Пазар на набор от данни за AI обучение: Текущ анализ и прогноза (2024-2032 г.)

$3999 - $6999

Акцент върху типа (текст, аудио, изображение, видео и други (сензор и география)); Режим на внедряване (облак и локално); Краен потребител (ИТ и телекомуникации, търговия на дребно и потребителски стоки, здравеопазване, автомобилостроене, BFSI и други (държавно управление и производство)); и Регион/Държава

Страници:

145

Таблица:

48

Фигура:

98

ID на отчета:

UMTI212766

География:

Изчисти
  Вземете проба
Описание на отчета
Съдържание
методология на изследването
Коментари (0)

Описание на отчета

Глобален AI Training Dataset Размер на пазара и прогноза
Глобален AI Training Dataset Размер на пазара и прогноза

Пазарен размер и прогноза за набор от данни за AI обучение

Пазарът на набор от данни за обучение на AI беше оценен на 2,400 милиона щатски долара и се очаква да нарасне със силен CAGR от около 21.5% през прогнозния период (2024-2032 г.) поради нарастващото разпространение на разработването и внедряването на приложения за AI и ML.

AI Training Dataset Анализ на пазара

Наборите от данни за обучение на AI са основните данни, използвани за обучение и разработване на модели за машинно обучение и изкуствен интелект. Тези набори от данни се състоят от обозначени примери, които AI моделите използват, за да научат модели и връзки и да правят точни прогнози. Наборите от данни се събират от различни източници като бази данни, уебсайтове, статии, видео транскрипции, социални медии и други подходящи източници на данни. Целта е да се събере разнообразен и представителен набор от данни. Суровите данни са внимателно етикетирани и анотирани, за да предоставят на AI модела точна информация, от която да се учи. Това включва категоризиране, маркиране и описание на данните.

Пазарен отчет за глобален набор от данни за обучение за AI
Пазарен отчет за глобален набор от данни за обучение за AI

Сферата на изкуствения интелект (AI) е свидетел на безпрецедентен растеж и напредък през последните години, като базираните на AI приложения и технологии стават все по-разпространени в различни индустрии. Тази бърза експанзия на AI доведе до съответния скок в търсенето на висококачествени, разнообразни и изчерпателни набори от данни за обучение на AI за захранване на тези усъвършенствани системи. Освен това нарастващото приемане на задвижвани от AI технологии в сектори като здравеопазване, финанси, електронна търговия и транспорт е основен двигател на търсенето на набори от данни за обучение на AI. Докато компаниите и организациите се стремят да използват силата на AI, за да подобрят своите операции, да подобрят вземането на решения и да предоставят персонализирани изживявания, необходимостта от стабилни, надеждни и разнообразни набори от данни за обучение на тези AI модели нарасна рязко. Освен това нарастващата популярност и широкото приемане на алгоритми за машинно обучение (ML) и задълбочено обучение (DL) са значителен фактор за скока на търсенето на набори от данни за обучение на AI. Тези усъвършенствани техники разчитат на огромно количество данни, за да обучат своите модели, да научат модели и да правят точни прогнози. Например в Южна Корея данните за клиентите се очертаха като основен източник на информация за обучение на модели с изкуствен интелект (AI) през 2022 г., както се посочва от почти 70 процента от анкетираните компании. Освен това, приблизително 62 процента от респондентите са посочили използването на вътрешни данни за обучение на своите AI модели.

Пазарни тенденции за набор от данни за обучение за AI

Този раздел обсъжда ключовите пазарни тенденции, които оказват влияние върху различните сегменти на пазара на набор от данни за обучение за AI, както са идентифицирани от нашия екип от изследователски експерти.

Наборите от данни в текстов формат се използват предимно за обучение на AI и ML модели в момента и генерират основната част от приходите за индустрията за набори от данни за обучение на AI.

Текстовите данни са повсеместни в дигиталната ера, с огромно количество информация, достъпна в интернет, в книги, статии, социални медии и различни други източници. Текстовите набори от данни обикновено се събират, съхраняват и обработват по-лесно в сравнение с други типове данни, като аудио или видео. Освен това текстовите данни могат да се използват за обучение на широка гама от AI и ML модели, включително модели за обработка на естествен език (NLP) за задачи като анализ на настроението, класификация на текст, генериране на език и машинен превод. Текстовите данни могат също да се използват за обучение на модели за задачи извън NLP, като обобщаване на документи, извличане на информация и дори задачи за анализ на изображения и видео. Гъвкавостта на текстовите данни позволява разработването на разнообразна гама от AI и ML приложения, от чатботове и виртуални асистенти до системи за препоръчване на съдържание и инструменти за автоматизирано писане. Освен това текстовите данни обикновено са по-малко изчислително интензивни за обработка в сравнение с други типове данни, като изображения с висока разделителна способност или видео, които изискват по-мощен хардуер и по-големи изчислителни ресурси. Това прави базираните на текст AI и ML модели по-достъпни и осъществими за разработване и внедряване, особено на устройства с ограничени ресурси или в сценарии с ограничена изчислителна мощност. Фактори като тези насърчават благоприятна среда, стимулирайки нарастването на търсенето на текстови набори от данни за обучението на различни AI и ML модели.

Глобален AI Training Dataset Пазарни тенденции
Глобален AI Training Dataset Пазарни тенденции

Северна Америка се очертава като най-бързо развиващият се пазар и представлява голяма част от пазара на AI Training Dataset в световен мащаб.

Северна Америка се превърна в един от най-големите и най-бързо развиващи се пазари за набори от данни за обучение на AI. Съединените щати са дом на някои от водещите изследователски университети в света, като Станфорд, Масачузетския технологичен институт и Карнеги Мелън, които са постигнали значителни крачки в изследванията на AI и ML. Освен това, видни технологични компании, включително Google, Microsoft и Amazon, създадоха авангардни изследователски лаборатории за изкуствен интелект в Северна Америка, като допълнително стимулират иновациите и напредъка в областта. Освен това правителството на САЩ призна стратегическото значение на ИИ и инвестира сериозно в подкрепа на научните изследвания и разработки чрез инициативи като Националната инициатива за изкуствен интелект. Нещо повече, големите технологични компании в Северна Америка активно инвестират в обучение и задържане на най-добрите AI и ML таланти, създавайки самоподсилващ се цикъл на иновации и растеж. И накрая, Северна Америка, особено САЩ, е дом на процъфтяваща екосистема за рисков капитал, която налива милиарди долари в стартиращи фирми и компании за AI и ML. Наличието на големи технологични центрове, като Силиконовата долина, Бостън и Ню Йорк, улесни потока на инвестиционен капитал в индустрията на ИИ и машинното обучение. Например, през 2023 г., според данните на S&P Global Market Intelligence, инвестициите в генеративни AI компании отбелязаха значително увеличение, надминавайки спада в цялостната дейност по сливания и придобивания. Фирмите за частен капитал са инвестирали 2.18 милиарда щатски долара в генеративен ИИ, удвоявайки общата сума за предходната година. Този скок на капитала се случи на фона на спад в сделките за сливания и придобивания, обезпечени с частен капитал, в различни отрасли през 2023 г.. Фактори като тези превърнаха Северна Америка в доминираща сила в AI и ML индустрията, като впоследствие увеличиха търсенето на услуги за набор от данни за AI обучение, за да поддържат този безпрецедентен темп на растеж на AI индустрията.

Общ преглед на индустрията за набор от данни за AI Training

Пазарът на набор от данни за обучение на AI е конкурентен и фрагментиран, с присъствието на няколко глобални и международни играчи на пазара. Ключовите играчи приемат различни стратегии за растеж, за да подобрят пазарното си присъствие, като партньорства, споразумения, сътрудничество, пускане на нови продукти, географско разширяване и сливания и придобивания. Някои от основните играчи, работещи на пазара, са Google, Microsoft, Amazon Web Services, Inc., IBM, Oracle, Alegion AI, Inc., TELUS International, Lionbridge Technologies, LLC, Samasource Impact Sourcing, Inc. и Appen Limited.

AI Training Dataset Пазарни новини

  • IBM представи IBM Watsonx на своята годишна конференция Think на 9 май 2023 г. Тази новаторска AI и платформа за данни ще революционизира начина, по който предприятията използват усъвършенстван AI, като същевременно поддържат надеждността на данните. С IBM Watsonx организациите имат достъп до цялостен стек от технологии за обучение, фина настройка и внедряване на AI модели, включително основни модели и възможности за машинно обучение. Той също така позволява безпроблемно използване на надеждни данни в различни облачни среди, като гарантира скорост, управление и съвместимост.
  • Baidu представи през април 2024 г. набор от нови AI инструменти, предназначени да дадат възможност на лица без опит в кодирането да разработват генеративни чатботове, управлявани от AI, пригодени за конкретни цели. Тези чатботове могат впоследствие да бъдат включени в уебсайт, резултати от търсачката на Baidu или други онлайн платформи.

    AI Training Набор от данни Пазарен отчет Покритие

    AI Training Набор от данни Пазарен отчет Покритие
    AI Training Набор от данни Пазарен отчет Покритие

Причини да закупите този доклад:

  • Проучването включва оразмеряване на пазара и прогнозен анализ, потвърден от автентифицирани ключови експерти в индустрията.
  • Докладът представя бърз преглед на цялостното представяне на индустрията с един поглед.
  • Докладът обхваща задълбочен анализ на изтъкнати връстници в индустрията с основен фокус върху ключови бизнес финансови данни, продуктови портфейли, стратегии за разширяване и скорошни разработки.
  • Детайлен преглед на водачите, ограничителите, ключовите тенденции и възможностите, преобладаващи в индустрията.
  • Проучването обхваща цялостно пазара в различни сегменти.
  • Задълбочен анализ на индустрията на регионално ниво.


Опции за персонализиране:

Глобалният пазар на набор от данни за обучение на AI може допълнително да бъде персонализиран според изискванията или всеки друг пазарен сегмент. Освен това UMI разбира, че може да имате собствени бизнес нужди; следователно не се колебайте да се свържете с нас, за да получите отчет, който напълно отговаря на вашите изисквания.

Често задавани въпроси (често задавани въпроси)

Q1: Какъв е текущият размер на пазара и потенциалът за растеж на глобалния пазар на набор от данни за обучение на AI?

Отговор: Глобалният пазар на набор от данни за обучение на AI беше оценен на 2,400 милиона щатски долара през 2023 г. и се очаква да нарасне с CAGR от 21.5% през прогнозния период (2024-2032 г.).

Въпрос 2: Какви са движещите фактори за растежа на глобалния пазар на набор от данни за обучение за AI?

Отг.: Основният фактор, допринасящ за растежа на пазара, е нарастващото разпространение на разработката и внедряването на AI и ML приложения в различни индустрии.

Въпрос 3: Кой сегмент държи основната част от глобалния пазар на набор от данни за обучение на AI по краен потребител?

Отг.: Секторът BFSI се очертава като преобладаващ краен потребител за набор от данни за обучение на AI, като е в челните редици на приемането на AI.

Въпрос 4: Какви са нововъзникващите технологии и тенденции на глобалния пазар на набор от данни за обучение за AI?

Отг.: Интегрирането на различни набори от данни, като видео и звук, за разнообразяване на обучението на AI и ML модели е основна тенденция, насочена към развиване на техните когнитивни способности.

Въпрос 5: Кой регион ще бъде най-бързо развиващият се глобален пазар на набор от данни за обучение на AI?

Отг.: Очаква се регионът на Северна Америка да изпита значителен растеж през прогнозирания период от време.

Q6: Кои са ключовите играчи на глобалния пазар на набор от данни за обучение на AI?

Отг.: Google; Microsoft; Amazon Web Services, Inc.; IBM; Oracle; Alegion AI, Inc; TELUS International; Lionbridge Technologies, LLC; Samasource Impact Sourcing, Inc.; и Appen Limited

 

Можете също да закупите части от този отчет. Искате ли да проверите раздел мъдър
ценова листа?

1.1.Дефиниции на пазара
1.2.Главна цел
1.3.Заинтересованите страни
1.4.ограничаване

 

2.1.Изследователски процес на пазара на набор от данни за обучение за AI
2.2.Методология на изследване на пазара на набор от данни за обучение за AI
2.3.Профил на респондента

 

3.1.Резюме на индустрията
3.2.Сегментна перспектива
3.3.Интензивност на растежа на пазара
3.4.Регионални перспективи
4.1.шофьори    
4.2.Възможност   
4.3.Ограничение   
4.4.Тенденции    
4.5.Анализ на PESTEL   
4.6.Анализ на търсенето  
4.7.Анализ на предлагането  
 4.7.1.Сливане и придобиване 
 4.7.2.Инвестиционен сценарий 
 4.7.3.Индустриални прозрения: Водещи стартиращи компании и техните уникални стратегии

 

5.1.Регионален анализ на цените
5.2.Фактори, влияещи върху цената

 

6ГЛОБАЛЕН НАБОР ДАННИ ЗА ОБУЧЕНИЕ НА AI ПАЗАРНИ ПРИХОДИ (МЛРД. USD), 2022-2032F

 

7.1.Текст 
7.2.звуков 
7.3.Изображение 
7.4.Видео 
7.5.Друго (сензор и гео)

 

9.1.ИТ и телекомуникации
9.2.Стоки за дребно и потребителски стоки
9.3.Здравеопазване 
9.4.Автомобилни новини 
9.5.Банкиране, финансови услуги и застраховане (BFSI)
9.6.Други (правителствени и производствени)

 

10.1.Северна Америка    
 10.1.1.САЩ  
 10.1.2.Канада  
 10.1.3.Останалата част от Северна Америка
10.2.Европа    
 10.2.1.Германия  
 10.2.2.Великобритания  
 10.2.3.Франция  
 10.2.4.Италия  
 10.2.5.Испания  
 10.2.6.Останала Европа 
10.3.Азиатско-тихоокеанския регион   
 10.3.1.Китай  
 10.3.2.Япония  
 10.3.3.Индия  
 10.3.4.Австралия  
 10.3.5.Остатък от Азиатско-Тихоокеанския басейн 
10.4.Останалия свят   

 

11.1.Маргинален анализ
11.2.Списък на участниците на пазара
12.1.Табло за конкуренция
12.2.Анализ на пазарното позициониране на конкурентите
12.3.Анализ на петте сили на Портър

 

13.1.Google   
 13.1.1.Предмет на дейност 
 13.1.2.Основни финанси 
 13.1.3.SWOT анализ 
 13.1.4.Продуктово портфолио 
 13.1.5.Скорошни развития
13.2.Microsoft   
13.3.Amazon Web Services, Inc. 
13.4.IBM   
13.5.Оракул   
13.6.Alegion AI, Inc  
13.7.TELUS International  
13.8.Lionbridge Technologies, LLC 
13.9.Samasource Impact Sourcing, Inc.
13.10.Appen Limited  

 

14АКРОНИМИ И ПРЕДПОЛОЖЕНИЕ

 

15ПРИЛОЖЕНИЕ

 

методология на изследването

Изследователска методология за пазарен анализ на набора от данни за AI обучение (2024-2032 г.)

Анализирането на историческия пазар, оценката на текущия пазар и прогнозирането на бъдещия пазар на глобалния пазар на AI Training Dataset бяха трите основни стъпки, предприети за създаване и анализиране на приемането на AI набори от данни за обучение в големи региони в световен мащаб. Беше проведено изчерпателно вторично проучване, за да се съберат историческите пазарни числа и да се оцени текущият размер на пазара. Второ, за потвърждаване на тези прозрения бяха взети под внимание множество констатации и предположения. Освен това бяха проведени изчерпателни първични интервюта с експерти от индустрията по цялата верига на стойността на глобалния пазар на набор от данни за обучение на AI. След допускане и валидиране на пазарни числа чрез първични интервюта; ние използвахме подход отгоре надолу/отдолу нагоре за прогнозиране на пълния размер на пазара. След това бяха приети методи за разбивка на пазара и триангулация на данни за оценка и анализ на размера на пазара на сегменти и подсегменти от индустрията. Подробна методология е обяснена по-долу:

Анализ на историческия размер на пазара

Стъпка 1: Задълбочено проучване на вторичните източници:

Беше проведено подробно вторично проучване, за да се получи историческият пазарен размер на пазара на набор от данни за обучение на AI чрез вътрешни източници на компанията, като например годишни отчети и финансови отчети, презентации за представяне, съобщения за пресата и др., и външни източници включително списания, новини и статии, правителствени публикации, конкурентни публикации, секторни доклади, база данни на трети страни и други достоверни публикации.

Стъпка 2: Сегментиране на пазара:

След като получихме историческия пазарен размер на пазара на набор от данни за обучение за AI, ние проведохме подробен вторичен анализ, за ​​да съберем историческа информация за пазара и да споделим за различни сегменти и подсегменти за основните региони. Основните сегменти са включени в отчета като тип, режим на внедряване и краен потребител. Бяха проведени допълнителни анализи на ниво държава, за да се оцени цялостното приемане на модели за тестване в този регион.

Стъпка 3: Факторен анализ:

След като придобихме историческия размер на пазара на различни сегменти и подсегменти, ние проведохме подробен анализ факторен анализ за оценка на текущия пазарен размер на пазара на AI Training Dataset. Освен това проведохме факторен анализ, използвайки зависими и независими променливи като типа, режима на внедряване и крайния потребител на пазара на набор от данни за обучение на AI. Беше проведен задълбочен анализ на сценариите от страна на търсенето и предлагането, като се отчитат най-добрите партньорства, сливания и придобивания, разширяване на бизнеса и пускане на продукти в пазарния сектор на AI Training Dataset по целия свят.

Текуща оценка и прогноза за размера на пазара

Текущо оразмеряване на пазара: Въз основа на реални прозрения от горните 3 стъпки стигнахме до текущия размер на пазара, ключовите играчи на глобалния пазар на набор от данни за обучение на AI и пазарните дялове на сегментите. Всички изисквани процентни дялове се разделиха и разбивките на пазара бяха определени с помощта на гореспоменатия вторичен подход и бяха проверени чрез първични интервюта.

Оценка и прогнозиране: За пазарна оценка и прогноза теглата бяха присвоени на различни фактори, включително движещи сили и тенденции, ограничения и възможности, налични за заинтересованите страни. След анализ на тези фактори бяха приложени съответните техники за прогнозиране, т.е. подходът отгоре надолу/отдолу нагоре, за да се достигне до пазарната прогноза за 2032 г. за различни сегменти и подсегменти в основните пазари в световен мащаб. Изследователската методология, приета за оценка на размера на пазара, включва:

  • Размерът на пазара на индустрията, по отношение на приходите (USD) и степента на приемане на пазара на набор от данни за обучение за AI на основните пазари в страната
  • Всички процентни дялове, разделяния и разбивки на пазарни сегменти и подсегменти
  • Ключови играчи на глобалния пазар на набор от данни за обучение за AI по отношение на предлаганите продукти. Също така стратегиите за растеж, възприети от тези играчи, за да се конкурират на бързо развиващия се пазар.

Валидиране на размера на пазара и дяла

Първични изследвания: Бяха проведени задълбочени интервюта с ключови лидери на общественото мнение (KOL), включително ръководители от най-високо ниво (CXO/VP, ръководител продажби, ръководител маркетинг, оперативен ръководител, регионален ръководител, ръководител на държава и т.н.) в основните региони. След това първичните резултати от изследването бяха обобщени и беше извършен статистически анализ, за ​​да се докаже изложената хипотеза. Входящите данни от първичните изследвания бяха консолидирани с вторични констатации, като по този начин информацията се превърна в прозрения, които могат да се предприемат.

Разделяне на основните участници в различни региони

AI Training Dataset Пазарна графика
AI Training Dataset Пазарна графика

Пазарен инженеринг

Техниката за триангулация на данни беше използвана за завършване на цялостната пазарна оценка и за достигане до точни статистически числа за всеки сегмент и подсегмент от глобалния пазар на набор от данни за обучение на AI. Данните бяха разделени на няколко сегмента и подсегменти след проучване на различни параметри и тенденции в областта на типа, режима на внедряване и крайния потребител на глобалния пазар на набор от данни за обучение на AI.

Основната цел на проучването на пазара на набор от данни за глобален AI Training

Настоящите и бъдещите пазарни тенденции на глобалния пазар на AI Training Dataset бяха посочени точно в проучването. Инвеститорите могат да получат стратегически прозрения, за да базират преценката си за инвестиции на качествения и количествен анализ, извършен в проучването. Настоящите и бъдещите пазарни тенденции определят цялостната привлекателност на пазара на регионално ниво, предоставяйки платформа за индустриалния участник да използва неизползвания пазар, за да се възползва от предимството на първия. Други количествени цели на проучванията включват:

  • Анализирайте текущия и прогнозния пазарен размер на пазара на набор от данни за обучение на AI по отношение на стойност (USD). Също така анализирайте текущия и прогнозния пазарен размер на различни сегменти и подсегменти.
  • Сегментите в проучването включват области от тип, режим на внедряване и краен потребител
  • Дефинирайте и анализирайте регулаторната рамка за набора от данни за обучение на AI
  • Анализирайте веригата на стойността, свързана с наличието на различни посредници, заедно с анализиране на поведението на клиентите и конкурентите в индустрията
  • Анализирайте текущия и прогнозния пазарен размер на пазара на AI Training Dataset за основния регион
  • Основните държави от регионите, изследвани в доклада, включват Азиатско-тихоокеанския регион, Европа, Северна Америка и останалия свят
  • Фирмени профили на пазара на набор от данни за AI Training и стратегиите за растеж, възприети от участниците на пазара за поддържане на бързоразвиващия се пазар.
  • Задълбочен анализ на индустрията на регионално ниво

 

Можете също да закупите части от този отчет. Искате ли да проверите раздел мъдър
ценова листа?

Отзиви

Още няма отзиви.

Бъдете първите, които прегледаха „Пазар на набор от данни за обучение за AI: Текущ анализ и прогноза (2024-2032)“

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани *