2023 年のデータ ラベリングの影響: 現在の傾向と将来のニーズ

データのラベル付けは、長い間、多くの機械学習および人工知能の取り組みの重要な要素でした。正確で信頼性の高いデータラベル付けの必要性は、数多くのプロジェクトの成功にとってプロセスの重要性がますます高まっているため、近年劇的に増加しています。しかし、データのタグ付けとは正確には何でしょうか? 2023 年のデータ ラベリングはビジネスにどのような影響を与えるでしょうか?データラベリングの将来を形作る、今注意すべきトレンドは何でしょうか?この記事では、このテクノロジーが今後数年間でどこに向かうのかをより深く理解するために、これらの質問を検討します。

市場におけるデータ ラベル付けツールの需要は、主に次の 3 つの要因によって促進されます:

1. 自動化されたデータ ラベル付けクラウドベースのコンピューティング リソースの使用が増加しています;

2. 企業は、大量の AI トレーニング データに正確にラベルを付けるためにデータ ラベル付けツールをますます使用しています;

3. 需要の増加に伴い、自動運転技術への投資が増加しており、自動運転 ML モデルを改善するために十分に注釈が付けられたデータの必要性も高まっています。

デジタル環境が 21 世紀に入ると、データのラベル付けは大きな前進を遂げ、より統合されることが約束されています。この変化の主な要因は、デジタル画像処理とモバイル コンピューティングの台頭です。

データのタグ付けはどのような分野に適していますか?また、それが必要な理由は何ですか?

1. デジタル コマースを通じて顧客エクスペリエンスを向上させる;

2. 銀行、金融、保険における文書検証とリアルタイムの顧客対話;

3. 主導型研究目的別 大規模な非構造化累積データ セットを解析する;

4. ソーシャル メディア コンテンツを監視および管理し、不適切なコンテンツを特定する;

5. 作物の監視、土壌評価などは、すべての側面から行われます。農学部の一部。

データのラベル付けの傾向は多くの要因の影響を受けますが、上記はそのうちの一部にすぎません。

さらに、すべてのビジネス プラットフォームでデジタル コンテンツが驚異的な成長を遂げています。したがって、大規模ユーザーに関するデータは、幅広いデジタル チャネルを通じて処理する必要があります。データに注釈を付けることで、企業はオンライン コンテンツの利点を活用し、付加価値を高め、新しい顧客を引き付けることができます。

ほとんどの企業はデータ中心のアーキテクチャを実装しています。データ中心の考え方とデータ中心のアーキテクチャはどちらも、効果的なエンタープライズ アーキテクチャの導入と維持に不可欠です。したがって、データラベル付け作業者はインテリジェントである必要があり、自動化オプションを検討できる必要があります。

IoT、機械学習、深層学習、ロボット工学、予測分析、不正検出システム、推奨システムの改善に加えて、AI プロジェクトには効率的なデータが必要です。これはおそらく、データのラベル付けに画期的な進歩をもたらす最も重要な要素です。

AI データ ラベリング市場の現状: データ ラベリング市場は現在、変革期にあります。これは、ラベル付きデータに対する需要が増大しており、労働集約的な手動ラベル付けによる従来の供給量を上回っているためです。これに応えて、自動化を使用してラベル付けプロセスを高速化する、多くの新しいデータラベル付けサービスが登場しました。

AI データ アノテーション市場の現状の概要: 調査によると、世界のデータ アノテーション市場は、2019 年までに 8 億 2,200 万米ドルの価値があると予想されています。 2028年。さらに、世界のデータ注釈サービス市場は、2030 年までに 26.6% の CAGR で成長し、5 億米ドル増加すると予想されています。

ラベル付きデータに対する需要の高まりにより、労働集約的な手動ラベル付けの従来の供給を上回っています。このニーズに応えて、自動化を使用してラベル付けプロセスを高速化する多くの新しいデータラベル付けサービスが登場しました。これらのサービスはまだ開発の初期段階にあり、時間の経過とともにどのように進化するかはまだわかりません。

データラベリングにおける将来の新たなトレンド: 情報に基づいた意思決定を行うために、正確かつ最新の洗練されたデータセットを必要とする企業がますます多くなっているため、データラベリングサービスに対する需要は引き続き増加すると考えられます。 。これは、ラベル付きデータを使用してアルゴリズムをトレーニングする機械学習の分野に特に当てはまります。

データ ラベル付けの分野では、これらのサービスの将来の需要に大きな影響を与えるいくつかの重要なトレンドが生まれています。

まず、データセットはより複雑になる傾向にあります。機械学習がより高度になるにつれて、ラベルを付ける必要があるデータセットはより複雑になります。このため、データのニュアンスを理解し、適切なラベルを適用できる専門のラベル作成者の必要性が高まっています。

第 2 に、リアルタイムのタグ付けの傾向があります。多くの場合、アルゴリズムがリアルタイムでデータから学習できるように、収集時にデータにラベルを付ける必要があります。このため、ラベル作成者は、トレーニング プロセスの結果に影響を与える可能性のある間違いを犯してはいけないため、より効率的かつ正確であることが求められます。

3 番目に、自動タグ付けの傾向があります。場合によっては、アルゴリズムを使用してデータセットに自動的にラベルを付けることができます。ただし、この方法は常に信頼できるわけではなく、精度を確保するために人間の介入が必要になることがよくあります。したがって、自動ラベル付けは、将来的には従来の人によるラベル付けを置き換えるのではなく、補完する可能性があります。

人工知能に影響を与える、注目すべき主要なテクノロジー トレンド: Gartner による調査研究を考慮すると、データ アノテーション業界は 2023 年に大きな成長の機会に直面し、それを形づくるアップデートに直面すると予測されます。現在の見通し 技術動向

信頼、リスク、セキュリティのバランスをとった AI: モデルの信頼性、信頼性、セキュリティ、プライバシーは、管理チームの高度な能力によって確保されなければなりません。その結果、ユーザーの受け入れ度と企業の目標は 2026 年までに 50% 増加するでしょう。

デジタル免疫システムの構築: 効果的な戦略により、リスクが軽減され、ユーザーと顧客のエクスペリエンスが向上し、ビジネスの挫折に対する回復力が高まります。デジタル免疫システムへの投資により、2025 年までにダウンタイムが 80% 削減され、消費者の満足度が向上します。

産業用クラウド コンピューティング プラットフォーム: 産業用クラウドの助けを借りて、組織は業界で最も差し迫った問題やケースを解決できるようになります。 2027 年までに、現代の組織の半数以上が業界固有のクラウド プラットフォームを使用するようになります。

プラットフォーム エンジニアリング: 近年、先駆的な企業は、ユーザーとユーザーが依存するサポート サービスとの間に運用プラットフォームを構築し始めています。 2026 年までに、ソフトウェア エンジニアリング会社の 80% が、再利用可能なサービス、コンポーネント、ツールを提供するプラットフォームを作成すると推定されています。

適応型人工知能: AI を実装すると、複数の組織環境にわたって AI を構築、導入、適応、管理できるようになります。 AI エンジニアリング手法は、競合他社を少なくとも 25% 上回るパフォーマンスを発揮するだけでなく、適応システムの開発にも役立ちます。

Metaverse: Metaverse エクスペリエンスを使用することで、企業は従業員のエンゲージメント、コラボレーション、つながりを高める方法を見つけています。 2027 年までに、ほとんどの大企業は Web3、空間コンピューティング、デジタル ツインを使用して収益を増やすでしょう。

ワイヤレス テクノロジーの可能性: 複数のワイヤレス テクノロジーを統合することで、より信頼性が高く、スケーラブルで、より安価な資本投資を必要とする基盤を構築できます。今後 3 年間の終わりまでに、商用無線端末の 50% が通信以外のネットワーク サービスを使用するようになります。

これらの最近の業界トレンドは、機会とリスクの両方をもたらします。 AI イニシアチブのテクノロジー ロードマップを構築するときは、プロジェクトの目標を達成するために十分に注釈が付けられたデータセットの重要性を必ず考慮してください。

#データラベリング業界の発展を加速するための重要なポイント

The Impact of Data Labeling 2023: Current Trends & Future Demands 、著者: Roger Brown

以上が2023 年のデータ ラベリングの影響: 現在の傾向と将来のニーズの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。