Rynek zbiorów danych do uczenia maszyn AI: bieżąca analiza i prognoza (2024-2032)

Wielkość i prognoza rynku zbiorów danych do uczenia AI

Wartość rynku zbiorów danych do uczenia AI wyniosła 2400 milionów USD i oczekuje się, że w okresie prognozy (2024-2032) będzie rósł w szybkim tempie CAGR wynoszącym około 21,5% ze względu na rosnące rozpowszechnienie rozwoju i wdrażania aplikacji AI i ML.

Analiza rynku zbiorów danych do uczenia AI

Zbiory danych do uczenia AI to podstawowe dane używane do uczenia i rozwijania modeli uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Zbiory te składają się z oznaczonych przykładów, których modele AI używają do uczenia się wzorców i relacji oraz dokonywania dokładnych przewidywań. Zbiory danych są gromadzone z różnych źródeł, takich jak bazy danych, strony internetowe, artykuły, transkrypcje wideo, media społecznościowe i inne istotne źródła danych. Celem jest zebranie zróżnicowanego i reprezentatywnego zestawu danych. Surowe dane są starannie oznaczane i opisywane, aby zapewnić modelowi AI dokładne informacje, z których może się uczyć. Obejmuje to kategoryzację, oznaczanie i opisywanie danych.

Dziedzina sztucznej inteligencji (AI) odnotowała bezprecedensowy wzrost i postęp w ostatnich latach, a aplikacje i technologie oparte na AI stają się coraz bardziej rozpowszechnione w różnych branżach. Ten szybki rozwój AI doprowadził do odpowiadającego mu wzrostu zapotrzebowania na wysokiej jakości, zróżnicowane i kompleksowe zbiory danych do uczenia AI, które zasilają te zaawansowane systemy. Ponadto rosnące wykorzystanie technologii opartych na AI w sektorach takich jak opieka zdrowotna, finanse, e-commerce i transport było głównym motorem popytu na zbiory danych do uczenia AI. Ponieważ firmy i organizacje starają się wykorzystać moc AI do usprawnienia swoich operacji, poprawy podejmowania decyzji i dostarczania spersonalizowanych doświadczeń, zapotrzebowanie na solidne, niezawodne i zróżnicowane zbiory danych do uczenia tych modeli AI gwałtownie wzrosło. Dodatkowo, rosnąca popularność i powszechne wdrażanie algorytmów uczenia maszynowego (ML) i uczenia głębokiego (DL) były znaczącym czynnikiem wzrostu popytu na zbiory danych do uczenia AI. Te zaawansowane techniki opierają się na ogromnych ilościach danych do uczenia modeli, uczenia się wzorców i dokonywania dokładnych przewidywań. Na przykład, w Korei Południowej dane klientów stały się głównym źródłem informacji do uczenia modeli sztucznej inteligencji (AI) w 2022 roku, jak stwierdziło prawie 70 procent ankietowanych firm. Ponadto około 62 procent respondentów wskazało na wykorzystanie danych wewnętrznych do uczenia swoich modeli AI.

Trendy na rynku zbiorów danych do uczenia AI

W tej sekcji omówiono kluczowe trendy rynkowe, które wpływają na różne segmenty rynku zbiorów danych do uczenia AI, zidentyfikowane przez nasz zespół ekspertów ds. badań.

Zbiory danych w formacie tekstowym są obecnie wykorzystywane głównie do uczenia modeli AI i ML i generują znaczną część przychodów dla branży zbiorów danych do uczenia AI.

Dane tekstowe są wszechobecne w erze cyfrowej, z ogromnymi ilościami informacji dostępnych w Internecie, w książkach, artykułach, mediach społecznościowych i różnych innych źródłach. Zbiory danych tekstowych są zazwyczaj łatwiejsze do zbierania, przechowywania i przetwarzania w porównaniu z innymi typami danych, takimi jak audio lub wideo. Ponadto dane tekstowe można wykorzystać do uczenia szerokiej gamy modeli AI i ML, w tym modeli przetwarzania języka naturalnego (NLP) do zadań takich jak analiza sentymentu, klasyfikacja tekstu, generowanie języka i tłumaczenie maszynowe. Dane tekstowe można również wykorzystać do uczenia modeli do zadań wykraczających poza NLP, takich jak streszczanie dokumentów, wyszukiwanie informacji, a nawet zadania analizy obrazów i wideo. Wszechstronność danych tekstowych pozwala na rozwój różnorodnej gamy aplikacji AI i ML, od chatbotów i wirtualnych asystentów po systemy rekomendacji treści i zautomatyzowane narzędzia do pisania. Dodatkowo, przetwarzanie danych tekstowych jest zazwyczaj mniej wymagające obliczeniowo w porównaniu z innymi typami danych, takimi jak obrazy w wysokiej rozdzielczości lub wideo, które wymagają mocniejszego sprzętu i większych zasobów obliczeniowych. To sprawia, że ​​modele AI i ML oparte na tekście są bardziej dostępne i możliwe do opracowania i wdrożenia, szczególnie na urządzeniach o ograniczonych zasobach lub w scenariuszach z ograniczoną mocą obliczeniową. Czynniki takie jak te sprzyjają tworzeniu sprzyjającego środowiska, napędzając wzrost popytu na zbiory danych tekstowych do uczenia różnych modeli AI i ML.

Ameryka Północna jawi się jako najszybciej rozwijający się rynek i odpowiada za znaczną część globalnego rynku zbiorów danych do uczenia AI.

Ameryka Północna stała się jednym z największych i najszybciej rozwijających się rynków dla zbiorów danych do uczenia AI. Stany Zjednoczone są domem dla jednych z wiodących na świecie uniwersytetów badawczych, takich jak Stanford, MIT i Carnegie Mellon, które poczyniły znaczne postępy w badaniach nad AI i ML. Ponadto wybitne firmy technologiczne, w tym Google, Microsoft i Amazon, założyły najnowocześniejsze laboratoria badawcze AI w Ameryce Północnej, co dodatkowo napędza innowacje i postęp w tej dziedzinie. Dodatkowo, rząd USA uznał strategiczne znaczenie AI i intensywnie inwestuje we wspieranie badań i rozwoju poprzez inicjatywy takie jak National Artificial Intelligence Initiative. Ponadto główne firmy technologiczne w Ameryce Północnej aktywnie inwestują w szkolenie i zatrzymywanie najlepszych talentów w dziedzinie AI i ML, tworząc samonapędzający się cykl innowacji i wzrostu. Wreszcie, Ameryka Północna, zwłaszcza USA, jest domem dla prężnie rozwijającego się ekosystemu kapitału wysokiego ryzyka, który wpompował miliardy dolarów w startupy i firmy zajmujące się AI i ML. Obecność głównych centrów technologicznych, takich jak Dolina Krzemowa, Boston i Nowy Jork, ułatwiła przepływ kapitału inwestycyjnego do branży AI i ML. Na przykład, w 2023 roku, według danych S&P Global Market Intelligence, inwestycje w firmy zajmujące się generatywną AI odnotowały znaczny wzrost, przewyższając spadek ogólnej aktywności w zakresie fuzji i przejęć. Firmy private equity zainwestowały 2,18 miliarda USD w generatywną AI, podwajając całkowitą wartość z poprzedniego roku. Ten wzrost kapitału nastąpił w kontekście spadku transakcji fuzji i przejęć wspieranych przez private equity w różnych branżach w 2023 roku. Czynniki takie jak te uczyniły Amerykę Północną dominującą siłą w branży AI i ML, co w konsekwencji zwiększa popyt na usługi w zakresie zbiorów danych do uczenia AI w celu wspierania tego bezprecedensowego tempa wzrostu branży AI.

Przegląd branży zbiorów danych do uczenia AI

Rynek zbiorów danych do uczenia AI jest konkurencyjny i rozdrobniony, z obecnością kilku globalnych i międzynarodowych graczy rynkowych. Kluczowi gracze przyjmują różne strategie wzrostu, aby wzmocnić swoją obecność na rynku, takie jak partnerstwa, umowy, współpraca, wprowadzanie nowych produktów, ekspansje geograficzne oraz fuzje i przejęcia. Niektórzy z głównych graczy działających na rynku to Google, Microsoft, Amazon Web Services, Inc., IBM, Oracle, Alegion AI, Inc., TELUS International, Lionbridge Technologies, LLC, Samasource Impact Sourcing, Inc. i Appen Limited.

Wiadomości z rynku zbiorów danych do uczenia AI

• IBM zaprezentował IBM Watsonx podczas swojej corocznej konferencji Think 9 maja 2023 r. Ta przełomowa platforma AI i danych zrewolucjonizuje sposób, w jaki przedsiębiorstwa wykorzystują zaawansowaną AI, zachowując jednocześnie niezawodność danych. Dzięki IBM Watsonx organizacje mogą uzyskać dostęp do kompleksowego stosu technologicznego do uczenia, dostrajania i wdrażania modeli AI, w tym modeli podstawowych i możliwości uczenia maszynowego. Umożliwia również bezproblemowe wykorzystanie zaufanych danych w różnych środowiskach chmurowych, zapewniając szybkość, zarządzanie i kompatybilność.


• Baidu zaprezentowało w kwietniu 2024 r. zestaw nowych narzędzi AI zaprojektowanych w celu umożliwienia osobom bez wiedzy z zakresu kodowania tworzenia chatbotów opartych na generatywnej AI, dostosowanych do konkretnych celów. Te chatboty można następnie włączyć do strony internetowej, wyników wyszukiwania Baidu lub innych platform internetowych.

  Zakres raportu dotyczącego rynku zbiorów danych do uczenia AI
  

  
  

  

Powody, dla których warto kupić ten raport:

• Badanie obejmuje analizę wielkości rynku i prognoz zweryfikowaną przez uwierzytelnionych kluczowych ekspertów branżowych.


• Raport przedstawia szybki przegląd ogólnej wydajności branży na pierwszy rzut oka.


• Raport obejmuje dogłębną analizę wybitnych konkurentów z branży, z naciskiem na kluczowe dane finansowe przedsiębiorstw, portfolio produktów, strategie ekspansji i najnowsze wydarzenia.


• Szczegółowe badanie czynników napędzających, ograniczeń, kluczowych trendów i możliwości występujących w branży.


• Badanie kompleksowo obejmuje rynek w różnych segmentach.


• Dogłębna analiza branży na poziomie regionalnym.

Opcje dostosowywania:

Globalny rynek zbiorów danych do uczenia AI można dodatkowo dostosować zgodnie z wymaganiami lub dowolnym innym segmentem rynku. Poza tym, UMI rozumie, że możesz mieć własne potrzeby biznesowe; dlatego zachęcamy do kontaktu z nami, aby uzyskać raport, który w pełni odpowiada Twoim wymaganiom.