El software de etiquetado de datos, también conocido como software de entrenamiento, anotación de datos o etiquetado de datos, desempeña un papel fundamental en la conversión de datos sin etiquetar en datos etiquetados, esencial para desarrollar algoritmos precisos de inteligencia artificial. Estas herramientas ofrecen una variedad de funcionalidades, incluido el etiquetado asistido por aprendizaje automático, la participación de un grupo de trabajo humano o el etiquetado impulsado por el usuario. Algunas plataformas incluso permiten una combinación de estos enfoques, ofreciendo flexibilidad a la hora de elegir métodos de etiquetado en función de factores como el costo, la calidad y la velocidad. Estas herramientas varían en su soporte para diferentes tipos de datos, como imágenes, videos, audio y texto, incluidos subconjuntos como imágenes satelitales y LIDAR. Los tipos de anotaciones también difieren y abarcan tareas como segmentación de imágenes, detección de objetos, reconocimiento de entidades nombradas (NER), análisis de sentimientos, transcripción y reconocimiento de emociones. Para garantizar la calidad de las etiquetas, la mayoría del software emplea métricas como el consenso y la verdad sobre el terreno. Esta garantía de calidad es crucial para el aprendizaje supervisado, un enfoque fundamental de aprendizaje automático que requiere datos etiquetados para realizar predicciones precisas. La integración con plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático es común, lo que facilita la transferencia fluida de datos desde el etiquetado hasta el entrenamiento de modelos. Para calificar para su inclusión en la categoría de etiquetado de datos, un producto generalmente integra fuerzas de trabajo administradas o servicios de etiquetado de datos, garantiza la precisión y coherencia de las etiquetas, ofrece análisis para monitorear la precisión y velocidad del etiquetado y permite una integración perfecta con plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático.