Scale AI là gì? Cách quản lý dữ liệu với Scale AI

Scale AI là giải pháp công nghệ giúp doanh nghiệp xử lý và quản lý dữ liệu hiệu quả trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Nền tảng ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như xe tự lái, sức khỏe… Nếu bạn đang tò mò về cách mà Scale AI được đánh giá cao. Bài viết dưới đây sẽ mang đến cho bạn cái nhìn rõ ràng nhất!

Scale AI là gì?

Scale AI là nền tảng hỗ trợ quản lý dữ liệu và cung cấp dữ liệu huấn luyện cho các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Với khả năng tự động hóa các quy trình chú thích dữ liệu, kiểm duyệt và đánh giá chất lượng. Scale AI giúp doanh nghiệp tăng tốc độ phát triển AI và giảm thiểu sai sót trong khâu xử lý dữ liệu đầu vào.

Bên cạnh đó, nền tảng này được tin dùng bởi nhiều công ty công nghệ lớn. Nhờ độ chính xác cao, tích hợp mượt mà, khả năng mở rộng linh hoạt và giao diện dễ sử dụng.

Các sản phẩm và dịch vụ nổi bật của Scale AI

Scale AI mang đến hệ sinh thái toàn diện, từ gán nhãn dữ liệu, tinh chỉnh mô hình AI. Xây dựng pipeline dữ liệu linh hoạt theo nhu cầu từng doanh nghiệp. Dưới đây là các sản phẩm và dịch vụ nổi bật.

Dịch vụ chú thích dữ liệu

Scale AI nổi bật với dịch vụ chú thích dữ liệu (data annotation) đa dạng. Hỗ trợ nhiều loại định dạng như hình ảnh, video, dữ liệu Lidar 3D, văn bản và tài liệu:

• Computer Vision Annotation: Dán nhãn hình ảnh theo dạng bounding boxes, segmentation. Hay keypoints cho các bài toán thị giác máy tính (ví dụ: nhận diện vật thể, phân loại hình ảnh).
• 3D Sensor Fusion Annotation: Gán nhãn dữ liệu từ các cảm biến Lidar, Radar trong môi trường 3D.
• Document & Text Annotation: Gắn nhãn các thành phần quan trọng trong văn bản. Ví dụ như tên người, địa điểm, tổ chức (Named Entity Recognition), dùng cho NLP.
• Video Annotation: Theo dõi đối tượng chuyển động theo từng khung hình với độ chính xác cao.

Scale AI kết hợp giữa mô hình AI hỗ trợ và kiểm duyệt con người. Giúp cải thiện tốc độ xử lý mà vẫn giữ được độ chính xác cao.

Giải pháp Annotation Quality Management

Annotation Quality Management là hệ thống quản lý chất lượng dữ liệu chú thích. Đảm bảo rằng các dữ liệu đầu ra đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe để huấn luyện mô hình AI. Giải pháp Annotation Quality Management bao gồm:

• Tự động kiểm tra độ chính xác của nhãn thông qua mô hình đánh giá chéo.
• Thống kê hiệu suất của annotator, từ đó sàng lọc hoặc nâng cấp chất lượng nhân lực.
• A/B testing trên dữ liệu đầu ra, đảm bảo sự nhất quán giữa các phiên bản nhãn.
• Khả năng phản hồi, chỉnh sửa linh hoạt từ người dùng cuối, giúp hệ thống học hỏi liên tục.

Giải pháp giúp theo dõi và cải thiện độ chính xác của dữ liệu được dán nhãn. Phù hợp cho các dự án AI đòi hỏi độ chính xác dữ liệu cao.

Scale Rapid và Scale Studio

Scale Rapid là nền tảng cho phép người dùng khởi tạo nhanh các dự án chú thích dữ liệu. Người dùng chỉ cần tải dữ liệu, chọn loại annotation và Scale Rapid. Hệ thống sẽ tự động phân bổ, xử lý và trả kết quả trong thời gian ngắn. Phù hợp cho các nhóm R&D muốn kiểm thử mô hình nhanh.

Scale Studio là công cụ quản lý toàn bộ vòng đời của dữ liệu AI. Từ chú thích, kiểm tra chất lượng, phân tích lỗi đến tinh chỉnh pipeline. Giao diện trực quan của Studio giúp theo dõi tiến độ, hiệu suất annotator.

Cả hai công cụ đều giúp đẩy nhanh thời gian phát triển sản phẩm AI. Đảm bảo tính linh hoạt, minh bạch trong quản lý dữ liệu

Tính năng nổi bật của Scale AI là gì?

Scale AI không chỉ là một công cụ hỗ trợ chú thích dữ liệu. Đây còn là nền tảng toàn diện giúp doanh nghiệp tối ưu quy trình xử lý và quản lý dữ liệu đầu vào. Các tính năng nổi bật:

• Tự động hóa quá trình chú thích: Scale sử dụng kết hợp AI và con người. Tạo ra dữ liệu gắn nhãn chính xác trong thời gian ngắn.
• Quản lý chất lượng chú thích: Theo dõi, đánh giá chất lượng dữ liệu gắn nhãn theo thời gian thực.
• Hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu: Bao gồm hình ảnh, video, văn bản, dữ liệu Lidar và 3D.
• API tích hợp linh hoạt: Dễ dàng kết nối và tích hợp vào quy trình phát triển của doanh nghiệp.
• Scale Studio: Giao diện trực quan để quản lý, theo dõi và cải thiện hiệu suất dự án.

Với các tính năng mạnh mẽ, Scale là công cụ phù hợp cho cả các startup AI.

Ưu điểm của Scale AI là gì?

Scale AI đã chứng minh được vai trò quan trọng của mình trong hàng trăm dự án công nghệ. Những ưu điểm nổi bật có thể kể đến như:

• Độ chính xác cao: Nhờ kết hợp giữa con người và mô hình tự động trong quá trình kiểm duyệt.
• Tiết kiệm thời gian và chi phí: Giảm đáng kể thời gian xử lý dữ liệu so với phương pháp thủ công.
• Giao diện dễ sử dụng: Dễ dàng thao tác, theo dõi và kiểm tra tiến độ dự án.
• Khả năng mở rộng linh hoạt: Phù hợp với mọi quy mô dự án, từ nhỏ đến rất lớn.
• Bảo mật dữ liệu: Đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật quốc tế trong quá trình lưu trữ và xử lý dữ liệu.

Chính nhờ những ưu điểm này, Scale trở thành lựa chọn hàng đầu cho các tổ chức muốn phát triển AI bền vững, hiệu quả và an toàn về dữ liệu.

So sánh Scale AI với các công cụ AI quản lý dữ liệu khác

Trong hệ sinh thái các công cụ quản lý dữ liệu phục vụ huấn luyện trí tuệ nhân tạo. Scale AI được đánh giá là một trong những nền tảng toàn diện và mạnh mẽ nhất hiện nay. Hãy cùng so sánh cụ thể để thấy được đâu là giải pháp phù hợp nhất.

So sánh Scale AI với Labelbox

Scale và Labelbox là hai cái tên nổi bật thường được đặt lên bàn cân. Cả hai đều hỗ trợ xử lý dữ liệu ở quy mô lớn, cung cấp công cụ chú thích trực quan. Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa 2 công cụ này:

Tiêu chí	Scale AI	Labelbox
Độ chính xác dữ liệu	Cao nhờ kiểm duyệt chéo, tích hợp AI vào quá trình kiểm tra chất lượng.	Phụ thuộc nhiều vào annotator, cần kiểm duyệt thủ công nhiều hơn.
Tự động hóa	Tự động hóa nhiều khâu từ chú thích đến kiểm tra chất lượng.	Có hỗ trợ tự động nhưng hạn chế hơn, thiên về chỉnh sửa thủ công.
Khả năng mở rộng	Rất tốt, có thể phục vụ cả các tập đoàn công nghệ lớn như OpenAI, Toyota.	Mở rộng được nhưng phụ thuộc nhiều vào cấu hình người dùng.
Giao diện người dùng	Tối ưu hóa theo quy trình doanh nghiệp, chuyên nghiệp, giàu tính năng.	Giao diện đơn giản, phù hợp hơn với đội nhóm nhỏ hoặc thử nghiệm mô hình.
Quản lý chất lượng dữ liệu	Có Annotation Quality Management chuyên biệt.	Cần cấu hình thủ công hoặc sử dụng add-on.

Scale AI là lựa chọn phù hợp cho các tổ chức cần chú thích dữ liệu ở quy mô lớn. Trong khi đó, Labelbox phù hợp hơn với nhóm phát triển nhỏ, các dự án R&D nội bộ.

So sánh Scale AI với V7 Labs

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa 2 công cụ Scale với V7 Labs:

Tiêu chí	Scale AI	V7 Labs
Định dạng dữ liệu hỗ trợ	Hình ảnh, video, 3D, Lidar, văn bản, dữ liệu y tế, cảm biến phức tạp.	Chủ yếu là hình ảnh và video, hỗ trợ tốt cho thị giác máy tính.
Khả năng kiểm duyệt	Có hệ thống kiểm duyệt tự động và chéo, đo lường hiệu suất người chú thích.	Chủ yếu dựa vào annotator hoặc QA thủ công.
Tính năng AI hỗ trợ	Có mô hình AI gợi ý tự động và xử lý trước dữ liệu.	Có hỗ trợ AI nhưng chủ yếu để tăng tốc chú thích hình ảnh.
Ứng dụng chuyên sâu	Đa ngành như xe tự lái, y tế, e-commerce, NLP...	Mạnh trong lĩnh vực y tế và phân tích hình ảnh.
Mức độ tùy chỉnh	Linh hoạt, có API và Scale Studio để thiết kế pipeline riêng.	Hạn chế hơn, thích hợp cho nhóm chuyên biệt về thị giác máy tính.

Scale AI là nền tảng toàn diện, thích hợp cho cả dự án đa ngành lẫn AI phức tạp. Trong khi đó, V7 Labs là lựa chọn tối ưu cho các nhóm nghiên cứu, startup.

Ứng dụng của Scale AI trong thực tế

Không chỉ dừng lại ở việc cung cấp nền tảng chú thích và quản lý dữ liệu. Scale còn chứng minh hiệu quả vượt trội khi được triển khai trong các lĩnh vực thực tiễn. Cùng khám phá chi tiết Scale AI đang được ứng dụng trong từng lĩnh vực cụ thể:

Trong lĩnh vực xe tự lái

Scale AI là đối tác hàng đầu của các công ty phát triển xe tự lái. Chẳng hạn như Waymo, Nuro, Toyota Research Institute và Cruise. Công ty cung cấp chú thích cho dữ liệu cảm biến từ camera, Lidar, Radar và bản đồ HD, giúp các hệ thống tự lái:

• Phân biệt chính xác người đi bộ, xe cộ, biển báo giao thông, vạch đường...
• Theo dõi chuyển động đối tượng trong môi trường phức tạp.
• Giao tiếp với bản đồ chi tiết (HD maps) để lập trình lộ trình an toàn.

Sử dụng dữ liệu được gắn nhãn chính xác giúp cải thiện đáng kể khả năng phản ứng và điều hướng của xe tự hành.

Trong lĩnh vực y tế và chăm sóc sức khỏe

Scale hỗ trợ các tổ chức y tế và công ty công nghệ sinh học trong việc chú thích dữ liệu y khoa như:

• Chú thích ảnh X-quang, MRI, CT Scan với vùng tổn thương, mô bất thường.
• Nhận dạng thực thể trong văn bản y học (tên thuốc, bệnh lý, triệu chứng…).
• Phân loại dữ liệu bệnh nhân theo bệnh trạng hoặc mô hình điều trị.

Các công ty như Tempus và công ty công nghệ y tế khác sử dụng dịch vụ của Scale AI. Huấn luyện mô hình chẩn đoán bệnh bằng AI, giúp hỗ trợ bác sĩ trong phân tích dữ liệu,...

Trong lĩnh vực thương mại điện tử

Trong ngành thương mại điện tử, Scale AI giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng và hiệu suất bán hàng thông qua:

• Phân loại hình ảnh sản phẩm tự động (ví dụ: áo thun, giày sneaker, đồ gia dụng...).
• Phân tích đánh giá người dùng, nhận diện ý kiến tích cực/tiêu cực trong review.
• Tự động gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi người dùng bằng mô hình đề xuất.
• Lọc nội dung không phù hợp trong hình ảnh hoặc mô tả sản phẩm.

Các doanh nghiệp lớn trong lĩnh vực e-commerce tại Mỹ đã ứng dụng Scale để xây dựng hệ thống AI hỗ trợ bán hàng. Từ khâu kiểm duyệt nội dung đến tối ưu công cụ tìm kiếm.

Quy trình làm việc với Scale AI như thế nào?

Quy trình làm việc với Scale AI thường bao gồm các bước sau:

Bước 1: Cần xác định rõ bài toán AI đang hướng tới như phân loại hình ảnh, nhận diện vật thể, xử lý ngôn ngữ… Hay định dạng dữ liệu như hình ảnh, video, văn bản, Lidar…

Bước 2: Tùy vào yêu cầu dự án, bạn có thể chọn các dịch vụ như Bounding Box, Semantic Segmentation, Text Classification,… Sau đó, thiết lập tiêu chí cho việc gán nhãn.

Bước 3: Có thể tải dữ liệu trực tiếp lên nền tảng Scale AI. Hoặc tích hợp thông qua API để đồng bộ hóa dữ liệu tự động từ hệ thống nội bộ. Dữ liệu sẽ được xử lý thông qua sự kết hợp giữa AI và đội ngũ annotator. 

Bước 4: Sau đó, hệ thống kiểm duyệt chất lượng sẽ đánh giá và đảm bảo độ chính xác cao cho dữ liệu đầu ra.

Bước 5: Sau khi hoàn tất, bạn có thể tải xuống dữ liệu đã chú thích. Hoặc tiếp tục sử dụng Scale Studio để phân tích, kiểm thử và cải thiện chất lượng theo nhu cầu.

Dựa trên kết quả thử nghiệm mô hình, bạn có thể điều chỉnh tiêu chí chú thích, gửi lại dữ liệu cần sửa và tiếp tục tinh chỉnh pipeline.

Lưu ý khi sử dụng Scale AI để quản lý dữ liệu

Để khai thác tối đa hiệu quả, bạn cũng cần lưu ý một số điểm quan trọng:

• Xác định rõ mục tiêu và loại dữ liệu cần xử lý: Bạn cần biết đang huấn luyện mô hình cho bài toán nào để chọn loại dữ liệu và chú thích phù hợp.
• Kiểm tra đầu vào dữ liệu kỹ lưỡng: Dữ liệu gốc phải sạch, đúng định dạng và không bị lỗi để đảm bảo kết quả chính xác.
• Theo dõi chất lượng gắn nhãn định kỳ: Thường xuyên kiểm tra dữ liệu được chú thích để tránh các sai lệch hoặc lỗi hệ thống.
• Tận dụng API và Scale Studio: Giúp theo dõi toàn bộ tiến trình và đưa ra điều chỉnh kịp thời.
• Đào tạo nhân sự nội bộ: Nếu cần quản lý phần kiểm duyệt hoặc phản hồi từ Scale AI. Bạn nên có đội ngũ hiểu rõ quy trình và tiêu chuẩn chất lượng.

Việc tuân thủ những lưu ý trên, giúp nâng cao hiệu quả sử dụng. Đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu – yếu tố quan trọng bậc nhất trong mọi hệ thống AI.

Kết luận

Scale AI là một trong những nền tảng hàng đầu về quản lý và chú thích dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo. Đây là lựa chọn đáng cân nhắc nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp quản lý dữ liệu hiệu quả. Hãy tiếp tục theo dõi trang tin tức tại Điện Thoại Vui để cập nhất thêm nhiều thông tin mới nhất nhé!