টেক্সট অ্যানোটেশন বড় ভাষার মডেল এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশনগুলির মেরুদণ্ড গঠন করে। সাধারণ অ্যানোটেশনের কাজগুলির মধ্যে রয়েছে নামযুক্ত এন্টিটি রিকগনিশন (NER), যেখানে ব্যক্তি, সংস্থা বা আর্থিক লেনদেনের মতো সংস্থাগুলি ডকুমেন্টের মধ্যে ট্যাগ করা হয়; সেন্টিমেন্ট লেবেলিং, যা গ্রাহক বা কর্মচারীর প্রতিক্রিয়াকে ইতিবাচক, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করে; এবং প্রম্পট/প্রতিক্রিয়া টীকা, যা জেনারেটিভ AI মডেলগুলিতে হিউম্যান ফিডব্যাক (RLHF) সহ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের জন্য স্ট্রাকচার্ড ডেটা সরবরাহ করে। এন্টারপ্রাইজগুলি চ্যাটবট থেকে শুরু করে নিয়ন্ত্রক কমপ্লায়েন্স সিস্টেম পর্যন্ত AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে শক্তিশালী করতে এই অ্যানোটেশনগুলি ব্যবহার করে, যাতে মডেলগুলিকে প্রাসঙ্গিকভাবে সঠিক এবং ভাষাগতভাবে বৈচিত্র্যময় টেক্সটের বিষয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।

কম্পিউটার ভিশন মডেলগুলি প্রচুর পরিমাণে টীকাযুক্ত ছবির উপর নির্ভর করে। টীকা বাউন্ডিং বাক্স, বহুভুজ বা পিক্সেল-স্তরের সেগমেন্টেশনের আকার নিতে পারে। এন্টারপ্রাইজ প্রসঙ্গে, এটি খুচরা বিক্রেতা সংস্থাগুলিকে শেল্ফ পর্যবেক্ষণের জন্য মডেলগুলি প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম করে, যাতে ইনভেন্টরিটি রিয়েল টাইমে ট্র্যাক করা হয় তা নিশ্চিত করে; গুণমান নিশ্চিত করার সময় নির্মাতারা পণ্যের ত্রুটি শনাক্ত করতে ইমেজ লেবেলিং ব্যবহার করেন; এবং AV ডেভেলপাররা পারসেপশন মডেল প্রশিক্ষণের জন্য লক্ষ লক্ষ টীকাযুক্ত পথচারী এবং গাড়ির ছবির উপর নির্ভর করে। সঠিক ইমেজ লেবেলিং ছাড়া, এই AI মডেলগুলি ভুল শ্রেণিবদ্ধকরণের ঝুঁকিপূর্ণ যা ব্র্যান্ডের বিশ্বাসের ক্ষতি করতে পারে বা এমনকি সুরক্ষা ঝুঁকিও তৈরি করতে পারে।

ভিডিও অ্যানোটেশনের জন্য ফ্রেমের সিকোয়েন্স লেবেল করা প্রয়োজন, প্রায়শই মিলিসেকেন্ড বিরতিতে। সাময়িক পরিস্থিতির উপর নির্ভর করে এমন AI সিস্টেমগুলির জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, ওয়্যারহাউস রোবোটিক্স দক্ষতার সাথে এবং নিরাপদে নেভিগেট করতে টীকাযুক্ত ভিডিওর উপর নির্ভর করে। নিরাপত্তা পর্যবেক্ষণ সিস্টেম রিয়েল টাইমে হুমকি বা অসঙ্গতি শনাক্ত করতে ভিডিও অ্যানোটেশনের উপর নির্ভর করে। ক্রীড়া সংস্থাগুলি বিশ্লেষণের জন্য ভিডিও লেবেলিং ব্যবহার করে, প্লেয়ারের গতিবিধি ফ্রেম অনুসারে ট্যাগ করে। ভিডিও ডেটার জটিলতা এবং ভলিউম সঠিক অ্যানোটেশনকে বিশেষভাবে চ্যালেঞ্জিং করে তোলে, গতি এবং নির্ভুলতা উভয়ই নিশ্চিত করার জন্য ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেশন প্ল্যাটফর্ম প্রয়োজন।

LiDAR ডেটা অ্যানোটেশন স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এবং রোবোটিক্সের কেন্দ্রবিন্দু। LiDAR সেন্সরগুলি বিশাল 3D পয়েন্ট ক্লাউড তৈরি করে যা অবশ্যই সেগমেন্ট করা এবং নির্ভুলতার সাথে লেবেলযুক্ত থাকতে হবে। এর মধ্যে পথচারী, যানবাহন এবং ত্রি-মাত্রিক স্থানের বাধাগুলি শ্রেণিবদ্ধ করা জড়িত। AV-এর বাইরে, রোবোটিক্স নেভিগেশন, ড্রোন-ভিত্তিক ম্যাপিং এবং AR/VR স্থানিক মডেলিংয়ের জন্য LiDAR টীকাটি গুরুত্বপূর্ণ। 2D ছবির মতো নয়, LiDAR ডেটা গভীরতার পরিচয় দেয়, যা টীকাকে আরও জটিল করে তোলে। শুধুমাত্র অটোমেশন + হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ (HITL) এর সংমিশ্রণই নিরাপত্তা-সংক্রান্ত অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য এন্টারপ্রাইজের প্রয়োজনীয় নির্ভুলতা সরবরাহ করতে পারে।