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2022年,数据注释工具市场规模价值为18亿美元,预计2023年至2032年CAGR将超过25%。
高质量,有良好标签的输入数据对于提高机器学习算法的准确性越来越重要,推动了数据注释工具的使用. 数据标签方法有助于开发复杂的 AI 应用程序,例如 面部识别, 自然语言处理,和通过将大量非结构化的数据转换成结构化信息来进行营销自动化.
此外,与需要很长时间的人工标签不同,这些技术有助于迅速对庞大的数据储存库进行分类和标签。 作为说明,在2021年6月,Innotescus推出了其用于机器学习的图片和视频注释平台. 该平台提供方便用户的注释工作空间,透彻的分析,以及团队创建最高口径数据集的合作设置.
报告属性 | 详情 |
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基准年: | 2022 |
数据 Size in 2022: | USD 1.8 Billion |
预测期: | 2023 to 2032 |
预测期 2023 to 2032 CAGR: | 25% |
2032价值预测: | USD 25 Billion |
历史数据: | 2018 to 2022 |
页数: | 269 |
表格、图表和数字: | 307 |
涵盖的细分市场 | 数据类型、说明方法、应用和区域 |
增长驱动因素: |
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陷阱与挑战: |
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数据注释技术开发的主要挑战之一是数据质量差. 由于低分辨率相片,数据值缺失,以及来自不可靠来源的数据,注释过程十分复杂,这极大地降低了使用此类培训数据创建的AI模型的性能. 根据美国麻省理工斯隆大学发布的报告,超过50%的AI项目由于缺乏高质量的培训数据而失败,超过70%的公司未能将AI解决方案推进到商业生产.
图片/视频段的数据注释工具市场份额将在2023至2032年间以30%的CAGR增长. 图像/视频注释类别包括图片和视频数据的分类和注释工具。 图像/视频标签工具对增强计算机视觉和物体识别的效用已经倍增,因为图像和视频占传感器所收集数据的大多数。 由于数据标签的准确和高度精确,企业正在实现其创建尖端人工智能技术的战略目标,如面部识别,自驾汽车,和机器人自动化等.
到2032年,自动数据注释部分的数据注释工具市场份额将超过90亿美元。 虽然比手工数据注释更准确,但自动化数据注释技术对于大规模大数据注释来说是理想的. 完全自动的数据标签帮助企业通过可靠而快速地将数据集转换为高质量的输入培训数据来加快其基于AI的举措的发展. 与人工数据标签相比,巨大的成本节约是影响采用自动数据注释的另一个原因. 人工数据注释员收取的小时费用转化为拥有上百万个数据点的大型数据集的大量费用.
预计到2032年,保健应用部分的数据注释工具市场份额将超过35%。 由于采用保健培训数据来开发尖端AI应用,医疗保健组织可以在病人自动诊断领域进行更快速的研究. 高性能保健解决方案的开发增加了对质量附加说明的医疗数据集的需求。 医疗成像数据如X射线,CT扫描等,以及其他基于图像的测试结果都可以被贴上标签,这使得AI系统能够自动评价疾病数据,加速药物发现,并推进. 精密医学。 。 。 。
北美数据注释工具市场规模预计到2032年将达到120亿美元. 各类企业使用的AI和机器学习技术的不断增长的趋势为数据标签工具的广泛使用提供了帮助. 北美的联邦机构是首先应用数据标签技术,通过AI的整合来改善总体经济增长并给予更好的公共管理. 此外,预计IBM、微软、Google和AWS等主要工业公司的存在将加快数据注释工具在该区域的传播。 AI和深层学习行业的迅速发展,可能使北美成为产业盈利的收入来源.
参与数据注释工具市场的一些主要公司包括:
数据注释工具中的公司将建立战略联盟和加强其研究能力放在高度优先地位,以便提供新的解决办法并定期发布软件升级,加强其市场地位并获得竞争优势。
2022年11月,著名的医疗保健AI解决方案开发商Medcase与数字商业和IT服务顶级供应商NTT DATA签署了具有法律约束力的协议. 这两家企业声称它们共同提供了数据发现和丰富解决方案,以便: 医疗成像 通过这种伙伴关系。 通过这种合作,Medcase的客户将可以使用NTT DATA的代言人AI数据合作网络,使创新者能够为其项目获得病人研究,包括医疗成像.
市场,按数据 类型
市场,按说明方式
市场,按应用
已就下列区域和国家提供了上述资料:数字 :