Рынок наборов данных для обучения на основе ИИ — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу (текст, изображение/видео, аудио, другое), по источнику данных (государственный, частный, синтетический), по отраслевой вертикали (ИТ, автомобилестроение, государственное управление, здравоохранение, BFSI, розничная торговля и электронная коммерция, производс

Обзор рынка

Глобальный рынок наборов данных для обучения искусственному интеллекту в последние годы пережил колоссальный рост и, как ожидается, сохранит высокую динамику до 2029 года. В 2023 году объем рынка оценивался в 1,76 млрд долларов США, и, по прогнозам, в течение прогнозируемого периода будет зарегистрирован совокупный годовой темп роста в 23,59%.

Глобальный рынок наборов данных для обучения искусственному интеллекту в последние годы пережил значительный рост, чему способствовало его широкое внедрение в различных отраслях. Такие критически важные секторы, как автономные транспортные средства, здравоохранение, розничная торговля и производство, признали решения по маркировке данных жизненно важными инструментами для разработки точных моделей искусственного интеллекта и машинного обучения и улучшения бизнес-результатов.

Более строгие правила и повышенное внимание к производительности и эффективности заставили организации вкладывать значительные средства в передовые технологии маркировки данных. Ведущие поставщики платформ аннотации данных запустили инновационные предложения, предлагающие такие возможности, как обработка данных из нескольких модальностей, совместные рабочие процессы и интеллектуальное управление проектами. Эти улучшения значительно повысили качество и масштаб аннотации.

Более того, интеграция таких технологий, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и мобильный сбор данных, трансформирует возможности решений по маркировке данных. Теперь передовые решения предоставляют автоматизированную помощь в аннотации, аналитику в реальном времени и генерируют информацию о ходе проекта. Это позволяет компаниям лучше контролировать качество данных, извлекать больше ценности из активов данных и ускорять циклы разработки искусственного интеллекта.

Компании активно сотрудничают со специалистами по аннотации данных для разработки индивидуальных решений, отвечающих их конкретным потребностям в данных и вариантах использования. Кроме того, растущий акцент на принятии решений на основе данных открывает новые возможности в различных отраслевых вертикалях.

Рынок наборов данных для обучения искусственному интеллекту готов к устойчивому росту, поскольку инициативы цифровой трансформации в таких секторах, как автономные транспортные средства, здравоохранение, розничная торговля и другие продолжаются. Ожидается, что инвестиции в новые возможности сохранятся во всем мире. Способность рынка поддерживать искусственный интеллект и машинное обучение с помощью крупномасштабных высококачественных аннотированных данных обучения будет иметь решающее значение для его долгосрочных перспектив.

Ключевые драйверы рынка

Рост спроса на точные модели ИИ

Рынок наборов данных для обучения ИИ обусловлен растущим спросом на точные модели ИИ в различных отраслях. Поскольку компании осознают потенциал технологий ИИ и машинного обучения для стимулирования инноваций и повышения операционной эффективности, потребность в высококачественных данных для обучения становится первостепенной. Точные и разнообразные наборы данных необходимы для обучения моделей ИИ для выполнения таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка и предиктивная аналитика. Этот спрос особенно очевиден в таких критически важных секторах, как автономные транспортные средства, здравоохранение, розничная торговля и производство, где разработка точных моделей ИИ может оказать существенное влияние на результаты бизнеса.

Для разработки точных моделей ИИ организациям требуются большие объемы маркированных данных, которые представляют реальные сценарии. Этот процесс маркировки данных включает аннотирование наборов данных соответствующими тегами, аннотациями или метками для предоставления необходимого контекста для обучения алгоритмов ИИ. Качество и точность обучающих данных напрямую влияют на производительность и надежность моделей ИИ. В результате предприятия все больше инвестируют в передовые технологии маркировки данных и сотрудничают со специалистами по аннотации данных, чтобы обеспечить доступность высококачественных обучающих наборов данных.

Более строгие правила и требования к соблюдению

Более строгие правила и требования к соблюдению побуждают организации вкладывать значительные средства в передовые технологии маркировки данных. С ростом использования ИИ в таких чувствительных областях, как здравоохранение и финансы, регулирующие органы вводят строгие правила для обеспечения этичного и ответственного использования технологий ИИ. Эти правила часто требуют от организаций демонстрировать прозрачность, справедливость и подотчетность в процессах принятия решений их моделями ИИ.

Чтобы соответствовать этим правилам, предприятиям необходимо обеспечить обучение своих моделей ИИ на беспристрастных и репрезентативных наборах данных. Маркировка данных играет решающую роль в устранении предвзятости и обеспечении справедливости в моделях ИИ. Расширенные решения по маркировке данных предлагают такие возможности, как мультимодальная обработка данных, совместные рабочие процессы и интеллектуальное управление проектами, что позволяет организациям эффективно выполнять нормативные требования.

Более того, инвестиции в технологии маркировки данных, ориентированные на соблюдение требований, также направлены на повышение конфиденциальности и безопасности данных. Поскольку организации обрабатывают большие объемы конфиденциальных данных в процессе маркировки данных, им необходимы надежные меры безопасности для защиты конфиденциальности данных и предотвращения несанкционированного доступа. Поставщики платформ аннотации данных решают эти проблемы, внедряя строгие протоколы безопасности и предлагая безопасные механизмы обработки данных, тем самым вселяя уверенность в компании, чтобы внедрять технологии ИИ, соблюдая нормативные требования.

Интеграция передовых технологий

Интеграция передовых технологий, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и мобильный сбор данных, трансформирует решения по маркировке данных и стимулирует рост рынка наборов данных для обучения ИИ. Эти технологии повышают эффективность, точность и масштабируемость процессов маркировки данных, позволяя компаниям эффективно обрабатывать крупномасштабные наборы данных.

Технологии компьютерного зрения обеспечивают автоматизированную помощь в аннотации, сокращая ручные усилия, необходимые для задач маркировки. Алгоритмы ИИ могут автоматически идентифицировать и аннотировать объекты, области или функции на изображениях или видео, значительно ускоряя процесс маркировки данных. С другой стороны, технологии обработки естественного языка облегчают аннотацию текстовых данных путем извлечения релевантной информации, классификации текста или создания резюме.

Технологии сбора мобильных данных также произвели революцию в маркировке данных, обеспечив возможность аннотации на основе толпы и сбора данных в реальном времени. Мобильные приложения позволяют отдельным лицам вносить свой вклад в процесс маркировки данных, что позволяет быстро и экономически эффективно обрабатывать большие объемы данных. Аналитика в реальном времени дает представление о ходе проекта, позволяя компаниям отслеживать качество данных, выявлять узкие места и принимать обоснованные решения для повышения эффективности процесса маркировки данных.

Интеграция этих передовых технологий в решения для маркировки данных повышает качество аннотации, масштабируемость и скорость, позволяя компаниям извлекать большую ценность из своих активов данных и ускорять циклы разработки ИИ.

Рынок наборов данных для обучения ИИ обусловлен растущим спросом на точные модели ИИ, более строгими правилами и требованиями соответствия, а также интеграцией передовых технологий. Поскольку компании осознают важность высококачественных данных для обучения, они инвестируют в передовые технологии маркировки данных и сотрудничают со специалистами по аннотации данных, чтобы обеспечить доступность точных и разнообразных наборов данных. Более строгие правила и требования к соблюдению нормативных требований еще больше вынуждают организации внедрять решения по маркировке данных, которые устраняют предвзятость, обеспечивают справедливость и повышают конфиденциальность и безопасность данных. Интеграция передовых технологий, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и мобильный сбор данных, трансформирует процессы маркировки данных, повышая эффективность, масштабируемость и точность. Эти драйверы стимулируют рост рынка наборов данных для обучения ИИ и позволяют компаниям использовать возможности ИИ и машинного обучения для улучшения бизнес-результатов.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Одной из существенных проблем, с которыми сталкивается рынок наборов данных для обучения ИИ, является растущая обеспокоенность по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Поскольку организации собирают и маркируют большие объемы данных для обучения моделей ИИ, они обрабатывают конфиденциальную информацию, которая может включать персональную информацию (PII), финансовые данные или конфиденциальные деловые данные. Обеспечение конфиденциальности и безопасности этих данных на протяжении всего процесса маркировки данных имеет решающее значение для поддержания доверия клиентов и соблюдения нормативных требований.

Проблемы конфиденциальности данных возникают из-за потенциального неправомерного использования или несанкционированного доступа к маркированным наборам данных. Организации должны внедрять надежные меры безопасности для защиты конфиденциальности данных и предотвращения утечек данных. Это включает внедрение методов шифрования, контроля доступа и безопасных протоколов обработки данных. Кроме того, поставщики платформ аннотации данных должны установить строгие стандарты безопасности и сертификации, чтобы гарантировать компаниям, что их данные обрабатываются безопасно.

Другим аспектом конфиденциальности данных является этическое использование данных. Организации должны гарантировать, что данные, используемые для обучения моделей ИИ, получены законным путем и с надлежащего согласия. Это становится особенно сложным при работе со сторонними источниками данных или платформами аннотации на основе краудфандинга. Компаниям необходимо установить четкие руководящие принципы и договоры с поставщиками данных для обеспечения соблюдения правил конфиденциальности и этичного использования данных.

Решение проблем конфиденциальности и безопасности данных требует комплексного подхода, который включает внедрение надежных мер безопасности, установление четких протоколов обработки данных и соблюдение правил конфиденциальности. Отдавая приоритет конфиденциальности и безопасности данных, организации могут построить доверие со своими клиентами и заинтересованными сторонами, способствуя ответственному и этичному использованию наборов данных для обучения ИИ.

Предвзятость и справедливость в наборах данных для обучения ИИ

Еще одной важной проблемой на рынке наборов данных для обучения ИИ является наличие предвзятости в наборах данных для обучения и необходимость обеспечения справедливости в моделях ИИ. Предвзятость может быть запущена на различных этапах процесса маркировки данных, включая сбор данных, рекомендации по аннотированию и предвзятость аннотатора. Предвзятые наборы данных для обучения могут привести к предвзятым моделям ИИ, что приведет к несправедливым или дискриминационным результатам при развертывании в реальных приложениях.

Устранение предвзятости и обеспечение справедливости в наборах данных для обучения ИИ требует проактивного и системного подхода. Организациям необходимо установить четкие руководящие принципы и стандарты для сбора и аннотирования данных, чтобы минимизировать предвзятость. Это включает в себя обеспечение разнообразного представительства в обучающих данных, учет различных демографических факторов и избежание стереотипов или дискриминационных ярлыков.

Более того, организации должны инвестировать в инструменты и технологии, которые помогают выявлять и смягчать предвзятость в обучающих наборах данных. Это включает в себя использование таких методов, как метрики справедливости, алгоритмы обнаружения предвзятости и объяснимый ИИ для оценки и устранения предвзятости в моделях ИИ. Постоянно отслеживая и оценивая эффективность моделей ИИ, предприятия могут выявлять и устранять предвзятость, обеспечивая справедливые и равноправные результаты.

Другим аспектом справедливости является прозрачность и объяснимость моделей ИИ. Организациям необходимо гарантировать, что процессы принятия решений в моделях ИИ являются интерпретируемыми и могут быть объяснены заинтересованным сторонам. Это помогает укреплять доверие и подотчетность, позволяя предприятиям решать проблемы, связанные с предвзятостью и справедливостью.

Снижение предвзятости и обеспечение справедливости в обучающих наборах данных ИИ является постоянной задачей, которая требует сочетания технических решений, четких руководств и постоянного мониторинга. Активно решая проблемы предвзятости и справедливости, организации могут разрабатывать более точные, надежные и беспристрастные модели ИИ, что приводит к лучшим результатам для бизнеса и общественному влиянию.

В заключение следует отметить, что рынок наборов данных для обучения ИИ сталкивается с проблемами, связанными с проблемами конфиденциальности и безопасности данных, а также с наличием предвзятости и справедливости в наборах данных для обучения. Организации должны уделять первостепенное внимание конфиденциальности и безопасности данных, внедряя надежные меры безопасности и соблюдая правила конфиденциальности. Для устранения предвзятости и обеспечения справедливости требуются четкие руководящие принципы, разнообразное представительство в данных для обучения и использование инструментов и методов для обнаружения и устранения предвзятости. Преодолевая эти проблемы, компании могут построить доверие, обеспечить этическое использование данных и разработать точные, надежные и справедливые модели ИИ.

Основные тенденции рынка

Растущий спрос на доменно-специфические и настраиваемые наборы данных

Одной из заметных тенденций на рынке наборов данных для обучения ИИ является растущий спрос на доменно-специфические и настраиваемые наборы данных. Поскольку компании в различных отраслях внедряют технологии ИИ и машинного обучения, они осознают важность моделей обучения на наборах данных, которые специфичны для их отрасли или варианта использования. Общие наборы данных могут не охватывать нюансы и сложности конкретных доменов, что ограничивает точность и применимость моделей ИИ.

Чтобы удовлетворить этот спрос, специалисты по аннотации данных и поставщики платформ предлагают услуги по созданию настраиваемых наборов данных. Эти услуги предполагают тесное сотрудничество с предприятиями для понимания их конкретных требований к данным, отраслевых проблем и целей вариантов использования. Процесс аннотации адаптирован для захвата соответствующих функций, атрибутов или меток, которые имеют решающее значение для обучения моделей ИИ в желаемой области.

Например, в сфере здравоохранения индивидуальные наборы данных могут включать данные медицинских изображений, такие как рентгеновские снимки, КТ-сканы или изображения патологий, аннотированные с указанием конкретных медицинских состояний или отклонений. В розничной торговле наборы данных могут включать изображения продуктов, аннотированные с такими атрибутами, как цвет, размер или бренд. Предоставляя специфичные для домена и индивидуальные наборы данных, предприятия могут разрабатывать модели ИИ, которые являются более точными, надежными и соответствуют их конкретным отраслевым потребностям.

Интеграция синтетических данных и моделирования

Еще одной важной тенденцией на рынке наборов данных для обучения ИИ является интеграция синтетических данных и моделирования. Синтетические данные относятся к искусственно сгенерированным данным, которые имитируют реальные сценарии, в то время как моделирование подразумевает создание виртуальных сред для генерации данных. Эти методы предлагают несколько преимуществ, включая расширенное разнообразие наборов данных, масштабируемость и экономическую эффективность.

Синтетические данные и моделирование позволяют компаниям быстро генерировать большие объемы маркированных данных, что особенно полезно в сценариях, где сбор данных реального мира является сложным, дорогим или отнимает много времени. Например, при разработке автономных транспортных средств синтетические данные и моделирование могут использоваться для создания разнообразных сценариев вождения, погодных условий или взаимодействия пешеходов, что позволяет обучать модели ИИ в широком диапазоне ситуаций.

Кроме того, синтетические данные и моделирование могут использоваться для дополнения наборов данных реального мира, улучшения разнообразия наборов данных и снижения предвзятости. Объединяя данные реального мира с синтетическими данными, компании могут создавать более полные и репрезентативные наборы данных для обучения, что приводит к более надежным и точным моделям ИИ.

Интеграция синтетических данных и моделирования также позволяет компаниям тестировать и проверять модели ИИ в контролируемых средах перед их развертыванием в реальных сценариях. Это помогает выявлять потенциальные проблемы, совершенствовать модели и повышать их производительность и надежность.

Методы федеративного обучения и сохранения конфиденциальности

Методы федеративного обучения и сохранения конфиденциальности являются новыми тенденциями на рынке наборов данных для обучения ИИ, обусловленными растущим вниманием к конфиденциальности данных и необходимостью совместной работы над обучением моделей ИИ без ущерба для конфиденциальных данных.

Федеративное обучение позволяет нескольким сторонам совместно обучать модели ИИ, не делясь своими необработанными данными. Вместо этого модели обучаются локально на данных каждой стороны, и только обновления модели или агрегированные градиенты передаются другим. Такой подход гарантирует, что конфиденциальные данные остаются на локальных устройствах или серверах, защищая конфиденциальность и обеспечивая коллективное обучение.

Методы сохранения конфиденциальности, такие как безопасные многосторонние вычисления и гомоморфное шифрование, еще больше повышают конфиденциальность данных при совместном обучении моделей ИИ. Эти методы позволяют выполнять вычисления на зашифрованных данных, гарантируя, что конфиденциальная информация останется зашифрованной на протяжении всего процесса обучения. Это позволяет организациям сотрудничать и обучать модели ИИ на конфиденциальных данных, не подвергая данные несанкционированному доступу или нарушениям.

Федеративные методы обучения и сохранения конфиденциальности особенно актуальны в отраслях, где правила конфиденциальности данных строгие, таких как здравоохранение или финансы. Принимая эти методы, предприятия могут использовать коллективный интеллект нескольких сторон, одновременно защищая конфиденциальность данных и соблюдая нормативные требования.

Рынок наборов данных для обучения ИИ наблюдает такие тенденции, как растущий спрос на доменно-специфические и настраиваемые наборы данных, интеграцию синтетических данных и моделирования, а также принятие федеративных методов обучения и сохранения конфиденциальности. Эти тенденции отражают меняющиеся потребности предприятий в разработке более точных и отраслевых моделей ИИ, улучшении разнообразия и масштабируемости наборов данных и защите конфиденциальности данных при совместной работе над обучением моделей ИИ. Приняв эти тенденции, организации могут оставаться на переднем крае инноваций ИИ и использовать весь потенциал технологий ИИ для улучшения бизнес-результатов.

Сегментные аналитические данные

По типу аналитических данных

В 2023 году сегмент изображений/видео доминировал на рынке наборов данных для обучения ИИ и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Сегмент изображений/видео охватывает наборы данных, специально подобранные для задач, связанных с компьютерным зрением, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений. Это доминирование можно объяснить растущим внедрением технологий компьютерного зрения в различных отраслях, включая автономные транспортные средства, здравоохранение, розничную торговлю и производство.

Спрос на наборы данных изображений/видео обусловлен растущей потребностью в точных и надежных моделях ИИ, которые могут анализировать и интерпретировать визуальные данные. Такие отрасли, как автономные транспортные средства, в значительной степени полагаются на алгоритмы компьютерного зрения для восприятия и понимания окружающей среды, что делает высококачественные наборы данных изображений/видео критически важными для обучения этих моделей. Кроме того, розничная торговля использует компьютерное зрение для таких задач, как распознавание продуктов, визуальный поиск и управление запасами, что еще больше подпитывает спрос на наборы данных изображений/видео.

Достижения в алгоритмах глубокого обучения и доступность крупномасштабных аннотированных наборов данных изображений/видео, таких как ImageNet и COCO, способствовали доминированию этого сегмента. Эти наборы данных предоставляют разнообразный спектр маркированных изображений и видео, что позволяет разрабатывать надежные и точные модели компьютерного зрения. Доступность предварительно обученных моделей и методов трансферного обучения также способствовала принятию наборов данных изображений/видео, что упрощает для предприятий использование существующих моделей и их настройку под свои конкретные потребности.

Ожидается, что сегмент изображений/видео сохранит свое доминирование на рынке наборов данных для обучения ИИ в течение прогнозируемого периода. Постоянное развитие технологий компьютерного зрения в сочетании с растущим спросом на приложения на базе ИИ в различных отраслях будет стимулировать потребность в высококачественных наборах данных изображений/видео. Кроме того, появление новых вариантов использования, таких как видеоаналитика, дополненная реальность и системы наблюдения, будет способствовать дальнейшему устойчивому доминированию сегмента изображений/видео. Поскольку компании продолжают осознавать ценность визуальных данных для стимулирования инноваций и повышения операционной эффективности, спрос на наборы данных изображений/видео останется высоким, что укрепит его позицию ведущего сегмента на рынке наборов данных для обучения ИИ.

Загрузить бесплатный пример отчета

Региональные данные

В 2023 году Северная Америка доминировала на рынке наборов данных для обучения ИИ и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Доминирование Северной Америки можно объяснить несколькими факторами, которые подчеркивают сильные позиции региона в отрасли ИИ.

Северная Америка находится на переднем крае исследований и разработок в области ИИ, а ведущие технологические компании, исследовательские институты и стартапы стимулируют инновации в этой области. В регионе находятся крупные центры ИИ, такие как Кремниевая долина, которая способствовала развитию культуры технологического прогресса и предпринимательства. Эта экосистема способствовала доступности высококачественных наборов данных для обучения ИИ и привлекла инвестиции от предприятий из различных отраслей.

Северная Америка обладает надежной инфраструктурой и технологическими возможностями, которые поддерживают сбор, хранение и обработку крупномасштабных наборов данных. Передовая инфраструктура облачных вычислений региона в сочетании с его опытом в управлении данными и аналитике позволяет организациям обрабатывать огромные объемы данных, необходимых для обучения моделей ИИ. Это инфраструктурное преимущество дает североамериканским предприятиям конкурентное преимущество на рынке наборов данных для обучения ИИ.

В Северной Америке есть широкий спектр отраслей, которые в значительной степени полагаются на технологии ИИ, такие как здравоохранение, финансы, розничная торговля и автомобилестроение. Эти отрасли признают важность высококачественных наборов данных для обучения при разработке точных и надежных моделей ИИ. Спрос на наборы данных для обучения ИИ обусловлен необходимостью повышения операционной эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов и получения конкурентного преимущества. Североамериканские компании в этих отраслях активно инвестируют в наборы данных для обучения ИИ, чтобы использовать возможности ИИ и машинного обучения.

Ожидается, что Северная Америка сохранит свое доминирование на рынке наборов данных для обучения ИИ в течение прогнозируемого периода. Сильная экосистема ИИ в регионе, технологические возможности и отраслевой спрос на решения ИИ продолжат стимулировать рынок. Кроме того, постоянные инвестиции в исследования и разработки в области ИИ, сотрудничество между академическими кругами и промышленностью, а также благоприятная государственная политика еще больше способствуют лидирующей позиции Северной Америки на рынке наборов данных для обучения ИИ. Поскольку компании из разных отраслей продолжают внедрять технологии ИИ, спрос на высококачественные наборы данных для обучения в Северной Америке останется высоким, что укрепит ее доминирование на рынке.

Последние разработки

• В августе 2023 года Appen Limited, ведущий поставщик высококачественных данных для жизненного цикла ИИ, объявила о запуске двух новых продуктов, призванных помочь клиентам развертывать высокопроизводительные большие языковые модели (LLM) с полезными, безвредными и честными ответами, направленными на снижение предвзятости и токсичности.

Ключевые игроки рынка

• AppenLimited
• CogitoTech LLC
• LionbridgeTechnologies, Inc
• Google, LLC
• MicrosoftCorporation
• Scale AIInc.
• Deep VisionData
• Anthropic,PBC.
• CloudFactoryLimited
• GlobalmeLocalization Inc