Giới thiệu tài liệu
Tài liệu này giới thiệu về quy trình gán nhãn dữ liệu, một bước quan trọng trong việc xây dựng các mô hình học máy có giám sát. Gán nhãn dữ liệu là quá trình thêm thông tin (nhãn) vào dữ liệu thô để máy tính có thể học hỏi và đưa ra dự đoán chính xác.
Đối tượng sử dụng
Sinh viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và học máy
Nội dung tóm tắt
Tài liệu này trình bày chi tiết về quy trình gán nhãn dữ liệu, bắt đầu từ việc giải thích tại sao cần gán nhãn dữ liệu trong lĩnh vực học máy, đặc biệt là trong các bài toán học có giám sát. Nó giới thiệu quy trình MATTER, một quy trình tổng quát để gán nhãn dữ liệu, bao gồm các bước: (1) Xây dựng mô hình (Model), (2) Gán nhãn (Annotate), (3) Huấn luyện (Train), (4) Kiểm thử (Test), (5) Đánh giá (Evaluate), và (6) Điều chỉnh (Revise). Tài liệu cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng hướng dẫn gán nhãn chi tiết để đảm bảo sự thống nhất giữa các annotator. Các yêu cầu cơ bản của một hướng dẫn gán nhãn tốt được liệt kê, cùng với ví dụ minh họa về bài toán Movie Review. Ngoài ra, tài liệu thảo luận về việc đánh giá chất lượng của quy trình gán nhãn thông qua độ đo độ đồng thuận giữa các annotator (Inter-Annotator Agreement - IAA), đặc biệt là Cohen's Kappa và Fleiss's Kappa, cùng với các ví dụ cụ thể về cách tính toán các độ đo này. Cuối cùng, tài liệu đề cập đến việc tạo ra "gold standard" để đảm bảo tính khách quan và chặt chẽ của dữ liệu đã gán nhãn.
