Текстовые аннокции формируют основу больших языковых моделей и приложений для обработки языка. Распространенные задачи аннотирования: распознавание именованных сущностей (NER), когда в документах помечаются такие лица, как люди, организации или финансовые операции; маркировка отзывов клиентов или сотрудников, которая классифицирует как положительные, отрицательные или нейтральные; аннотацию подсказки/ответа, которая предоставляет структурированные данные для обучения с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF) в генеративных моделях ИИ. Предприятия используют эти аннокции в приложениях на основе ИИ — от чат-ботов до систем соблюдения нормативных требований. Таким образом они обучают модели на тексте, который является контекстно-корректным и разнообразным по своему языку.

В моделях компьютерного зрения используется большой объем изображений с аннотациями. Пометки могут быть представлены в виде ограничительных рамок, полигонов или сегментов на уровне точек. На корпоративном уровне это позволяет розничным организациям обучать модели для отслеживания запасов в режиме реального времени; поставщики используют маркировку с изображением для выявления дефектов продукта в целях контроля качества; Создатели беспилотных автомобилей и беспилотных автомобилей используют миллионы аннотированных изображений пешеходов и транспортных средств для обучения моделей восприятия. Без точной маркировки эти модели ИИ могут неправильно классифицировать изображения, что подрывает доверие к бренду и даже создает угрозу безопасности.

Для добавления видео необходимо пометить кадры метками, часто с интервалом в миллисекунду. Это особенно важно для систем ИИ, которые зависят от временного контекста. Например, эффективная и безопасная навигация на складских роботах зависит от аннотированного видео. Системы мониторинга безопасности используют добавление примечаний к видео для обнаружения угроз и аномалий в режиме реального времени. спортивные организации используют теги видео для аналитики, т. е. покажды следят за движениями команд. Из-за сложности и объема видеозаписи точные аннотации осложняются выполнением требований к платформы для организации рабочего процесса, обеспечивающей скорость и точность.

Аннотация данных LiDAR лежит в основе беспилотного вождения и беспилотных автомобилей. LiDAR-датчики генерируют объемные 3D-облака точек, которые необходимо точно разделить на сегменты и пометить. Сюда входит классификация пешеходов, транспортных средств и препятствий в трехмерном мире. Помимо беспилотных автомобилей, аннотация LiDAR имеет решающее значение для навигации для роботов, картирования с помощью беспилотных летающих устройств, а также для электронного/VR-моделирования. В отличие от 2D-изображений, данные LiDAR вносят свой вклад в объемность, что значительно усложняет процесс внесения примечаний. Только комплексное решение (HITL) может обеспечить компаниям точность, необходимую для приложений безопасности.