Разметка данных для нейросети нужна для того, чтобы:

• Задать контекст для обучения ИИ-моделей. 1 Специальные метки позволяют выделить важные переменные внутри набора данных и подобрать оптимальные способы, чтобы научить модель предсказывать эти переменные в каждом последующем случае. 1
• Преобразовать данные в понятный нейросети формат. 1 Метки позволяют провести векторизацию данных, то есть преобразовать их из исходного формата в определённый набор чисел. 1 На основе этих числовых значений машина учится «прогнозировать», предсказывать или распознавать данные. 1
• Получить более точные прогнозы. 1 ИИ лучше справляется с задачами и меньше ошибается. 1
• Удобрить использование данных в процессе обучения ИИ-моделей. 1 Можно перезапустить классификатор, добавить новые категории, включить контрольные переменные для работы нейросети и т. д.. 1

Разметка особенно важна при анализе большого объёма неструктурированных данных: текстов, изображений, видео и аудио. 4