình làm việc thông minh cho chú thích. Bạn có nhớ thực tập sinh AI trong ví dụ của chúng tôi ở đầu bài viết blog này không? Với học tập tích cực họ có thể tự mình hoàn thành hầu hết việc đào tạo, quyết định xem họ nên học gì tiếp theo và chỉ yêu cầu hỗ trợ khi họ gặp khó khăn. Học tập tích cực gần giống với mô hình học tập của con người hơn nhiều và điều đó có nghĩa là SME ít phải nắm giữ và làm việc hơn.
Điều gì khiến việc học tập chủ động trở nên hữu ích đối với các doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong việc đào tạo AI của riêng mình? Bạn cần ít ví dụ có chú thích hơn để huấn luyện mô hình từ đầu đến cuối. AI thực hiện công việc nặng nhọc về mặt đào tạo và sẽ cộng tác với các SME của bạn để cải thiện sự hiểu biết của nó—cả khi bạn xây dựng mô hình và sau đó khi bạn sử dụng và tinh chỉnh nó.
Các mô hình AI được xây dựng bằng phương pháp học tập tích cực có thể được đào tạo nhanh hơn, với ít ví dụ được gắn nhãn hơn mà không làm giảm độ chính xác hoặc hiệu suất. Một ưu điểm khác của học tập tích cực là nó ít có cơ hội cho sai sót và thành kiến của con người xâm nhập. Đó là lý do tại sao đây là phương pháp lý tưởng giúp các doanh nghiệp đào tạo các mô hình AI chuyên dụng, đáng tin cậy và đi vào hoạt động nhanh chóng.
Đưa AI vào hoạt động—nhanh hơn
Thành phần bí mật cho sự thành công của AI là gì? Đây có phải là mô hình bạn sử dụng? Hoặc bạn thuê bao nhiêu nhà khoa học dữ liệu và doanh nghiệp vừa và nhỏ để đào tạo họ?
Điều thực sự khác biệt giữa những người dẫn đầu về AI với những người tụt hậu là họ có thể “vận hành” công nghệ nhanh đến mức nào. Họ có thể triển khai AI trong doanh nghiệp của mình nhanh như thế nào và nó bắt đầu tạo ra giá trị cho họ nhanh như thế nào. Theo truyền thống, đây là một thách thức thực sự đối với việc xử lý tài liệu thông minh (IDP). Việc đào tạo các mô hình AI để hiểu và xử lý tài liệu cũng như tin nhắn một cách đáng tin cậy thường đòi hỏi sự đầu tư lớn về thời gian và công sức.
Đó là lý do tại sao UiPath sử dụng phương pháp học tập tích cực để tăng tốc thời gian mang lại giá trị cho khách hàng bằng cách sử dụng các khả năng AI hàng đầu của chúng tôi dành cho IDP.
Khai thác thông tin và hiểu tài liệu UiPath (cả hai đều có sẵn thông qua Nền tảng UiPath) cho phép người dùng nhanh chóng xây dựng các mô hình AI tùy chỉnh có thể hiểu và tự động hóa các tài liệu cũng như thông tin liên lạc trong kinh doanh. Nhờ học tập tích cực, các khả năng của Nền tảng UiPath này bắt đầu được đào tạo chỉ với một vài ví dụ được chú thích. Sau đó, các doanh nghiệp vừa và nhỏ và AI sẽ làm việc cùng nhau để hoàn thiện sự hiểu biết về mô hình bằng cách chỉ gắn nhãn cho những ví dụ có giá trị và thông tin nhất.
Phương pháp học tập tích cực của chúng tôi—kết hợp với giao diện người dùng không cần mã, được hướng dẫn đầy đủ của Nền tảng UiPath—tạo ra các mô hình AI chính xác, hiệu suất cao trong vài giờ thay vì hàng tuần hoặc hàng tháng. Ví dụ: việc giới thiệu tính năng học tập tích cực trong Tìm hiểu tài liệu UiPath đã giúp đào tạo mô hình nhanh hơn 80% theo các thử nghiệm nội bộ của chúng tôi. Những người mẫu trước đây phải mất một tuần để đào tạo giờ chỉ cần một ngày trước khi sẵn sàng kinh doanh.
Bản tóm tắt
Trong kinh doanh và cuộc sống, thời gian là thứ quý giá nhất mà chúng ta có được. Và hiện tại, việc chú thích dữ liệu đang chiếm quá nhiều công sức. Kéo dài thời gian để coi trọng và gây áp lực cho nhân viên của chúng tôi. May mắn thay, học tập tích cực mang lại một cách tiếp cận tốt hơn. Bằng cách sử dụng cả phương pháp được giám sát và không giám sát, việc học tích cực sẽ cắt giảm chú thích dữ liệu để chỉ tập trung vào các ví dụ quan trọng nhất.
Học tập tích cực giúp giảm đáng kể nỗ lực ghi nhãn cần thiết để đào tạo và triển khai AI chính xác, hiệu suất cao, thực sự hiểu rõ doanh nghiệp của bạn. Điều đó có nghĩa là ít ghi nhãn hơn, nhân viên hạnh phúc hơn và thời gian đánh giá AI nhanh hơn.