監督學習需要答案。標籤是附加到訓練樣本的目標值，也就是模型需要預測的內容。例如，一張貓的圖片被標記為“貓”，一份貸款申請被標記為“違約”或“已償還”，一個句子被標記為“正面”或“負面”。

標籤品質決定模型品質。有雜訊的標籤會讓模型更容易重現錯誤。含糊不清的標籤會模糊決策邊界。標籤缺失會導致覆蓋範圍出現空白。從業人員在標籤標註上花費的時間遠超過外界預期。

常用標籤方法

• 由受過訓練的工作人員進行人工標註
• 眾包與品質檢查
• 基於啟發式方法的自動標註
• 來自多個方面的監管力道不足
• 主動學習以優先處理不確定的案例

有些任務需要專業的標註人員。醫學影像、法律文件和科學數據都需要領域知識，而一般使用者無法提供這些知識。專家標註的成本往往會佔據新專案預算的大部分。