Ожидается, что к 2030 году объем мирового рынка решений и услуг для маркировки данных достигнет 46,9 млрд долларов США, а среднегодовой рост рынка составит 19,5% в течение прогнозируемого периода.

Ожидается, что внедрение решений и технологий маркировки данных, а также методов медицинской визуализации для ранней и точной диагностики заболеваний приведет к увеличению сбора данных. Таким образом, в 2022 году сегмент здравоохранения получил на рынке выручку в размере $1779,8 млн.

Нью-Йорк, 30 августа 2023 г. (GLOBE NEWSWIRE) — Reportlinker.com объявляет о выпуске отчета «Отчет о размере, доле и анализе отраслевых тенденций глобального рынка решений и услуг для маркировки данных по типам, по типам маркировки, по типам источников, По вертикали, по региональным перспективам и прогнозам, 2023–2030 годы» — https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNW Несколько участников рынка предпринимают стратегические усилия по созданию мощной сети искусственного интеллекта путем аутсорсинга решений для маркировки данных и услуги. Решения на основе искусственного интеллекта можно обучить распознавать маркированные и помеченные данные. Общие источники информации включают медицинские изображения, рентгеновские снимки, изображения компьютерной томографии и магнитно-резонансную томографию. Этикетки и услуги для обработки данных имеют решающее значение в здравоохранении, поскольку медицинская визуализация использует технологию компьютерного зрения для распознавания закономерностей и выявления заболеваний и травм. Основными стратегиями, которым следуют участники рынка, являются запуск продуктов в качестве ключевой стратегии развития, позволяющей идти в ногу с меняющимися требованиями конечного продукта. пользователи. В июне 2022 года Google представила выделенный сервер для обучения систем искусственного интеллекта вместе с пояснениями на основе примеров в своей Vertex, чтобы ускорить внедрение моделей машинного обучения в бизнесе. Кроме того, в феврале 2023 года компания Appen Limited запустила автоматизированную маркировку НЛП, обучение с подкреплением с обратной связью с человеком и анализ документов. На основе анализа, представленного в кардинальной матрице KBV; Google LLC (Alphabet Inc.) является первопроходцем на рынке. Такие компании, как Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.) и Alegion, Inc., являются одними из ключевых новаторов на рынке. Например, в мае 2021 года Cogito расширила свои возможности в области патологии, офтальмологии и кардиологии. Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении требует опыта для точно аннотированных данных в здравоохранении. Факторы роста рынка. Увеличение использования маркированных данных в медицинской визуализации. Индустрия здравоохранения растет благодаря внедрению систем с поддержкой искусственного интеллекта для лучшего ухода за пациентами, более быстрой диагностики и более раннего открытия лекарств. С помощью правильно маркированных медицинских изображений были созданы алгоритмы, которые могут идентифицировать расстройства и болезни пациентов без помощи человека. Медицинский персонал также работает со знающими решениями для маркировки данных и поставщиками услуг для составления базы данных точно маркированных видеороликов операций. Набор данных послужит фундаментальным компонентом при разработке автономных хирургических роботов. По оценкам, такое широкое использование решений и услуг по маркировке данных в здравоохранении будет способствовать расширению рынка в течение прогнозируемого периода. Рост цифровизации в различных отраслях. Этот рынок значительно растет благодаря внедрению цифровизации. В результате цифровизации сбор данных значительно увеличился во многих отраслях. Огромное количество текстовых данных доступно для анализа из-за роста цифровых платформ, социальных сетей и онлайн-общения. Существует потребность в эффективных службах маркировки данных, чтобы понять информацию и получить полезную информацию. Машинное обучение регулярно использует огромные объемы данных, и компании тратят время и деньги на предоставление сотрудникам подходящих инструментов и обучение для обогащения данных. Ожидается, что рынок решений и услуг по маркировке данных получит поддержку по мере широкого распространения использования цифровых платформ. Сдерживающие рынок факторы. Проблемы, вызванные низким качеством обучающих данных. Нехватка высококачественных входных данных продолжает оставаться одним из основных препятствий для рост рынка решений и услуг по маркировке данных. Каждая попытка использовать некачественные данные для обучения моделей искусственного интеллекта приводит к неточностям в ожидаемых результатах, при этом некоторые методы ухудшаются до такой степени, что их никогда не удается полностью оптимизировать. Это связано с тем, что точность данных, используемых в алгоритмах, тесно связана с их производительностью. Точность данных важна для отраслей со строгими правилами, таких как здравоохранение. В результате недавней пандемии повышение качества данных для предстоящих пандемий становится более важным, чем когда-либо. В результате прогнозируется, что рынок решений и услуг по маркировке данных будет ограничен из-за этих факторов. Тип OutlookВ зависимости от типа рынок классифицируется на текст, изображения/видео и аудио. Текстовый сегмент получил значительную долю дохода на рынке в 2022 году. К текстовым данным относится любая записанная информация, такая как документы, статьи, журналы чатов, сообщения в социальных сетях, отзывы клиентов, электронные письма и т. д. Поскольку предприятия все больше полагаются на машинное обучение и технологии обработки естественного языка для извлечения огромных объемов текстовых данных для получения ценной информации, сегмент маркировки текстовых данных значительно вырос. Тип маркировки Outlook По типу маркировки рынок разделен на ручные, полуконтролируемые и автоматические. В 2022 году сегмент ручного труда зарегистрировал самую высокую долю выручки на этом рынке. В процессе ручной классификации или маркировки любых данных участвуют люди. Этот метод интересен по сравнению с автоматической маркировкой из-за его преимуществ, включая высокую целостность, согласованность и минимальные усилия по аннотированию данных. Ручная маркировка необходима, когда работа с периферийными экземплярами или нишевыми секторами/отраслями в общедоступных или синтетических наборах данных неадекватна или недостаточна. Перспективы по типу источников В зависимости от типа источников рынок сегментируется на внутренний и аутсорсинговый. В 2022 году внутренний сегмент получил значительную долю доходов на рынке. Компании могут разработать надежные процедуры маркировки и воспроизводимую систему управления данными, внедрив свои собственные решения по маркировке данных. В соответствии с приложениями и требованиями клиентов поставщики также предоставляют специализированные решения. Кроме того, создание собственных групп по маркировке обеспечивает лучшее понимание и управление операционными процессами, что выгодно с точки зрения организации. услуги, розничная торговля и другие. В 2022 году ИТ-сегмент получил наибольшую долю выручки на рынке. Широкое использование в отрасли приложений искусственного интеллекта существенно способствует росту этого сегмента. Прогнозируется, что рынок в дальнейшем будет расти в этом сегменте благодаря растущим инновациям и внедрению передовых технологий в ИТ-секторе во всем мире. Региональный прогноз. В отношении региона рынок анализируется в Северной Америке, Европе, Азиатско-Тихоокеанском регионе и LAMEA. В 2022 году регион Северной Америки принес наибольшую долю доходов на рынке. Растущие инвестиции в решения для маркировки данных в этом регионе способствуют расширению рынка. Канада и США первыми внедрили искусственный интеллект в североамериканском регионе и находятся на переднем крае решений и услуг по маркировке данных. Современные требования к исследованиям вынудили предприятия включать мощные виртуальные возможности, которые расширили использование этих услуг. Отчет об исследовании рынка охватывает анализ ключевых заинтересованных сторон рынка. Ключевые компании, представленные в отчете, включают Google LLC (Alphabet Inc.), Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.), Yandex NV, Uber Technologies, Inc. (Mighty AI, Inc.), Zight, Alegion, Inc., Scale AI, Inc., Labelbox, Inc., Cogito Tech LLC. Последние стратегии, реализованные на рынке решений и услуг для маркировки данных. Партнерство, сотрудничество и соглашения: март 2022 г.: Labelbox, Inc. подписала соглашение с Hitachi Solutions Co., Ltd., ядром ИТ-компания группы Hitachi, предоставляющая ИТ-решения. По этому соглашению обе компании получают инструменты маркировки данных, которые помогают создавать обучающие данные для разработки ИИ и начать продажи. Май 2021 г.: Labelbox объединился с Databricks, компанией, занимающейся корпоративным программным обеспечением. Вместе компании объявили о функциях, позволяющих командам разрабатывать неструктурированные данные для искусственного интеллекта и аналитики в Databricks. Интегрируя Databricks и Labelbox, пользователи получают комплексную среду для рабочих процессов с неструктурированными данными, механизм запросов, разработанный на базе Delta Lake, инструменты быстрого аннотирования и мощную вычислительную среду машинного обучения. Май 2021 г.: Alegion, Inc. подписала соглашение. соглашение с Yayasan Peneraju Pendidikan Bumiputera, правительственным агентством Малайзии. Это соглашение было подписано для решения проблем быстро развивающихся технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), предлагая обучение и сертификацию в области маркировки данных ML. Февраль 2021 г.: Google Cloud заключил партнерство с NextBillion AI, ведущим отраслевым стартапом. в картографических платформах. Партнерство направлено на сокращение времени вывода на рынок гиперлокальных решений искусственного интеллекта за счет использования наборов данных и алгоритмов в облачном хранилище и облачном SQL для сокращения операционных накладных расходов с помощью Google Kubernetes Engine. Запуск продуктов и расширение продуктов: февраль 2023 г.: Appen Limited запустила автоматизированную маркировку NLP, Обучение с подкреплением с обратной связью от человека и анализ документов. Выпущенные продукты будут использовать возможности генеративного искусственного интеллекта и методы нулевого обучения для повышения качества аннотаций данных. Кроме того, продукт откроет возможности генеративного искусственного интеллекта и улучшит качество обслуживания клиентов. Июнь 2022 г.: Google представила выделенный сервер для обучения системе искусственного интеллекта вместе с пояснениями на основе примеров в своей Vertex. Это расширение продукта было направлено на ускорение внедрения моделей машинного обучения в бизнесе. Кроме того, компания также стремилась демократизировать искусственный интеллект, чтобы позволить большему количеству людей развертывать модели в производстве, постоянно отслеживать и повышать эффективность бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Июнь 2022 г.: Google представил Imagen, модель искусственного интеллекта для преобразования текста в изображение. Новый продукт предназначен для создания фотореалистичных изображений текста и предварительно обучен на текстовых данных. Кроме того, новое решение также превосходит DALL-E 2 в тесте COCO. Октябрь 2021 г.: Scale AI Inc. объявила о запуске Scale Rapid, сервиса, целью которого является решение проблемы путем маркировки образца данных в течение одного-трех часов. . Благодаря этому запуску пользователи смогут убедиться, что маркировка выполняется правильно, пересмотреть свои инструкции по маркировке, если это важно, а затем перейти к использованию Scale AI для маркировки всех своих наборов данных. Май 2021 г.: Cogito расширила свои возможности в области патологии и офтальмологии. и Кардиология. Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении требует опыта для точно аннотированных данных в здравоохранении. Февраль 2021 г.: Appen Limited выпустила новейшие готовые наборы данных (OTS). Эти наборы данных разработаны, чтобы компаниям было проще и быстрее получать высококачественные обучающие данные, необходимые для развития их проектов в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML). Приобретения и слияния: август 2021 г.: Appen Limited согласилась приобрести Quadrant, мировой лидер в области мобильных данных о местоположении, данных о точках интереса и соответствующих услуг по обеспечению соответствия требованиям. Это приобретение было направлено на укрепление позиций Appen на рынке, а также позволило компании предоставлять высококачественные данные компаниям, бизнес которых зависит от геолокации. Июль 2021 г.: TELUS International приобрела Playment, комплексную платформу для маркировки данных. Благодаря этому приобретению Playment расширит глубокий опыт TELUS в предметной области и займет уникальную позицию для поддержки клиентов в разработке решений на базе искусственного интеллекта во всех отраслях. Март 2021 г.: TELUS International приобрела Lionbridge AI, ведущего глобального поставщика масштабируемых услуг аннотирования данных для текст, изображения, видео и аудио. Это приобретение было направлено на расширение глобальных предложений услуг TELUS International и проникновение на быстрорастущий рынок услуг для экономики в рамках ее стратегии цифровой трансформации. • Полуконтролируемый • Автоматический По типу источника • Аутсорсинг • Внутренний По вертикали • ИТ • Автомобильная промышленность • Финансовые услуги • Правительство • Здравоохранение • Розничная торговля • Другие По географии • Северная Америка o США Канада o Мексика o Остальная часть Северной Америки • Европа Германия o Великобритания Франция Россия o Испания o Италия o Остальные страны Европы • Азиатско-Тихоокеанский регион Китайо Япония Индия Южная Корея Сингапур Сингапур Малайзия Остальные страны Азиатско-Тихоокеанского региона • LAMEA Бразилия Аргентина ОАЭ Саудовская Аравия Южная Африка Нигерия Остальные страны LAMEA Профильные компании • Google LLC (Alphabet Inc.) • Appen Limited • TELUS International (Playment, Inc.) • Yandex NV • Uber Technologies, Inc. (Mighty AI, Inc.) • Zight • Alegion, Inc. • Scale AI, Inc. • Labelbox, Inc. • Cogito Tech LLCУникальные предложения • Исчерпывающий охват • Наибольшее количество рыночных таблиц и цифр • Доступна модель на основе подписки. • Гарантированная лучшая цена. • Гарантированная поддержка послепродажных исследований с 10% бесплатной настройкой. Прочитайте полный отчет: https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNWAbout ReportlinkerReportLinker — это отмеченное наградами решение для исследования рынка. Reportlinker находит и систематизирует последние отраслевые данные, чтобы вы могли получить все необходимые исследования рынка — мгновенно и в одном месте.__________________________