O tamanho do mercado global de soluções e serviços de rotulagem de dados deve atingir US$ 46,9 bilhões até 2030, aumentando a um crescimento de mercado de 19,5% CAGR durante o período de previsão

Espera-se que a adoção de soluções e tecnologia de serviços de rotulagem de dados e técnicas de imagem médica para o diagnóstico precoce e preciso de doenças leve a uma maior coleta de dados. Portanto, o segmento de saúde adquiriu receita de US$ 1.779,8 milhões no mercado em 2022.

Nova York, 30 de agosto de 2023 (GLOBE NEWSWIRE) - Reportlinker.com anuncia o lançamento do relatório "Tamanho do mercado global de solução de rotulagem de dados e serviços, relatório de análise de participação e tendências do setor por tipo, por tipo de rotulagem, por tipo de fornecimento, Por Vertical, Por Perspectiva e Previsão Regional, 2023 - 2030" - https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNW Vários participantes do mercado estão lançando esforços estratégicos para criar uma rede forte de inteligência artificial, terceirizando soluções de rotulagem de dados e Serviços. Soluções baseadas em inteligência artificial podem ser treinadas para reconhecer dados marcados e rotulados. Fontes de informação comuns incluem imagens médicas, raios X, imagens de tomografia computadorizada e ressonância magnética. Rótulos e serviços de soluções de dados são cruciais na área da saúde, uma vez que as imagens médicas usam tecnologia de visão computacional para reconhecer padrões e identificar doenças e lesões. As principais estratégias seguidas pelos participantes do mercado são os lançamentos de produtos como a principal estratégia de desenvolvimento para acompanhar as novas demandas do fim Usuários. Em junho de 2022, o Google introduziu um servidor dedicado para treinamento de sistemas de IA junto com explicações baseadas em exemplos em seu Vertex para agilizar a adoção de modelos de aprendizado de máquina nas empresas. Além disso, em fevereiro de 2023, a Appen Limited lançou Rotulagem Automatizada de PNL, Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano e Inteligência de Documentos. Com base na análise apresentada na matriz KBV Cardinal; Google LLC (Alphabet Inc.) é a precursora no mercado. Empresas como Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.) e Alegion, Inc. são alguns dos principais inovadores do mercado. Por exemplo, em maio de 2021, a Cogito expandiu suas capacidades em Patologia, Oftalmologia e Cardiologia. A adoção de IA na área da saúde requer experiência para dados anotados com precisão na área da saúde. Fatores de crescimento do mercado Aumento do uso de dados rotulados em imagens de saúde O setor de saúde está crescendo devido à adoção de sistemas habilitados para Al para melhor atendimento ao paciente, diagnósticos mais rápidos e descoberta mais precoce de medicamentos. Com a ajuda de imagens médicas adequadamente rotuladas, foram construídos algoritmos que podem identificar distúrbios e doenças dos pacientes sem a ajuda humana. A equipe médica também trabalha com soluções de rotulagem de dados e prestadores de serviços experientes para compilar um banco de dados de vídeos de operações rotulados com precisão. O conjunto de dados serviria como um componente fundamental no desenvolvimento de robôs cirúrgicos autônomos. Estima-se que esse amplo uso de soluções e serviços de rotulagem de dados em saúde apoie a expansão do mercado durante o período de projeção.Aumento da digitalização em vários setoresEste mercado está crescendo significativamente devido à adoção da digitalização. A coleta de dados aumentou significativamente em vários setores como resultado da digitalização. Uma enorme quantidade de dados de texto está disponível para análise devido ao crescimento das plataformas digitais, das redes sociais e da comunicação online. Há necessidade de serviços eficazes de rotulagem de dados para dar sentido às informações e obter insights úteis. A aprendizagem automática utiliza regularmente enormes volumes de dados e as empresas investem tempo e dinheiro para fornecer aos funcionários as ferramentas e a formação adequadas para o enriquecimento de dados. Prevê-se que o mercado de soluções e serviços de rotulagem de dados ganhe apoio à medida que o uso de plataformas digitais se generalizar.Fatores de restrição do mercadoProblemas causados ​​por dados de treinamento de baixa qualidadeA escassez de dados de entrada de alta qualidade continua a ser um dos principais obstáculos para o crescimento do mercado de soluções e serviços de rotulagem de dados. Cada tentativa de usar dados de baixa qualidade para treinar modelos de Al leva a imprecisões nos resultados esperados, com certas técnicas se deteriorando a ponto de nunca serem totalmente otimizadas. Isso ocorre porque a precisão dos dados usados ​​para alimentar os algoritmos está altamente correlacionada com o seu desempenho. A precisão dos dados é essencial para setores com regulamentações rígidas, como o de saúde. Como resultado da recente pandemia, aumentar a qualidade dos dados para as próximas pandemias é mais importante do que nunca. Como resultado, projeta-se que o mercado de soluções e serviços de rotulagem de dados será restrito devido a esses fatores. Tipo Outlook Com base no tipo, o mercado é classificado em texto, imagem/vídeo e áudio. O segmento de texto obteve uma participação significativa na receita do mercado em 2022. Os dados de texto referem-se a qualquer informação escrita, como documentos, artigos, registros de bate-papo, postagens em mídias sociais, avaliações de clientes, e-mails, etc. e tecnologias de processamento de linguagem natural para extrair grandes quantidades de dados textuais para obter informações criteriosas, o segmento de rotulagem de dados de texto cresceu significativamente. Tipo de rotulagem OutlookPor tipo de rotulagem, o mercado é fragmentado em manual, semissupervisionado e automático. Em 2022, o segmento manual registrou a maior participação nas receitas deste mercado. O processo de classificação ou rotulagem manual de quaisquer dados envolve humanos. O método é fascinante em comparação com a rotulagem automática devido às suas vantagens, incluindo alta integridade, consistência e esforço mínimo de anotação de dados. A rotulagem manual é essencial quando o trabalho com instâncias de ponta ou setores/indústrias de nicho em conjuntos de dados públicos ou sintéticos é inadequado ou insuficiente. Perspectiva do tipo de sourcingCom base no tipo de sourcing, o mercado é segmentado em interno e terceirizado. O segmento interno adquiriu uma participação substancial nas receitas do mercado em 2022. As empresas podem desenvolver procedimentos de rotulagem confiáveis ​​e um sistema de gerenciamento de dados replicável, implementando suas soluções internas de rotulagem de dados. De acordo com as aplicações e requisitos dos clientes, os fornecedores também fornecem soluções especializadas. Além disso, a constituição de equipes internas de etiquetagem oferece um melhor entendimento e gerenciamento dos processos operacionais, o que é vantajoso do ponto de vista da organização. Perspectiva verticalCom base na vertical, o mercado é categorizado em TI, automotivo, governamental, saúde, financeiro serviços, varejo e outros. Em 2022, o segmento de TI testemunhou a maior participação nas receitas do mercado. O uso extensivo de aplicações de IA pela indústria contribui essencialmente para o crescimento deste segmento. Prevê-se ainda que o mercado cresça no segmento com as crescentes inovações e a adoção de tecnologias de ponta no setor de TI globalmente.Perspectiva regionalEm termos regionais, o mercado é analisado na América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico e LAMEA. Em 2022, a região da América do Norte gerou a maior participação de receita do mercado. O crescente investimento desta região em soluções de rotulagem de dados está impulsionando a expansão do mercado. O Canadá e os EUA foram os primeiros a adotar a IA na região norte-americana e estão na vanguarda das soluções e serviços de rotulagem de dados. As demandas modernas de pesquisa obrigaram as empresas a incluir fortes capacidades virtuais, que expandiram o uso desses serviços. O relatório de pesquisa de mercado abrange a análise dos principais stakeholders do mercado. As principais empresas perfiladas no relatório incluem Google LLC (Alphabet Inc.), Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.), Yandex NV, Uber Technologies, Inc. Scale AI, Inc., Labelbox, Inc., Cogito Tech LLCEstratégias recentes implantadas no mercado de soluções e serviços de rotulagem de dadosParcerias, colaborações e acordos:Março de 2022: Labelbox, Inc. assinou um acordo com Hitachi Solutions Co., Ltd., um núcleo Empresa de TI do Grupo Hitachi que fornece soluções de TI. Por meio deste acordo, ambas as empresas obtêm ferramentas de rotulagem de dados que auxiliam na criação de dados de aprendizagem para o desenvolvimento de IA e começam a vender. Maio de 2021: Labelbox se uniu à Databricks, uma empresa de software empresarial. Juntas, as empresas anunciaram os recursos para as equipes desenvolverem dados não estruturados para IA e análises em Databricks. Ao integrar Databricks e Labelbox, os usuários obtêm um ambiente completo para fluxos de trabalho de dados não estruturados, um mecanismo de consulta desenvolvido em torno de Delta Lake, ferramentas de anotação rápida e um forte ambiente de computação de aprendizado de máquina. Maio de 2021: Alegion, Inc. acordo com Yayasan Peneraju Pendidikan Bumiputera, uma agência governamental da Malásia. Este acordo foi assinado para abordar as tecnologias emergentes rapidamente de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), oferecendo treinamento e certificação em rotulagem de dados de ML.Fevereiro de 2021: Google Cloud formou uma parceria com NextBillion AI, uma startup líder do setor em plataformas de mapeamento. A parceria visa melhorar o tempo de lançamento no mercado de soluções de IA hiperlocais, operando conjuntos de dados e algoritmos no Cloud Storage e Cloud SQL para reduzir as despesas operacionais com o Google Kubernetes Engine Lançamentos e expansões de produtos:Fevereiro de 2023: Appen Limited lançou a rotulagem automatizada de PNL, Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano e Inteligência de Documentos. Os produtos lançados aproveitariam recursos generativos de IA e técnicas de aprendizado zero shot para avaliar a anotação de dados. Além disso, o produto desbloquearia IA generativa e fortaleceria experiências excepcionais do cliente. Junho de 2022: O Google introduziu um servidor dedicado para treinamento de sistema de IA junto com explicações baseadas em exemplos em seu Vertex. A expansão do produto teve como objetivo agilizar a adoção de modelos de aprendizado de máquina nas empresas. Além disso, a empresa também pretendia democratizar a IA para permitir que mais pessoas implementassem modelos em produção, monitorizassem continuamente e impulsionassem o impacto nos negócios com IA.Junho de 2022: Google lançou Imagen, um modelo de IA de texto para imagem. O novo produto tem como objetivo gerar imagens fotorrealistas de texto e é pré-treinado em dados de texto. Além disso, a nova solução também supera o DALL-E 2 no benchmark COCO.Outubro de 2021: Scale AI Inc. anunciou o lançamento do Scale Rapid, um serviço que visa resolver o problema rotulando uma amostra de dados dentro de uma a três horas . Com este lançamento, os usuários seriam capazes de garantir que a rotulagem está sendo feita corretamente, recapitular suas instruções de rotulagem, se for importante, e então acelerar para que o Scale AI rotule todos os seus conjuntos de dados. Maio de 2021: Cogito expandiu suas capacidades em Patologia, Oftalmologia e Cardiologia. A adoção de IA na área da saúde requer experiência para dados anotados com precisão na área da saúde.Fevereiro de 2021: Appen Limited lançou os mais recentes conjuntos de dados prontos para uso (OTS). Esses conjuntos de dados são desenvolvidos para tornar mais simples e rápido para as empresas obterem dados de treinamento de alta qualidade necessários para impulsionar seus projetos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). Aquisições e fusões: agosto de 2021: Appen Limited concordou em adquirir Quadrant, líder global em dados de localização móvel, dados de pontos de interesse e serviços de conformidade correspondentes. Esta aquisição teve como objetivo fortalecer a posição da Appen no mercado e também permitir que a empresa fornecesse dados de alta qualidade para empresas que dependem de geolocalização para seus negócios. Julho de 2021: A TELUS International adquiriu a Playment, uma plataforma completa de rotulagem de dados. Através desta aquisição, a Playment aprimoraria a profunda experiência de domínio da TELUS e a posicionaria de forma única para apoiar os clientes no desenvolvimento de soluções baseadas em IA em setores verticais. Março de 2021: A TELUS International assumiu a Lionbridge AI, uma fornecedora líder e global de serviços escalonáveis ​​de anotação de dados para texto, imagens, vídeos e áudio. Esta aquisição teve como objetivo expandir as ofertas de serviços globais da TELUS International e a penetração no mercado de serviços da economia em rápido crescimento sob sua estratégia de transformação digital.Escopo do estudoSegmentos de mercado abordados no relatório:Por tipo• Imagem/Vídeo• Texto• ÁudioPor tipo de etiquetagem• Manual • Semissupervisionado• AutomáticoPor Tipo de Fornecimento• Terceirizado• InternoPor Vertical• TI• Automotivo• Serviços Financeiros• Governo• Saúde• Varejo• OutrosPor Geografia• América do Norteo EUAo Canadáo Méxicoo Resto da América do Norte• Europao Alemanhao Reino Unidoo Françao Rússiao Espanhao Itáliao Resto da Europa• Ásia-Pacífico Chinao Japão Índiao Coreia do SulCingapura Malásia Resto da Ásia-Pacífico• LAMEAo Brasilo Argentinao Emirados Árabes Unidoso Arábia Sauditao África do Sulo Nigériao Resto da LAMEAEmpresas perfiladas• Google LLC (Alphabet Inc.)• Appen Limited• TELUS International (Playment, Inc.) • Yandex NV• Uber Technologies, Inc. • Modelo baseado em assinatura disponível • Melhor preço garantido • Suporte garantido à pesquisa pós-venda com 10% de personalização gratuitaLeia o relatório completo: https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNWAbout ReportlinkerReportLinker é uma solução premiada de pesquisa de mercado. 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