Datamærkningssoftware, også kendt som træningsdata, dataannoterings- eller datamærkningssoftware, spiller en afgørende rolle i at konvertere umærkede data til mærkede data, som er afgørende for udvikling af nøjagtige kunstige intelligensalgoritmer. Disse værktøjer tilbyder en række funktioner, herunder maskinlæringsassisteret mærkning, involvering af menneskelig taskforce eller brugerdrevet mærkning. Nogle platforme tillader endda en kombination af disse tilgange, hvilket giver fleksibilitet til at vælge mærkningsmetoder baseret på faktorer som omkostninger, kvalitet og hastighed. Disse værktøjer varierer i deres understøttelse af forskellige datatyper såsom billeder, videoer, lyd og tekst, inklusive undersæt som satellitbilleder og LIDAR. Annotationstyper er også forskellige og omfatter opgaver som billedsegmentering, objektgenkendelse, navngivne enhedsgenkendelse (NER), sentimentanalyse, transskription og følelsesgenkendelse. For at sikre etiketkvalitet anvender det meste software målinger som konsensus og sandhed. Denne kvalitetssikring er afgørende for overvåget læring, en grundlæggende maskinlæringstilgang, der kræver mærkede data for nøjagtige forudsigelser. Integration med datavidenskab og maskinlæringsplatforme er almindelig, hvilket letter problemfri dataoverførsel fra mærkning til modeltræning. For at kvalificere sig til optagelse i kategorien datamærkning integrerer et produkt typisk administrerede arbejdsstyrker eller datamærkningstjenester, garanterer etiketnøjagtighed og konsistens, tilbyder analyser til overvågning af mærkningsnøjagtighed og -hastighed og tillader problemfri integration med datavidenskab og maskinlæringsplatforme.