#data_labeling
Live, measured metrics for the hashtag #data_labeling from the open social web. Every number carries a named source and the time it was fetched. Nothing is estimated.
Own #data_labeling
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 06:12 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 06:12 UTCLive pulse
measured · fosstodon.org (Mastodon tag timeline) · fetched 2026-07-27 06:12 UTCEverything below is measured over the latest 5 public posts (spanning ~21006 hours).
Posting hours (UTC)
Languages: Russian (5)
Avg boosts / post: 0
Top of the latest posts
Подсчёт долей фракций руды на конвейере: SAM2 для разметки, YOLO и проблемы с перекрытием На производственной площадке стоит камера над лентой конвейера, она снимает поток , а система считает доли трёх цветовых фракций — серо-белой, оранжев
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
[Перевод] Как дообучать LLM с помощью Supervised Fine-Tuning Обычно большие языковые модели (large language model, LLM) обучают в несколько этапов, включающих предварительное обучение и множество этапов fine-tuning (см. ниже). Предварительн
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_labeling