Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Beschaffungstyp (intern, ausgelagert), nach Typ (Text, Bild/Video, Audio), nach Kennzeichnungstyp (manuell, halbüberwacht, automatisch), nach Branche (IT, Automobil, Regierung, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, andere), nach Region, nach Wettbewe
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 Datenkennzeichnungslösungen und -dienste – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Beschaffungstyp (intern, ausgelagert), nach Typ (Text, Bild/Video, Audio), nach Kennzeichnungstyp (manuell, halbüberwacht, automatisch), nach Branche (IT, Automobil, Regierung, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, andere), nach Region, nach Wettbewe
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 11,3 Milliarden USD |
| CAGR (2023–2028) | 19,4 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Testautomatisierung |
| Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste hat im Jahr 2022 einen Wert von 11,3 Milliarden USD und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 19,4 % bis 2028 verzeichnen. Der globale Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste erlebt ein erhebliches Wachstum, das durch die steigende Nachfrage nach qualitativ hochwertigen gekennzeichneten Daten in allen Branchen angetrieben wird. Die Datenkennzeichnung ist ein entscheidender Schritt im maschinellen Lernen und in der künstlichen Intelligenz, da sie die Annotation und Kategorisierung von Daten beinhaltet, um Algorithmen effektiv zu trainieren. Die Expansion dieses Marktes wird durch die zunehmende Einführung von KI-gesteuerten Anwendungen und Automatisierung in Sektoren wie Gesundheitswesen, autonome Fahrzeuge, E-Commerce und mehr vorangetrieben. Datenkennzeichnungsdienste bieten das erforderliche Fachwissen, um Bilder, Videos, Texte und andere Datentypen genau zu annotieren und sicherzustellen, dass KI-Modelle fundierte Entscheidungen treffen können. Darüber hinaus erfordert die Entstehung komplexer KI-Anwendungen, einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision, vielfältige und genau gekennzeichnete Datensätze. Da Unternehmen KI für bessere Erkenntnisse, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit nutzen möchten, wird die Nachfrage nach Datenkennzeichnungslösungen und -diensten weiter steigen. Die Zukunftsaussichten dieses Marktes werden auch von Innovationen bei Kennzeichnungstechnologien wie aktivem Lernen und halbüberwachtem Lernen beeinflusst, die den Kennzeichnungsprozess optimieren, Kosten senken und die Effizienz der KI-Modellentwicklung steigern.
Wichtige Markttreiber
Erhöhte Nachfrage nach Datenkennzeichnungsdiensten
Der globale Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste verzeichnet aufgrund der gestiegenen Nachfrage nach Datenkennzeichnungsdiensten ein erhebliches Wachstum. Die Datenkennzeichnung ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung von KI- und maschinellen Lernmodellen, da sie die Annotation und Markierung von Daten zum Trainieren dieser Modelle beinhaltet. Mit der zunehmenden Einführung von KI- und maschinellen Lerntechnologien in verschiedenen Branchen ist der Bedarf an qualitativ hochwertigen gekennzeichneten Daten von größter Bedeutung geworden. Datenkennzeichnungsdienste bieten Unternehmen das erforderliche Fachwissen und die erforderlichen Ressourcen, um große Datenmengen genau und effizient zu kommentieren und zu kennzeichnen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre KI-Modelle effektiv trainieren und ihre Leistung verbessern, was zu besseren Entscheidungen und verbesserten Geschäftsergebnissen führt.
Qualitätssicherung und Genauigkeit
Datenkennzeichnungslösungen und -dienste spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Qualität und Genauigkeit von KI- und maschinellen Lernmodellen. Qualitativ hochwertige gekennzeichnete Daten sind für das Training dieser Modelle unerlässlich, damit sie genau funktionieren und zuverlässige Vorhersagen treffen. Datenkennzeichnungsdienste beschäftigen geschulte Fachkräfte, die über Fachwissen im Verständnis der spezifischen Anforderungen verschiedener KI-Modelle verfügen und die Daten entsprechend genau kennzeichnen können. Diese Liebe zum Detail und Präzision bei der Datenkennzeichnung hilft Unternehmen, robuste und genaue KI-Modelle zu erstellen, wodurch das Fehlerrisiko verringert und die Gesamtleistung dieser Modelle verbessert wird.
Skalierbarkeit und Flexibilität
Die Skalierbarkeit und Flexibilität, die Datenkennzeichnungslösungen und -dienste bieten, sind wichtige Markttreiber. Da Unternehmen mit immer größeren Datenmengen umgehen, wird der Bedarf an skalierbaren Datenkennzeichnungslösungen entscheidend. Datenkennzeichnungsdienste bieten die Infrastruktur und Ressourcen, die erforderlich sind, um groß angelegte Datenkennzeichnungsprojekte effizient abzuwickeln. Diese Dienste können je nach Projektanforderungen schnell nach oben oder unten skaliert werden, sodass Unternehmen ihre Datenkennzeichnungsanforderungen effektiv erfüllen können. Darüber hinaus bieten Datenkennzeichnungsdienste Flexibilität hinsichtlich der Datentypen, die gekennzeichnet werden können. Ob Text, Bilder, Audio- oder Videodaten – Datenkennzeichnungsdienste können unterschiedliche Datentypen verarbeiten und genaue Anmerkungen und Beschriftungen bereitstellen, um den spezifischen Anforderungen verschiedener KI-Modelle gerecht zu werden.
Fachwissen und spezialisierte Dienste
Anbieter von Datenkennzeichnungslösungen und -diensten verfügen häufig über Fachwissen in bestimmten Branchen oder Anwendungen. Dieses Fachwissen ermöglicht es ihnen, die Nuancen und Komplexitäten der Daten in diesen Bereichen zu verstehen und spezialisierte Kennzeichnungsdienste bereitzustellen. In der Gesundheitsbranche beispielsweise können Datenkennzeichnungsdienste medizinische Bilder oder klinische Daten genau kommentieren und so sicherstellen, dass KI-Modelle, die mit diesen gekennzeichneten Daten trainiert wurden, genaue Diagnosen oder Vorhersagen treffen können. Ebenso können Datenkennzeichnungsdienste in der Branche des autonomen Fahrens präzise Anmerkungen für Straßenszenen oder Objekte bereitstellen, sodass KI-Modelle sicher navigieren können. Die Verfügbarkeit von Fachwissen und spezialisierten Diensten bei Anbietern von Datenkennzeichnungslösungen und -diensten schafft Mehrwert für Unternehmen, indem sie die Genauigkeit und Relevanz der gekennzeichneten Daten gewährleistet.
Datensicherheit und Vertraulichkeit
Datensicherheit und Vertraulichkeit sind wichtige Überlegungen im Datenkennzeichnungsprozess. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten sicher behandelt und vertrauliche Informationen geschützt werden. Anbieter von Datenkennzeichnungslösungen und -diensten sind sich der Bedeutung der Datensicherheit bewusst und verfügen über robuste Maßnahmen zum Schutz der von ihnen verarbeiteten Daten. Zu diesen Maßnahmen gehören sichere Datenübertragungsprotokolle, Verschlüsselungstechniken, Zugriffskontrollen und Vertraulichkeitsvereinbarungen. Durch das Outsourcing der Datenkennzeichnung an vertrauenswürdige Dienstanbieter können Unternehmen die mit der Datensicherheit und -vertraulichkeit verbundenen Risiken mindern und sich auf ihre Kerngeschäftsaktivitäten konzentrieren.
Wichtige Marktherausforderungen
Mangelnde Standardisierung und Qualitätskontrolle
Eine der größten Herausforderungen für den globalen Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste ist der Mangel an Standardisierungs- und Qualitätskontrollmaßnahmen. Da die Datenkennzeichnung eine entscheidende Rolle beim Training von Modellen für maschinelles Lernen spielt, können Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten im Kennzeichnungsprozess die Leistung und Zuverlässigkeit dieser Modelle erheblich beeinträchtigen. Ohne standardisierte Richtlinien und Qualitätskontrollmechanismen besteht das Risiko inkonsistenter Kennzeichnungspraktiken für verschiedene Datensätze und Kennzeichnungsdienstleister. Dies kann zu unzuverlässigen Ergebnissen führen und die Einführung von Lösungen für maschinelles Lernen behindern. Um diese Herausforderung zu bewältigen, sind branchenweite Anstrengungen erforderlich, um standardisierte Kennzeichnungspraktiken zu etablieren, Qualitätsmetriken zu definieren und strenge Qualitätskontrollprozesse zu implementieren. Die Zusammenarbeit zwischen Datenkennzeichnungsdienstleistern, Branchenexperten und Aufsichtsbehörden kann dazu beitragen, konsistente und qualitativ hochwertige gekennzeichnete Datensätze sicherzustellen und so das Vertrauen in Anwendungen für maschinelles Lernen zu stärken.
Skalierbarkeit und Effizienz
Die Skalierbarkeit und Effizienz von Datenkennzeichnungslösungen und -diensten stellen Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Da das Datenvolumen exponentiell zunimmt, wird die Kennzeichnung großer Datensätze innerhalb enger Zeitvorgaben zu einer gewaltigen Aufgabe. Manuelle Kennzeichnungsprozesse können zeitaufwändig, fehleranfällig und kostspielig sein, insbesondere bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen. Um diese Herausforderung zu bewältigen, müssen automatisierte und halbautomatische Datenkennzeichnungstechniken entwickelt und implementiert werden. Der Einsatz von KI-Technologien wie Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache kann dazu beitragen, den Kennzeichnungsprozess zu automatisieren und so den erforderlichen Zeit- und Arbeitsaufwand zu reduzieren. Darüber hinaus sollten effiziente Projektmanagement-Tools und -Workflows vorhanden sein, um den Kennzeichnungsprozess zu optimieren, Ressourcen effektiv zuzuweisen und eine rechtzeitige Lieferung gekennzeichneter Datensätze sicherzustellen.
Datenschutz und -sicherheit
Datenschutz- und Sicherheitsbedenken sind entscheidende Herausforderungen auf dem Markt für Datenkennzeichnungslösungen und -dienste. Gekennzeichnete Datensätze enthalten häufig vertrauliche und persönliche Informationen, was sie zu attraktiven Zielen für böswillige Akteure macht. Unternehmen müssen sicherstellen, dass während des gesamten Kennzeichnungsprozesses geeignete Datenschutzmaßnahmen vorhanden sind, einschließlich sicherer Datenspeicherung, Zugriffskontrollen und Anonymisierungstechniken. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist unerlässlich, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und rechtliche Konsequenzen zu vermeiden. Die Implementierung robuster Datenschutz- und Sicherheitsprotokolle, die Durchführung regelmäßiger Audits und die Gewährleistung von Transparenz gegenüber Kunden in Bezug auf die Datenverarbeitungspraktiken können dazu beitragen, diese Herausforderungen zu bewältigen und potenzielle Risiken zu minimieren.
Fachkompetenz und Subjektivität
Die Datenbeschriftung erfordert häufig fachspezifisches Wissen und Fachkompetenz, um Daten genau zu kommentieren und zu klassifizieren. Verschiedene Beschriftungsaufgaben können subjektive Interpretationen beinhalten und erfordern menschliche Kommentatoren mit Fachwissen in bestimmten Bereichen. Die Gewinnung und Bindung eines vielfältigen Pools qualifizierter Kommentatoren kann eine Herausforderung sein, insbesondere für Nischenbranchen oder neue Technologien. Um diese Herausforderung zu bewältigen, sollten Anbieter von Datenbeschriftungsdiensten in Schulungsprogramme und Plattformen zum Wissensaustausch investieren, um die Fachkompetenz ihrer Kommentatoren zu verbessern. Die Zusammenarbeit mit Branchenexperten und Fachspezialisten kann ebenfalls dazu beitragen, eine genaue und kontextrelevante Beschriftung sicherzustellen. Darüber hinaus können die Nutzung von Crowd-basierten Labeling-Plattformen und die Implementierung von Qualitätskontrollmechanismen dazu beitragen, Konsistenz und Zuverlässigkeit bei subjektiven Labeling-Aufgaben aufrechtzuerhalten.
Wichtige Markttrends
Steigende Komplexität bei der Datenlabeling
Der globale Markt für Datenlabeling-Lösungen und -Dienste erlebt eine deutliche Zunahme der Komplexität bei der Datenlabeling. Da Unternehmen vielfältige und unstrukturierte Daten generieren und sammeln, wächst der Bedarf an präziser und kontextbezogener Datenlabeling. Diese Komplexität ergibt sich aus verschiedenen Quellen, darunter multimodale Daten (z. B. Text, Bilder, Audio und Video), domänenspezifische Anforderungen (z. B. Gesundheitswesen, autonome Fahrzeuge und Finanzen) und differenzierte Datensemantik (z. B. Stimmungsanalyse und Objekterkennung). Um diese Herausforderungen zu bewältigen, konzentrieren sich Anbieter von Datenlabeling-Diensten auf die Entwicklung von Fachkenntnissen und Tools, die komplexe Labeling-Aufgaben bewältigen können. Fortgeschrittene Annotationstechniken wie aktives Lernen und halbüberwachtes Lernen werden eingesetzt, um die Effizienz und Genauigkeit der Beschriftung zu verbessern und gleichzeitig den manuellen Aufwand zu reduzieren.
KI-gestützte Datenbeschriftung
Die Integration von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) in Datenbeschriftungsprozesse ist ein wichtiger Trend auf dem Markt. KI-Algorithmen können menschliche Annotatoren unterstützen, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren, Annotationen vorschlagen und die Beschriftungsqualität überprüfen. Modelle des maschinellen Lernens können aus menschlichen Annotationen lernen und ihre Beschriftungsgenauigkeit im Laufe der Zeit verbessern. Dieser KI-gestützte Datenbeschriftungsansatz beschleunigt nicht nur den Beschriftungsprozess, sondern verbessert auch die Konsistenz und senkt die Kosten. Anbieter von Datenbeschriftungsdiensten nutzen zunehmend KI-gestützte Tools und Plattformen, um effizientere und genauere Beschriftungsdienste für eine Vielzahl von Branchen und Datentypen bereitzustellen.
Datenschutz und Compliance
Datenschutz und Compliance sind in der Datenbeschriftungsbranche zu vorrangigen Anliegen geworden. Mit der Durchsetzung strenger Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO und dem CCPA müssen Unternehmen sicherstellen, dass persönliche und sensible Daten während des Kennzeichnungsprozesses verantwortungsvoll behandelt werden. Anbieter von Datenkennzeichnungsdiensten implementieren robuste Datenschutzmaßnahmen, einschließlich Anonymisierung und Verschlüsselung, um sensible Informationen zu schützen. Darüber hinaus ist die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften wie HIPAA im Gesundheitswesen und Finanzvorschriften im Finanzsektor von entscheidender Bedeutung. Dienstanbieter investieren in sichere Infrastruktur, Schulungen und Prüfprozesse, um diese gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen und Kunden vertrauenswürdige und konforme Datenkennzeichnungslösungen bereitzustellen.
Crowdsourcing und Remote-Kennzeichnung
Crowdsourcing und Remote-Kennzeichnung haben auf dem Datenkennzeichnungsmarkt an Dynamik gewonnen. Unternehmen nutzen globale Talentpools, um auf eine vielfältige Belegschaft von Annotatoren zuzugreifen, die Daten aus der Ferne kennzeichnen können. Dieser Ansatz bietet Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und die Möglichkeit, große Datenmengen schnell zu verarbeiten. Datenkennzeichnungsplattformen und -marktplätze verbinden Unternehmen mit qualifizierten Annotatoren weltweit und ermöglichen ihnen so, Kennzeichnungsaufgaben effizient per Crowdsourcing durchzuführen. Die Verwaltung der Qualitätskontrolle und die Sicherstellung der Kompetenz der Annotatoren bleiben jedoch im Crowdsourcing-Datenbeschriftungsmodell eine Herausforderung, was die Dienstanbieter dazu veranlasst, innovative Lösungen zu entwickeln, um diese Probleme anzugehen.
Segmenteinblicke
Einblicke in die Beschaffungsart
Das ausgelagerte Segment dominierte den Markt und machte 2022 84,1 % des Umsatzes aus. Es wird auch erwartet, dass das ausgelagerte Segment vielversprechende Wachstumsaussichten bietet und im Prognosezeitraum die höchste Wachstumsrate aufweist. Für Outsourcing-Unternehmen sind Kosteneffizienz und kurzfristige Verpflichtungen die wichtigsten Überlegungen. Ausgelagerte Unternehmen unterstützen Organisationen bei der Umsetzung einer flexiblen Methode zur Entwicklung von Annotationskapazitäten, soliden Sicherheitsprotokollen und Beratungspraktiken für ihre Beschriftungsanforderungen.
Das Inhouse-Segment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein moderates Wachstum verzeichnen. Die Umsetzung von Inhouse-Datenbeschriftungslösungen ermöglicht es Unternehmen, zuverlässige Beschriftungsprozesse und ein replizierbares System zur Datenverwaltung voranzutreiben. Die Anbieter bieten auch kundenspezifische Lösungen an, die auf die Anwendungen und Anforderungen der Kunden abgestimmt sind. Darüber hinaus ermöglicht die Positionierung von internen Datenbeschriftungsteams ein tieferes Verständnis und eine verbesserte Kontrolle der Betriebsabläufe, was der Sichtweise der Organisation zugutekommt.
Typ
Das Bildsegment führte den Markt an und machte 2022 mit über 36,6 % den größten Umsatzanteil aus. Der hohe Anteil ist auf die zunehmende Nutzung von Computer Vision in verschiedenen Branchen zurückzuführen, darunter Automobil, Gesundheitswesen, Medien und Unterhaltung. Beispielsweise ist die medizinische Bildgebung eine der wichtigsten Bildbeschriftungsanwendungen.
Ein Faktor, der dem Wachstum des Bild-/Videosegments zugeschrieben wird, ist außerdem die fortschrittliche Technologie, die in diesem Segment verwendet wird. Darüber hinaus wird die zunehmende Nutzung von Computeranwendungen in der Gesundheitsbranche für Röntgenaufnahmen, Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MRT) und Patientenbehandlungen das Segmentwachstum vorantreiben. Auch das Textsegment machte 2022 aufgrund seiner zunehmenden Anwendungen in der klinischen Forschung und im E-Commerce einen erheblichen Anteil aus. Im Prognosezeitraum wird für das Audiosegment das höchste Wachstum erwartet.
Einblicke in Beschriftungstypen
Im Jahr 2022 dominierte das manuelle Segment den Markt mit über 76,9 % Umsatzanteil. Die Datenkennzeichnungslösungen und -dienste sind in manuelle, halbüberwachte und automatische Kennzeichnungsarten unterteilt. Bei der manuellen Datenkennzeichnung werden Daten von Menschen klassifiziert oder gekennzeichnet. Im Gegensatz zur automatischen Kennzeichnung ist diese Methode aufgrund von Vorteilen wie hoher Integrität, Konsistenz und geringem Aufwand für die Datenannotation attraktiv. Da die manuelle Annotation jedoch kostspielig und zeitaufwändig ist, werden gekennzeichnete Daten, die durch Crowdsourcing-Aktivitäten gesammelt wurden, für verschiedene Zwecke verwendet.
Es wird erwartet, dass das Segment der automatischen Kennzeichnung im Prognosezeitraum stark wachsen wird. Die deutlich zunehmende KI im Bereich der Datenkennzeichnung, da sie die Abstraktion anspruchsvoller und hochrangiger Wahrnehmungen aus Datensätzen über einen hierarchischen Lernprozess unterstützt, steigert das Marktwachstum. Die aufkommende Nachfrage nach automatischen Datenannotationstools wird wahrscheinlich zunehmen, da der Bedarf an der Gewinnung und Extraktion aussagekräftiger Muster aus großen Datenmengen wächst. Halbüberwachte Systeme können nicht gekennzeichnete Daten klassifizieren oder bestimmte gekennzeichnete Daten identifizieren. Aufgrund der eingeschränkten Verwendung dieser Anmerkungsart wird sie einen moderaten Marktanteil haben.
Regionale Einblicke
Nordamerika führte den Markt an und machte mehr als 31,0 % des Gesamtumsatzes aus. Aufkommende Investitionen in Datenkennzeichnungslösungen in dieser Region führen das Marktwachstum an. Frühe Anwender von KI auf dem nordamerikanischen Markt, wie Kanada und die USA, sind bei Datenkennzeichnungslösungen und -diensten führend. Während der Prognosejahre wird erwartet, dass der europäische Markt stetig wächst. Darüber hinaus wird erwartet, dass das aufkommende Wachstum bei Technologien zur Hinderniserkennung im Automobilbereich das Marktwachstum im Automobilsektor der europäischen Region im Prognosezeitraum ankurbeln wird.
Der regionale Markt im asiatisch-pazifischen Raum wird voraussichtlich auf dem Weltmarkt deutlich an Zugkraft gewinnen und im Prognosezeitraum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 22,8 % wachsen. Das Wachstum ist auf leichte technologische Fortschritte, die schnell zunehmende Verbreitung von Mobiltelefonen und Tablets und die zunehmende Bedeutung sozialer Netzwerke in Entwicklungsländern wie Indien und China zurückzuführen. So verlangen beispielsweise die von der chinesischen Regierung strikt umgesetzten Gesetze zur Registrierung von Realnamen von allen Bürgern, ihren amtlichen Personalausweis mit einem Internetkonto zu verknüpfen. Solche Richtlinien fördern den Einsatz von Datenkennzeichnungslösungen im ganzen Land.
Neueste Entwicklungen
- Im Februar 2023 führte Appen die automatisierte NLP-Kennzeichnung ein, die generative KI-Funktionen und wenige Lerntechniken nutzt, um die Datenannotation zu beschleunigen und generative KI-Anwendungen zu erstellen. Dadurch können Benutzer außergewöhnliche Verbrauchererlebnisse freischalten.
- Im September 2022 gab CloudFactory Limited die Übernahme der Hasty GmbH bekannt, einer datenzentrierten Plattform für maschinelles Lernen, die den Übergang von modellzentrierter KI zu datenzentrierter KI beschleunigt und es Unternehmen ermöglicht, mithilfe eines datenzentrierten Ansatzes schneller Vision-KI-Lösungen zu entwickeln und bereitzustellen. Die Übernahme würde zur Integration der KI-gestützten automatisierten Kennzeichnung der Hasty GmbH mit der Human-in-the-Loop-KI-Technologie von CloudFactory Limited führen und eine schnellere Realisierung von KI gewährleisten models.
Wichtige Marktteilnehmer
- Alegion
- AmazonMechanical Turk, Inc.
- AppenLimited
- ClickworkerGmbH
- CloudApp
- CloudFactoryLimited
- CogitoTech LLC
- DeepSystems, LLC
- edgecase.ai
- ExplosionAI GmbH
- HeexTechnologies
- Labelbox,Inc
- LotusQuality Assurance
- MightyAI, Inc.
- PlaymentInc
| Nach Beschaffungstyp | Nach Typ | Nach Etikettiertyp | Nach Branche | Nach Region |
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