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

Размер и прогноз рынка наборов данных для обучения ИИ

Рынок наборов данных для обучения ИИ оценивался в 2400 миллионов долларов США и, как ожидается, будет расти со среднегодовым темпом роста около 21,5% в течение прогнозируемого периода (2024-2032) из-за растущего распространения разработки и развертывания приложений ИИ и машинного обучения.

Анализ рынка наборов данных для обучения ИИ

Наборы данных для обучения ИИ — это основополагающие данные, используемые для обучения и разработки моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Эти наборы данных состоят из размеченных примеров, которые модели ИИ используют для изучения закономерностей и взаимосвязей и для точного прогнозирования. 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 размечаются и аннотируются, чтобы предоставить модели ИИ точную информацию, из которой она может учиться. Это включает в себя категоризацию, тегирование и описание данных.

Область искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы стала свидетелем беспрецедентного роста и достижений, когда приложения и технологии на базе ИИ становятся все более распространенными в различных отраслях. Это быстрое расширение ИИ привело к соответствующему всплеску спроса на высококачественные, разнообразные и всеобъемлющие наборы данных для обучения ИИ для обеспечения работы этих передовых систем. Кроме того, растущее внедрение технологий на базе ИИ в таких секторах, как здравоохранение, финансы, электронная коммерция и транспорт, стало основным фактором роста спроса на наборы данных для обучения ИИ. Поскольку компании и организации стремятся использовать возможности ИИ для улучшения своей деятельности, улучшения 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 данных для обучения ИИ. Эти передовые методы полагаются на огромные объемы данных для обучения своих моделей, изучения закономерностей и точного прогнозирования.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 наборов данных для обучения ИИ

В этом разделе обсуждаются основные рыночные тенденции, которые влияют на различные сегменты рынка наборов данных для обучения ИИ, как определено нашей командой экспертов-исследователей.

Наборы данных в текстовом формате преимущественно используются для обучения моделей ИИ и машинного обучения в настоящее время и приносят основную часть дохода индустрии наборов данных для обучения ИИ.

Текстовые данные распространены в цифровую эпоху, с огромными объемами информации, доступными 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 задач, выходящих за рамки NLP, таких как резюмирование документов, извлечение информации и даже задачи анализа изображений и видео. Универсальность текстовых данных позволяет разрабатывать широкий спектр приложений ИИ и машинного обучения, от чат-ботов и виртуальных помощников до систем рекомендаций контента и инструментов автоматического письма. Кроме того, обработка текстовых данных, как правило, менее требовательна к вычислительным ресурсам по сравнению с другими типами данных, такими как изображения или видео высокого разрешения, которые требуют более мощного оборудования и больших вычислительных ресурсов. Это делает модели ИИ и машинного обучения на основе текста более доступными и целесообразными для разработки и развертывания, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами или в сценариях с ограниченной вычислительной мощностью. Такие факторы способствуют созданию благоприятной среды, способствуя росту 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 наборов данных для обучения ИИ.

Северная Америка стала одним из крупнейших и самых быстрорастущих рынков наборов данных для обучения ИИ. В Соединенных Штатах находятся одни из ведущих мировых исследовательских университетов, такие как Стэнфордский, Массачусетский технологический институт и Университет Карнеги-Меллона, которые добились значительных успехов в исследованиях ИИ и машинного обучения. Кроме того, крупные технологические компании, включая 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 по искусственному интеллекту. Более того, крупные технологические компании в Северной Америке активно инвестируют в обучение и удержание лучших талантов ИИ и машинного обучения, создавая самовоспроизводящийся цикл инноваций и роста. Наконец, Северная Америка, особенно США, является домом для процветающей экосистемы венчурного капитала, которая вкладывает миллиарды долларов в стартапы и компании в области ИИ и машинного обучения. Наличие крупных технологических центров, таких как Силиконовая долина, Бостон и Нью-Йорк, способствовало притоку 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 выросли, превысив снижение общей активности M&A. Компании прямых инвестиций инвестировали 2,18 миллиарда долларов США в генеративный ИИ, удвоив показатель предыдущего года. Этот всплеск капитала произошел на фоне снижения сделок M&A, поддерживаемых прямыми инвестициями, в различных отраслях в 2023 году. Такие факторы сделали Северную Америку доминирующей силой в индустрии ИИ и машинного обучения, что, следовательно, повысило спрос на услуги наборов данных для обучения ИИ для поддержки этого беспрецедентного темпа роста индустрии ИИ.

Обзор отрасли наборов данных для обучения ИИ

Рынок наборов данных для обучения ИИ является конкурентным и фрагментированным, с присутствием нескольких глобальных и международных игроков рынка. Ключевые игроки используют различные стратегии роста для усиления своего присутствия на рынке, такие как партнерства, соглашения, сотрудничество, выпуск новых продуктов, географическая экспансия и слияния и поглощения. Некоторые из основных игроков, работающих на рынке, — 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 наборов данных для обучения ИИ

• IBM представила IBM Watsonx на своей ежегодной конференции Think 9 мая 2023 года. Эта новаторская платформа 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 комплексному технологическому стеку для обучения, точной настройки и развертывания моделей ИИ, включая базовые модели и возможности машинного обучения. Он также обеспечивает бесперебойное 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 позволить людям без опыта кодирования разрабатывать чат-ботов на основе генеративного ИИ, адаптированных для конкретных целей. Эти чат-боты впоследствии могут быть включены на веб-сайт, в результаты поиска Baidu или другие онлайн-платформы.

  Охват отчета о рынке наборов данных для обучения ИИ
  

  
  

  

Причины купить этот отчет:

• Исследование включает в себя анализ размеров рынка и прогнозирования, подтвержденный проверенными ключевыми отраслевыми экспертами.


• Отчет представляет краткий обзор общей эффективности отрасли с первого взгляда.


• Отчет содержит углубленный анализ выдающихся отраслевых компаний с основным акцентом на ключевых финансовых показателях бизнеса, портфелях продуктов, стратегиях расширения и последних разработках.


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


• Исследование всесторонне охватывает рынок по различным сегментам.


• Углубленный анализ отрасли на региональном уровне.

Варианты настройки:

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