Veri etiketleme süreci genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Toplama: Ham veriler (görüntüler, metinler, sesler) güvenilir kaynaklardan toplanır. 2. Etiketleme Stratejisi Belirleme: Proje hedeflerine uygun bir etiketleme yaklaşımı seçilir. 3. Manuel Etiketleme: Veriler, deneyimli ekipler tarafından manuel olarak etiketlenir. 4. Kalite Kontrol: Çoklu doğrulama ve tutarlılık kontrolleri yapılır. 5. Son Kontrol: AI destekli kalite kontrol sistemleriyle süreç tamamlanır. Veri etiketleme için bazı araçlar ve platformlar: CVAT (Computer Vision Annotation Tool): Özel açıklama araçları sunar. Ultralytics HUB: Veri kümelerini ve etiketleme iş akışlarını yönetmek için işbirliğine dayalı bir ortam sağlar. Language Studio: Metin verilerini etiketlemek için kullanılabilir. Ayrıca, aktif öğrenme gibi gelişmiş teknikler de etiketlenecek en bilgilendirici veri noktalarını seçerek insan etiketleyicilerin zaman ve çaba kullanımını optimize edebilir.