يتم إدخال مجموعات البيانات الأولية متعددة الوسائط (الفيديو، وتقنية LiDAR، والرادار، وبيانات القياس عن بُعد) إلى منصة للتصنيف، مثل uLabel، مع إجراء عمليات تحقق آلية تسبق مرحلة التصنيف للبحث عن البيانات المكررة والإطارات المفقودة والتحقق من محاذاة المستشعرات.

يقوم المراجعون بوضع تسميات للبيانات وفقًا لمجموعة "معيارية" معتمدة مسبقًا من خبراء المجال لضمان تحقيق توافق بين المراجعين بنسبة تتجاوز 70% والحفاظ على الاتساق عبر الدُفعات.

يمر كل نموذج عبر عدة مراجعين ضمن نموذج التوافق بين حكمين أو ثلاثة. في حال وجود اختلافات في التقييم، يتم إجراء جولات تدقيق إضافية حتى يتم التوصل إلى نتيجة توافق نهائية.

تحسب المنصة معامل كابا لكوهين (Cohen’s kappa) ودرجات الاتفاق بين المُصنِّفين في الوقت الفعلي.؛ ويؤدي أي انخفاض في الجودة إلى إطلاق تنبيه تلقائي لإعادة التقييم البشري.

تُستخدم التحليلات المستمدة من المراجعة في تحسين محتوى التدريب وبرامج تقييم النماذج، مما يضمن التحسين المستمر والحد من التحيز.