Labelbox

Labelbox AI là gì?

Labelbox AI là nền tảng “data factory” dành cho AI/ML, giúp đội ngũ kỹ sư dữ liệu và khoa học dữ liệu xây dựng, vận hành và mở rộng toàn bộ quy trình dữ liệu cho mô hình học máy. Trọng tâm của Labelbox AI là tạo và quản trị dữ liệu huấn luyện chất lượng cao ở quy mô lớn, đồng thời đánh giá hiệu năng mô hình theo vòng lặp liên tục. Nền tảng cung cấp bộ công cụ đầy đủ cho gán nhãn, quản lý dữ liệu, đánh giá, QA và dịch vụ nhân lực gán nhãn, phục vụ từ startup đến các doanh nghiệp Fortune 500. Với API/SDK linh hoạt và tích hợp đám mây, Labelbox AI giúp hiện thực hóa chiến lược data-centric AI một cách nhanh, chuẩn và có thể kiểm soát.

Các tính năng chính của Labelbox AI

• Gán nhãn dữ liệu đa dạng: Hỗ trợ hình ảnh, video, văn bản, tài liệu và dữ liệu địa không gian với các dạng annotation như phân loại, bounding box, polygon, segmentation, keypoint, NER và quan hệ thực thể.
• Catalog và chọn lọc dữ liệu: Tìm kiếm, lọc, tạo “data slice” theo thuộc tính/nhãn/điểm số để ưu tiên dữ liệu giá trị cao cho huấn luyện.
• Model-assisted labeling: Nhập dự đoán sẵn, auto-label và active learning để tăng tốc, giảm chi phí và cải thiện độ nhất quán.
• Quy trình QA nhiều lớp: Consensus, kiểm định mẫu vàng, review theo vai trò, đo lường chất lượng và theo dõi IAA (inter-annotator agreement).
• Đánh giá mô hình: Tạo bộ test, phân tích lỗi theo lớp/thuộc tính/slice, so sánh phiên bản mô hình và theo dõi drift.
• Quản trị và cộng tác: RBAC, SSO, phân quyền dự án, template ontology, audit trail và báo cáo năng suất workforce theo thời gian thực.
• Dịch vụ nhân lực gán nhãn: Cung cấp đội ngũ annotator theo yêu cầu hoặc tích hợp vendor/nhóm nội bộ hiện có.
• API/SDK và tích hợp: Python SDK, API, webhook; kết nối với AWS S3, GCS, Azure Blob cùng hạ tầng MLOps hiện hữu.
• Bảo mật cấp doanh nghiệp: Tuân thủ tiêu chuẩn bảo mật, kiểm soát truy cập chi tiết và lưu vết hoạt động.

Đối tượng phù hợp với Labelbox AI

Labelbox AI phù hợp với các đội AI/ML cần mở rộng quy trình dữ liệu từ thử nghiệm đến sản xuất: startup xây dựng mô hình đầu tiên, doanh nghiệp đang triển khai AI ở quy mô lớn, tổ chức có kho dữ liệu đa định dạng cần gán nhãn/đánh giá liên tục, và các nhóm MLOps muốn thiết lập vòng lặp data-centric AI khép kín (chọn lọc dữ liệu – gán nhãn – huấn luyện – đánh giá – cải thiện).

Cách sử dụng Labelbox AI

1. Đăng ký và tạo workspace cho nhóm/tổ chức.
2. Kết nối nguồn dữ liệu (S3, GCS, Azure Blob) hoặc nhập dữ liệu trực tiếp.
3. Thiết kế ontology/nhãn và quy tắc gán nhãn chuẩn hóa.
4. Tạo dự án, cấu hình quy trình QA, phân quyền vai trò và chỉ số chất lượng.
5. Lựa chọn workforce: đội nội bộ, đối tác hoặc dịch vụ nhân lực của Labelbox.
6. Tích hợp dự đoán từ mô hình để pre-label, thiết lập active learning nếu cần.
7. Tiến hành gán nhãn, review, khắc phục và theo dõi chất lượng theo thời gian thực.
8. Tạo data slice, huấn luyện/đánh giá mô hình, phân tích lỗi và lặp lại quy trình.

Trường hợp ứng dụng thực tế của Labelbox AI

Các hãng xe áp dụng Labelbox AI để gán nhãn đối tượng và phân đoạn cảnh trong dữ liệu hình ảnh/video cho hệ thống hỗ trợ lái. Doanh nghiệp bán lẻ dùng để phân loại sản phẩm, trích xuất thực thể từ mô tả và đánh giá độ chính xác của mô hình đề xuất. Tài chính – bảo hiểm ứng dụng để trích xuất thông tin từ tài liệu, kiểm định dữ liệu huấn luyện và giám sát hiệu năng mô hình trong sản xuất. Lĩnh vực bản đồ/viễn thám sử dụng cho annotation địa không gian và tạo bộ dữ liệu huấn luyện ở quy mô lớn.

Gói cước và mô hình giá của Labelbox AI

Labelbox AI cung cấp mô hình giá linh hoạt theo quy mô dữ liệu, số dự án/người dùng và nhu cầu dịch vụ đi kèm (chỉ phần mềm hoặc kèm workforce). Doanh nghiệp có thể làm việc trực tiếp với đội ngũ Labelbox để nhận tư vấn cấu hình và báo giá phù hợp với lộ trình triển khai AI của mình.

Ưu điểm và nhược điểm của Labelbox AI

Các câu hỏi thường gặp về Labelbox AI

• Câu hỏi: Labelbox AI hỗ trợ những loại dữ liệu nào?

  Trả lời: Nền tảng hỗ trợ hình ảnh, video, văn bản/tài liệu và dữ liệu địa không gian, kèm nhiều dạng annotation như phân loại, bounding box, polygon, segmentation, NER và quan hệ thực thể.

• Câu hỏi: Có thể dùng dự đoán mô hình để tăng tốc gán nhãn không?

  Trả lời: Có. Bạn có thể nhập pre-label từ mô hình, kích hoạt auto-label và thiết lập active learning để ưu tiên mẫu quan trọng.

• Câu hỏi: Labelbox tích hợp được với những kho lưu trữ nào?

  Trả lời: Labelbox tích hợp với các dịch vụ lưu trữ đám mây phổ biến như AWS S3, Google Cloud Storage và Azure Blob, cùng API/SDK để kết nối tùy biến.

• Câu hỏi: Làm sao đảm bảo chất lượng gán nhãn?

  Trả lời: Sử dụng tiêu chí QA, mẫu vàng, consensus, quy trình review nhiều tầng và theo dõi chỉ số IAA; đồng thời đào tạo workforce theo guideline chuẩn.

• Câu hỏi: Tôi có thể dùng workforce nội bộ thay vì dịch vụ của Labelbox không?

  Trả lời: Có. Bạn có thể triển khai workforce nội bộ, tích hợp đối tác hiện có hoặc sử dụng dịch vụ nhân lực từ Labelbox tùy nhu cầu.

• Câu hỏi: Labelbox có hỗ trợ yêu cầu bảo mật doanh nghiệp?

  Trả lời: Nền tảng cung cấp kiểm soát truy cập theo vai trò, SSO và lưu vết hoạt động; các tùy chọn bảo mật nâng cao được cung cấp theo thỏa thuận doanh nghiệp.