テキストアノテーションは、大規模な言語モデルと自然言語処理アプリケーションのバックボーンを形成します。一般的なアノテーションタスクには、固有エンティティ認識(NER)が含まれます。感情の分類では、利用者や従業員のフィードバックを肯定的、否定的、または中立的として分類します。即時/応答のアノテーションは、生成 AI モデルにおいて人間のフィードバック (RLHF) を利用した強化学習のための構造化データを提供します。企業は、これらのアノテーションをチャットボットから規制コンプライアンスシステムまで、幅広い AI アプリケーションを強化するために使用します。これにより、状況的に正確で言語的に多様性のあるテキストを使用してモデルをトレーニングしています。

コンピューター ビジョン モデルは、大量の注記付き画像に基づいています。アノテーションは、境界ボックス、多角形、またはドットレベルのセグメンテーションの形式をとることができます。企業においては、小売組織が棚を監視するモデルをトレーニングして在庫をリアルタイムで追跡できるようにします。メーカーは、品質保証中に製品の欠陥を検出するために画像のラベリングを使用します。また、AV 開発者は、膨大な数の注記付き歩行者と車両の画像を使用して認識モデルをトレーニングしています。正確な画像ラベリングが行われない場合、これらの AI モデルは分類を誤る危険性があり、ブランドの信頼を損なう可能性や、安全上のリスクを生じさせる可能性があります。

動画にアノテーションを付けるには、一連のフレームにラベリングを行う必要があり、多くの場合、それを超えるフレームの数は 1 マイル秒間隔です。これは、時間的状況に依存する AI システムにとって重要です。たとえば、倉庫でのロボットロボットは、注記付き動画を利用して効率的かつ安全に移動します。セキュリティ監視システムは、ビデオアノテーションを利用してリアルタイムで脅威や異常を検出します。スポーツ組織は、分析に動画のラベリングを使用し、チームの動きにフレームごとにタグを付けます。動画データは複雑で量が多いため、正確なアノテーションが特に困難になっており、速度と精度の両方を確保するために、ワークフローオーケストレーションプラットフォームが必要です。

LiDAR データの注記は、自動運転とロボット技術の中核です。LiDAR センサーから生成される大量の 3D 点群を、正確にセグメント化してラベル付けする必要があります。これには、3D 空間で歩行者、車両、障害物を分類することが含まれます。LiDAR アノテーションは、AV 以外でも、ロボット ナビゲーション、無人機を使用したマッピング、AR/VR の空間モデリングに不可欠です。2D 画像とは異なり、LiDAR データは距離が存在するため、アノテーションが大幅に複雑になります。安全性が重視されるアプリケーションに企業が求める正確性を実現するには、自動化と有人作業 (HITL) の組み合わせが必要です。