글로벌 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장 규모는 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 19.5%로 성장해 2030년까지 469억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

질병의 조기·정확한 진단을 위한 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 기술, 의료영상 기술의 도입으로 데이터 수집이 더욱 늘어날 것으로 기대됩니다. 따라서 의료 부문은 2022년 시장에서 1억 7,980만 달러의 수익을 얻었습니다.

뉴욕, Aug. 30, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- Reportlinker.com은 "글로벌 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장 규모, 점유율 및 산업 동향 분석 보고서 유형별, 라벨링 유형별, 소싱 유형별, 업종별, 지역별 전망 및 예측별, 2023~2030" - https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNW 여러 시장 참여자들이 데이터 라벨링 솔루션을 아웃소싱하여 강력한 인공 지능 네트워크를 구축하기 위한 전략적 노력을 시작하고 있습니다. 서비스. 인공 지능 기반 솔루션은 표시된 데이터와 레이블이 지정된 데이터를 인식하도록 훈련될 수 있습니다. 일반적인 정보 소스에는 의료 영상, 엑스레이, CT 스캔 영상, 자기공명영상 등이 있습니다. 의료 영상은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 패턴을 인식하고 질병과 부상을 식별하므로 데이터 솔루션 라벨 및 서비스는 의료 분야에서 매우 중요합니다. 시장 참가자가 따르는 주요 전략은 변화하는 수요에 발맞추기 위한 핵심 개발 전략인 제품 출시입니다. 사용자. 2022년 6월, Google은 기업의 머신러닝 모델 채택을 가속화하기 위해 Vertex에 예시 기반 설명과 함께 AI 시스템 교육 전용 서버를 도입했습니다. 또한 2023년 2월 Appen Limited는 자동화된 NLP 라벨링, 인간 피드백을 통한 강화 학습 및 문서 인텔리전스를 출시했습니다. KBV 추기경 매트릭스에 제시된 분석을 기반으로 합니다. Google LLC(Alphabet Inc.)가 시장의 선두주자입니다. Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.) 및 Alegion, Inc.와 같은 회사는 시장의 주요 혁신자 중 일부입니다. 예를 들어, 2021년 5월 Cogito는 병리학, 안과 및 심장학 분야의 역량을 확장했습니다. 의료 분야에서 AI를 채택하려면 의료 분야에서 정확하게 주석이 달린 데이터에 대한 전문 지식이 필요합니다. 시장 성장 요인의료 영상에서 라벨링된 데이터의 사용 증가 의료 산업은 더 나은 환자 치료, 빠른 진단 및 조기 약물 발견을 위해 AI 지원 시스템을 채택함으로써 성장하고 있습니다. 적절히 라벨링된 의료 이미지의 도움으로 인간의 도움 없이 환자의 장애와 질병을 식별할 수 있는 알고리즘이 구축되었습니다. 의료진은 또한 지식이 풍부한 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 제공업체와 협력하여 정확하게 라벨이 지정된 수술 비디오 데이터베이스를 컴파일합니다. 데이터 세트는 자율 수술 로봇을 개발하는 데 기본 구성 요소 역할을 합니다. 의료 분야에서 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스의 이러한 광범위한 사용은 예측 기간 동안 시장 확장을 지원할 것으로 추정됩니다. 다양한 산업 전반에 걸쳐 디지털화 증가이 시장은 디지털화 채택으로 인해 크게 성장하고 있습니다. 디지털화의 결과로 다양한 산업 분야에서 데이터 수집이 크게 증가했습니다. 디지털 플랫폼, 소셜 미디어, 온라인 커뮤니케이션의 성장으로 인해 엄청난 양의 텍스트 데이터를 분석할 수 있습니다. 정보를 이해하고 유용한 통찰력을 얻으려면 효과적인 데이터 라벨링 서비스가 필요합니다. 기계 학습은 정기적으로 엄청난 양의 데이터를 사용하며 기업은 직원에게 데이터 강화를 위한 적절한 도구와 교육을 제공하는 데 시간과 돈을 투자합니다. 디지털 플랫폼의 사용이 널리 보급됨에 따라 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장이 지지를 얻을 것으로 예상됩니다. 시장 제한 요인저품질 훈련 데이터로 인한 문제고품질 입력 데이터의 부족은 계속해서 주요 장애물 중 하나입니다. 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스의 시장 성장. AI 모델을 훈련하기 위해 품질이 낮은 데이터를 사용하려는 모든 시도는 예상 결과의 부정확성을 초래하며 특정 기술은 완전히 최적화되지 않을 정도로 악화됩니다. 이는 알고리즘을 제공하는 데 사용되는 데이터의 정확성이 성능과 높은 상관관계가 있기 때문입니다. 의료와 같이 규제가 엄격한 산업에서는 데이터 정확성이 필수적입니다. 최근 팬데믹으로 인해 앞으로 다가올 팬데믹에 대한 데이터 품질을 높이는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 결과적으로 이러한 요인으로 인해 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장은 제한될 것으로 예상된다. Type Outlook 시장은 유형에 따라 텍스트, 이미지/비디오, 오디오로 구분된다. 텍스트 부문은 2022년 시장에서 상당한 수익 점유율을 얻었습니다. 텍스트 데이터는 문서, 기사, 채팅 로그, 소셜 미디어 게시물, 고객 리뷰, 이메일 등과 같이 기록된 모든 정보를 나타냅니다. 기업이 기계 학습에 점점 더 의존함에 따라 통찰력 있는 정보를 위해 방대한 양의 텍스트 데이터를 마이닝하기 위한 자연어 처리 기술과 텍스트 데이터 라벨링 부문이 크게 성장했습니다. 라벨링 유형 전망 라벨링 유형에 따라 시장은 수동, 반 감독, 자동으로 세분화됩니다. 2022년에는 수동 부문이 이 시장에서 가장 높은 수익 점유율을 기록했습니다. 데이터를 수동으로 분류하거나 라벨을 지정하는 과정에는 사람이 참여합니다. 이 방법은 높은 무결성, 일관성, 최소한의 데이터 주석 작업 등의 장점으로 인해 자동 라벨링에 비해 매력적입니다. 공공 또는 합성 데이터 세트의 엣지 인스턴스 또는 틈새 부문/산업 작업이 부적절하거나 충분하지 않은 경우 수동 라벨링이 필수적입니다. 소싱 유형 전망소싱 유형을 기준으로 시장은 사내 및 아웃소싱으로 분류됩니다. 사내 부문은 2022년 시장에서 상당한 수익 지분을 획득했습니다. 기업은 사내 데이터 라벨링 솔루션을 구현하여 신뢰할 수 있는 라벨링 절차와 복제 가능한 데이터 관리 시스템을 개발할 수 있습니다. 고객의 애플리케이션과 요구 사항에 따라 공급업체는 전문적인 솔루션도 제공합니다. 또한 사내 라벨링 팀을 구성하면 운영 프로세스에 대한 더 나은 이해와 관리가 가능해 조직의 관점에서 유리합니다. 수직적 전망수직을 기준으로 시장은 IT, 자동차, 정부, 의료, 금융으로 분류됩니다. 서비스, ​​소매업 및 기타. 2022년에는 IT 부문이 시장에서 가장 큰 수익 점유율을 기록했습니다. 업계에서 AI 애플리케이션을 광범위하게 사용하는 것은 본질적으로 이 부문의 성장에 기여합니다. 시장은 전 세계적으로 IT 부문 내에서 혁신이 증가하고 최첨단 기술이 채택됨에 따라 해당 부문에서 더욱 성장할 것으로 예상됩니다. 지역 전망지역 측면에서 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 LAMEA에서 분석됩니다. 2022년에는 북미 지역이 시장에서 가장 높은 수익 점유율을 기록했습니다. 데이터 라벨링 솔루션에 대한 이 지역의 투자 증가는 시장 확장을 주도하고 있습니다. 캐나다와 미국은 북미 지역에서 AI를 초기에 채택했으며 데이터 라벨링 솔루션 및 서비스의 최첨단에 있습니다. 현대 연구 요구로 인해 기업은 이러한 서비스의 사용을 확대한 강력한 가상 기능을 포함해야 했습니다. 시장 조사 보고서는 시장의 주요 이해관계자에 대한 분석을 다룹니다. 보고서에 소개된 주요 기업으로는 Google LLC(Alphabet Inc.), Appen Limited, TELUS International(Playment, Inc.), Yandex NV, Uber Technologies, Inc.(Mighty AI, Inc.), Zight, Alegion, Inc., Scale AI, Inc., Labelbox, Inc., Cogito Tech LLC데이터 라벨링 솔루션 및 서비스 시장에 배포된 최근 전략파트너십, 협업 및 계약: 2022년 3월: Labelbox, Inc.가 핵심 기업인 Hitachi Solutions Co., Ltd.와 계약을 체결했습니다. IT 솔루션을 제공하는 히타치 그룹의 IT 회사입니다. 이번 협약을 통해 양사는 AI 개발을 위한 학습 데이터 생성에 도움이 되는 데이터 라벨링 툴을 확보하고 판매를 시작한다. 2021년 5월: 라벨박스는 엔터프라이즈 소프트웨어 기업인 데이터브릭스(Databricks)와 협력한다. 두 회사는 팀이 Databricks에서 AI 및 분석을 위한 비정형 데이터를 개발할 수 있는 기능을 함께 발표했습니다. Databricks와 Labelbox를 통합함으로써 사용자는 구조화되지 않은 데이터 워크플로를 위한 엔드투엔드 환경, Delta Lake를 중심으로 개발된 쿼리 엔진, 빠른 주석 도구 및 강력한 기계 학습 컴퓨팅 환경을 얻을 수 있습니다. 2021년 5월: Alegion, Inc.는 말레이시아 정부기관인 Yayasan Peneraju Pendidikan Bumiputera와 협약을 맺었습니다. 이 계약은 ML 데이터 라벨링에 대한 교육 및 인증을 제공하여 빠르게 떠오르는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술을 다루기 위해 체결되었습니다. 2021년 2월: Google Cloud는 업계 최고의 스타트업인 NextBillion AI와 파트너십을 체결했습니다. 매핑 플랫폼에서. 이 파트너십은 Google Kubernetes Engine제품 출시 및 제품 확장을 통해 운영 오버헤드를 줄이기 위해 Cloud Storage 및 Cloud SQL에서 데이터 세트 및 알고리즘을 운영함으로써 하이퍼로컬 AI 솔루션의 출시 기간을 단축하는 것을 목표로 합니다. 2023년 2월: Appen Limited는 자동화된 NLP 라벨링을 출시했습니다. 인간의 피드백과 문서 인텔리전스를 통한 강화 학습. 출시된 제품은 생성적 AI 기능과 제로 샷 학습 기술을 활용하여 데이터 주석을 평가합니다. 또한 이 제품은 생성 AI의 잠금을 해제하고 탁월한 고객 경험을 강화할 것입니다. 2022년 6월: Google은 Vertex에 예시 기반 설명과 함께 AI 시스템 교육을 위한 전용 서버를 도입했습니다. 이번 제품 확장은 기업에서 머신러닝 모델의 채택을 가속화하는 것을 목표로 했습니다. 또한 회사는 AI 민주화를 목표로 하여 더 많은 사람들이 프로덕션 환경에 모델을 배포하고 지속적으로 모니터링하며 AI를 통해 비즈니스 영향을 촉진할 수 있도록 했습니다. 2022년 6월: Google은 텍스트-이미지 AI 모델인 Imagen을 출시했습니다. 새로운 제품은 사실적인 텍스트 이미지를 생성하는 것을 목표로 하며 텍스트 데이터에 대해 사전 훈련되었습니다. 또한, 새로운 솔루션은 COCO 벤치마크에서 DALL-E 2보다 성능이 뛰어납니다. 2021년 10월: Scale AI Inc.는 1~3시간 내에 데이터 샘플에 라벨을 지정하여 문제를 해결하는 것을 목표로 하는 서비스인 Scale Rapid 출시를 발표했습니다. . 이번 출시를 통해 사용자는 라벨링이 올바르게 수행되었는지 확인하고 중요한 경우 라벨링 지침을 요약한 다음 모든 데이터세트에 Scale AI 라벨링을 적용할 수 있습니다. 2021년 5월: Cogito는 병리학, 안과 분야에서 기능을 확장했습니다. & 심장학. 의료 분야에서 AI를 채택하려면 의료 분야에서 정확하게 주석이 달린 데이터에 대한 전문 지식이 필요합니다. 2021년 2월: Appen Limited는 최신 OTS(기성품) 데이터 세트를 출시했습니다. 이러한 데이터 세트는 기업이 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 프로젝트를 강화하는 데 필요한 고품질 교육 데이터를 더 간단하고 빠르게 얻을 수 있도록 개발되었습니다. 인수 및 합병: 2021년 8월: Appen Limited가 인수하기로 합의했습니다. 모바일 위치 데이터, 관심 지점 데이터 및 해당 규정 준수 서비스 분야의 글로벌 리더인 Quadrant. 이번 인수는 시장에서 Appen의 입지를 강화하고 회사가 비즈니스를 위해 지리적 위치에 의존하는 회사에 고품질 데이터를 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 했습니다. 2021년 7월: TELUS International은 완전한 데이터 라벨링 플랫폼인 Playment를 인수했습니다. 이번 인수를 통해 Playment는 TELUS의 심층적인 도메인 전문 지식을 강화하고 수직 전반에 걸쳐 AI 기반 솔루션을 개발하는 고객을 지원할 수 있는 독보적인 입지를 확보하게 될 것입니다. 2021년 3월: TELUS International은 확장 가능한 데이터 주석 서비스를 제공하는 선도적인 글로벌 공급업체인 Lionbridge AI를 인수했습니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오. 이번 인수는 TELUS International의 글로벌 서비스 제공을 확장하고 디지털 혁신 전략에 따라 빠르게 성장하는 경제 서비스 시장에 침투하는 것을 목표로 했습니다. 보고서에서 다루는 연구 시장 세그먼트의 범위: 유형별• 이미지/비디오• 텍스트• 오디오 라벨링 유형별• 매뉴얼 • 반 감독형• 자동소싱 유형별• 아웃소싱• 사내 업종별• IT• 자동차• 금융 서비스• 정부• 의료• 소매• 기타 지역별• 북미 USo 캐나다 멕시코 멕시코 나머지 북미 지역• 유럽 독일 UKo 프랑스 프랑스 러시아 스페인 스페인 이탈리아 나머지 유럽• 아시아 태평양 차이나오 일본 인도 인도 한국 싱가포르 말레이시아 나머지 아시아 태평양• LAMEAo 브라질 아르헨티나 UAE 사우디아라비아 남아프리카 공화국 나이지리아 나머지 LAMEA 프로필화된 회사• Google LLC(Alphabet Inc.)• Appen Limited• TELUS International(Playment, Inc.) • Yandex NV• Uber Technologies, Inc.(Mighty AI, Inc.)• Zight• Alegion, Inc.• Scale AI, Inc.• Labelbox, Inc.• Cogito Tech LLC독특한 제품 • 광범위한 적용 범위• 가장 많은 수의 시장 표 및 수치 • 구독 기반 모델 이용 가능• 최적의 가격 보장• 10% 무료 사용자 정의로 판매 후 조사 지원 보장 전체 보고서 읽기: https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNW Reportlinker 정보ReportLinker는 수상 경력이 있는 시장 조사 솔루션입니다. 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