Collezione dei dati e dimensioni del mercato e etichettatura, azione, crescita e analisi del settore, per tipo (testo, immagine/ video, audio), per applicazione (IT, automobilismo, governo, sanità, BFSI, vendita al dettaglio e e-commerce) e per previsione regionale a 2033

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Panoramica del mercato della raccolta e dell'etichettatura dei dati

La raccolta globale dei dati e le dimensioni del mercato dell'etichettatura erano di 2,03 miliardi di USD nel 2024 e si prevede che diventasse a 9,13 miliardi di dollari entro il 2033, con un CAGR del 18,2% durante il periodo di previsione.

Fondamentale per l'ambiente di intelligenza artificiale (AI) e Machine Learning (ML) è la raccolta e l'etichettatura dei dati. Questo settore è accusato di compilare, organizzare e annotare grandi quantità di informazioni tra cui testo, immagini, video e audio che costituiscono la base per la formazione del modello AI. Il miglioramento delle prestazioni di intelligenza artificiale, consentendo l'automazione e il miglioramento del processo decisionale in molti settori dipende tutti da set di dati etichettati precisi e di alta qualità.  Industrie tra cui la tecnologia dell'informazione,assistenza sanitaria,automobileE la vendita al dettaglio dipende sempre più ai dati etichettati poiché l'adozione dell'intelligenza artificiale aumenta per creare algoritmi avanzati. Immagini mediche annotate e registri dei pazienti nei modelli di AI diagnostica di assistenza sanitaria; I dati sui sensori etichettati nelle industrie automobilistiche sono essenziali per lo sviluppo di sistemi di guida autonomi. I rivenditori affinano i suggerimenti personalizzati basati su interazioni annotate al consumatore; Le aziende di tecnologia dell'informazione migliorano l'elaborazione del linguaggio naturale e le soluzioni di sicurezza utilizzando set di dati etichettati. La crescente raffinatezza delle applicazioni di intelligenza artificiale è alimentare la domanda di sistemi di etichettatura dei dati più sofisticati e flessibili, inclusa l'automazione tramite annotazione assistita dall'IA e folla.

Impatto covid-19 

Effetti di Covid-19 sui servizi di annotazione dei dati

La pandemia globale di Covid-19 è stata senza precedenti e sbalorditive, con il mercato che ha avuto una domanda inferiore al atteso in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemici. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna a livelli pre-pandemici.

L'epidemia di Covid-19 ha accelerato la trasformazione digitale e ha avuto un effetto significativo sul settore della raccolta e dell'etichettatura dei dati. La rapida conversione delle aziende in piattaforme digitali e le operazioni remote ha spinto l'accettazione delle tecnologie basate sull'IA in molti settori. Per mantenere le operazioni in esecuzione senza intoppi e migliorare le esperienze degli utenti, le aziende sempre più dipendevano dai software basati sull'intelligenza artificiale tra cui chatbot, assistenti virtuali, servizio clienti automatizzato e sistemi di rilevamento delle frodi. L'aumento dell'uso della tecnologia di intelligenza artificiale ha guidato la necessità di set di dati etichettati grandi per la formazione di questi sistemi sofisticati. Comprese la diagnosi di Covid-19, l'analisi predittiva e la gestione dei dati dei pazienti, le applicazioni AI erano essenziali negli sforzi di risposta pandemica nel settore sanitario. Poiché gli ospedali e le strutture di ricerca hanno cercato di produrre sofisticati strumenti diagnostici e una migliore assistenza ai pazienti, è aumentata la domanda di dati medici con precisione.

Ultime tendenze

Le auto autonome stanno guidando la necessità di sofisticata etichettatura dei dati.

Poiché i sistemi a guida autonoma si basano su dati etichettati molto precisi per le loro funzioni fondamentali, gli sviluppi rapidi inveicolo autonomoLa tecnologia sta influenzando il mercato per la raccolta e l'etichettatura dei dati. L'annotazione perfetta per immagini e video è cruciale per le auto autonome per trovare oggetti, rilevare i pedoni, identificare le corsie, negoziare un ambiente impegnativo e mantenere intatta sia la sicurezza che l'efficienza. L'uso di diversi sensori, tra cui telecamere,Lidare radar, richiede sofisticati metodi di etichettatura dei dati come la fusione del sensore e la mappatura 3D per produrre una conoscenza completa dell'ambiente circostante. Le aziende automobilistiche stanno sempre più collaborando con le aziende di intelligenza artificiale per perfezionare le tecniche di annotazione e quindi aumentare l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico impiegati nella navigazione indipendente. Inoltre, l'etichettatura dei dati LIDAR sta iniziando a essere una parte vitale della creazione di sistemi di percezione in tempo reale che aumentano il rilevamento degli ostacoli e le capacità decisionali.

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Segmentazione del mercato di raccolta e etichettatura dei dati

Per tipo

Sulla base del tipo, il mercato globale può essere classificato in testo, immagine/ video, audio

• Testo: formazione di modelli di intelligenza artificiale nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che alimenta applicazioni tra cui traduzione automatica, moderazione dei contenuti e analisi del sentimento, l'etichettatura dei dati testuali è assolutamente importante. Set di testo ben etichettati aiutano anche con lo sviluppo di chatbot, migliorando quindi l'accuratezza della risposta e il coinvolgimento degli utenti.

•  Immagine/ video: incluso il riconoscimento facciale, le auto a guida autonoma e la sorveglianza della sicurezza, notare immagini e video è necessario. I dati visivi etichettati di alta qualità migliorano le capacità di intelligenza artificiale nella comprensione della scena, nel monitoraggio del comportamento e nel rilevamento degli oggetti, garantendo quindi un processo decisionale più esatto e affidabile.

• Audio: software di riconoscimento vocale, servizi di trascrizione e formazione di addestramento per l'assistente virtuale sono fondamentali. Set di dati ben annotati migliorano l'autenticazione vocale, il riconoscimento delle emozioni e l'elaborazione vocale multilauola, supportando quindi i sistemi di comunicazione naturali basati sull'IA.

Per applicazione

Sulla base dell'applicazione, il mercato globale può essere classificato in IT, Automotive, Government, Healthcare, BFSI, Retail ed E-Commerce

• ESSO:Creazione di software, automazione e soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, l'etichettatura dei dati è essenziale poiché è alla base delle operazioni, tra cui il rilevamento delle minacce alla sicurezza informatica e la formazione di assistente virtuale intelligente. La costruzione di algoritmi di apprendimento automatico per il cloud computing, l'analisi dei dati e l'automazione aziendale beneficia di set di dati completamente annotati.

• Automotive:Nel campo automobilistico, i dati etichettati sono fondamentali per migliorare la navigazione in tempo reale, l'identificazione dei pericoli e il riconoscimento del segnale del traffico, nonché per l'addestramento di algoritmi autonomi di veicoli. I metodi di annotazione guidati dall'IA aiutano nella perfetta fusione del sensore, pertanto per consentire ai sistemi a guida autonoma di esprimere buoni giudizi di guida in molti tipi di condizioni stradali.

• Governo:Un miglioramento del riconoscimento facciale, del rilevamento del crimine e delle intuizioni demografiche, dell'annotazione dei dati aumentano la sorveglianza pubblica, la ricerca di intelligence e il processo politico guidato dall'IA. Inoltre, utilizzati nelle situazioni di sicurezza nazionale, set di dati etichettati autorizzano valutazioni automatiche delle minacce e monitoraggio in diretta.

• Assistenza sanitaria:I dati etichettati di alta qualità sono fondamentali per gli usi dell'intelligenza artificiale nell'analisi di imaging medico, nella previsione delle malattie e nella gestione della cartella clinica elettronica (EHR). I set di dati annotati aumentano la precisione dei sistemi di intelligenza artificiale diagnostica, della scoperta di farmaci e dei piani di trattamento personale, aumentando quindi l'assistenza complessiva dei pazienti e l'efficienza sanitaria.

• BFSI:Il rilevamento di frodi guidato dall'intelligenza artificiale, l'automazione del servizio clienti e il trading algoritmico dipendono da informazioni finanziarie correttamente etichettate. I sistemi di valutazione del rischio migliorati consentono alle organizzazioni di identificare i valori anomali, migliorare le politiche di investimento e fornire servizi finanziari su misura; L'annotazione dei dati sta quindi aiutando questo processo.

• Retail ed e-commerce:Nelle applicazioni di vendita al dettaglio ed e-commerce, i dati etichettati migliorano l'analisi del comportamento dei clienti, il monitoraggio dell'inventario e le raccomandazioni sui prodotti, aiutando così le aziende a ottimizzare gli approcci di marketing e semplificare le operazioni. Il miglioramento dell'esperienza dei consumatori è anche l'etichettatura guidata dall'IA che supporta l'analisi automatizzata dei sentimenti dei clienti e le tecnologie di ricerca visiva.

Dinamiche di mercato

Le dinamiche del mercato includono fattori di guida e restrizione, opportunità e sfide che indicano le condizioni di mercato.                          

Fattori di guida

Aumento dell'uso dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico in tutti i settori

Un importante motore della raccolta dei dati e della crescita del mercato dell'etichettatura è l'ampia adozione dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) tra i settori. In settori, tra cui assistenza sanitaria, finanza, vendita al dettaglio e IT, le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale necessitano di set di dati completamente etichettati per migliorare l'accuratezza predittiva, l'automazione e le capacità decisionali. La necessità di dati etichettati accurati sta crescendo dalla diagnostica artificiale basata sull'intelligenza nell'assistenza sanitaria al rilevamento di frodi bancarie e ai suggerimenti personalizzati di e-commerce. Dato il crescente utilizzo di strumenti basati sull'intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza del cliente e l'efficacia operativa da parte delle società, si prevede che la quota di mercato della raccolta e dell'etichettatura dei dati aumenterà abbastanza nettamente.

Lo sviluppo di sistemi di guida autonomi è cresciuto in tre parti.

L'aumento della spesa per la tecnologia automobilistica autonoma ha aumentato la necessità di un'accurata etichettatura dei dati, in particolare nell'annotazione di immagini e video. Per garantire uno sterzo sicuro, le auto a guida autonoma dipendono da modelli di intelligenza artificiale che gestiscono le informazioni attuali del sensore, identificano segnali stradali e valutano i modelli di traffico. Tutti che richiedono ampi set di dati annotati, produttori di automobili e aziende di intelligenza artificiale stanno lavorando insieme per perfezionare l'annotazione LIDAR, la mappatura 3D e gli approcci di fusione del sensore. Si prevede di stimolare l'espansione della quota di mercato della raccolta e dell'etichettatura dei dati con continui progressi nella mobilità autonoma, poiché le aziende stanno cercando di creare sistemi di transito più sicuri e affidabili basati sull'intelligenza.

Fattore restrittivo

L'annotazione dei dati ha spese elevate ad esso

Le alte spese di annotazione dei dati creano difficoltà per la raccolta dei dati e la quota di mercato dell'etichettatura nonostante la crescente necessità. Un processo che richiede tempo e costoso, l'etichettatura manuale è ad alta intensità di lavoro e richiede competenze. Le limitazioni di bilancio a volte ostacolano le imprese di dimensioni medio-piccole (PMI) che cercano di implementare soluzioni di intelligenza artificiale dagli investimenti in dati ben annotati. Inoltre, aumentare le spese operative è mantenere l'accuratezza e la coerenza nelle grandi iniziative di annotazione. Per le aziende intenzionate a utilizzare l'IA, è importante il requisito di soluzioni di etichettatura dati scalabili e a basso costo.

Opportunità

Crowdsourcing e automazione in crescita nell'etichettatura dei dati.

Trasformare il mercato per la raccolta e l'etichettatura dei dati, queste nuove tecnologie di annotazione e le piattaforme di crowdsourcing alimentate dall'intelligenza artificiale offrono opzioni economiche e flessibili. Per accelerare il processo di annotazione mantenendo un'elevata precisione, le aziende utilizzano l'apprendimento semi-supervisionato, gli approcci di apprendimento attivo e l'etichettatura assistita dall'IA. L'uso di modelli di crowdsourcing aiuta le aziende a diffondere progetti di etichettatura in uno staff mondiale, abbassando così le spese generali e aumentando le prestazioni. Si prevede che la crescita del mercato della raccolta e dell'etichettatura dei dati trarrà beneficio da una migliore scalabilità e flussi di lavoro semplificati man mano che l'implementazione dell'intelligenza artificiale diventa più disponibile per una gamma più ampia di settori, dati progressi nell'automazione e nelle tecniche di apprendimento automatico.

Sfida

Garantire la riservatezza e la protezione dei dati

La gestione di notevoli quantità di informazioni sensibili e riservate è un grave ostacolo nel settore della raccolta e dell'etichettatura dei dati. Per garantire lo sviluppo etico dell'IA e la protezione della privacy, le aziende devono aderire a rigide leggi sulla protezione dei dati come GDPR, CCPA e HIPAA. Ripercussioni legali, immagine danneggiata e perdita finanziaria deriveranno da qualsiasi uso improprio delle informazioni di mercato. Il mantenimento della fiducia e della conformità dipende in modo critico da politiche di etichettatura dei dati adeguate, sistemi di crittografia e controlli di accesso mentre le aziende estendono le loro attività basate sull'intelligenza artificiale.

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Raccolta di dati ed etichettatura Intuizioni regionali

• America del Nord

Il Nord America guida questo mercato. Nei principali attori del mercato dei dati e dell'etichettatura degli Stati Uniti come Google, Amazon e Microsoft sono una grande spesa nei servizi di annotazione dei dati basati sull'IA, guidando quindi ancora più l'espansione del mercato per la raccolta e l'etichettatura dei dati. Le organizzazioni e le partnership di ricerca sull'intelligenza artificiale avanzata tra aziende tecnologiche e college aiutano ad accelerare l'innovazione nei metodi di etichettatura dei dati, posizionando quindi l'area tra i leader mondiali nello sviluppo dell'IA.

• Asia-Pacifico

La quota di mercato della raccolta e dell'etichettatura dei dati sta crescendo rapidamente nella regione dell'Asia del Pacifico grazie a una vasta forza lavoro e all'aumento dell'uso di intelligenza artificiale. Con fondi significativi spesi per il riconoscimento vocale, l'etichettatura delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL), nazioni come Cina, India e Giappone stanno rapidamente diventando i migliori centri per i servizi di annotazione AI. La forza lavoro a basso costo della regione e in espansione di progetti basati sull'IA in iniziative di e-commerce, sanità e smart city stanno guidando ulteriormente la domanda di set di dati etichettati di alta qualità e quindi sostenendo la quota di mercato di APAC nella raccolta e nell'etichettatura dei dati.

• Europa

La raccolta dei dati in Europa ed etichettatura della crescita del mercato si sta sviluppando a fondo con molta attenzione allo sviluppo etico dell'intelligenza artificiale, alla conformità legale e alla privacy dei dati. Paesi tra cui Germania, Francia e Regno Unito stanno utilizzando servizi di annotazione basati sull'intelligenza artificiale in settori come servizi finanziari, automobili e assistenza sanitaria per garantire il rispetto degli standard GDPR. L'area supporta anche la trasparenza e la spiegabilità dell'intelligenza artificiale, aumentando quindi la necessità di set di dati ben etichettati che aiutano i modelli di intelligenza imparziali e solo artificiali. L'attuazione responsabile dell'intelligenza artificiale da parte dei governi europei porterebbe a un'espansione economica sostenuta.

Giocatori del settore chiave

Giochi chiave del settore che modellano il mercato attraverso l'innovazione e l'espansione del mercato

Molti importanti attori del settore incentrati sui servizi di annotazione basati sull'intelligenza artificiale in diversi campi, il settore è fortemente competitivo in termini di raccolta e etichettatura dei dati. Catering a settori tra cui assistenza sanitaria, automobilistica, finanza e sicurezza, le principali aziende offrono servizi di etichettatura dati completi tra cui video, audio, immagine e annotazione di testo. Alcune aziende si concentrano su soluzioni linguistiche e di localizzazione, garantendo che i dati etichettati siano di alta qualità in molte lingue per l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL). Altri si concentrano sull'annotazione dell'audio e dell'elaborazione del segnale, che aiuta i modelli di intelligenza artificiale necessari nel riconoscimento vocale, nella sicurezza informatica e nella manutenzione predittiva. Le aziende possono accelerare le procedure di formazione dell'IA e tuttavia preservare l'accuratezza e l'efficienza utilizzando servizi di annotazione orientati alle imprese con sofisticati strumenti di annotazione e opzioni di lavoro scalabili. Questi giganti del settore stanno finanziando le tecniche di annotazione, automazione e crowdsourcing per migliorare il tasso e la scalabilità dell'etichettatura dei dati, quindi spingendo l'espansione del mercato poiché la necessità di dati etichettati continua a crescere.

Elenco delle società di raccolta e etichettatura dei dati

• Reality AI [United States]
• Globalme Localization Inc. [Canada]
• Global Technology Solutions [United States]
• Alegion [United States]
• Labelbox, Inc [United States]
• Dobility, Inc. [United States]
• Scale AI, Inc. [United States]
• Trilldata Technologies Pvt Ltd [India]
• Appen Limited [Australia]
• Playment Inc [United States]

Sviluppo chiave del settore

Ottobre 2023: Scala AI ha introdotto un nuovo set di strumenti di etichettatura dei dati basati sull'IA creati appositamente per robotica e casi di utilizzo dei veicoli autonomi. Per quanto riguarda le attività di etichettatura dei dati difficili, l'introduzione dell'azienda di funzioni sofisticate per l'annotazione del cloud di Point 3D e la segmentazione semantica in tempo reale riducono il tempo necessario. Strumenti di collaborazione migliorati per enormi iniziative di etichettatura e sistemi di controllo di qualità automatizzati facevano parte di questa evoluzione. Inoltre, nell'aggiornamento della piattaforma c'erano nuovi strumenti per la gestione di materiali multilingue e vari tipi di dati, renderlo più flessibile per i consumatori aziendali in vari settori.

Copertura dei rapporti

Il rapporto sul mercato della raccolta e dell'etichettatura dei dati offre un esame approfondito delle dinamiche aziendali. Esplora per tipo, applicazione e area, sottolineando quindi un'importante segmentazione del mercato in settori come la tecnologia dell'informazione, finanziario, automobilistico e sanitario, nonché importanti driver di crescita e difficoltà.  Indaga inoltre come le preoccupazioni etiche, la struttura legislativa e i progressi tecnologici influenzino la creazione di intelligenza artificiale. Destinato a supportare fornitori di servizi di annotazione dei dati, investitori e agenzie di regolamentazione, nonché sviluppatori di intelligenza artificiale.