Рынок маркировки сбора данных — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу данных (текст, изображение/видео, аудио, другое), по методу маркировки (ручной, автоматизированный, полуавтоматический), по отраслевой вертикали (ИТ, автомобилестроение, государственный сектор, здравоохранение, BFSI, розничная торговля и электронная коммерция, производство, С

Обзор рынка

Глобальный рынок маркировки сбора данных в последние годы пережил колоссальный рост и, как ожидается, сохранит высокую динамику до 2029 года. В 2023 году рынок оценивался в 2,23 млрд долларов США, и, по прогнозам, в течение прогнозируемого периода будет зарегистрирован совокупный годовой темп роста в 24,12%.

Глобальный рынок маркировки сбора данных в последнее время пережил значительный рост, обусловленный его широким распространением в различных отраслях, таких как беспилотные автомобили, здравоохранение, розничная торговля и производство. Более строгие правила и повышенное внимание к производительности и эффективности побудили организации вкладывать значительные средства в передовые технологии маркировки данных. Ведущие поставщики платформ аннотации данных запустили инновационные решения с такими функциями, как мультимодальная обработка данных, совместные рабочие процессы и интеллектуальное управление проектами, что повышает качество и масштабируемость аннотаций. Интеграция таких технологий, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и мобильный сбор данных, революционизирует возможности маркировки данных, предлагая автоматизированную помощь в аннотации, аналитику в реальном времени и понимание хода проекта. Компании налаживают партнерские отношения со специалистами по аннотации данных для разработки индивидуальных решений для своих конкретных требований к данным и вариантам использования, в то время как растущий акцент на принятии решений на основе данных создает новые возможности в различных отраслевых вертикалях. Благодаря продолжающимся инициативам цифровой трансформации в таких секторах, как беспилотные автомобили, здравоохранение и розничная торговля, рынок маркировки сбора данных готов к устойчивому росту, поддерживаемому постоянными инвестициями в новые возможности по всему миру. Его способность предоставлять крупномасштабные, высококачественные аннотированные данные для обучения приложений AI/ML будет иметь решающее значение для его долгосрочного успеха.

Ключевые драйверы рынка

Растущий спрос на высококачественные данные для обучения

Одним из ключевых драйверов роста рынка маркировки сбора данных является растущий спрос на высококачественные данные для обучения. Поскольку компании в различных отраслях внедряют технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), потребность в точно маркированных и аннотированных данных становится первостепенной. Данные для обучения играют решающую роль в разработке надежных моделей ИИ, которые могут точно анализировать и интерпретировать сложные закономерности и принимать обоснованные решения.

Точная маркировка данных необходима для обучения моделей ИИ для выполнения таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка, анализ настроений и многое другое. Без правильно маркированных данных алгоритмы ИИ могут испытывать трудности с пониманием и интерпретацией получаемой ими информации, что приводит к неточным результатам и ненадежным прогнозам. Поэтому компании инвестируют в услуги маркировки сбора данных, чтобы гарантировать, что их модели ИИ обучаются на высококачественных, точно маркированных данных.

Более того, поскольку приложения ИИ продолжают расширяться в новых областях и отраслях, спрос на специализированные и специфичные для домена данные обучения также растет. Например, автономным транспортным средствам требуются маркированные данные для обнаружения объектов, определения полосы движения и распознавания дорожных знаков. Аналогичным образом, организациям здравоохранения нужны маркированные данные медицинской визуализации для диагностики заболеваний и планирования лечения. Этот растущий спрос на специализированные данные обучения еще больше стимулирует рост рынка маркировки сбора данных.

Соблюдение нормативных требований и этические соображения

Еще одним фактором, способствующим развитию рынка маркировки сбора данных, является растущее внимание к соблюдению нормативных требований и этическим соображениям. С развитием технологий ИИ и МО растет обеспокоенность по поводу потенциальных предубеждений и этических последствий, связанных с этими системами. Предвзятые или дискриминационные модели ИИ могут иметь серьезные последствия, приводя к несправедливому отношению, нарушениям конфиденциальности и репутационному ущербу для предприятий.

Для решения этих проблем регулирующие органы внедряют более строгие правила и положения в отношении систем ИИ и МО. Эти правила часто требуют от предприятий гарантировать, что их модели ИИ обучаются на разнообразных и беспристрастных наборах данных. Маркировка сбора данных играет решающую роль в достижении этой цели, предоставляя точные и беспристрастные аннотации, которые помогают смягчить предвзятость в моделях ИИ.

Более того, предприятия все больше осознают важность этических соображений при разработке ИИ. Они понимают, что данные, используемые для обучения моделей ИИ, должны собираться и маркироваться этичным и ответственным образом. Это включает получение надлежащего согласия, обеспечение конфиденциальности данных и защиту конфиденциальной информации. Поставщики услуг маркировки сбора данных играют важную роль в соблюдении этих этических соображений и помогают компаниям соответствовать нормативным требованиям, тем самым стимулируя рост рынка.

Достижения в области технологий и отраслевых приложений

Достижения в области технологий и появление отраслевых приложений также являются значительными драйверами для рынка маркировки сбора данных. По мере развития технологий разрабатываются новые инструменты и методы для оптимизации процесса маркировки данных, повышения эффективности и улучшения качества маркированных данных.

Например, были достигнуты значительные успехи в алгоритмах компьютерного зрения и инструментах аннотации, которые позволяют быстрее и точнее маркировать изображения и видео. Эти достижения упростили аннотирование сложных объектов, обработку больших наборов данных и обеспечение единообразия в маркировке.

Отраслевые приложения стимулируют спрос на специализированные услуги маркировки сбора данных. Разные отрасли предъявляют уникальные требования к маркировке данных. Например, в розничной торговле точная категоризация продуктов и маркировка атрибутов имеют решающее значение для платформ электронной коммерции. В финансовом секторе маркировка финансовых транзакций и документов имеет важное значение для обнаружения мошенничества и соответствия требованиям. Способность поставщиков услуг маркировки сбора данных удовлетворять эти отраслевые потребности и предоставлять высококачественные маркированные данные является ключевым фактором роста рынка.

Ключевые проблемы рынка

Масштабируемость и объем данных

Одной из существенных проблем, с которыми сталкивается рынок маркировки сбора данных, является масштабируемость и объем данных. Поскольку компании все больше полагаются на технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, спрос на маркированные данные для обучения растет экспоненциально. Однако маркировка больших объемов данных своевременно и экономически эффективно может быть сложной задачей.

Масштабируемость становится проблемой, когда компаниям необходимо маркировать огромные наборы данных, содержащие миллионы или даже миллиарды точек данных. Ручные процессы маркировки могут быть длительными и трудоемкими, что приводит к задержкам в разработке и развертывании модели ИИ. Кроме того, по мере увеличения объема данных обеспечение согласованности и точности маркировки становится все более сложным.

Для решения этих проблем поставщики услуг по маркировке сбора данных используют автоматизацию и передовые технологии. Они разрабатывают инструменты и платформы, которые могут обрабатывать маркировку больших объемов данных, сокращая требуемое время и усилия. Такие методы, как активное обучение и полуконтролируемое обучение, используются для оптимизации процесса маркировки и повышения его эффективности.

Однако, несмотря на эти достижения, масштабируемость остается проблемой, особенно при работе со сложными типами данных, такими как видео, аудио или 3D-данные. Эти типы данных часто требуют специализированных знаний и ручного аннотирования, что затрудняет эффективное масштабирование процесса маркировки. Преодоление проблемы масштабируемости и эффективная обработка больших объемов данных будут иметь решающее значение для роста и успеха рынка маркировки сбора данных.

Качество и согласованность аннотаций

Еще одной важной проблемой на рынке маркировки сбора данных является обеспечение качества и согласованности аннотаций. Точные и надежные аннотации необходимы для обучения моделей ИИ, которые могут делать точные прогнозы и принимать решения. Однако достижение высококачественных аннотаций последовательно в больших наборах данных может быть сложной задачей.

Человеческая аннотация подвержена ошибкам, несоответствиям и субъективности. Разные аннотаторы могут по-разному интерпретировать правила маркировки, что приводит к различиям в аннотациях. Эти несоответствия могут негативно повлиять на производительность моделей ИИ и привести к ненадежным результатам. Обеспечение межаннотаторского соглашения и поддержание качества аннотаций становится критически важным, особенно в приложениях, где точность и достоверность имеют первостепенное значение.

Чтобы решить эту проблему, поставщики услуг по маркировке сбора данных внедряют строгие меры контроля качества. Они нанимают опытных аннотаторов и экспертов по предметной области, которые могут предоставлять точные и последовательные аннотации. Процессы обеспечения качества, такие как двойная проверка и рецензирование, внедряются для минимизации ошибок и обеспечения согласованности.

Достижения в методах машинного обучения используются для повышения качества и согласованности аннотаций. Такие методы, как активное обучение и ансамблевое моделирование, могут помочь выявить и исправить ошибки аннотаций, уменьшая влияние человеческой субъективности.

Однако, несмотря на эти усилия, поддержание постоянного качества в больших наборах данных и сложных задачах аннотации остается проблемой. Необходимость постоянного обучения, мониторинга и обратной связи для повышения производительности аннотаторов и обеспечения постоянного качества имеет решающее значение. Преодоление проблемы поддержания высокого качества и согласованности аннотаций будет иметь жизненно важное значение для рынка маркировки сбора данных для удовлетворения растущего спроса на надежные обучающие данные.

Рынок маркировки сбора данных сталкивается с проблемами, связанными с масштабируемостью и объемом данных, а также качеством и согласованностью аннотаций. Преодоление этих проблем потребует достижений в области автоматизации, технологий и мер контроля качества. Поскольку компании продолжают полагаться на технологии ИИ и МО, решение этих проблем будет иметь решающее значение для роста и успеха рынка маркировки сбора данных.

Основные тенденции рынка

Растущее внедрение методов активного обучения

Одной из заметных тенденций на рынке маркировки сбора данных является растущее внедрение методов активного обучения. Активное обучение — это итеративный процесс, который включает в себя выбор наиболее информативных точек данных для аннотации, тем самым сокращая общие усилия по маркировке, сохраняя при этом высокую производительность модели. Такой подход позволяет компаниям отдавать приоритет маркировке данных на образцах, которые с наибольшей вероятностью улучшат точность и обобщение модели ИИ.

Методы активного обучения используют алгоритмы машинного обучения для определения точек данных, которые являются неопределенными или сложными для модели. Затем эти точки данных выбираются для аннотации, что позволяет модели учиться на наиболее информативных примерах. Активно выбирая точки данных для маркировки, компании могут оптимизировать процесс маркировки, сократить расходы и ускорить разработку модели ИИ.

Более того, методы активного обучения позволяют компаниям более эффективно обрабатывать большие объемы данных. Вместо маркировки всего набора данных, что может быть трудоемким и ресурсоемким, активное обучение фокусируется на маркировке наиболее релевантных и информативных образцов. Эта тенденция особенно полезна в областях, где сбор и маркировка данных могут быть дорогими или чувствительными к времени, таких как здравоохранение, автономные транспортные средства и финансы.

Поскольку методы активного обучения продолжают развиваться, компании используют достижения в алгоритмах машинного обучения и стратегиях выбора данных. Такие методы, как выборка неопределенности, запрос по комитету и байесовская оптимизация, используются для улучшения выбора информативных точек данных для аннотации. Ожидается, что растущее внедрение методов активного обучения будет стимулировать рост рынка маркировки сбора данных, позволяя компаниям оптимизировать свои усилия по маркировке и повысить эффективность разработки моделей ИИ.

Интеграция маркировки с участием человека

Еще одной важной тенденцией на рынке маркировки сбора данных является интеграция маркировки с участием человека. Маркировка с участием человека объединяет сильные стороны аннотаторов и алгоритмов машинного обучения для повышения эффективности и точности маркировки данных.

В этом подходе алгоритмы машинного обучения используются для предварительной маркировки или предоставления начальных аннотаций к данным. Затем эти начальные аннотации проверяются и уточняются аннотаторами, которые обладают опытом для решения сложных задач маркировки и обеспечения высококачественных аннотаций. Итеративный цикл обратной связи между людьми и машинами позволяет непрерывно совершенствовать процесс маркировки.

Интеграция маркировки с участием человека дает несколько преимуществ. Она снижает нагрузку на аннотаторов за счет автоматизации повторяющихся и простых задач маркировки. Это позволяет аннотаторам сосредоточиться на более сложных и субъективных аспектах данных, где человеческий опыт имеет решающее значение. Она улучшает масштабируемость процесса маркировки за счет использования алгоритмов машинного обучения для обработки больших объемов данных. Он повышает точность и согласованность аннотаций, объединяя сильные стороны человеческого суждения и точности машины.

Компании все чаще используют маркировку с участием человека для решения проблем масштабируемости, качества и эффективности маркировки данных. Интегрируя человеческий опыт с автоматизацией машин, они могут добиться высококачественных аннотаций в масштабе, сокращая затраты и ускоряя разработку моделей ИИ. Эта тенденция особенно актуальна в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и электронная коммерция, где точные и надежные аннотации имеют решающее значение для принятия решений и взаимодействия с клиентами.

Акцент на разнообразии и смягчении предвзятости

Значительной тенденцией, формирующей рынок маркировки сбора данных, является растущий акцент на разнообразии и смягчении предвзятости при маркировке данных. По мере того, как технологии ИИ и МО становятся все более распространенными, растет признание потенциальных предвзятостей и этических последствий, связанных с этими системами. Предвзятые данные обучения могут привести к дискриминационным результатам, увековечивая существующее неравенство и влияя на процессы принятия решений.

Чтобы решить эту проблему, предприятия уделяют особое внимание обеспечению разнообразия и смягчению предвзятости в процессе маркировки данных. Это включает сбор репрезентативных наборов данных, которые охватывают широкий спектр демографических данных, точек зрения и культурных контекстов. Включая различные точки зрения в данные обучения, предприятия могут разрабатывать более инклюзивные и беспристрастные модели ИИ.

Предприятия внедряют строгие меры контроля качества для выявления и смягчения предвзятости в процессе маркировки. Это включает предоставление четких инструкций аннотаторам, проведение регулярных аудитов и проверок, а также использование автоматизированных инструментов для обнаружения и исправления предвзятости. Цель состоит в том, чтобы гарантировать, что маркированные данные точно отражают реальные сценарии и не усиливают или не усиливают существующие предвзятости.

Тенденция подчеркивания разнообразия и смягчения предвзятости в маркировке данных обусловлена как этическими соображениями, так и нормативными требованиями. Компании все больше осознают социальное воздействие систем ИИ и необходимость обеспечения справедливости и прозрачности. Устраняя предвзятость в процессе маркировки данных, они могут создавать более надежные и ответственные модели ИИ.

На рынке маркировки сбора данных наблюдаются такие тенденции, как растущее внедрение методов активного обучения, интеграция маркировки с участием человека и акцент на разнообразии и смягчении предвзятости. Эти тенденции отражают меняющиеся потребности предприятий в оптимизации процесса маркировки, повышении эффективности и точности, а также обеспечении этичных и беспристрастных моделей ИИ. Поскольку эти тенденции продолжают формировать рынок, отрасль маркировки сбора данных готова к значительному росту и инновациям.

Сегментарные аналитические данные

По типам данных

В 2023 году сегмент изображений/видео доминировал на рынке маркировки сбора данных и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Сегмент «Изображение/Видео» охватывает маркировку изображений и видео, которые имеют решающее значение для различных приложений, таких как компьютерное зрение, автономные транспортные средства, системы наблюдения и дополненная реальность. Доминирование этого сегмента можно объяснить несколькими факторами. Растущий спрос на приложения ИИ на основе изображений и видео, такие как обнаружение объектов, распознавание изображений и видеоаналитика, подпитывает потребность в точно маркированных обучающих данных. Поскольку компании во всех отраслях осознают ценность решений на основе ИИ, спрос на высококачественные маркированные данные изображений и видео резко возрос. Достижения в области алгоритмов компьютерного зрения и инструментов аннотации сделали маркировку изображений и видео более доступной и эффективной. Эти достижения позволили быстрее аннотировать сложные объекты, повысить точность аннотации и облегчить обработку больших наборов данных. Кроме того, распространение смартфонов и платформ социальных сетей привело к взрывному росту данных изображений и видео, что еще больше повысило спрос на услуги маркировки сбора данных в этом сегменте. Ожидается, что доминирование сегмента изображений/видео сохранится в течение прогнозируемого периода из-за устойчивого роста приложений ИИ в таких областях, как автономные транспортные средства, электронная коммерция, здравоохранение и развлечения. Растущее внедрение систем наблюдения на базе ИИ и растущая популярность технологий дополненной и виртуальной реальности также, как ожидается, будут способствовать дальнейшему доминированию сегмента изображений/видео. Поскольку компании стремятся использовать возможности визуальных данных, потребность в точной и полной маркировке изображений и видео останется критически важной, что обеспечит дальнейшее доминирование этого сегмента на рынке маркировки сбора данных.

Региональные данные

В 2023 году Северная Америка доминировала на рынке маркировки сбора данных и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Северная Америка находится на переднем крае технологических достижений и имеет зрелую экосистему для приложений ИИ и машинного обучения. Доминирование региона на рынке маркировки сбора данных можно объяснить несколькими факторами. Северная Америка является домом для большого количества технологических гигантов, инновационных стартапов и исследовательских институтов, которые в значительной степени полагаются на технологии ИИ. Эти организации имеют высокий спрос на точно маркированные данные для обучения для разработки и улучшения своих моделей ИИ. В Северной Америке сильное присутствие отраслей, которые активно используют ИИ, таких как автономные транспортные средства, здравоохранение, финансы и электронная коммерция. Этим отраслям требуются высококачественные маркированные данные для обучения своих моделей ИИ для таких задач, как обнаружение объектов, распознавание изображений, обнаружение мошенничества и персонализированные рекомендации. В Северной Америке хорошо налажена инфраструктура для услуг маркировки данных, а многочисленные компании специализируются на предоставлении высококачественных и масштабируемых решений для маркировки. В регионе есть квалифицированная рабочая сила аннотаторов данных и экспертов в предметной области, которые вносят свой вклад в точность и надежность маркированных данных. Кроме того, в Северной Америке действуют благоприятные правительственные инициативы и политика, которые поддерживают рост технологий ИИ и машинного обучения. Инвестиции в исследования и разработки, а также сотрудничество между академическими кругами и промышленностью еще больше стимулируют спрос на услуги маркировки сбора данных в регионе. Наличие надежной стартап-экосистемы и венчурного финансирования также подпитывает инновации и стимулирует принятие решений по маркировке данных. Поскольку Северная Америка продолжает лидировать в области достижений ИИ и внедрения технологий ИИ в различных отраслях, ожидается, что она сохранит свое доминирование на рынке маркировки сбора данных в течение прогнозируемого периода.

Последние события

• В августе 2023 года Appen Limited (ASXAPX), ведущий поставщик данных высшего уровня для жизненного цикла ИИ, представила два инновационных продукта. Эти предложения позволяют клиентам развертывать большие языковые модели (LLM) с исключительной производительностью, гарантируя ответы, которые являются как полезными, так и этически обоснованными. Эта инициатива направлена на смягчение предвзятости и токсичности в результатах, генерируемых ИИ, что соответствует обязательству Appen по содействию ответственным и эффективным решениям ИИ.

Ключевые игроки рынка

• Appen Limited
• Cogito Tech
• Deep Systems, LLC
• CloudFactory Limited
• Anthropic, PBC
• Alegion AI, Inc
• Hive Technology, Inc
• Toloka AI BV
• Labelbox, Inc.
• Summa LinguaeTechnologies