L'apprentissage supervisé nécessite des réponses. Une étiquette est la valeur cible associée à un exemple d'entraînement, ce que le modèle est censé prédire. Par exemple, une image de chat étiquetée « chat ». Une demande de prêt étiquetée « défaut de paiement » ou « remboursé ». Une phrase étiquetée « positive » ou « négative ».

La qualité des étiquettes détermine la qualité du modèle. Des étiquettes erronées incitent le modèle à reproduire des erreurs. Des étiquettes ambiguës brouillent la frontière de décision. L'absence d'étiquettes crée des lacunes dans la couverture. Les praticiens consacrent beaucoup plus de temps à l'étiquetage que ce que les observateurs extérieurs imaginent.

Approches d'étiquetage courantes

• Annotation humaine par des travailleurs formés
• Financement participatif avec contrôles de qualité
• Étiquetage automatique à partir d'heuristiques
• Faible supervision provenant de sources multiples
• Apprentissage actif pour prioriser les cas incertains

Certaines tâches nécessitent l'intervention d'experts en annotation. L'imagerie médicale, les documents juridiques et les données scientifiques requièrent tous des connaissances spécialisées que le grand public ne peut fournir. Le coût de cette annotation experte représente souvent la majeure partie du budget d'un nouveau projet.