Gần như mọi yêu cầu chúng tôi nhận đều rơi vào một trong ba dạng dưới đây. Đọc dạng nào giống tình huống của bạn nhất — cách xử lý sẽ tương tự.
Mô tả theo tình huống điển hình để bạn hình dung cách chúng tôi làm việc. Đây không phải hồ sơ của một khách hàng cụ thể nào, và không có số liệu kết quả nào được nêu ra ở đây.
Bán lẻ
Bộ dữ liệu chưa từng tồn tại
Vấn đề
Một hãng hàng tiêu dùng muốn biết sản phẩm của mình chiếm bao nhiêu diện tích kệ tại các tạp hoá truyền thống ở miền Tây. Không nhà cung cấp nào bán được dữ liệu đó — vì chưa ai từng đi chụp. Mua dữ liệu kệ hàng nước ngoài thì vô nghĩa: bố cục, ánh sáng, cách bày hàng đều khác.
Cách làm
Nhiệm vụ được giao tới cộng tác viên ở đúng các tỉnh cần khảo sát, ràng buộc bằng toạ độ GPS và bán kính chống nộp trùng một điểm — buộc người thực hiện phải đi tới cửa hàng mới thay vì chụp nhiều kiểu ở cùng một chỗ. Ảnh về tới đâu, đội gán nhãn khoanh từng mặt hàng và bảng giá tới đó.
Kết quả
Bộ dữ liệu độc quyền thuộc về khách hàng, đủ để huấn luyện mô hình đo diện tích trưng bày tự động từ ảnh chụp bằng điện thoại — thứ mà đội bán hàng có thể dùng ngay tại điểm bán.
Bảo hiểm
Kho ảnh có sẵn nhưng chưa dùng được
Vấn đề
Một công ty bảo hiểm tích luỹ hàng chục nghìn hồ sơ bồi thường xe kèm ảnh hiện trường. Dữ liệu nằm đó nhiều năm mà không huấn luyện được gì, vì chưa có nhãn. Thuê người gán nhãn thủ công toàn bộ thì chi phí không thuyết phục được ban lãnh đạo.
Cách làm
Ảnh đi qua AI gán nhãn trước để đánh dấu vùng nghi hư hỏng, người thực hiện xác nhận bộ phận và mức độ thay vì vẽ lại từ đầu. Các ca AI không đủ chắc chắn được đưa qua xác thực chéo. Biển số và khuôn mặt được che trước khi ảnh vào bất kỳ bước nào.
Kết quả
Kho ảnh cũ thành tập huấn luyện dùng được. Bước giám định ban đầu tự động hoá được, giám định viên chỉ còn xử lý ca khó — cùng số người, xử lý được nhiều hồ sơ hơn.
Giao thông
Mô hình học từ dữ liệu sai xứ
Vấn đề
Một đội thị giác máy tính thấy mô hình chạy tốt trên dữ liệu châu Âu nhưng hỏng khi gặp đường Việt Nam — nơi xe máy chiếm phần lớn lưu lượng và biển báo khác chuẩn quốc tế. Tinh chỉnh bằng thêm dữ liệu châu Âu không cải thiện được gì.
Cách làm
Thu thập ảnh đường phố theo tuyến, theo khung giờ và theo loại đường đã thoả thuận; gán nhãn phương tiện và biển báo theo bộ nhãn riêng của khách chứ không theo một danh mục chung.
Kết quả
Tập dữ liệu phản ánh đúng điều kiện vận hành thật, dùng để tinh chỉnh lại mô hình cho thị trường Đông Nam Á thay vì cố ép mô hình gốc chạy trên một thực tế nó chưa từng thấy.
Bài toán của bạn thuộc dạng nào?
Mô tả tình huống bạn đang gặp. Nếu nó không thuộc ba dạng trên, càng tốt — chúng tôi thích nghe bài mới.