• పేరు గుర్తింపు (NER): పేర్లు, ప్రదేశాలు, తేదీలు లేదా నిర్దిష్ట వస్తువులను వచనంలో గుర్తించి లేబుల్ చేయడం.
• భావ విశ్లేషణ: సమీక్షలు లేదా వ్యాఖ్యల్లో వ్యక్తీకరించిన భావోద్వేగాలు లేదా అభిప్రాయాలతో వచన డేటాను ట్యాగ్ చేయడం.
• ఉద్దేశ్య ట్యాగింగ్: ఒక టెక్స్ట్ భాగం వెనుక ఉన్న ఉద్దేశ్యాన్ని గుర్తించడం, ఉదాహరణకు చాట్‌బాట్ వ్యవస్థలో కస్టమర్ ప్రశ్నలను వర్గీకరించడం.
• కంటెంట్ నాణ్యత మూల్యాంకనం: నిర్దిష్ట AI పనుల కోసం సమాచారాన్ని పొందడం లేదా కంటెంట్ మోడరేషన్ వంటి వాటికి నాణ్యత మరియు సంబంధితతను అంచనా వేసేందుకు వచన కంటెంట్‌ను విశ్లేషించడం మరియు వ్యాఖ్యానించడం.

• బౌండింగ్ బాక్సులు: వస్తువుల గుర్తింపు మోడళ్ల కోసం వాహనాలు, మనుషులు, జంతువులు వంటి ఆసక్తికరమైన వస్తువుల చుట్టూ చతురస్రాలను గీయడం.
• బహుభుజాలు మరియు బహురేఖలు: స్వయంచాలక వాహనాల కోసం రహదారులపై లేన్ల వంటి క్లిష్టమైన ఆకృతులను బహురేఖలతో గుర్తించటం.
• సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్: ప్రతి పిక్సెల్‌ను లేబుల్ చేయడం ద్వారా చిత్రంలోని ప్రాంతాలను వర్గీకరించడం, ఉదాహరణకు రోడ్డుపై దృశ్యంలో వాకింగ్‌పథం, కార్లు, మరియు నడిచే వారు వంటి విభిన్న భాగాలను గుర్తించడం.
• ఇన్‌స్టెన్స్ సెగ్మెంటేషన్: ఒకే వర్గానికి చెందిన అనేక ఉదాహరణలను వేరు చేయడానికి, ప్రతి చిత్రపు ప్రతి పిక్సెల్‌ను లేబుల్ చేయడం, ఉదాహరణకు ఒక చిత్రంలో అనేక మంది వ్యక్తులు.

• ఆబ్జెక్ట్ ట్రాకింగ్: వీడియోలో ఫ్రేమ్‌ల మధ్య ఆబ్జెక్ట్‌లు ఎలా కదులుతున్నాయో ట్రాక్ చేసి వాటి ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడం.
• కార్యాచరణ గుర్తింపు: నడిచే, కూర్చునే, దూకే వంటి చర్యలను గుర్తించి, వీటిని నిఘా వ్యవస్థలు లేదా క్రీడా విశ్లేషణలో ప్రవర్తనా విశ్లేషణ కోసం లేబుల్ చేయడం.
• లేన్ డిటెక్షన్: AVs (స్వయంచాలిత వాహనాలు) సురక్షితంగా నావిగేట్ చేయడానికి వీడియోల్లో లేన్ లైన్లను అనోటేట్ చేయడం.

• Transcription: NLP అనువర్తనాల కోసం ఆడియో ఫైళ్లలోని మాట్లాడిన పదాలను వచనంగా మార్చడం.
• ఆడియో వర్గీకరణ: రికార్డింగ్స్‌లో సంగీతం, మానవ మాటలు, మరియు జంతు శబ్దాలు వంటి శబ్దాలను వర్గీకరించడం.
• ఉద్దేశ్యం మరియు భావోద్వేగ ట్యాగింగ్: ఆడియో క్లిప్‌లను మాట్లాడే వ్యక్తి ఉద్దేశ్యం లేదా భావోద్వేగంతో లేబుల్ చేయడం; ఇది కస్టమర్ సపోర్ట్ బాట్లను రూపొందించడంలో ఉపయోగపడుతుంది.

• 3D క్యూబాయిడ్లు: LiDAR సెన్సార్ల ద్వారా పట్టుబడిన వాహనాలు, పాదచారులు లేదా ఇతర వస్తువులను సూచించడానికి 3D స్థలంలో క్యూబాయిడ్లను ఉపయోగించి వస్తువులను అనోటేట్ చేయడం.
• సెన్సార్ ఫ్యూజన్: రాడార్ మరియు లిడార్ డేటా వంటి అనేక రకాల సెన్సార్లను సమన్వయపరచడం ద్వారా వస్తువులను ఖచ్చితంగా లేబుల్ చేసి, ఆటోమేటెడ్ వాహనాల్లో తక్షణ నిర్ణయాల కోసం ఉపయోగించడం.
• మెటాడేటా లేబెలింగ్: అధునాతన విశ్లేషణ కోసం డేటాసెట్‌ను సమృద్ధిగా చేయడానికి వస్తువుల వేగం, దిశ, పరిమాణం వంటి అదనపు సమాచారాన్ని గుర్తించడం.

పెద్ద డేటాసెట్‌లను అనోటేట్ చేయడం చాలా వనరులను వినియోగిస్తుంది, ముఖ్యంగా సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ లేదా 3D ఆబ్జెక్ట్ ట్రాకింగ్ వంటి క్లిష్టమైన పనులను నిర్వహిస్తున్నప్పుడు. అనోటేషన్ ప్రక్రియను విస్తరించడంలో నాణ్యతను నిలుపుకోవడం ప్రధాన సవాలుగా ఉంటుంది.

మానవ అనోటేటర్లు తమ లేబెలింగ్‌లో సుసంగతంగా ఉండాలి, ఎందుకంటే చిన్న మార్పులు కూడా మోడల్ పనితీరును ప్రభావితం చేయవచ్చు. దీనికోసం సమగ్ర శిక్షణ కార్యక్రమాలు మరియు తప్పిదాలను తగ్గించేందుకు నిరంతర నాణ్యత తనిఖీలు అవసరం.

వైద్య రికార్డులు లేదా వ్యక్తిగత సమాచారం వంటి సున్నితమైన డేటాను నిర్వహించడం గోప్యతా నిబంధనలు మరియు సురక్షిత మౌలిక సదుపాయాలకు అనుగుణంగా ఉండాలి. అనోటేషన్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు డేటా సమగ్రతను రక్షించేందుకు బలమైన భద్రతా చర్యలను అమలు చేయాలి.

వ్యాఖ్యానించిన డేటా అనుకోకుండా మోడళ్లలో పక్షపాతాలను తీసుకురాగలదు. పక్షపాతాలను తగ్గించడానికి మరియు డేటా నమూనాల్లో న్యాయమైన ప్రతినిధిత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి విభిన్నమైన వ్యాఖ్యానకుల బృందాలు మరియు సమగ్ర మార్గదర్శకాలు ఉండటం అత్యంత కీలకం.