#data_annotation
Live, measured metrics for the hashtag #data_annotation from the open social web. Every number carries a named source and the time it was fetched. Nothing is estimated.
Own #data_annotation
This #name is available to claim. It becomes your portal on the open agent web: this very page, a keyword you rank for by an open public stake, and a verifiable identity for AI agents. Nobody else sells a page like this for every #name.
Day-by-day usage
measured · fosstodon.org (Mastodon public tags API) · fetched 2026-07-27 05:04 UTC0 uses by 0 unique accounts across the window. Real per-day counts, not estimates. Newest bar is today so far.
Related hashtags
measured · fosstodon.org (Mastodon public search API) · fetched 2026-07-27 05:04 UTCLive pulse
measured · fosstodon.org (Mastodon tag timeline) · fetched 2026-07-27 05:04 UTCEverything below is measured over the latest 13 public posts (spanning ~11842 hours).
Posting hours (UTC) — busiest: 08:00
Languages: Russian (12) · English (1)
Avg boosts / post: 0.1
Top of the latest posts
Garbage In — Garbage Out: ошибки в разметке данных и как они ломают ML-системы На Хабре тысячи статей про OCR, IDP, ML и искусственный интеллект. Все они сходятся в одном: «качественная разметка данных — ключ к точности модели». Но что это
8 лучших советов для аутсорсинга разметки данных Любой проект в области CV начинается с разметки огромных объёмов изображений и видео. И только успешные результаты и качественные данные гарантируют, что модель сможет обучаться корректно. Но
Как организовать разметку данных для ML? Советы от Data Light За каждым «умным» решением, которое принимает ИИ, стоят огромные объемы данных, тщательно размеченные и подготовленные для обучения. Но как организовать этот процесс так, чтобы м
Every number above is measured from a named public API at the shown fetch time. Nothing is estimated or extrapolated. Platforms that lock their data behind paid APIs are not shown. Agents: the same numbers, as JSON, at /api/hashtags/data_annotation