훈련 데이터, 데이터 주석 또는 데이터 태깅 소프트웨어라고도 알려진 데이터 라벨링 소프트웨어는 라벨이 지정되지 않은 데이터를 정확한 인공 지능 알고리즘을 개발하는 데 필수적인 라벨이 있는 데이터로 변환하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 도구는 기계 학습 지원 라벨링, 인력 태스크 포스 참여 또는 사용자 중심 라벨링을 포함한 다양한 기능을 제공합니다. 일부 플랫폼에서는 이러한 접근 방식의 조합을 허용하여 비용, 품질, 속도와 같은 요소를 기반으로 라벨링 방법을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이러한 도구는 위성 이미지 및 LIDAR와 같은 하위 집합을 포함하여 이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트와 같은 다양한 데이터 유형에 대한 지원이 다양합니다. 이미지 분할, 객체 감지, 명명된 엔터티 인식(NER), 감정 분석, 전사 및 감정 인식과 같은 작업을 포괄하는 주석 유형도 다릅니다. 라벨 품질을 보장하기 위해 대부분의 소프트웨어는 합의 및 실측과 같은 측정항목을 사용합니다. 이러한 품질 보증은 정확한 예측을 위해 레이블이 지정된 데이터가 필요한 기본 기계 학습 접근 방식인 지도 학습에 매우 중요합니다. 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼과의 통합이 일반적이므로 라벨링에서 모델 교육까지 원활한 데이터 전송이 가능합니다. 데이터 라벨링 카테고리에 포함될 자격을 얻으려면 일반적으로 제품이 관리 인력 또는 데이터 라벨링 서비스를 통합하고, 라벨의 정확성과 일관성을 보장하고, 라벨링의 정확성과 속도를 모니터링하기 위한 분석을 제공하고, 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼과의 원활한 통합을 허용합니다.