टेक्स्ट एनोटेशन बड़े भाषा मॉडल और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोगों की रीढ़ है। सामान्य टिप्पणी कार्यों में नामित इकाई पहचान (एनईआर) शामिल है, जहाँ लोगों, संगठनों या वित्तीय लेन-देन जैसी संस्थाओं को दस्तावेज़ों में टैग किया जाता है; सेंटीमेंट लेबलिंग, जो ग्राहक या कर्मचारी के फ़ीडबैक को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में वर्गीकृत करता है; और शीघ्र/प्रतिक्रिया एनोटेशन, जो जनरेटिव एआई मॉडल में मानव फ़ीडबैक (आरएलएचएफ) के साथ सुदृढीकरण सीखने के लिए संरचित डेटा प्रदान करता है। एंटरप्राइज इन एनोटेशन का इस्तेमाल चैटबॉट से लेकर नियामक अनुपालन सिस्टम तक एआई एप्लिकेशन को पावर देने के लिए करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि मॉडल को ऐसे टेक्स्ट पर प्रशिक्षित किया जाता है जो प्रासंगिक रूप से सटीक और भाषाई रूप से विविध हो।

कंप्यूटर विज़न मॉडल बड़ी संख्या में एनोटेट की गई इमेज पर निर्भर करते हैं। टिप्पणी बाउंडिंग बॉक्स, पॉलीगॉन या पिक्सेल-लेवल सेगमेंटेशन का रूप ले सकती है। एंटरप्राइज़ के संदर्भ में, यह खुदरा संगठनों को शेल्फ़ मॉनिटरिंग के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि इन्वेंट्री को वास्तविक समय में ट्रैक किया जाता है; गुणवत्ता आश्वासन के दौरान उत्पाद की खामियों का पता लगाने के लिए निर्माता इमेज लेबलिंग का इस्तेमाल करते हैं; और AV डेवलपर परसेप्शन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लाखों पैदल चलने वालों और गाड़ी की तस्वीरों पर भरोसा करते हैं। सटीक इमेज लेबलिंग के बिना, ये AI मॉडल गलत वर्गीकरण का जोखिम उठाते हैं जो ब्रांड के भरोसे को नुकसान पहुँचा सकते हैं या सुरक्षा जोखिम भी पैदा कर सकते हैं।

वीडियो एनोटेशन में फ़्रेम के अनुक्रमों को लेबल करने की ज़रूरत होती है, अक्सर मिलीसेकंड के अंतराल पर। यह एआई सिस्टम के लिए महत्वपूर्ण है जो अस्थायी संदर्भ पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, वेयरहाउस रोबोटिक्स कुशलतापूर्वक और सुरक्षित रूप से नेविगेट करने के लिए एनोटेट किए गए वीडियो पर निर्भर करता है। सुरक्षा निगरानी सिस्टम वास्तविक समय में खतरों या विसंगतियों का पता लगाने के लिए वीडियो एनोटेशन पर भरोसा करते हैं। खेल संगठन विश्लेषण के लिए वीडियो लेबलिंग का इस्तेमाल करते हैं, जिसमें खिलाड़ी की गतिविधियों को फ्रेम दर फ्रेम टैग किया जाता है। वीडियो डेटा की जटिलता और मात्रा सटीक एनोटेशन को विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण बनाती है, जिसके लिए गति और सटीकता दोनों सुनिश्चित करने के लिए वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकता होती है।

LiDAR डेटा एनोटेशन ऑटोनॉमस ड्राइविंग और रोबोटिक्स के केंद्र में है। LiDAR सेंसर बड़े पैमाने पर 3D पॉइंट क्लाउड उत्पन्न करते हैं, जिन्हें सटीक रूप से विभाजित और लेबल किया जाना चाहिए। इसमें पैदल चलने वालों, गाड़ियों और बाधाओं को त्रि-आयामी स्थान में वर्गीकृत करना शामिल है। एवी से परे, रोबोटिक्स नेविगेशन, ड्रोन-आधारित मैपिंग और एआर/वीआर स्थानिक मॉडलिंग के लिए LiDAR एनोटेशन महत्वपूर्ण है। 2D इमेज के विपरीत, LiDAR डेटा गहराई का परिचय देता है, जिससे एनोटेशन काफ़ी जटिल हो जाता है। सिर्फ़ ऑटोमेशन + ह्यूमन-इन-द-लूप (HITL) का संयोजन ही वह सटीकता प्रदान कर सकता है, जिसकी उद्यमों को सुरक्षा-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए आवश्यकता होती है।