Програмне забезпечення для маркування даних, також відоме як навчальні дані, анотації даних або програмне забезпечення для тегування даних, відіграє вирішальну роль у перетворенні немічених даних у мічені дані, необхідні для розробки точних алгоритмів штучного інтелекту. Ці інструменти пропонують ряд функціональних можливостей, у тому числі маркування за допомогою машинного навчання, залучення робочої групи людей або кероване користувачем маркування. Деякі платформи навіть дозволяють комбінувати ці підходи, пропонуючи гнучкість у виборі методів маркування на основі таких факторів, як вартість, якість і швидкість. Ці інструменти різняться за підтримкою різних типів даних, таких як зображення, відео, аудіо та текст, включаючи такі підмножини, як супутникові зображення та LIDAR. Типи анотацій також відрізняються, охоплюючи такі завдання, як сегментація зображення, виявлення об’єктів, розпізнавання іменованих об’єктів (NER), аналіз настроїв, транскрипція та розпізнавання емоцій. Щоб забезпечити якість етикетки, більшість програмного забезпечення використовує такі показники, як консенсус і базова правда. Ця гарантія якості має вирішальне значення для навчання під наглядом, базового підходу до машинного навчання, який потребує позначених даних для точних прогнозів. Поширеною є інтеграція з платформами науки про дані та машинного навчання, що полегшує передачу даних від маркування до навчання моделі. Щоб отримати право на включення в категорію маркування даних, продукт зазвичай інтегрує керовану робочу силу або служби маркування даних, гарантує точність і узгодженість міток, пропонує аналітику для моніторингу точності та швидкості маркування та забезпечує повну інтеграцію з платформами обробки даних і машинного навчання.