Il software di etichettatura dei dati, noto anche come dati di addestramento, annotazione dei dati o software di tagging dei dati, svolge un ruolo fondamentale nella conversione dei dati senza etichetta in dati etichettati, essenziale per lo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale accurati. Questi strumenti offrono una gamma di funzionalità, tra cui l’etichettatura assistita dall’apprendimento automatico, il coinvolgimento di task force umane o l’etichettatura guidata dall’utente. Alcune piattaforme consentono addirittura una combinazione di questi approcci, offrendo flessibilità nella scelta dei metodi di etichettatura in base a fattori quali costo, qualità e velocità. Questi strumenti variano nel supporto per diversi tipi di dati come immagini, video, audio e testo, inclusi sottoinsiemi come immagini satellitari e LIDAR. Anche i tipi di annotazione differiscono e comprendono attività come la segmentazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti, il riconoscimento delle entità denominate (NER), l'analisi dei sentimenti, la trascrizione e il riconoscimento delle emozioni. Per garantire la qualità delle etichette, la maggior parte dei software utilizza parametri come il consenso e la realtà. Questa garanzia di qualità è fondamentale per l’apprendimento supervisionato, un approccio fondamentale al machine learning che richiede dati etichettati per previsioni accurate. L'integrazione con piattaforme di data science e machine learning è comune, facilitando il trasferimento continuo dei dati dall'etichettatura all'addestramento del modello. Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Etichettatura dei dati, un prodotto in genere integra la forza lavoro gestita o i servizi di etichettatura dei dati, garantisce l'accuratezza e la coerenza delle etichette, offre analisi per monitorare l'accuratezza e la velocità dell'etichettatura e consente un'integrazione perfetta con le piattaforme di data science e machine learning.