Si prevede che la dimensione del mercato globale delle soluzioni e dei servizi di etichettatura dei dati raggiungerà i 46,9 miliardi di dollari entro il 2030, con una crescita CAGR del 19,5% durante il periodo di previsione.

Si prevede che l’adozione di soluzioni e servizi di etichettatura dei dati, tecnologie e tecniche di imaging medico per la diagnosi precoce e precisa delle malattie porterà a una maggiore raccolta di dati. Pertanto, il segmento sanitario ha acquisito ricavi sul mercato per 1.779,8 milioni di dollari nel 2022.

New York, 30 agosto 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- Reportlinker.com annuncia il rilascio del rapporto "Rapporto sull'analisi delle dimensioni del mercato delle soluzioni e dei servizi di etichettatura dei dati globali, delle quote e delle tendenze del settore per tipo, per tipo di etichettatura, per tipo di approvvigionamento, Per verticale, per prospettive e previsioni regionali, 2023-2030" - https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNW Diversi operatori di mercato stanno lanciando sforzi strategici per creare una forte rete di intelligenza artificiale esternalizzando soluzioni di etichettatura dei dati e Servizi. Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono essere addestrate a riconoscere dati contrassegnati ed etichettati. Le fonti di informazione comuni includono immagini mediche, radiografie, immagini di TAC e risonanza magnetica. Le etichette e i servizi delle soluzioni dati sono cruciali nel settore sanitario poiché l'imaging medico utilizza la tecnologia di visione artificiale per riconoscere modelli e identificare malattie e lesioni. Le principali strategie seguite dai partecipanti al mercato sono il lancio di prodotti come strategia di sviluppo chiave per tenere il passo con le mutevoli richieste dei clienti finali. utenti. Nel giugno 2022, Google ha introdotto nel suo Vertex un server dedicato per la formazione sul sistema di intelligenza artificiale insieme a spiegazioni basate su esempi per accelerare l'adozione di modelli di apprendimento automatico nelle aziende. Inoltre, nel febbraio 2023, Appen Limited ha lanciato l'etichettatura automatizzata della PNL, l'apprendimento per rinforzo con feedback umano e l'intelligenza dei documenti. Sulla base dell'analisi presentata nella matrice cardinale KBV; Google LLC (Alphabet Inc.) è il precursore nel mercato. Aziende come Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.) e Alegion, Inc. sono alcuni dei principali innovatori nel mercato. Ad esempio, nel maggio 2021, Cogito ha ampliato le sue capacità in patologia, oftalmologia e cardiologia. L'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario richiede competenze per dati annotati in modo accurato nel settore sanitario. Fattori di crescita del mercato Crescente utilizzo di dati etichettati nell'imaging sanitario Il settore sanitario sta crescendo grazie all'adozione di sistemi abilitati all'intelligenza artificiale per una migliore cura dei pazienti, una diagnostica più rapida e una scoperta precoce dei farmaci. Con l'aiuto di immagini mediche adeguatamente etichettate, sono stati costruiti algoritmi in grado di identificare i disturbi e le malattie dei pazienti senza l'aiuto dell'uomo. Il personale medico collabora anche con soluzioni di etichettatura dei dati e fornitori di servizi competenti per compilare un database di video operativi etichettati con precisione. Il set di dati servirebbe come componente fondamentale nello sviluppo di robot chirurgici autonomi. Si stima che un così ampio utilizzo di soluzioni e servizi di etichettatura dei dati nel settore sanitario supporti l'espansione del mercato durante il periodo di proiezione. Maggiore digitalizzazione in vari settori Questo mercato sta crescendo in modo significativo a causa dell'adozione della digitalizzazione. La raccolta dei dati è aumentata in modo significativo in numerosi settori a seguito della digitalizzazione. Un’enorme quantità di dati testuali è disponibile per l’analisi a causa della crescita delle piattaforme digitali, dei social media e della comunicazione online. Sono necessari servizi efficaci di etichettatura dei dati per dare un senso alle informazioni e ottenere informazioni utili. L’apprendimento automatico utilizza regolarmente enormi volumi di dati e le aziende investono tempo e denaro nel fornire ai dipendenti gli strumenti e la formazione adeguati per l’arricchimento dei dati. Si prevede che il mercato delle soluzioni e dei servizi di etichettatura dei dati otterrà sostegno man mano che l’uso delle piattaforme digitali si diffonderà. Fattori che frenano il mercato Problemi causati da dati di formazione di bassa qualità La carenza di dati di input di alta qualità continua a essere uno dei principali ostacoli la crescita del mercato delle soluzioni e dei servizi di etichettatura dei dati. Ogni tentativo di utilizzare dati di scarsa qualità per l’addestramento dei modelli Al porta a imprecisioni nei risultati attesi, con alcune tecniche che si deteriorano al punto da non essere mai completamente ottimizzate. Questo perché l’accuratezza dei dati utilizzati per alimentare gli algoritmi è altamente correlata alle loro prestazioni. L’accuratezza dei dati è essenziale per i settori con normative rigorose, come quello sanitario. A seguito della recente pandemia, aumentare la qualità dei dati per le prossime pandemie è più importante che mai. Di conseguenza, si prevede che il mercato delle soluzioni e dei servizi di etichettatura dei dati sarà limitato a causa di questi fattori. Tipo Outlook In base al tipo, il mercato è classificato in testo, immagini/video e audio. Il segmento testuale ha ottenuto una quota significativa delle entrate nel mercato nel 2022. I dati di testo si riferiscono a qualsiasi informazione scritta, come documenti, articoli, registri di chat, post sui social media, recensioni dei clienti, e-mail, ecc. Poiché le aziende si affidano sempre più all'apprendimento automatico e le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale per l'estrazione di grandi quantità di dati testuali per ottenere informazioni approfondite, il segmento dell'etichettatura dei dati di testo è cresciuto in modo significativo. Outlook sul tipo di etichettatura In base al tipo di etichettatura, il mercato è frammentato in manuale, semi-supervisionato e automatico. Nel 2022, il segmento manuale ha registrato la quota di fatturato più elevata in questo mercato. Il processo di classificazione o etichettatura manuale di qualsiasi dato coinvolge gli esseri umani. Il metodo è affascinante rispetto all'etichettatura automatica per i suoi vantaggi, tra cui elevata integrità, coerenza e sforzo minimo di annotazione dei dati. L'etichettatura manuale è essenziale quando si lavora con istanze edge o settori/industrie di nicchia in set di dati pubblici o sintetici è inadeguato o insufficiente. Outlook sul tipo di approvvigionamento Sulla base del tipo di approvvigionamento, il mercato è segmentato in interno ed esternalizzato. Il segmento interno ha acquisito una quota sostanziale delle entrate nel mercato nel 2022. Le aziende possono sviluppare procedure di etichettatura affidabili e un sistema di gestione dei dati replicabile implementando le proprie soluzioni interne di etichettatura dei dati. In base alle applicazioni e ai requisiti dei clienti, i fornitori forniscono anche soluzioni specializzate. Inoltre, la creazione di team di etichettatura interni offre una migliore comprensione e gestione dei processi operativi, il che è vantaggioso dal punto di vista dell'organizzazione. Prospettive verticali Sulla base del verticale, il mercato è classificato in IT, automobilistico, governativo, sanitario, finanziario servizi, vendita al dettaglio e altro. Nel 2022, il segmento IT ha registrato la maggiore quota di ricavi nel mercato. Alla crescita di questo segmento contribuisce essenzialmente l’ampio utilizzo di applicazioni IA da parte del settore. Si prevede che il mercato crescerà ulteriormente nel segmento con le crescenti innovazioni e l'adozione di tecnologie all'avanguardia nel settore IT a livello globale. Prospettive regionali Per quanto riguarda la regione, il mercato viene analizzato in Nord America, Europa, Asia Pacifico e LAMEA. Nel 2022, la regione del Nord America ha generato la quota di ricavi più elevata nel mercato. I crescenti investimenti di questa regione nelle soluzioni di etichettatura dei dati stanno guidando l'espansione del mercato. Il Canada e gli Stati Uniti sono stati i primi ad adottare l’intelligenza artificiale nella regione nordamericana e sono all’avanguardia nelle soluzioni e nei servizi di etichettatura dei dati. Le moderne esigenze di ricerca hanno costretto le aziende a includere forti capacità virtuali, che hanno ampliato l'uso di questi servizi. Il rapporto di ricerca di mercato copre l'analisi delle principali parti interessate del mercato. Le principali aziende descritte nel rapporto includono 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 LLCStrategie recenti implementate nel mercato delle soluzioni e dei servizi di etichettatura dei datiPartnership, collaborazioni e accordi:Marzo 2022: Labelbox, Inc. ha firmato un accordo con Hitachi Solutions Co., Ltd., un'azienda Azienda informatica del Gruppo Hitachi che fornisce soluzioni informatiche. Attraverso questo accordo, entrambe le società ottengono strumenti di etichettatura dei dati che aiutano la creazione di dati di apprendimento per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale e iniziano a venderli. Maggio-2021: Labelbox ha collaborato con Databricks, una società di software aziendale. Insieme, le società hanno annunciato le funzionalità che consentono ai team di sviluppare dati non strutturati per l'intelligenza artificiale e l'analisi in Databricks. Integrando Databricks e Labelbox, gli utenti ottengono un ambiente end-to-end per flussi di lavoro di dati non strutturati, un motore di query sviluppato attorno a Delta Lake, strumenti di annotazione rapida e un potente ambiente informatico di machine learning. Maggio-2021: Alegion, Inc. ha firmato un accordo accordo con Yayasan Peneraju Pendidikan Bumiputera, agenzia governativa malese. Questo accordo è stato firmato per affrontare le tecnologie emergenti dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) offrendo formazione e certificazione sull'etichettatura dei dati ML. Febbraio 2021: Google Cloud ha stretto una partnership con NextBillion AI, una startup leader del settore nelle piattaforme di mappatura. La partnership mira a migliorare il time-to-market per le soluzioni AI iperlocali gestendo set di dati e algoritmi su Cloud Storage e Cloud SQL per ridurre i costi operativi con Google Kubernetes EngineLanci di prodotti ed espansioni di prodotti:Febbraio 2023: Appen Limited ha lanciato l'etichettatura NLP automatizzata, Apprendimento per rinforzo con feedback umano e intelligenza dei documenti. I prodotti lanciati sfrutterebbero le capacità di intelligenza artificiale generativa e le tecniche di apprendimento zero shot per migliorare l’annotazione dei dati. Inoltre, il prodotto sbloccherebbe l'intelligenza artificiale generativa e rafforzerebbe esperienze clienti eccezionali. Giugno 2022: Google ha introdotto nel suo Vertex un server dedicato per la formazione del sistema AI insieme a spiegazioni basate su esempi. Questa espansione del prodotto mirava ad accelerare l'adozione di modelli di apprendimento automatico nelle aziende. Inoltre, l'azienda mirava anche a democratizzare l'intelligenza artificiale per consentire a più persone di implementare modelli in produzione, monitorare continuamente e promuovere l'impatto aziendale con l'intelligenza artificiale. Giugno 2022: Google ha lanciato Imagen, un modello AI da testo a immagine. Il nuovo prodotto mirava a generare immagini fotorealistiche di testo ed è pre-addestrato sui dati di testo. Inoltre, la nuova soluzione supera DALL-E 2 anche sul benchmark COCO. Ottobre-2021: Scale AI Inc. ha annunciato il lancio di Scale Rapid, un servizio che mira a risolvere il problema etichettando un campione di dati entro una o tre ore . Con questo lancio, gli utenti sarebbero in grado di garantire che l'etichettatura venga eseguita correttamente, ricapitolare le istruzioni di etichettatura se importanti, quindi accelerare per far sì che Scale AI etichetti tutti i loro set di dati. Maggio 2021: Cogito ha ampliato le sue capacità in patologia, oftalmologia & Cardiologia. L'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario richiede competenze per dati annotati accuratamente nel settore sanitario. Febbraio 2021: Appen Limited ha lanciato gli ultimi set di dati off-the-shelf (OTS). Questi set di dati sono sviluppati per rendere più semplice e veloce per le aziende ottenere i dati di formazione di alta qualità necessari per potenziare i loro progetti di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML). Acquisizioni e fusioni: agosto-2021: Appen Limited ha accettato di acquisire Quadrant, leader globale nei dati sulla posizione mobile, nei dati sui punti di interesse e nei corrispondenti servizi di conformità. Questa acquisizione mirava a rafforzare la posizione di Appen nel mercato e a consentire all'azienda di fornire dati di alta qualità alle aziende che dipendono dalla geolocalizzazione per la propria attività. Luglio 2021: TELUS International ha acquisito Playment, una piattaforma completa di etichettatura dei dati. Attraverso questa acquisizione, Playment migliorerà la profonda esperienza di TELUS nel settore e la posizionerà in modo univoco per supportare i clienti nello sviluppo di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale in tutti i settori verticali.Marzo 2021: TELUS International ha acquisito Lionbridge AI, fornitore leader e globale di servizi di annotazione di dati scalabili per testo, immagini, video e audio. Questa acquisizione mirava ad espandere l'offerta di servizi globali di TELUS International e la penetrazione nel mercato dei servizi economici in rapida crescita nell'ambito della sua strategia di trasformazione digitale. Ambito dello studio Segmenti di mercato trattati nel rapporto: Per tipo • Immagine/video • Testo • Audio Per tipo di etichettatura • Manuale • Semi-supervisionato • Automatico per tipo di sourcing • In outsourcing • Interno per verticale • IT • Automotive • Servizi finanziari • Governo • Sanità • Vendita al dettaglio • Altri per area geografica • Nord Americao USo Canadao Messicoo Resto del Nord America• Europeo Germaniao UKo Franciao Russiao Spagnao Italiao Resto dell'Europa• Asia Pacifico Cinao Giapponeo Indiao Corea del Sudo Singaporeo Malesiao Resto dell'Asia Pacifico• LAMEAo Brasileo Argentinao Emirati Arabi Unitio Arabia Sauditao Sud Africao Nigeriao Resto di LAMEASocietà profilate• 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 Offerte uniche • Copertura esaustiva • Il maggior numero di tabelle e cifre di mercato • Disponibile modello basato su abbonamento • Miglior prezzo garantito • Supporto garantito per la ricerca post-vendita con personalizzazione gratuita del 10% Leggi il rapporto completo: https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNW Informazioni su ReportlinkerReportLinker è una soluzione pluripremiata per ricerche di mercato. Reportlinker trova e organizza i dati più recenti del settore in modo da ottenere tutte le ricerche di mercato di cui hai bisogno, istantaneamente, in un unico posto.__________________________