Globalt marked for AI-træningsdatasæt (2022 til 2030) –

Advertisement

Dublin, 8. juli 2022 (GLOBE NEWSWIRE). “Rapport om markedsstørrelse for AI-træningsdatasæt, aktieanalyse og -tendenser efter type (tekst, billede/video, lyd), lodret (IT, biler, regering, sundhedspleje, BFSI), region- og segmentprognoser, 2022-2030” rapport tilføjet ResearchAndMarkets.com dømme.

Det globale marked for AI-træningsdatasæt forventes at nå $8.607,1 millioner i 2030. Markedet forventes at udvide med en CAGR på 22,2% mellem 2022 og 2030. Kunstig intelligens-teknologier breder sig. Efterhånden som organisationer bevæger sig mod automatisering, vokser efterspørgslen efter teknologi. Teknologien har muliggjort hidtil usete fremskridt inden for industrier, herunder marketing, sundhedspleje, logistik, transport og meget mere. Fordelene ved at integrere teknologien i de forskellige operationer i organisationer opvejer omkostningerne, hvilket letter dens vedtagelse.

Med den hurtige indførelse af kunstig intelligens-teknologier vokser behovet for træningsdatasæt eksponentielt. For at gøre teknologien mere alsidig og præcis med dens forudsigelser, går mange virksomheder ind på markedet ved at frigive forskellige datasæt, der fungerer i forskellige anvendelsestilfælde til at træne en maskinlæringsalgoritme. Sådanne faktorer bidrager i høj grad til væksten af ​​markedet. Kendte markedsdeltagere som Google, Microsoft, Apple Inc og Amazon har fokuseret på udviklingen af ​​forskellige AI-træningsdatasæt. For eksempel lancerede Amazon i september 2021 et nyt dialogdatasæt for sund fornuft for at hjælpe med at åbne dialogforskning.

Faktorer som oprettelsen af ​​nye datasæt af høj kvalitet for at accelerere udviklingen af ​​AI-teknologi og producere nøjagtige resultater driver væksten af ​​markedet. For eksempel annoncerede teknologivirksomheden IBM Corporation i januar 2019 udgivelsen af ​​et nyt datasæt indeholdende 1 million ansigtsbilleder. Dette datasæt blev frigivet for at hjælpe udviklere med at træne deres AI-aktiverede ansigtsgenkendelsessystemer med et varieret sæt data. Dette datasæt vil give dem mulighed for at forbedre nøjagtigheden af ​​ansigtsidentifikation. For eksempel lancerede IBM i maj 2021 et nyt datasæt kaldet CodeNet med 14 millioner prøvesæt til udvikling af maskinlæringsmodeller, der kan hjælpe med programmeringsopgaver.

Markedsrapport for AI Training Dataset: Højdepunkter

  • Stigningen i oprettelsen af ​​syntetiske træningsdata til uovervåget og overvåget læring af maskinlæringsalgoritmer driver organisationens vedtagelse af datasæt og katalyserer således væksten på markedet.
  • Billed-/videosegmentet forventes at opleve stærk vækst med en CAGR på cirka 25,0% i løbet af prognoseperioden.
  • I Asien-Stillehavsregionen forventes markedet at vokse betydeligt i prognoseperioden på grund af den betydelige anvendelse af kunstig intelligens-teknologi.

Nøgleemner:

Kapitel 1 Metode og anvendelsesområde

Kapitel 2 Resumé
2.1 Markedsoversigt
2.2 Segmentoversigt
2.2.1 Type
2.2.2 Lodret

Kapitel 3 AI Training Datasæt Markedsvariabler, trends og volumen
3.1 Markedssegmentering og volumen
3.2 Markedspenetration af AI-træningsdatasæt og vækstudsigter
3.3 AI træningsdatasæt – procesflow og værdikædeanalyse
3.4 Markedsdynamik
3.4.1 Markedsdrivere
3.4.1.1 Hurtig vækst af kunstig intelligens og maskinlæring
3.4.1.2 Stigende anvendelse af træningsdatasæt i forskellige branchevertikaler
3.4.2 Markedsrestriktioner
3.4.2.1 Manglende teknologiovertagelse i udviklingsregioner
3.5 Brancheanalyse – Porters fem kræfter
3.5.1 Leverandøreffekt: lav
3.5.2 Købekraft
3.5.3 Substitutionstrussel
3.5.4 Trussel om nyt medlem
3.5.5 Konkurrencedygtig konkurrence
3.6 AI-træningsdatasæt – PEST-analyse
3.6.1 Politisk
3.6.2 Økonomisk
3.6.3 Socialt
3.6.4 Teknologisk

Kapitel 4 AI-træningsdatasæt: Typeestimater og trendanalyse

Kapitel 5 AI-træningsdatasæt: Vertikale estimater og trendanalyse

Kapitel 6 AI-træningsdatasæt: Regionale estimater og trendanalyse
6.1 AI-træningsdatasæt Markedsandel efter region, 2021 og 2030
6.2 Nordamerika
6.3 Europa
6.4 Asien-Stillehavsområdet
6.5 Sydamerika
6.6 IEA

Kapitel 7 Konkurrencedygtigt miljø
7.1 Google, LLC (Kaggle)
7.2 Appen Limited
7.3 Cogito Tech LLC
7.4 Lionbridge Technologies, Inc.
7.5 Amazon Web Services, Inc.
7.6 Microsoft Corporation
7.7 Scale AI, Inc.
7.8 Samassors Inc.
7.9 Alegion
7.10 Dybsynsdata

nævnte virksomheder

  • Google, LLC (Kaggle)
  • Appen Limited
  • LLC “Kogito Tech”
  • Lionbridge Technologies, Inc.
  • Amazon Web Services Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Scale AI, Inc.
  • Samassors Inc.
  • alegion
  • Deep Vision Data

For mere information om denne rapport, besøg https://www.researchandmarkets.com/r/b28bdl


        

Add Comment