Data Labeling คืออะไร
Data Labeling เป็นกระบวนการให้ป้ายกำกับหรือ Annotation แก่ข้อมูลดิบไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ เพื่อให้เครื่องจักรหรือโมเดล Machine Learning สามารถจดจำและเข้าใจบริบทของข้อมูลเหล่านั้นได้ กระบวนการนี้เปรียบเสมือนการสอนเบื้องต้นให้กับโมเดล โดยเราจะให้ คำตอบ หรือตัวอย่างในแต่ละรายการข้อมูล เช่น การระบุวัตถุในภาพว่าเป็นรถยนต์ ต้นไม้ หรือคน หรือการติดแท็กในข้อความว่าเป็นความคิดเห็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นการถามตอบ (Question-Answer) แนวทางการทำ Annotation หลัก ๆ แบ่งออกตามลักษณะข้อมูลและเป้าหมาย เช่น การใช้กรอบสี่เหลี่ยม (Bounding Box) หรือพิกเซลแมป (Pixel Map) กับภาพ การติดป้ายส่วนต่าง ๆ ของประโยคในข้อความ การถอดคำพูดในเสียง (Transcription) หรือแม้แต่การแบ่งฉากและติดตามการเคลื่อนไหวของวัตถุในวิดีโอ
การติดป้ายข้อมูลจึงไม่ใช่แค่การเขียนชื่อวัตถุ แต่รวมถึงการกำหนดขอบเขต คุณลักษณะเฉพาะ และเงื่อนไขพิเศษ เช่น การระบุความแม่นยำในการวาดเส้นรอบวัตถุในภาพยนตร์ หรือการแยกเสียงรบกวนในคลิปเสียง เพื่อให้โมเดลสามารถนำไปเรียนรู้และสร้างความสัมพันธ์เชิงสาเหตุได้อย่างถูกต้อง นอกจากนี้ ยังรวมถึงการจัดการเมตาดาต้า (Metadata) ประกอบด้วยข้อมูลเสริม เช่น แหล่งที่มาของข้อมูล วันที่และเวลาบันทึกตลอดจนความเชื่อมั่น (confidence score) ของผู้ติดป้าย เพื่อใช้เป็นเกณฑ์ในการประเมินคุณภาพของชุดข้อมูลอีกด้วย
ทำไม Data Labeling จึงสำคัญ
หากไม่มีการติดป้ายข้อมูล ขั้นตอนการเรียนรู้ของโมเดลจะเปรียบเสมือนไม่มีโค้ชคอยแนะนำ โมเดลจึงไม่อาจแยกแยะคุณลักษณะสำคัญของข้อมูลได้ ส่งผลให้การคาดการณ์หรือการจำแนกประเภททำได้อย่างไม่แม่นยำ หลายโครงการ AI ล้มเหลวเพียงเพราะชุดข้อมูลมีสัญญาณรบกวน (noise) สูงหรือมีป้ายกำกับไม่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ ในทางกลับกัน การลงทุนใน Data Labeling ที่มีคุณภาพสูงจะช่วยสร้าง ฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้ ลดอัตราข้อผิดพลาด และยกระดับประสิทธิภาพของโมเดลให้สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
ในมุมของธุรกิจ ข้อมูลที่ติดป้ายอย่างเป็นระบบสร้างคุณค่าได้หลากหลายระดับ ตั้งแต่การเพิ่มความถูกต้องในการวิเคราะห์แนวโน้มลูกค้า ไปจนถึงการลดต้นทุนการปฏิบัติงานผ่านระบบอัตโนมัติ เช่น การตรวจจับข้อผิดพลาดในสายการผลิตหรือการประมวลผลเอกสารจำนวนมาก การมีชุดข้อมูลดีจึงเป็นการลงทุนที่ให้ผลตอบแทนกลับมาในรูปแบบของการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลหนุนหลัง และความสามารถในการขยายผลลัพธ์ไปสู่แอปพลิเคชันหรือบริการใหม่ ๆ ได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัย
ประเภทของ Data Labeling
ในทางปฏิบัติ Data Labeling สามารถแบ่งตามชนิดของข้อมูลได้ดังนี้
Image Labeling
การติดป้ายภาพมักใช้กับงานด้าน Computer Vision โดยมีเทคนิคหลัก ๆ เช่น การวาดกรอบสี่เหลี่ยม (Bounding Box) เพื่อระบุพื้นที่ของวัตถุ การใช้ Polygon Annotation เพื่อกำหนดขอบเขตที่ซับซ้อนขึ้น หรือการทำ Semantic Segmentation ที่ติดป้ายเป็นระดับพิกเซลเพื่อแยกส่วนของภาพอย่างละเอียด เช่น การแยกคนยานพาหนะ พื้นถนน อาคาร หรือพื้นที่สีเขียว รูปแบบไฟล์ผลลัพธ์ที่นิยม ได้แก่ COCO, Pascal VOC และ Mask R-CNN ตามแต่กรณีการใช้งาน
Text Labeling
ในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การติดป้ายข้อความแบ่งออกเป็นหลายระดับ ตั้งแต่ Document Classification ซึ่งติดป้ายทั้งเอกสาร เช่น จดหมายขยะ ไม่ใช่จดหมายขยะ ไปจนถึง Sentence หรือ Token Classification เช่น Named Entity Recognition (NER) ที่ติดแท็กชื่อคน สถานที่ หรือองค์กร และ Sequence Labeling สำหรับการวิเคราะห์อารมณ์ (Sentiment Analysis) ตลอดจนการสร้างฐาน QA Dataset ที่จับคู่คำถามกับคำตอบ กล่าวคือ ระบบจะต้องเข้าใจโครงสร้างประโยคและเจตนาของผู้พูดเพื่อให้การเรียนรู้มีคุณภาพสูงสุด
Audio Labeling
งานติดป้ายเสียงครอบคลุมตั้งแต่ Speech-to-Text (Transcription) ที่ถอดคำพูดเป็นข้อความ จนถึง Speaker Diarization ที่แยกเสียงผู้พูดหลายคนในบทสนทนา และ Sound Event Detection ที่ระบุประเภทของเสียง เช่น เสียงนกร้อง เสียงรถยนต์ หรือเสียงเครื่องจักร เทคนิคเหล่านี้ต้องการทั้งความแม่นยำในการตัดช่วงเสียงและการจัดการกับเสียงรบกวนรอบข้างเพื่อให้ผลการแปลงเสียงเป็นข้อมูลที่พร้อมใช้ฝึกโมเดล
Video Labeling
การติดป้ายวิดีโอผสานทั้งเทคนิคของภาพและเสียงเข้าด้วยกัน ไม่เพียงแต่ต้องวาดกรอบรอบวัตถุในแต่ละเฟรมเท่านั้น แต่ยังต้องระบุลำดับการเคลื่อนไหว (Object Tracking) และกิจกรรมหรือการกระทำ (Action Recognition) ที่เกิดขึ้นตลอดคลิป ตัวอย่างเช่น การติดตามรถยนต์ในวิดีโอการจราจร หรือการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ชมในงานอีเวนต์ ไฟล์ผลลัพธ์มักอยู่ในรูปแบบ JSON หรือ XML ที่เก็บข้อมูลเฟรม ช่วงเวลา และป้ายกำกับเชิงลำดับขั้น
แต่ละประเภทการติดป้ายนั้นมีข้อดีและข้อจำกัดแตกต่างกัน การเลือกใช้เทคนิคจึงขึ้นกับเป้าหมายความแม่นยำ งบประมาณ เวลา และทรัพยากรบุคคลที่มีอยู่ โดยเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับความต้องการของโครงการและขั้นตอนการพัฒนาระบบต่อไป
การติดป้ายด้วยตนเอง (Manual Labeling)
การติดป้ายด้วยตนเองคือการที่มนุษย์ผู้เชี่ยวชาญลงมืออ่าน ทำความเข้าใจ และกำกับป้ายกำกับทุกชิ้นข้อมูลทีละรายการ ตั้งแต่การดูภาพทีละใบ การอ่านประโยคในข้อความข่าวสาร ไปจนถึงการฟังคลิปเสียงสั้นๆ เพื่อถอดความ การทำงานในขั้นตอนนี้ต้องอาศัยความรอบคอบและความเข้าใจเชิงลึกในบริบทของข้อมูล เพราะบางกรณีอาจมีลักษณะสับสนหรือคลุมเครือ เช่น ภาพเงามืดที่อาจคล้ายสัตว์หลายชนิด หรือข้อความที่ใช้สำนวนเปรียบเปรย การติดป้ายด้วยตนเองจึงมักมาควบคู่กับการจัดทำคู่มือแนวทาง (Labeling Guidelines) ที่ละเอียดอ่อน ครอบคลุมทั้งคำจำกัดความของแต่ละป้าย วิธีการเลือกขอบเขตของวัตถุ และตัวอย่างภาพหรือข้อความที่เป็นข้อดีและข้อผิดพลาด เพื่อให้ผู้ติดป้ายแต่ละคนตีความไปในทิศทางเดียวกัน แม้ว่าวิธีนี้จะใช้เวลานานและต้องลงทุนในแรงคน แต่คุณภาพของป้ายกำกับที่ได้มักจะให้ผลลัพธ์สูงสุดเมื่อนำไปฝึกโมเดล เพราะมนุษย์สามารถจับนัยยะสำคัญที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำ
การติดป้ายอัตโนมัติ (Automatic Labeling)
เมื่อข้อมูลมีปริมาณมหาศาลจน Manual Labeling ไม่สามารถตามทัน การติดป้ายอัตโนมัติจะเข้ามาตอบโจทย์ด้วยการนำโมเดลหรืออัลกอริทึมที่ผ่านการฝึกเบื้องต้นแล้ว ไปสแกนและกำกับป้ายบนข้อมูลใหม่แบบเรียลไทม์ อัลกอริทึมเหล่านี้อาจเป็นโมเดลตรวจจับวัตถุ (object detection) สำหรับภาพที่ได้รับการฝึกด้วยชุดตัวอย่างจำเพาะ หรืออาจเป็นโมเดลแยกแยะคำพูด (speech recognition) สำหรับไฟล์เสียง โดยขั้นตอนแรกมักเริ่มด้วยการป้อนข้อมูลที่จะติดป้ายเข้าไปในระบบ จากนั้นระบบจะแสดงผลลัพธ์ป้ายกำกับพร้อมความมั่นใจ (confidence score) มาให้ผู้ใช้งานเลือกตรวจสอบ ในกรณีที่ความมั่นใจสูง ระบบจะติดป้ายให้โดยอัตโนมัติเต็มรูปแบบ แต่หากผลความมั่นใจต่ำลง การทำงานจะถูกส่งต่อให้ผู้เชี่ยวชาญมาทบทวนซ้ำ การติดป้ายอัตโนมัติช่วยลดภาระงานซ้ำซ้อนและเร่งความเร็วได้มาก แต่คุณภาพยังขึ้นกับคุณภาพชุดฝึกต้นน้ำ ดังนั้นการปรับแต่งโมเดลให้เหมาะสมกับข้อมูลจริงและการประเมินผลอย่างเข้มข้นจึงมีความสำคัญยิ่ง
การติดป้ายกึ่งอัตโนมัติ (Semi-Automatic Labeling)
Semi-Automatic Labeling คือการผสานข้อดีของ Manual Labeling และ Automatic Labeling เข้าไว้ด้วยกัน กระบวนการเริ่มจากโมเดลหรือสคริปต์อัตโนมัติที่สร้างป้ายกำกับเบื้องต้นให้กับแต่ละรายการข้อมูล หลังจากนั้นมนุษย์จะเข้ามาเป็น “ผู้ตรวจคำ” เพื่อปรับแก้หรือยืนยันป้ายที่ระบบตั้งให้ วิธีนี้ช่วยลดเวลาของผู้ปฏิบัติงานในส่วนของการวิเคราะห์เบื้องต้นอย่างมาก พร้อมยังรักษามาตรฐานคุณภาพที่ใกล้เคียงกับการทำด้วยมือทั้งหมด ในทางปฏิบัติ ผู้พัฒนาสามารถปรับระดับความอัตโนมัติให้เหมาะกับความเสี่ยงของผิดพลาด เช่น กำหนดให้ระบบติดป้ายภาพที่ความมั่นใจตั้งแต่ 90% ขึ้นไปอัตโนมัติ และส่งภาพที่ความมั่นใจต่ำกว่า 90% ไปให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบ วิธีนี้ไม่เพียงเร่งกระบวนการ แต่ยังกระจายภาระงานอย่างชัดเจน ลดข้อผิดพลาดจากการทำมือเพียงอย่างเดียว
เทคนิค Crowdsourcing
Crowdsourcing ในงาน Data Labeling คือการเปิดรับชุมชนออนไลน์ให้เข้ามาช่วยติดป้ายข้อมูลตามงานย่อย ๆ ที่แบ่งออกมาอย่างเป็นระเบียบ ผู้พัฒนาจะกำหนดคำอธิบายและตัวอย่างงานพร้อมเกณฑ์การตัดสินชัดเจน ก่อนกระจายงานไปยังคนหมู่มากผ่านแพลตฟอร์มเช่น Amazon Mechanical Turk หรือ CrowdFlower จุดเด่นของเทคนิคนี้คือความเร็วในการขยายขนาดชุดข้อมูลที่ต้องติดป้าย แต่ต้องแลกมาด้วยความเสี่ยงจากความแตกต่างในการตีความของผู้ติดป้ายแต่ละคน จึงมักนิยมใช้วิธีให้คนหลายกลุ่มทำงานชิ้นเดียวกัน แล้วใช้หลักสถิติหรือกฎ “เสียงข้างมาก” (majority vote) เพื่อรวมผลลัพธ์ให้ได้ป้ายกำกับที่เชื่อถือได้สูงขึ้น แนวทางนี้เหมาะกับข้อมูลทั่วไปที่ไม่ต้องการความเชี่ยวชาญลึก เช่น รูปสินค้าในอีคอมเมิร์ซ หรือข้อความง่าย ๆ แต่ไม่เหมาะกับงานที่ต้องการความละเอียดอ่อนสูง
Weak Supervision และ Programmatic Labeling
ในกรณีที่ชุดข้อมูลติดป้ายคุณภาพยังมีไม่พอ Weak Supervision จะเข้ามาช่วยสร้างป้ายกำกับคร่าว ๆ ให้กับข้อมูลจำนวนมาก โดยอาศัยสัญญาณหรือ “heuristics” จากกฎที่กำหนดล่วงหน้า เช่น การใช้คำค้น (keyword) หรือ Pattern ในข้อความมาเป็นเกณฑ์ในการติดป้าย เช่น ทุกข้อความที่มีคำว่า “ดีมาก” ให้ติดป้ายเป็นเชิงบวก วิธีนี้สร้างป้ายได้รวดเร็วในปริมาณมหาศาล แม้ความแม่นยำจะต่ำกว่า Manual Labeling แต่จำนวนข้อมูลมหาศาลสามารถชดเชยและนำไปฝึกโมเดลให้เกิดการเรียนรู้เชิงกว้างได้ ขณะที่ Programmatic Labeling คือการเขียนสคริปต์หรือฟังก์ชันอัตโนมัติที่ผนวกเงื่อนไขหลายชั้นเข้าด้วยกัน สร้าง Pipeline ตั้งแต่การดึงข้อมูล ดำเนินการทำความสะอาดข้อมูล ไปจนถึงการกำกับป้ายในแต่ละขั้น ทำให้กระบวนการสร้างชุดข้อมูลอัปเดตอัตโนมัติได้ตามที่ต้องการ เทคนิคทั้งสองนี้มักถูกใช้ควบคู่กับการวัดคุณภาพภายหลัง เช่น การสุ่มตรวจข้อความตัวอย่างหรือการปรับกฎอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ได้ชุดข้อมูลที่เพียงพอและมีคุณภาพสำหรับการฝึกสอนโมเดลขนาดใหญ่ต่อไปในอนาคต
บทความที่น่าสนใจ
- Cleanroom กับมาตรฐาน ISO 14644 หัวใจสำคัญของ Advanced Packaging และเซมิคอนดักเตอร์ไทย
- 2.5D/3D-IC และ Chiplet การประกอบชิปสมัยใหม่ กับบททดสอบใหม่ของ EMS ไทย
- Advanced Packaging & Electronics Supply Chain บทบาทใหม่ของประเทศไทยในสนามแข่งขันโลก
- จาก Mass Production สู่การแข่งกันในระดับ Substrate และชิ้นส่วนระดับนาโน
- SiC และ GaN วัสดุเปลี่ยนโลกพลังงาน พลิกอนาคต EV และ Data Center
- Substrate และ HDI หัวใจของการผลิตอุตสาหกรรมยุค AI และ 5G
