Software voor het labelen van gegevens, ook wel trainingsgegevens, data-annotatie of data-tagging-software genoemd, speelt een cruciale rol bij het omzetten van ongelabelde gegevens in gelabelde gegevens, essentieel voor de ontwikkeling van nauwkeurige algoritmen voor kunstmatige intelligentie. Deze tools bieden een reeks functionaliteiten, waaronder door machine learning ondersteunde labeling, betrokkenheid van menselijke taskforces of gebruikersgestuurde labeling. Sommige platforms maken zelfs een combinatie van deze benaderingen mogelijk, waardoor flexibiliteit wordt geboden bij het kiezen van etiketteringsmethoden op basis van factoren als kosten, kwaliteit en snelheid. Deze tools variëren in hun ondersteuning voor verschillende gegevenstypen, zoals afbeeldingen, video's, audio en tekst, inclusief subsets zoals satellietbeelden en LIDAR. Annotatietypen verschillen ook en omvatten taken zoals afbeeldingssegmentatie, objectdetectie, benoemde entiteitsherkenning (NER), sentimentanalyse, transcriptie en emotieherkenning. Om de labelkwaliteit te garanderen, maakt de meeste software gebruik van maatstaven zoals consensus en grondwaarheid. Deze kwaliteitsborging is cruciaal voor begeleid leren, een fundamentele machine learning-aanpak die gelabelde gegevens vereist voor nauwkeurige voorspellingen. Integratie met data science- en machine learning-platforms is gebruikelijk, waardoor een naadloze gegevensoverdracht van labeling tot modeltraining mogelijk wordt gemaakt. Om in aanmerking te komen voor opname in de categorie Data Labeling, integreert een product doorgaans beheerd personeel of diensten voor datalabeling, garandeert het de nauwkeurigheid en consistentie van labels, biedt het analyses voor het monitoren van de nauwkeurigheid en snelheid van labels, en maakt het een naadloze integratie met data science- en machine learning-platforms mogelijk.