Если бы у data science существовал собственный зал славы, отдельную его часть нужно было бы посвятить разметке. Памятник отвечающим за разметку выглядел бы как атлант, держащий огромный камень, символизирующий их тяжелый и скрупулезный труд. Собственной стелы заслужила бы и база данных изображений ImageNet. За девять лет её контрибьюторы вручную разметили более 14 миллионов изображений. Даже представлять этот труд утомительно.
Хотя разметка и не является особо интеллектуальным трудом, она всё равно остаётся серьёзной проблемой. Разметка — неотъемлемый этап предварительной обработки данных для контролируемого обучения. Для этого стиля обучения моделей используются исторические данных с заранее заданными целевыми атрибутами (значениями). Алгоритм может находить целевые атрибуты, только если их указал человек.
Занимающиеся разметкой люди должны быть чрезвычайно внимательны, поскольку каждая ошибка или неточность отрицательно влияет на качество датасета и на общую производительность прогнозирующей модели.
Как получить высококачественный размеченный набор данных и не поседеть в процессе работы? Главной трудностью являются выбор ответственных за разметку, оценка необходимого для неё времени и подбор наиболее подходящих инструментов.