Nỗi khổ dữ liệu: Chất lượng, số lượng và quản lý

Thách Thức

Khi nói đến AI, câu nói “đầu vào rác thì đầu ra cũng rác” là sự thật đau lòng. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) và các startup nhận thấy họ hoặc không có đủ dữ liệu hoặc dữ liệu của họ có chất lượng kém để huấn luyện các mô hình AI (MIT Sloan).

Hãy tưởng tượng: một startup tại Việt Nam muốn sử dụng AI để dự đoán doanh số nhưng lại có hồ sơ khách hàng chưa đầy đủ, thiếu dữ liệu giao dịch hoặc các bản ghi phân tán trên bảng tính và hệ thống cũ. Các định dạng dữ liệu không khớp, các trường không nhất quán và một số bản ghi đơn giản là sai. Cơn ác mộng chỉ mới bắt đầu.

Kết quả là gì? Các mô hình hoạt động kém, đưa ra dự đoán sai và nhanh chóng làm xói mòn niềm tin vào giá trị của AI (Forbes). Và vì SMEs hiếm khi có đội ngũ kỹ sư dữ liệu chuyên dụng, nên việc làm sạch và gắn nhãn dữ liệu trở thành một nhiệm vụ tiêu tốn nhiều tài nguyên.

Nói cách khác: dữ liệu có thể là (và chính xác hơn là phải là) nhiên liệu cho AI - nhưng hầu hết các doanh nghiệp nhỏ đang hoạt động với bình xăng rỗng hoặc lộn xộn.

Các Giải Pháp Thông Minh

Thay vì bắt đầu lại từ đầu, nhiều SMEs đang tìm đến dữ liệu có sẵn và các mô hình được huấn luyện trước để bỏ qua phần việc nặng nhọc:

• Mô hình được huấn luyện trước & API AI: Các dịch vụ từ Google Cloud Vision, OpenAI, hoặc Hugging Face cho phép bạn tận dụng các mô hình được huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ. Bạn có thể tinh chỉnh chúng với dữ liệu nhỏ hơn, đặc thù theo lĩnh vực của bạn để có kết quả hữu ích nhanh chóng.
   

• Tạo dữ liệu tổng hợp: Các công cụ như Mostly AI hoặc Gretel.ai tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp thực tế để bổ sung cho dữ liệu thực khan hiếm, tăng cường huấn luyện mô hình mà không tốn thêm chi phí thu thập.
   

• Gắn nhãn dữ liệu tự động: Các nền tảng như Label Studio và SuperAnnotate sử dụng AI để gắn nhãn dữ liệu trước, giảm đáng kể công sức thủ công cần thiết.

Ví dụ: Thay vì thu thập hàng nghìn ảnh sản phẩm để huấn luyện mô hình nhận dạng hình ảnh, một doanh nghiệp thương mại điện tử nhỏ có thể sử dụng API phát hiện đối tượng của Google và tinh chỉnh nó với chỉ vài trăm ví dụ về sản phẩm của riêng mình.

Ưu & Nhược Điểm

Tùy chỉnh cho Startup & SMEs

Để cân bằng giữa tốc độ và quyền kiểm soát, hãy xem xét cách tiếp cận này:

1. Ra mắt nhanh với các mô hình được huấn luyện trước: Sử dụng chúng để nhanh chóng triển khai các tính năng đồng thời xác định các hạn chế của chúng đối với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
    

2. Thu thập dữ liệu độc quyền song song: Ví dụ, chạy một chatbot hỗ trợ khách hàng nhưng ghi lại mọi truy vấn chưa được trả lời hoặc bị hiểu sai. Những bản ghi đó trở thành dữ liệu huấn luyện quý giá cho mô hình của riêng bạn sau này.
    

3. Thiết lập Quản trị dữ liệu cơ bản sớm: Ngay cả những quy tắc đơn giản để làm sạch, xác thực và lưu trữ dữ liệu cũng sẽ mang lại lợi ích khi mở rộng quy mô (Gartner).
    

4. Khám phá Quan hệ đối tác dữ liệu: Hợp tác với các công ty không cạnh tranh trong lĩnh vực của bạn để gộp dữ liệu đã được ẩn danh vì lợi ích chung.

Theo thời gian, chiến lược kết hợp này biến sự tiện lợi của các mô hình được huấn luyện trước thành một lợi thế cạnh tranh lâu dài, đó là tập dữ liệu độc quyền, chất lượng cao, đặc thù theo lĩnh vực của riêng bạn.

Tại Sao Điều Này Quan Trọng

Nếu không có dữ liệu chất lượng, ngay cả kiến trúc AI tốt nhất cũng sẽ hoạt động dưới mức mong đợi. Nhưng với sự kết hợp phù hợp giữa trí tuệ mượn (mô hình được huấn luyện trước) và chiến lược dữ liệu cẩn thận, SMEs có thể vượt qua những rào cản ban đầu và bắt đầu mang lại giá trị dựa trên AI một cách nhanh chóng.

Và nếu việc xây dựng quy trình đó có vẻ khó khăn, Glinteco có thể giúp đỡ. Đội ngũ AI của chúng tôi chuyên tích hợp các mô hình được huấn luyện trước, tự động hóa chuẩn bị dữ liệu và tạo ra các giải pháp có thể mở rộng phù hợp với doanh nghiệp của bạn để bạn có thể tập trung vào kết quả, thay vì cơ sở hạ tầng.