Разбираем разметку и подготовку данных для машинного обучения простым языком: термины, виды разметки по типам данных, контроль качества, форматы и инструменты — с примерами и ссылками на реальные услуги.
Блог DataMarkup — образовательный хаб о разметке и подготовке данных для машинного обучения и ИИ: разбираем термины простым языком, показываем виды разметки по типам данных, объясняем, как устроен процесс и контроль качества, и связываем теорию с практикой через ссылки на реальные услуги и кейсы.
Материалы охватывают весь путь работы с обучающими данными для машинного обучения: базовые понятия — что такое разметка данных, чем размеченные данные отличаются от неразмеченных, как соотносятся термины «разметка» и «аннотация». Дальше — виды разметки по типам данных: bounding box и сегментация для изображений и видео, транскрибация и диаризация для аудио и речи, NER и классификация текста для NLP-задач, 3D bounding box и облака точек для LiDAR-сцен, разметка патологий на медицинских снимках DICOM. Отдельный блок статей посвящён смежным темам — готовым датасетам, сбору данных для обучения моделей, классическим понятиям машинного обучения (обучение с учителем, обучающая и тестовая выборка) и разметке данных для больших языковых моделей: SFT, RLHF, оценка качества ответов LLM.
Блог будет полезен, если вы готовите обучающую выборку самостоятельно и хотите разобраться в терминологии, метриках качества и форматах выгрузки, выбираете подрядчика по разметке и сверяете подходы и определения, или изучаете машинное обучение и ищете понятные объяснения без лишней теории и пересказа чужих статей. Мы стараемся отвечать на реальные вопросы: чем один термин отличается от другого, какие форматы использовать под конкретную модель, как проверить качество готовой выборки прежде, чем запускать обучение. Каждая статья построена вокруг вопросов, на которые ищут ответ на практике, — с прямым ответом в первом абзаце и подборкой частых вопросов внизу.
Из любой статьи можно перейти в блок «Смотрите также» — там ссылки на соседние материалы блога и на профильную услугу DataMarkup, если задачу разметки удобнее и быстрее решить руками экспертной команды с контролем качества, а не только прочитать о ней. Ниже — весь список опубликованных статей блога, он пополняется по мере выхода новых материалов, от базовых терминов до специализированных вертикалей вроде LiDAR, DICOM и разметки данных для больших языковых моделей.
Подборка известных датасетов для машинного обучения по категориям: CV, NLP, аудио, таблицы. Международные и русскоязычные наборы, как выбрать и лицензии.
13 июля 2026 г.Аннотация данных — что это такое, чем термин отличается от разметки данных и какие типы аннотации бывают: от bounding box до аннотации текста и метаданных.
13 июля 2026 г.Сравниваем аутсорсинг разметки данных и найм своей команды по стоимости, скорости, качеству, масштабированию и рискам. Таблица и гибридная модель.
13 июля 2026 г.Что такое авторазметка данных, как работает pre-labeling foundation-моделями, когда достаточно авто, а когда нужен человек — гибридный подход 2026.
13 июля 2026 г.Bounding box vs сегментация vs полигоны: сравнение точности, скорости разметки и стоимости. Таблица различий и как выбрать вид разметки под задачу.
13 июля 2026 г.CVAT — что это за инструмент разметки данных: возможности, типы разметки, открытая и облачная версия cvat.ai, кому подходит и какие у него ограничения.
13 июля 2026 г.Датасет — это структурированный набор данных для обучения и проверки моделей. Разбираем структуру, train/test/validation и где взять датасет.
13 июля 2026 г.DICOM — стандартный формат хранения медицинских снимков: из чего состоит файл, чем отличается от NIfTI, зачем данные размечают и деперсонализируют для ИИ.
13 июля 2026 г.LiDAR — лазерный дальномер, который строит облако точек: как устроен принцип работы, из чего состоит облако точек и где данные LiDAR применяют в ИИ.
13 июля 2026 г.OCR — технология распознавания текста на изображениях: как устроен процесс, чем классический OCR отличается от нейросетевого и от чего зависит точность.
13 июля 2026 г.Разметка данных — что это простыми словами: определение, виды по типам данных, примеры и как устроен процесс. Разбираем качество и что влияет на цену.
13 июля 2026 г.CVAT vs Label Studio: сравниваем философию, типы данных, автоматизацию, форматы экспорта, деплой и лицензии. Таблица различий, Supervisely как альтернатива.
13 июля 2026 г.Какие данные нужны для обучения языковой модели на каждом этапе — от предобучения до RLHF. Таблица этапов, роль качества данных и экспертов.
13 июля 2026 г.Детекция объектов — что это, anchor-based и anchor-free подходы, архитектуры YOLO, Faster R-CNN, DETR в таблице, метрики mAP и IoU, данные для обучения модели.
13 июля 2026 г.Диаризация — разделение аудиозаписи на реплики по говорящим. Разбираем, как она работает, зачем нужна распознаванию речи и как измеряют точность метрикой DER.
13 июля 2026 г.Fine-tuning LLM простыми словами: full fine-tuning vs LoRA и PEFT, когда дообучение нужно, какие данные готовят и какие ошибки допускают чаще всего.
13 июля 2026 г.Форматы разметки данных COCO, YOLO и Pascal VOC: что внутри JSON, txt и XML, сравнительная таблица, конвертация между форматами и как выбрать нужный.
13 июля 2026 г.Как генерируют синтетические данные: генеративные модели, 3D-рендеринг, аугментация, табличные генераторы. Разбираем пайплайн генерации и валидацию результата.
13 июля 2026 г.Обзор инструментов разметки данных по категориям: open-source (CVAT, Label Studio, VIA), облачные (Supervisely, SuperAnnotate, Roboflow) и специализированные.
13 июля 2026 г.Качественные данные — это данные, полные, точные, консистентные, репрезентативные и актуальные. Разбираем каждый критерий и чек-лист оценки датасета.
13 июля 2026 г.Как измерить качество разметки данных: accuracy, precision/recall, IAA и коэффициент каппа. Чек-лист для проверки подрядчика и разбор типовых ошибок.
13 июля 2026 г.Как обучается нейросеть простыми словами: прямой проход, ошибка, обратное распространение, эпохи и батчи. Разбираем шаг за шагом, что происходит внутри сети.
13 июля 2026 г.Как размечать данные для машинного обучения: гайдлайн, пилот, основной этап и контроль качества, выгрузка. Инструменты и типичные ошибки новичков.
13 июля 2026 г.Как размечать в CVAT пошагово: создание проекта и задачи, загрузка данных, bounding box и полигоны, интерполяция видео, экспорт разметки, типичные ошибки.
13 июля 2026 г.Пошаговая инструкция, как собрать и создать датасет для нейросети: цель, сбор данных, чистка, разметка, валидация, форматы. Частые ошибки новичков.
13 июля 2026 г.Чек-лист критериев выбора подрядчика по разметке данных: качество и SLA, NDA и 152-ФЗ, прозрачность цены, пилот, инструменты. Красные флаги и вопросы для брифа.
13 июля 2026 г.Разметка ключевых точек (keypoints): что это, задачи — поза человека, лицевые точки, руки, формат COCO keypoints и метрика OKS для оценки точности.
13 июля 2026 г.Классификация изображений — определение, таблица сравнения с детекцией и сегментацией, архитектуры CNN и ViT, требования к данным и разметке.
13 июля 2026 г.Нейтральный обзор 9 компаний по разметке данных в России: специализация, публичные цифры, открытость цены и пилот. Таблица сравнения и советы по выбору.
13 июля 2026 г.Лидар и радар в чём разница: принцип работы, дальность, погода, разрешение и цена. Сравнительная таблица + что выбирают беспилотные автомобили.
13 июля 2026 г.Методы классификации данных: логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, SVM и нейросети. Таблица сильных и слабых сторон, как выбрать метод.
13 июля 2026 г.Глоссарий метрик качества модели: accuracy, precision, recall, F1, mAP, IoU и Dice — простыми словами и на примерах. Confusion matrix и какую метрику выбрать.
13 июля 2026 г.NER (Named Entity Recognition) — что это, какие типы сущностей выделяет, как работает, где применяется. BIO-разметка и метрики precision/recall для NER.
13 июля 2026 г.NLP — что это и какие задачи решает: классификация, NER, тональность, суммаризация, перевод, QA. Как устроен современный NLP и в чём специфика русского языка.
13 июля 2026 г.Зачем данные делят на обучающую, валидационную и тестовую выборки, какие пропорции использовать, что такое утечка данных и когда нужна кросс-валидация.
13 июля 2026 г.Обучение с учителем — что это простыми словами: как устроен процесс, чем отличается от обучения без учителя и с подкреплением, и какие задачи решает.
13 июля 2026 г.Как оценивают и тестируют LLM: бенчмарки, human eval, LLM-as-judge, red teaming, метрики качества и роль человеческой разметки в оценке.
13 июля 2026 г.Оцифровка документов — не просто скан. Разбираем этапы процесса, какие документы оцифровывают и зачем нужна верификация человеком после OCR.
13 июля 2026 г.Переобучение (overfitting) — что это, как распознать по кривым обучения, какие причины его вызывают и как с ним бороться: регуляризация, дропаут, аугментация.
13 июля 2026 г.RAG (Retrieval-Augmented Generation) простыми словами: как устроен поиск и генерация ответа, чем RAG отличается от fine-tuning и в чём ограничения.
13 июля 2026 г.Распознавание рукописного текста сложнее печатного: разбираем, что такое HTR, чем оно отличается от OCR, как обучают модели и в чём специфика русской рукописи.
13 июля 2026 г.Как расшифровать аудио в текст: пошаговая инструкция, инструменты автоматического распознавания речи и ручной транскрибации, проверка качества по WER.
13 июля 2026 г.Размеченные данные это данные с метками, которые понимает модель: классы, границы, транскрипт. Сравниваем с неразмеченными и примеры по типам данных.
13 июля 2026 г.Как устроена разметка LiDAR и облаков точек: кубоиды, сегментация, трекинг в 3D. Чем сложнее разметки изображений, какие инструменты и метрики качества.
13 июля 2026 г.Зачем медицинскому ИИ размеченные КТ, МРТ и рентген, кто размечает снимки, что такое консенсус врачей и метрика Dice, как это регулирует 152-ФЗ.
13 июля 2026 г.Зачем ASR и TTS нужна размеченная речь: диаризация спикеров, таймстемпы, эмоции и как устроен сбор качественных речевых датасетов для обучения моделей.
13 июля 2026 г.Разметка текста для LLM: чем отличается от NLP-разметки, какие задачи входят — SFT-пары, ранжирование ответов, рубрики, safety — и как проверяют качество.
13 июля 2026 г.RLHF — метод обучения языковых моделей на обратной связи людей. Разбираем, как устроен процесс SFT-RM-RLHF, зачем нужны парные сравнения ответов.
13 июля 2026 г.Подборка российских и русскоязычных датасетов: речь, тексты NLP, где искать открытые наборы и на что смотреть в лицензии. Импортозамещение в данных для ИИ.
13 июля 2026 г.Сегментация изображений: семантическая, instance и panoptic (таблица), где применяется, как размечают маски, метрики IoU и Dice.
13 июля 2026 г.Синтетические данные — искусственно сгенерированные данные для ИИ. Разбираем, зачем они нужны, чем отличаются от реальных и какие риски domain gap несут.
13 июля 2026 г.Сколько стоит разметка данных: реальные вилки цен по изображениям, видео, аудио, тексту, LiDAR и DICOM. От чего зависит цена и как сэкономить на разметке.
13 июля 2026 г.Стемминг и лемматизация текста — что это, чем отличаются, когда что использовать. Таблица с примерами русских слов и роль в предобработке для NLP.
13 июля 2026 г.Анализ тональности (sentiment analysis): уровни документ/аспект, где применяют, как размечают шкалы и сарказм, какими метриками измеряют качество разметки.
13 июля 2026 г.Транскрибация — перевод устной речи в текст: ручная расшифровка и автоматическое распознавание (ASR), точность WER и как выбрать способ для своей задачи.
13 июля 2026 г.Трекинг объектов на видео — что это, чем отличается от детекции, алгоритмы SORT, DeepSORT, ByteTrack, метрики MOTA и IDF1, данные для разметки трекинга.
13 июля 2026 г.Какие виды разметки данных существуют: bounding box, сегментация, keypoints, NER, транскрибация, 3D-кубоиды. Таблица — как выбрать вид под задачу.
Это образовательный хаб о разметке и подготовке данных для машинного обучения и ИИ: что такое разметка данных и аннотация, какие виды разметки бывают по типам данных (изображения, видео, аудио, текст, LiDAR, DICOM), как устроен процесс и контроль качества, что такое датасеты и как данные связаны с обучением LLM.
ML-инженерам и дата-сайентистам, которые готовят обучающие выборки, продакт- и проджект-менеджерам, выбирающим подрядчика по разметке, студентам и всем, кто разбирается в машинном обучении и хочет понять, как данные становятся пригодными для обучения модели.
Блог пополняется регулярно: мы закрываем весь пилларный план — от базовых терминов и видов разметки до ML-теории, компьютерного зрения, NLP, аудио, LiDAR, датасетов и разметки данных для больших языковых моделей (LLM, RLHF, RAG).
В каждой статье есть блок «Смотрите также» со ссылками на релевантную услугу и соседние материалы. Если нужен точный расчёт — загляните на страницу цен с калькулятором или оставьте заявку на бесплатный пилот на тестовой партии данных.
Опишите тип данных и цель — вернёмся с гайдлайном, сроком и сметой в течение рабочего дня. Первую тестовую партию размечаем бесплатно.
Оставить заявку на пилот