Metin açıklamaları, büyük dil modellerinin ve doğal dil işleme uygulamalarının belkemiğini oluşturur. Yaygın ek açıklama görevleri arasında kişiler, kuruluşlar veya finansal işlemler gibi kişilerin belgelerde etiketlendiği adlandırılmış kuruluş tanıma (NER); müşteri veya çalışan geri bildirimlerini olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandıran duygu etiketleme; ve üretken AI modellerinde insan geri bildirimi (RLHF) ile pekiştirici eğitim için yapılandırılmış veriler sağlayan anlık/yanıt ek açıklaması. Kuruluşlar bu ek açıklamaları, sohbet robotlarından mevzuata uygunluk sistemlerine kadar çeşitli yapay zekâ uygulamalarını desteklemek için kullanır. Bu sayede modellerin hem bağlamsal olarak doğru hem de dil açısından çeşitli olan metinler üzerinde eğitilmesini sağlar.

Bilgisayarlı görü modelleri, büyük hacimli açıklamalı görüntülere bağlıdır. Ek açıklama; sınırlayıcı kutular, çokgenler veya piksel düzeyinde segmentasyon biçimini alabilir. Kurumsal bağlamda bu, perakende kuruluşlarının raf izleme modelleri eğitmesini sağlayarak envanterin gerçek zamanlı olarak izlenmesini sağlar; üreticiler, kalite güvencesi sırasında ürün hatalarını tespit etmek için görsel etiketleme kullanır; ve AV geliştiricileri, algı modellerini eğitmek için açıklamalı milyonlarca yaya ve araç görüntüsüne güveniyor. Doğru görüntü etiketleme olmadan bu yapay zeka modelleri, marka güvenini zedeleyebilecek ve hatta güvenlik riskleri oluşturabilecek yanlış sınıflandırma risklerine maruz kalır.

Videoya ek açıklama eklemek için kare dizilerinin, genellikle milisaniye aralıklarla etiketlenmesi gerekir. Bu, zamana bağlı olarak çalışan yapay zekâ sistemleri için çok önemlidir. Örneğin depo robotiği, verimli ve güvenli bir şekilde navigasyon için açıklamalı videolara ihtiyaç duyar. Güvenlik izleme sistemleri, tehditleri veya anormallikleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek için video ek açıklamalarını kullanır. Spor kuruluşları, analizler için video etiketleme özelliğini kullanarak oyuncu hareketlerini kare kare etiketler. Video verilerinin karmaşıklığı ve hacmi, doğru açıklama eklemeyi özellikle zorlaştırır ve iş akışı düzenleme platformlarının hem hız hem de kesinlik sağlamasını gerektirir.

LiDAR veri ek açıklaması, otonom sürüş ve robot teknolojisinin temelini oluşturur. LiDAR sensörleri, hassas bir şekilde bölümlere ayrılması ve etiketlenmesi gereken devasa 3B nokta bulutları oluşturur. Bu, üç boyutlu uzayda yayaların, araçların ve engellerin sınıflandırılmasını içerir. AV’nin ötesinde, LiDAR notasyonu robotik navigasyon, dron tabanlı haritalama ve AR/VR uzamsal modelleme için çok önemlidir. 2D görüntülerin aksine LiDAR verileri derinlik sunarak açıklama eklemeyi önemli ölçüde daha karmaşık hale getirir. İşletmelerin güvenlik açısından kritik uygulamalar için ihtiyaç duyduğu doğruluğu, yalnızca otomasyon + insan desteği (HITL) kombinasyonu sağlayabilir.