Рынок наборов данных для обучения ИИ: текущий анализ и прогноз (2024-2032 гг.)

Размер и прогноз рынка обучающих наборов данных для ИИ

Объем рынка обучающих наборов данных для ИИ оценивался в 2 400 миллионов долларов США, и ожидается, что в течение прогнозируемого периода (2024-2032 гг.) он будет расти со значительным среднегодовым темпом роста около 21,5% благодаря растущему распространению разработки и внедрения приложений ИИ и машинного обучения.

Анализ рынка обучающих наборов данных для ИИ

Обучающие наборы данных для ИИ - это базовые данные, используемые для обучения и разработки моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Эти наборы данных состоят из помеченных примеров, которые модели ИИ используют для изучения закономерностей и взаимосвязей и для точных прогнозов. Наборы данных собираются из различных источников, таких как базы данных, веб-сайты, статьи, расшифровки видео, социальные сети и другие соответствующие источники данных. Цель состоит в том, чтобы собрать разнообразный и репрезентативный набор данных. Необработанные данные тщательно маркируются и аннотируются, чтобы предоставить модели ИИ точную информацию, на основе которой она будет учиться. Это включает в себя категоризацию, добавление тегов и описание данных.

В последние годы сфера искусственного интеллекта (ИИ) стала свидетелем беспрецедентного роста и достижений, а приложения и технологии на базе ИИ становятся все более распространенными в различных отраслях. Это быстрое расширение ИИ привело к соответствующему росту спроса на высококачественные, разнообразные и всеобъемлющие наборы обучающих данных для ИИ, которые обеспечивают работу этих передовых систем. Кроме того, растущее внедрение технологий на базе ИИ в таких секторах, как здравоохранение, финансы, электронная коммерция и транспорт, стало основным фактором спроса на наборы обучающих данных для ИИ. Поскольку компании и организации стремятся использовать возможности ИИ для улучшения своей деятельности, совершенствования процесса принятия решений и предоставления персонализированного опыта, потребность в надежных, достоверных и разнообразных наборах данных для обучения этих моделей ИИ резко возросла. Кроме того, растущая популярность и широкое распространение алгоритмов машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) стали важным фактором роста спроса на наборы обучающих данных для ИИ. Эти передовые методы опираются на огромные объемы данных для обучения своих моделей, изучения закономерностей и точных прогнозов. Например, в Южной Корее данные о клиентах стали основным источником информации для обучения моделей искусственного интеллекта (ИИ) в 2022 году, как заявили почти 70 процентов опрошенных компаний. Кроме того, примерно 62 процента респондентов указали на использование ими внутренних данных для обучения своих моделей ИИ.

Тенденции рынка обучающих наборов данных для ИИ

В этом разделе обсуждаются ключевые тенденции рынка, которые влияют на различные сегменты рынка обучающих наборов данных для ИИ, как определено нашей командой экспертов по исследованиям.

В настоящее время наборы текстовых данных преимущественно используются для обучения моделей ИИ и ML и приносят основную часть доходов индустрии обучающих наборов данных для ИИ.

Текстовые данные повсеместно распространены в цифровую эпоху, с огромным количеством информации, доступной в Интернете, в книгах, статьях, социальных сетях и различных других источниках. Текстовые наборы данных, как правило, легче собирать, хранить и обрабатывать по сравнению с другими типами данных, такими как аудио или видео. Кроме того, текстовые данные можно использовать для обучения широкого спектра моделей ИИ и машинного обучения, включая модели обработки естественного языка (NLP) для таких задач, как анализ тональности, классификация текста, генерация языка и машинный перевод. Текстовые данные также можно использовать для обучения моделей для решения задач, выходящих за рамки NLP, таких как суммирование документов, поиск информации и даже задачи анализа изображений и видео. Универсальность текстовых данных позволяет разрабатывать разнообразные приложения ИИ и машинного обучения, от чат-ботов и виртуальных помощников до систем рекомендаций контента и автоматизированных инструментов для письма. Кроме того, текстовые данные, как правило, менее ресурсоемки для обработки по сравнению с другими типами данных, такими как изображения высокого разрешения или видео, которые требуют более мощного оборудования и больших вычислительных ресурсов. Это делает модели ИИ и машинного обучения на основе текста более доступными и осуществимыми для разработки и развертывания, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами или в сценариях с ограниченной вычислительной мощностью. Такие факторы создают благоприятную среду, стимулируя рост спроса на текстовые наборы данных для обучения различных моделей ИИ и машинного обучения.

Северная Америка становится самым быстрорастущим рынком и занимает основную долю мирового рынка обучающих наборов данных для ИИ.

Северная Америка стала одним из крупнейших и самых быстрорастущих рынков обучающих наборов данных для ИИ. В Соединенных Штатах расположены одни из ведущих мировых исследовательских университетов, такие как Стэнфорд, Массачусетский технологический институт и Университет Карнеги-Меллона, которые добились значительных успехов в исследованиях ИИ и машинного обучения. Кроме того, известные технологические компании, в том числе Google, Microsoft и Amazon, создали передовые исследовательские лаборатории ИИ в Северной Америке, что еще больше стимулирует инновации и достижения в этой области. Кроме того, правительство США признало стратегическую важность ИИ и вложило значительные средства в поддержку исследований и разработок посредством таких инициатив, как Национальная инициатива в области искусственного интеллекта. Более того, крупные технологические компании в Северной Америке активно инвестируют в обучение и удержание ведущих специалистов в области ИИ и машинного обучения, создавая самоподдерживающийся цикл инноваций и роста. Наконец, Северная Америка, особенно США, является домом для процветающей экосистемы венчурного капитала, которая вливает миллиарды долларов в стартапы и компании, занимающиеся ИИ и машинным обучением. Наличие крупных технологических центров, таких как Кремниевая долина, Бостон и Нью-Йорк, облегчило приток инвестиционного капитала в индустрию ИИ и машинного обучения. Например, в 2023 году, согласно данным S&P Global Market Intelligence, инвестиции в компании, занимающиеся генеративным ИИ, значительно увеличились, превысив снижение общей активности в области слияний и поглощений. Фирмы прямых инвестиций инвестировали 2,18 миллиарда долларов США в генеративный ИИ, что вдвое превышает показатель предыдущего года. Этот всплеск капитала произошел на фоне снижения количества сделок слияний и поглощений, поддерживаемых частными инвестициями, в различных отраслях в 2023 году. Такие факторы сделали Северную Америку доминирующей силой в индустрии ИИ и машинного обучения, что, следовательно, повышает спрос на услуги по предоставлению обучающих наборов данных для ИИ в поддержку этого беспрецедентного темпа роста индустрии ИИ.

Обзор индустрии обучающих наборов данных для ИИ

Рынок обучающих наборов данных для ИИ является конкурентным и фрагментированным, с присутствием нескольких глобальных и международных игроков рынка. Ключевые игроки применяют различные стратегии роста для расширения своего присутствия на рынке, такие как партнерства, соглашения, сотрудничество, запуск новых продуктов, географическая экспансия, слияния и поглощения. К числу основных игроков, работающих на рынке, относятся Google, Microsoft, Amazon Web Services, Inc., IBM, Oracle, Alegion AI, Inc., TELUS International, Lionbridge Technologies, LLC, Samasource Impact Sourcing, Inc. и Appen Limited.

Новости рынка обучающих наборов данных для ИИ

• IBM представила IBM Watsonx на своей ежегодной конференции Think 9 мая 2023 года. Эта новаторская платформа для ИИ и данных произведет революцию в том, как предприятия используют передовой ИИ, сохраняя при этом надежность данных. С помощью IBM Watsonx организации могут получить доступ к комплексной технологической базе для обучения, точной настройки и развертывания моделей ИИ, включая базовые модели и возможности машинного обучения. Она также обеспечивает беспрепятственное использование доверенных данных в различных облачных средах, обеспечивая скорость, управление и совместимость.


• Baidu представила в апреле 2024 года набор новых инструментов ИИ, предназначенных для того, чтобы дать возможность людям без опыта кодирования разрабатывать управляемые генеративным ИИ чат-боты, адаптированные для конкретных целей. Впоследствии эти чат-боты могут быть включены в веб-сайт, результаты поисковой системы Baidu или другие онлайн-платформы.

  Обзор отчета о рынке обучающих наборов данных для ИИ
  

  
  

  

Причины купить этот отчет:

• Исследование включает в себя анализ размеров рынка и прогнозирование, подтвержденные аутентифицированными ключевыми экспертами отрасли.


• В отчете представлен краткий обзор общих показателей отрасли с первого взгляда.


• Отчет охватывает углубленный анализ известных отраслевых аналогов с основным упором на ключевые финансовые показатели бизнеса, продуктовые портфели, стратегии расширения и последние разработки.


• Подробное изучение движущих сил, ограничений, ключевых тенденций и возможностей, преобладающих в отрасли.


• Исследование всесторонне охватывает рынок по различным сегментам.


• Глубокий анализ отрасли на региональном уровне.

Варианты настройки:

Глобальный рынок обучающих наборов данных для ИИ может быть дополнительно настроен в соответствии с требованиями или любым другим сегментом рынка. Кроме того, UMI понимает, что у вас могут быть свои собственные бизнес-потребности, поэтому не стесняйтесь обращаться к нам, чтобы получить отчет, который полностью соответствует вашим требованиям.