Tekstannotaties vormen de ruggengraat van grote taalmodellen en toepassingen voor het verwerken van natuurlijke taal. Veelvoorkomende annotatietaken zijn NER (Named Entity Recognition) (NER), waarbij entiteiten zoals personen, organisaties of financiële transacties in documenten worden getagd; sentimentlabels, die feedback van klanten of medewerkers categoriseren als positief, negatief of neutraal; en prompt/responsannotatie, die gestructureerde gegevens biedt voor versterkend leren met menselijke feedback (RLHF) in generatieve AI-modellen. Bedrijven gebruiken deze annotaties om AI-toepassingen aan te sturen, variërend van chatbots tot nalevingssystemen, zodat modellen worden getraind in tekst die zowel contextueel nauwkeurig als taalkundig divers is.

Modellen voor computervisie zijn afhankelijk van grote hoeveelheden geannoteerde afbeeldingen. Annotaties kunnen de vorm aannemen van selectiekaders, veelhoeken of segmentatie op pixelniveau. In zakelijke contexten kunnen retailorganisaties modellen trainen voor schapbewaking, zodat de voorraad in realtime wordt gevolgd. fabrikanten gebruiken afbeeldingslabels om productdefecten te detecteren tijdens de kwaliteitsbewaking; en AV-ontwikkelaars vertrouwen op miljoenen geannoteerde afbeeldingen van voetgangers en voertuigen om perceptiemodellen te trainen. Zonder nauwkeurige beeldlabels lopen deze AI-modellen het risico verkeerd te classificeren, wat het merkvertrouwen kan schaden of zelfs veiligheidsrisico's kan veroorzaken.

Voor videoannotaties moet je reeksen frames labelen, vaak met tussenpozen van milliseconden. Dit is van cruciaal belang voor AI-systemen die afhankelijk zijn van de tijdelijke context. Magazijnrobots zijn bijvoorbeeld afhankelijk van geannoteerde video om efficiënt en veilig te navigeren. Beveiligingsbewakingssystemen gebruiken videoannotaties om bedreigingen of afwijkingen in realtime te detecteren. Sportorganisaties gebruiken videolabels voor analyses, waarbij de bewegingen van spelers frame voor frame worden getagd. De complexiteit en de hoeveelheid videogegevens maken nauwkeurige annotaties bijzonder uitdagend, waardoor workflow-orkestratieplatforms nodig zijn om zowel snelheid als nauwkeurigheid te garanderen.

LiDAR-gegevensannotaties vormen de kern van autonoom rijden en robotica. LiDAR-sensoren genereren enorme 3D-puntenwolken die met precisie moeten worden gesegmenteerd en gelabeld. Dit omvat het classificeren van voetgangers, voertuigen en obstakels in een driedimensionale ruimte. Naast AV is LiDAR-annotatie van cruciaal belang voor robotnavigatie, op drones gebaseerde kaarten en ruimtelijke AR/VR-modellering. In tegenstelling tot 2D-afbeeldingen introduceren LiDAR-gegevens diepte, waardoor annotaties aanzienlijk complexer worden. Alleen een combinatie van automatisering + human-in-the-loop (HITL) kan de nauwkeurigheid bieden die bedrijven nodig hebben voor veiligheidskritieke toepassingen.