Программное обеспечение для маркировки данных, также известное как обучающие данные, аннотации данных или программное обеспечение для маркировки данных, играет решающую роль в преобразовании немаркированных данных в маркированные данные, необходимые для разработки точных алгоритмов искусственного интеллекта. Эти инструменты предлагают ряд функциональных возможностей, включая маркировку с помощью машинного обучения, участие рабочей группы или маркировку, управляемую пользователем. Некоторые платформы даже допускают комбинацию этих подходов, предлагая гибкость в выборе методов маркировки на основе таких факторов, как стоимость, качество и скорость. Эти инструменты различаются по поддержке различных типов данных, таких как изображения, видео, аудио и текст, включая такие подмножества, как спутниковые изображения и LIDAR. Типы аннотаций также различаются и охватывают такие задачи, как сегментация изображений, обнаружение объектов, распознавание именованных объектов (NER), анализ настроений, транскрипция и распознавание эмоций. Чтобы гарантировать качество этикеток, большинство программ используют такие показатели, как консенсус и достоверность. Эта гарантия качества имеет решающее значение для контролируемого обучения — основополагающего подхода к машинному обучению, который требует маркированных данных для точных прогнозов. Интеграция с платформами обработки данных и машинного обучения является обычным явлением, что облегчает плавную передачу данных от маркировки к обучению моделей. Чтобы претендовать на включение в категорию «Маркировка данных», продукт обычно объединяет управляемую рабочую силу или службы маркировки данных, гарантирует точность и согласованность маркировки, предлагает аналитику для мониторинга точности и скорости маркировки, а также обеспечивает плавную интеграцию с платформами обработки данных и машинного обучения.