Markt für Datenannotationstools – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Komponente (Lösungen, Service), nach Annotationstyp (manuelle Annotation, halbüberwachte, automatisierte Annotation), nach Endbenutzer (IT und Telekommunikation, Einzelhandel und E-Commerce, BFSI, Gesundheitswesen, Regierung, Automobil, andere), nach Region und nach Wettbewerb, 2018–202
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für Datenannotationstools – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Komponente (Lösungen, Service), nach Annotationstyp (manuelle Annotation, halbüberwachte, automatisierte Annotation), nach Endbenutzer (IT und Telekommunikation, Einzelhandel und E-Commerce, BFSI, Gesundheitswesen, Regierung, Automobil, andere), nach Region und nach Wettbewerb, 2018–202
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 983,53 Millionen USD |
| CAGR (2023–2028) | 26,81 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Dienstleistung |
| Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für Datenannotationstools erlebt ein signifikantes Wachstum und einen signifikanten Wandel, der durch die steigende Nachfrage nach qualitativ hochwertigen, gekennzeichneten Daten in verschiedenen Branchen angetrieben wird. Diese Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der Vorbereitung von Daten für Anwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz und ermöglichen ein genaueres und effektiveres Algorithmustraining.
Zu den wichtigsten Treibern dieses Marktes gehören die schnelle Verbreitung von KI- und ML-Technologien in allen Branchen, das Wachstum autonomer Systeme und Robotik, die Einführung von KI im Gesundheitswesen und die zunehmende Bedeutung von E-Commerce- und Einzelhandelsanwendungen. Darüber hinaus treiben Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) die Nachfrage nach Textannotationstools weiter an, während multimodale Datenannotationstools für die Handhabung unterschiedlicher Datentypen in komplexen KI-Anwendungen unverzichtbar sind.
Die manuelle Annotation bleibt eine vorherrschende Methode, die wegen ihrer Präzision und Vielseitigkeit geschätzt wird, aber halbüberwachte und automatisierte Annotationsansätze gewinnen an Boden und bieten Vorteile in Bezug auf Effizienz und Skalierbarkeit. Der IT- und Telekommunikationssektor, der von KI-gesteuerter Netzwerkoptimierung und Verbesserung des Kundenerlebnisses angetrieben wird, war in der Vergangenheit ein dominierendes Endbenutzersegment, obwohl auch andere wie Einzelhandel und E-Commerce, BFSI und das Gesundheitswesen ein erhebliches Wachstum verzeichnen.
Zu den Herausforderungen auf dem Markt zählen Datenschutz- und Sicherheitsbedenken, Skalierbarkeits- und Geschwindigkeitsanforderungen, der Bedarf an Fachwissen und Schulung der Annotatoren, die Aufrechterhaltung der Annotationskonsistenz und Qualitätskontrolle sowie die Bewältigung der Komplexität der multimodalen Datenannotation. Der Markt für Datenannotationstools entwickelt sich jedoch weiter, angetrieben von technologischen Innovationen und der steigenden Nachfrage nach qualitativ hochwertigen gekennzeichneten Daten im Zeitalter der künstlichen Intelligenz.
Wichtige Markttreiber
Schnelles Wachstum von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML)
Das schnelle Wachstum von Technologien für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ist ein Haupttreiber des globalen Marktes für Datenannotationstools. KI- und ML-Modelle erfordern große Mengen qualitativ hochwertiger gekennzeichneter Daten für Training und Validierung. Datenannotationstools spielen eine entscheidende Rolle bei der Vorbereitung dieser Datensätze, indem sie von Menschen annotierte Etiketten, Tags und Anmerkungen bereitstellen. Die zunehmende Einführung von KI und ML in verschiedenen Branchen, darunter Gesundheitswesen, Automobil, E-Commerce und Finanzen, hat eine erhebliche Nachfrage nach Datenannotationstools geschaffen.
Da KI- und ML-Anwendungen immer vielfältiger und ausgefeilter werden, wächst der Bedarf an spezialisierten Annotationstools, die verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Audio und Video verarbeiten können, weiter. Datenannotationstools, die komplexe Annotationsaufgaben wie Objekterkennung, Stimmungsanalyse und natürliches Sprachverständnis unterstützen, sind sehr gefragt. Folglich wird der Markt für Datenannotationstools durch den wachsenden Umfang und Einfluss von KI- und ML-Technologien in allen Branchen vorangetrieben.
Wachstum bei autonomen Systemen und Robotik
Das Wachstum bei autonomen Systemen und Robotik ist ein weiterer wichtiger Treiber des Marktes für Datenannotationstools. Autonome Fahrzeuge, Drohnen und Robotersysteme sind in hohem Maße auf genaue und umfassende Datensätze angewiesen, um zu navigieren, ihre Umgebung wahrzunehmen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Datenannotationstools sind entscheidend für die Beschriftung von Daten von Sensoren wie Lidar, Kameras und Radar, damit diese Systeme sicher und effektiv arbeiten können.
Insbesondere die Automobilindustrie ist ein wichtiger Treiber für die Einführung von Datenannotationstools. Unternehmen, die selbstfahrende Autos entwickeln, benötigen riesige Datensätze mit detaillierten Annotationen, um ihre KI-gesteuerten Algorithmen zu trainieren. Diese Nachfrage erstreckt sich auch auf andere Branchen, darunter Landwirtschaft, Logistik und Fertigung, wo autonome Roboter und Maschinen zunehmend für Aufgaben wie Ernteüberwachung, Lagerautomatisierung und Qualitätskontrolle eingesetzt werden.
Ausbau von KI im Gesundheitswesen
Der Ausbau von KI im Gesundheitswesen treibt die Nachfrage nach Datenannotationstools an, die auf medizinische Daten zugeschnitten sind. KI-Anwendungen im Gesundheitswesen, wie medizinische Bildanalyse, Arzneimittelforschung und Patientendiagnose, sind für Training und Validierung auf gekennzeichnete medizinische Daten angewiesen. Dazu gehören annotierte medizinische Bilder, elektronische Gesundheitsakten und klinische Notizen.
Die COVID-19-Pandemie hat die Einführung von KI im Gesundheitswesen weiter beschleunigt und den Bedarf an fortschrittlichen Datenannotationstools hervorgehoben, die unterschiedliche medizinische Datentypen verarbeiten können. Der Markt erlebt einen Anstieg der Nachfrage nach Annotationsdiensten im Zusammenhang mit medizinischer Bildgebung, Genomik und Gesundheitsakten. Da die Gesundheitsbranche weiterhin KI-gesteuerte Lösungen nutzt, steht der Markt für Datenannotationstools vor einem erheblichen Wachstum.
E-Commerce- und Einzelhandelsanwendungen
Die E-Commerce- und Einzelhandelsbranche erlebt einen Anstieg der Nachfrage nach Datenannotationstools zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und Optimierung des Betriebs. Bild- und Videoannotationstools sind für Produkterkennung, Empfehlungssysteme und visuelle Suchfunktionen unerlässlich. Durch die genaue Annotation von Produktbildern, Bewertungen und Kundenfeedback können E-Commerce-Plattformen personalisierte Einkaufserlebnisse bieten und die Suchgenauigkeit verbessern.
Darüber hinaus spielen Datenannotationstools eine entscheidende Rolle im Lieferkettenmanagement, der Bestandsverfolgung und der Qualitätskontrolle im Einzelhandel. Annotierte Daten helfen Einzelhändlern, Prozesse wie Produktkategorisierung, Regalüberwachung und Nachfrageprognose zu automatisieren, was zu Betriebseffizienz und Kostensenkung beiträgt.
Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) treiben die Einführung von Datenannotationstools für text- und sprachbezogene Aufgaben voran. NLP-Anwendungen wie Stimmungsanalyse, Chatbots und Sprachübersetzung erfordern große und genau annotierte Textdatensätze, um Sprachmodelle effektiv zu trainieren.
Die explosionsartige Zunahme von Textdaten in sozialen Medien, Kundenrezensionen und benutzergenerierten Inhalten hat die Nachfrage nach Textannotationstools angeheizt. Unternehmen verlassen sich zunehmend auf NLP-gestützte Erkenntnisse, um die Kundenstimmung zu verstehen, den Kundensupport zu automatisieren und wertvolle Informationen aus unstrukturierten Textdaten zu extrahieren.
Darüber hinaus hat das Wachstum mehrsprachiger NLP-Anwendungen einen Bedarf an Datenannotationstools geschaffen, die mehrere Sprachen und Dialekte unterstützen. Da sich NLP-Technologien weiterentwickeln, wird der Markt für Datenannotationstools weiterhin florieren und den vielfältigen Anforderungen sprachbezogener KI-Anwendungen gerecht werden.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit
Eine der größten Herausforderungen für den globalen Markt für Datenannotationstools ist die wachsende Sorge hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit. Bei der Datenannotation geht es oft um den Umgang mit sensiblen Informationen, darunter personenbezogene Daten, vertrauliche Dokumente und proprietäre Inhalte. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Datenannotationstools und -prozesse strengen Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union und dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in den USA entsprechen.
Um diese Bedenken auszuräumen, müssen Datenannotationstools robuste Sicherheitsfunktionen wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und sichere Authentifizierungsmechanismen enthalten. Darüber hinaus werden die Anonymisierung und De-Identifizierung von Daten immer wichtiger, um die Privatsphäre von Einzelpersonen zu schützen und gleichzeitig wertvolle annotierte Daten für KI- und Machine-Learning-Projekte bereitzustellen. Die Navigation durch die komplexe Landschaft der Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften ist sowohl für Toolentwickler als auch für Anbieter von Datenannotationsdiensten eine erhebliche Herausforderung.
Skalierbarkeit und Geschwindigkeit
Da KI- und Machine-Learning-Anwendungen weiter expandieren, wächst die Nachfrage nach annotierten Daten exponentiell. Skalierbarkeit und Geschwindigkeit sind erhebliche Herausforderungen auf dem Markt für Datenannotationstools. Die Anforderungen für groß angelegte Datenannotationsprojekte zu erfüllen, insbesondere in Branchen wie autonomen Fahrzeugen und dem Gesundheitswesen, kann eine gewaltige Herausforderung sein.
Die Skalierung von Annotationsbemühungen erfordert oft eine erhebliche Aufstockung der Ressourcen, einschließlich qualifizierter Annotatoren, Computerinfrastruktur und effizienter Annotationstools. Das Finden und Schulen einer ausreichenden Anzahl von Annotatoren mit domänenspezifischem Wissen kann zeitaufwändig und kostspielig sein. Darüber hinaus stellt die Aufrechterhaltung der Qualität und Konsistenz von Annotationen in großem Maßstab eine enorme Herausforderung dar.
Expertise und Schulung des Annotators
Die Qualität annotierter Daten hängt stark von der Expertise und Schulung der Annotatoren ab. Sicherzustellen, dass Annotatoren über das notwendige Fachwissen und die nötige Erfahrung verfügen, ist eine ständige Herausforderung. In Spezialbereichen wie der medizinischen Bildgebung oder der Analyse juristischer Dokumente müssen Annotatoren über tiefgreifende Fachkenntnisse verfügen, um genaue Annotationen zu erstellen.
Effektive Schulungsprogramme für Annotatoren sind unerlässlich, können jedoch ressourcenintensiv sein. Laufende Anstrengungen zur Aufrechterhaltung und Aktualisierung der Annotatorkenntnisse sind erforderlich, um mit den sich entwickelnden Annotationsanforderungen Schritt zu halten. Darüber hinaus stellt der Mangel an qualifizierten Annotatoren mit Expertise in aufstrebenden Bereichen wie autonomen Fahrzeugen oder der Verarbeitung natürlicher Sprache eine erhebliche Herausforderung dar.
Konsistenz und Qualitätskontrolle von Annotationen
Die Aufrechterhaltung der Konsistenz und Qualität von Annotationen über große Datensätze hinweg ist eine komplexe Herausforderung. Das Annotieren von Daten mit hoher Präzision und minimalen Fehlern ist für das Training zuverlässiger Modelle für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung. Diskrepanzen in Annotationen können zu Ungenauigkeiten und Verzerrungen in KI-Systemen führen.
Um diese Herausforderung zu bewältigen, müssen Datenannotationstools Qualitätskontrollmechanismen und Annotationsrichtlinien integrieren, um den Annotationsprozess zu standardisieren. Tools, die Annotatoren Echtzeit-Feedback geben, Inkonsistenzen erkennen und Annotationsvalidierung bieten, werden zunehmend gefragt. Die Gewährleistung einer konsistenten Qualitätskontrolle über verschiedene Datensätze und Annotationsaufgaben hinweg bleibt jedoch eine erhebliche Herausforderung.
Multimodale und komplexe Datenannotation
Da die Vielfalt der Datentypen und Modalitäten weiter zunimmt, steigt auch die Komplexität der Annotationsaufgaben. Die Annotation multimodaler Daten, die Text, Bilder, Audio und Video kombinieren, stellt einzigartige Herausforderungen dar. Die Synchronisierung von Annotationen über verschiedene Modalitäten hinweg, die Gewährleistung der Datenintegrität und die Verwaltung unterschiedlicher Annotationstools für jede Modalität können betrieblich herausfordernd sein.
Darüber hinaus erfordert die Zunahme komplexer KI-Anwendungen wie autonomer Fahrzeuge und medizinischer Bildanalyse hochspezialisiertes Annotations-Know-how und -Tools. Die Anpassung an die sich entwickelnden Anforderungen dieser Branchen bei gleichzeitiger Wahrung von Effizienz und Genauigkeit ist eine ständige Herausforderung auf dem Markt für Datenannotationstools.
Wichtige Markttrends
Steigende Nachfrage nach qualitativ hochwertigen gekennzeichneten Daten
In der heutigen datengesteuerten Welt sind maschinelle Lernmodelle und künstliche Intelligenzsysteme für Training und Validierung stark auf große Datensätze angewiesen. Infolgedessen besteht eine wachsende Nachfrage nach qualitativ hochwertigen gekennzeichneten Daten, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit dieser Systeme zu verbessern. Dieser Trend hat den Markt für Datenannotationstools vorangetrieben, da Unternehmen nach effizienten und genauen Möglichkeiten suchen, verschiedene Arten von Daten, darunter Text, Bilder, Audio und Video, zu kommentieren.
Datenannotationstools spielen eine entscheidende Rolle dabei, sicherzustellen, dass Trainingsdatensätze ordnungsgemäß mit Anmerkungen, Tags oder Etiketten gekennzeichnet sind, die für maschinelle Lernaufgaben wie Objekterkennung, Stimmungsanalyse und Spracherkennung unerlässlich sind. Mit der zunehmenden Komplexität von KI-Projekten und dem Bedarf an vielfältigen und spezialisierten Datensätzen steigt die Nachfrage nach fortschrittlichen Datenannotationstools, die verschiedene Datentypen und Annotationsaufgaben verarbeiten können.
Ausbau des Outsourcings von Datenannotationsservices
Während viele Unternehmen in die Entwicklung interner Datenannotationsfunktionen investieren, ist das Outsourcing von Datenannotationsservices ein neuer Trend. Outsourcing bietet mehrere Vorteile, darunter Kosteneinsparungen, Skalierbarkeit und Zugriff auf einen Pool von Expertenannotatoren. Dieser Trend ist besonders in Branchen wie autonomen Fahrzeugen, dem Gesundheitswesen und dem E-Commerce zu beobachten, in denen große Mengen qualitativ hochwertiger annotierter Daten erforderlich sind.
Durch das Outsourcing der Datenannotation können sich Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren und sich gleichzeitig auf spezialisierte Annotationsdienstleister verlassen, um genaue und konsistent gekennzeichnete Daten zu liefern. Darüber hinaus kann Outsourcing dazu beitragen, Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Mangel an qualifizierten Annotatoren und dem zeitaufwändigen Charakter von Annotationsaufgaben zu überwinden.
Zunehmende Betonung von Datenschutz und -sicherheit
Da bei der Datenannotation sensible Informationen verarbeitet werden, wird auf dem Markt für Datenannotationstools zunehmend Wert auf Datenschutz und -sicherheit gelegt. Unternehmen sind sich zunehmend der Notwendigkeit bewusst, persönliche und vertrauliche Daten während des Annotationsprozesses zu schützen. Datenanonymisierung, Verschlüsselung und strenge Zugriffskontrollen werden zu wesentlichen Merkmalen von Datenannotationstools, um die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und HIPAA zu gewährleisten.
Darüber hinaus gewinnt die Entwicklung von datenschutzfreundlichen Annotationstechniken wie Federated Learning und Differential Privacy an Bedeutung. Diese Techniken ermöglichen die Datenannotation, ohne sensible Daten den Annotatoren preiszugeben. Sie gehen auf Datenschutzbedenken ein und liefern dennoch wertvolle gekennzeichnete Daten für das Modelltraining.
Integration von KI und Automatisierung
Automatisierung und künstliche Intelligenz verändern den Datenannotationsprozess. Die Integration von KI in Datenannotationstools ist ein bemerkenswerter Trend auf dem Markt. KI-gestützte Tools können sich wiederholende Annotationsaufgaben automatisieren, den Prozess beschleunigen und menschliche Fehler reduzieren. Beispielsweise können Computer-Vision-Algorithmen bei der Annotation von Bildern helfen, während Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache bei Textannotationsaufgaben helfen können.
Diese KI-gesteuerten Annotationstools verbessern nicht nur die Effizienz, sondern auch die Annotationsqualität, indem sie Vorschläge, kontextbezogenes Tagging und Konsistenzprüfungen bereitstellen. Dieser Trend steht im Einklang mit der allgemeinen Entwicklung hin zu erweiterter Intelligenz, bei der Menschen und KI zusammenarbeiten, um bessere Ergebnisse bei der Datenannotation zu erzielen.
Fokus auf multimodale Annotation
Multimodale Datenannotation, bei der Daten annotiert werden, die mehrere Modalitäten wie Text, Bilder, Audio und Video kombinieren, gewinnt an Bedeutung. Mit der Verbreitung von Technologien wie intelligenten Sensoren, tragbaren Geräten und Multimedia-Inhalten besteht ein wachsender Bedarf, Daten zu annotieren und zu analysieren, die mehrere Modalitäten umfassen.
Dieser Trend ist besonders relevant bei Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, bei denen Sensordaten von Kameras, Lidar und Radar genau synchronisiert und annotiert werden müssen. Datenannotationstools, die multimodale Annotation unterstützen, werden für diese komplexen und mehrdimensionalen Datensätze unverzichtbar.
Segmentale Erkenntnisse
Komponenten-Erkenntnisse
Lösungssegment
Verschiedene Branchen und Anwendungen erfordern spezialisierte Datenannotationslösungen, um ihre spezifischen Annotationsanforderungen zu erfüllen. Beispielsweise benötigt der Gesundheitssektor möglicherweise Tools zur medizinischen Bildannotation, während die Entwicklung autonomer Fahrzeuge auf Software zur Annotation von Lidar- und Sensordaten angewiesen ist. Diese Vielfalt an Anforderungen hat zur Entwicklung einer breiten Palette von Annotationstools geführt, die auf verschiedene Datentypen und Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
Mit dem Aufkommen fortschrittlicher KI-Anwendungen hat die Komplexität von Datenannotationsaufgaben erheblich zugenommen. Datenannotationslösungen wurden weiterentwickelt, um komplexe Aufgaben wie Objekterkennung, Bildsegmentierung, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache zu bewältigen. Diese Tools bieten Funktionen wie Echtzeit-Zusammenarbeit, Qualitätskontrolle und Automatisierung, um der Komplexität moderner Datenannotationsanforderungen gerecht zu werden.
Einblicke in Annotationstypen
Manuelles Annotationssegment
Manuelle Annotationen sind vielseitig und auf eine breite Palette von Datentypen anwendbar, darunter Text, Bilder, Audio und Video. Menschliche Annotatoren können sich an unterschiedliche Datenformate und Annotationsaufgaben anpassen, was sie zur bevorzugten Wahl für diverse Branchen und Anwendungsfälle macht.
Für Aufgaben, die eine komplizierte Beschriftung erfordern, wie etwa Objekterkennung in Bildern oder Stimmungsanalyse in Texten, ist manuelle Annotation oft der effektivste Ansatz. Annotatoren können detaillierte Annotationen bereitstellen, die mit automatisierten oder halbüberwachten Methoden nur schwer zu erreichen sind.
In manchen Bereichen können Daten sehr variabel oder unstrukturiert sein. Manuelle Annotationen ermöglichen es Annotatoren, mit dieser Variabilität effektiv umzugehen, indem sie Fachwissen und Urteilsvermögen anwenden. Diese Fähigkeit ist in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache von entscheidender Bedeutung, wo Sprachnuancen für automatisierte Tools eine Herausforderung darstellen können.
Manuelle Annotationen bieten Unternehmen die Flexibilität, Annotationsrichtlinien anzupassen und den Annotationsprozess zu steuern. Dieses Maß an Kontrolle ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass Daten gemäß spezifischen Projektanforderungen und Qualitätsstandards annotiert werden.
Regionale Einblicke
Nordamerika dominiert den globalen Markt für Datenannotationstools im Jahr 2022. Nordamerika verfügt über ein fortschrittliches technologisches Ökosystem, das Innovation und Unternehmertum fördert. Insbesondere das Silicon Valley in Kalifornien ist ein globales Zentrum für Technologieunternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen. Dieses Umfeld fördert die Entwicklung und Einführung modernster Technologien, einschließlich Datenannotationstools.
Nordamerikanische Unternehmen und Forschungseinrichtungen haben Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) frühzeitig übernommen. Das robuste KI- und ML-Ökosystem in der Region treibt die Nachfrage nach qualitativ hochwertigen, gekennzeichneten Datensätzen an und fördert das Wachstum des Marktes für Datenannotationstools.
Einige der weltweit größten Technologieunternehmen wie Google, Facebook, Amazon und Microsoft haben ihren Hauptsitz in Nordamerika. Diese Unternehmen investieren massiv in KI-Forschung und -Entwicklung und benötigen umfangreiche gekennzeichnete Daten für ihre Modelle des maschinellen Lernens, was zu einer erheblichen Nachfrage nach Datenannotationstools führt.
Jüngste Entwicklungen
- Im November 2020 gab Telus International, ein Anbieter von digitalen Kundenerlebnissen (CX) und digitalen IT-Lösungen und -Diensten, die Übernahme von Lionbridge AI bekannt, einem Unternehmen, das Trainingsdaten und Annotationsplattformlösungen für KI-Algorithmen anbietet, die das maschinelle Lernen antreiben. Das digitale Lösungsportfolio der nächsten Generation von Telus International wird durch die Übernahme sowie seine globale Reichweite erweitert.
- Im Juni 2018 gab Innodata Inc., ein in den USA ansässiges Beratungs- und Geschäftsprozesstechnologieunternehmen, die Einführung verwalteter Datenannotations- und -kennzeichnungsdienste für seine Kunden in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Recht und Pharmazie bekannt.
Wichtige Marktteilnehmer
- AppenLimited
- Clarifai,Inc.
- CloudFactoryLimited
- WalmartLabs
- Labelbox,Inc.
- LightTag
- PlaymentInc.
- Scale AI,Inc.
- SuperAnnotateLLC
- TELUSInternational Inc.
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