Perangkat lunak pelabelan data, juga dikenal sebagai data pelatihan, anotasi data, atau perangkat lunak penandaan data, memainkan peran penting dalam mengubah data yang tidak berlabel menjadi data berlabel, yang penting untuk mengembangkan algoritme kecerdasan buatan yang akurat. Alat-alat ini menawarkan berbagai fungsi, termasuk pelabelan yang dibantu pembelajaran mesin, keterlibatan gugus tugas manusia, atau pelabelan berbasis pengguna. Beberapa platform bahkan mengizinkan kombinasi pendekatan ini, sehingga menawarkan fleksibilitas dalam memilih metode pelabelan berdasarkan faktor-faktor seperti biaya, kualitas, dan kecepatan. Alat-alat ini memiliki dukungan yang berbeda-beda untuk berbagai jenis data seperti gambar, video, audio, dan teks, termasuk subset seperti citra satelit dan LIDAR. Jenis anotasi juga berbeda, mencakup tugas seperti segmentasi gambar, deteksi objek, pengenalan entitas bernama (NER), analisis sentimen, transkripsi, dan pengenalan emosi. Untuk memastikan kualitas label, sebagian besar perangkat lunak menggunakan metrik seperti konsensus dan kebenaran dasar. Jaminan kualitas ini sangat penting untuk pembelajaran yang diawasi, sebuah pendekatan pembelajaran mesin dasar yang memerlukan data berlabel untuk prediksi yang akurat. Integrasi dengan ilmu data dan platform pembelajaran mesin adalah hal biasa, sehingga memfasilitasi transfer data yang lancar dari pelabelan ke pelatihan model. Agar memenuhi syarat untuk dimasukkan dalam kategori Pelabelan Data, suatu produk biasanya mengintegrasikan tenaga kerja terkelola atau layanan pelabelan data, menjamin keakuratan dan konsistensi label, menawarkan analitik untuk memantau keakuratan dan kecepatan pelabelan, dan memungkinkan integrasi tanpa hambatan dengan platform ilmu data dan pembelajaran mesin.