AI Training Dataset Market Size - Data Modality에 의해 데이터 유형에 의해 배포 모드로 데이터 수집 방법, End Use, Growth Forecast, 2025 - 2034

AI 교육 Dataset 시장 크기

글로벌 AI 교육 데이터 세트 시장 규모는 2024년 USD 3.2억에 달하며 2025년과 2034년 사이에 20.5%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 자율주행, 의료진, 자연적인 언어 처리 및 금융 모델링과 같은 분야의 인공 지능의 급속한 채택은 고품질, 라벨 데이터 세트에 대한 수요를 크게 몰고 있습니다.

예를 들어, 9 월 2022에서 National Institutes of Health (NIH)는 Bridge2AI 프로그램을 시작했습니다. 이는 생명 의학 및 행동 연구의 인공 지능의 구현을 증가시키기 위해 1 억 달러를 할당했습니다. 이 이니셔티브는 음성 바이오 매스, 수술 및 건강 결과에서 이러한 강조 할 수있는 AI 모델을 훈련하기 위해 고품질의 데이터 세트의 윤리적 인 소스 데이터 세트를 만들 것을 약속합니다. Bridge2AI는 AI 도구가 신뢰할 수 있고, 평등하며 다양한 인구에 적용 할 수 있는지 확인하십시오.

로봇 및 산업 자동화의 AI의 급속한 발전은 전문화하고, 실제적인 훈련 자료 세트를 위한 거대한 수요를 창조합니다. 이 데이터셋은 역동적인 공간에서 객체 감지, 정렬, 탐색을 포함하여 복잡한 작업을 수행하기 위해 로봇 시스템에 중요한 역할을 합니다. 산업은 효율성을 개선하고 인간 간섭을 최소화하기 위해 AI 모델을 훈련하기 위해 고품질의 라벨 데이터가있어 실제 세계에서 신뢰할 수있는 기능을 할 수 있습니다. 이 트렌드는 특히 제조, 물류 및 창고 자동화와 같은 산업 분야에서 경험이 있습니다.

예를 들어, 4 월 2023에서 Amazon Web Services (AWS)는 ARMBench open-source dataset을 도입했습니다. 이는 훈련 "pick and place"로 가장 큰 종류의 로봇 시스템입니다. 산업용 제품이 분류된 실제 환경에서 190,000개 이상의 이미지를 포함합니다. Dataset는 창고 자동화를 위한 로봇 팔의 정확도 그리고 적응성을 강화하기 위하여 사용될 것입니다, 지적인 근수 및 성취 체계의 핵심 성분의 한.

AI 교육 Dataset 시장 동향

• 생물 의학 연구에 있는 AI와 quantum 컴퓨팅의 조합은 정교한, 지역 특정한 훈련 datasets를 위한 수요를 증가합니다. 이 데이터 세트는 genomics, 질병 예측 및 약 발견과 같은 분야에서 훈련 모델에 중요합니다. 연구, 고품질, 구조화된 의학 자료의 증가 자료 인 증강으로 정확한, 능률 및 확장할 수 있는 AI 가능하게 하는 의료 혁신을 위한 열쇠입니다.
• 예를 들어, 6 월 2024에서 Cleveland Clinic은 IBM과 Hartree Centre와 파트너십을 맺고 인공 지능과 퀀텀 컴퓨팅을 활용하여 의료 및 생명 과학의 혁신을 가속화합니다. 협력은 질병 모델링, 약물 발견 및 복잡한 생물 의학 데이터를 빠르게 처리하는 정교한 컴퓨팅의 사용을 통해 개인화 된 의약품을 개선하는 것을 추구합니다.
• 전 세계 정부는 AI 교육 인프라의 투자를 적극적으로 만들고 있으며 AI 교육 데이터 세트 시장을 주도하고 있습니다. 이 프로젝트는 의료, 이동성 및 공공 서비스로 이러한 지역에 대한 수정을 앞으로 구동하기 위해 중앙 집중식, 보안 및 다양한 데이터 세트를 만들 수 있도록 설계되었습니다.
• 2 월 2025에서 EU는 인공 지능에 € 200 억 투자를 모방하는 InvestAI 이니셔티브를 시작했습니다. 이 인프라는 신뢰할 수있는 AI의 설계 및 개발을 촉진하기 위해 대규모 고품질 데이터 세트 및 컴퓨팅 기능을 위해 안전한 액세스를 제공하도록 구성되었습니다. 이 전략적인 단계는 직접 다른 사람의 사이에서 의료, 제조 및 공중 서비스 기업에 있는 자료 가용성을 강화할 것이기 때문에 AI 훈련 dataset 시장을 증가할 것입니다.
• Data annotation에 대한 자동화 도구의 증가는 AI 교육 데이터 세트 시장에서 주요 추세가되고있다. 자동 라벨링 및 활성 학습과 같은 기술을 기반으로하는 이 도구는 큰 데이터셋을 라벨링하는 데 필요한 노력, 비용 및 노력을 크게 줄입니다. 정확도의 높은 비율을 가진 주석의 과정을 단순화함으로써, 그들은 빠르고 확장 가능한 dataset의 창조를 허용할 것입니다. 이 업계에서 특히 유용합니다. 이미지 및 비디오 처리와 같은 복잡한 데이터의 엄청난 양의 데이터를 처리하는 데이터 라벨링은 AI 모델에서 매우 혜택을 얻을만큼 중요한 교육입니다.
• 1월 2024일, 국립 AI Research Resource (NAIRR) 파일럿 프로그램은 White House와 National Science Foundation에 의해 시작되었으며, 자동화 된 데이터 라벨링 리소스를 포함하여 AI 도구 및 주석 데이터 세트에 액세스 할 수있는 연구원을 제공합니다.

트럼프 행정 관세

• 트럼프 행정의 관세, 특히 중국 기술 상품 및 서비스에 부과 한, AI 교육 데이터 세트 시장에서 주목할만한 영향을했다. 수동 데이터 라벨링 및 주석 작업의 중요한 부분은 중국과 같은 국가에 더 낮은 노동 비용으로 공급되었습니다. 그러나, 상승 관세와 중국 기술 회사에 scrutiny 증가, 많은 미국 회사는 sourcing annotated 데이터를 위한 더 높은 가동 비용을 직면, AI 훈련 이니셔티브의 감당성 그리고 가늠자에 직접 영향을 미치는.
• 또한, 무역 긴장은 중국 datasets에 제한된 접근을, 자연 언어 가공, 얼굴 인식 및 전자 상거래 행동과 같은 지역에 있는 훈련 AI 모형을 위해 생명 입니다. AI 모델의 성능과 적응성에 부정적인 영향을 미치는 다양한 교육 데이터의 규모를 감소, 특히 글로벌 사용을 위해 설계. 또한 미국과 중국 회사 간의 협업 데이터 공유 노력도 공개했습니다.
• 응답에서, 미국 회사는 국내 데이터 라벨링 인프라 및 자동화 도구에서 더 많은 투자를 시작했다. 이 변화는 합성 데이터 생성 및 AI 보조 주석 플랫폼에서 혁신을 촉진했지만 자원 병목 및 더 긴 개발 타임 라인과 같은 단기적인 과제로 이끌었습니다. 궁극적으로, 관세가 자기 신뢰를 격려하는 동안, 그들은 양극 처리된 자료의 세계적인 공급 사슬을 중단하고 AI 훈련 데이터셋이 개발되는 방법에 있는 전략적인 이동을 초래했습니다.

AI 교육 Dataset 시장 분석

Data modality를 기반으로 AI 교육 dataset 시장은 텍스트, 이미지, 오디오 및 연설, 비디오 및 다중화로 나뉩니다. 2024 년, 텍스트 세그먼트는 시장, 약 31%의 점유율을 차지하고 예측 기간 동안 21% 이상의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다.

• 텍스트 구분은 AI 교육 dataset 시장을 주로 활용합니다. 자연적인 언어 처리 (NLP) 산업 분야 Chatbots, sentiment 분석 엔진, 언어 번역 도구 및 가상 조수와 같은 AI-powered 솔루션은 정확하게 기능에 라벨 텍스트의 큰 볼륨에 의존합니다. 소셜 미디어 게시물, 제품 리뷰, 이메일 및 고객 지원 성적표 조직을 포함한 디지털 콘텐츠 폭발로 모델 교육에 대한 구조화 될 수있는 풍부한 원본 데이터에 액세스 할 수 있습니다.
• 또한, GPT 및 BERT와 같은 대형 언어 모델 (LLMs)의 출현은 크게 고품질, 다양한 텍스트 데이터 세트에 대한 수요를 증가했다. 이 모델은 컨텍스트, 구문, 톤, 세만트를 이해하기 위해 주석 텍스트의 광대 한 양을 요구합니다. 이미지 또는 비디오 데이터와 비교해, 텍스트 데이터셋은 수집, 저장 및 프로세스에 더 쉽고 비용이 많이 들며 AI 교육 데이터셋 시장에서의 지배력을 강화할 수 있습니다.
• 예를 들어, 6월 2023일, Cohere, 토론토에 본사를 둔 AI 스타트업인 Inovia Capital이 이끄는 자금 조달 라운드에서 2억 달러, NVIDIA, Oracle, Salesforce Ventures 및 기타 참여와 함께 성장했습니다. 펀딩은 OpenAI의 GPT와 유사한 텍스트 기반 대형 언어 모델의 확장을 향해, 고품질, 대규모 텍스트 데이터 세트를 사용하여 기업 중심의 NLP 응용 프로그램에. 이 투자는 주요 선수가 교육 및 확장 강력한 유전적 AI 도구에 할당 된 텍스트 데이터 세트를 우선 순위화하는 방법을 강조하고 텍스트 세그먼트의 수요 및 시장 점유율을 강화합니다.

배포 모드를 기반으로 AI 교육 dataset 시장은 온프레미스, 클라우드로 구분됩니다. 2024년에 클라우드 세그먼트는 시장 점유율의 73%를 가진 시장을 지배하고, 세그먼트는 2025년에서 2034년까지 20.5%의 CAGR에 성장할 것으로 예상됩니다.

• 클라우드 배포 모드는 확장성, 비용 효율성 및 접근성으로 인해 AI 교육 데이터 세트 시장을 지배합니다. AWS, Google Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 클라우드 플랫폼은 AI 교육에 대한 관리, 라벨 및 프로세스 대규모 데이터 세트를 필요로하는 광범위한 스토리지 및 강력한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 이 플랫폼은 LLM 또는 컴퓨터 비전 작업과 같은 복잡한 교육 모델을 처리 할 때 중요한 워크로드를 기반으로 구성하거나 축소 할 수 있습니다.
• 또한 클라우드 기반 배포는 Geographies를 통해 협업을 지원하며, 분산된 팀과 실시간 데이터에 액세스하고 익명화할 수 있습니다. 또한 자동화된 데이터 라벨링, 합성 데이터 생성 및 분석과 같은 통합 도구를 제공하며 전체 데이터셋 파이프라인을 간소화합니다. AI 교육 워크플로우에서 클라우드 플랫폼의 매력을 확보하고 데이터를 안전하게 관리할 수 있는 능력은 지배적인 시장 점유율을 구동하는 것입니다.
• 예를 들어, 9 월 2023에서 AWS는 Amazon Bedrock을 출시했으며, 사용자가 AI21 Labs, Anthropic 및 Stability AI에서 기초 모델을 사용하여 유전자 AI 응용 프로그램을 구축하고 확장 할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼입니다. 플랫폼은 AWS 클라우드 생태계 내에서 독점적 인 데이터 세트를 사용하여 모델 교육을 지원하며 클라우드 플랫폼이 규모에서 교육 데이터를 관리하는 데 필수적입니다.

데이터 유형에 따라 AI 교육 데이터 세트 시장은 구조화 된 데이터, 구조화되지 않은 데이터 및 세미 구조화 된 데이터로 구분됩니다. 2024년, 소셜 미디어, 오디오/비디오 컨텐츠, 이메일, 고객 리뷰 및 센서 피드와 같은 소스에서 생성 된 데이터의 폭발적인 성장으로 인해 dominate에 예상되지 않은 데이터 범주.

• 통합된 데이터 세그먼트는 비디오, 이미지, 오디오 녹음, 이메일, 소셜 미디어 및 웹 콘텐츠와 같은 소스에서 생성 된 데이터의 immense 볼륨으로 인해 AI 교육 데이터 세트 시장을 지배합니다. 정의된 형식을 따르는 구조화된 데이터셋과는 달리 특정 스키마가 부족하지 않고 복잡한 패턴과 컨텍스트 정보에 의존하는 딥러닝 모델을 훈련하는 데 이상적입니다. 이 데이터의 형태는 고급 AI 응용 프로그램에 특히 자연 언어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전 및 음성 인식에 중요합니다.
• AI chatbots, Virtual Assistants, text-to-image platform을 포함한 유전적 AI 기술의 증가 사용은 구조화 된 데이터 세트의 큰 볼륨에 대한 수요를 더 강화했습니다. 이 응용 프로그램은 언어, 음성 음색, 얼굴 표현, 또는 이미지 기능과 같은 다양한 입력이 정확하게 작용합니다. 결과적으로, 회사는 데이터 라벨링 플랫폼 및 AI 기반 주석 도구에 크게 투자하여 효율적으로 교육에 대한 통합 데이터를 준비합니다.
• 글로벌 데이터의 주요성은 구조화되고, 그 볼륨은 산업 전반에 걸쳐 빠르게 성장하고 있습니다. 기업 및 정부는 이제 통찰력을 추출하기 위해이 데이터를 활용하고 개인화를 개선하고 더 많은 응답 AI 모델을 개발합니다. 멀티미디어 콘텐츠 및 실시간 데이터 스트림의 번영으로, 비축된 데이터 세그먼트는 2024 이상 시장에서 선도적인 위치를 유지할 것으로 예상됩니다.

2024년 북미 지역은 북미에서 약 88%의 시장 점유율을 가진 AI 교육 데이터 세트 시장을 지배했으며 매출 약 1.23 억 달러를 생산했습니다.

• 미국은 수입 주식의 관점에서 시장을 리드, 국가의 강력한 AI 생태계와 고급 기술의 초기 채택에 의해 구동. Google, Microsoft, Meta 및 Amazon과 같은 주요 기술 거대는 미국에 본사를두고 있으며 NLP, 컴퓨터 비전 및 자율 시스템 전반에 걸쳐 AI 모델 개발을 지원하는 대규모 교육 데이터 세트를 취득하고 적극적으로 투자합니다.
• 정부 지원은 지역의 지배력에 중요한 역할을 합니다. National Artificial Intelligence Initiative Office (NAIIO)를 포함한 미국 연방 기관은 다양한 고품질의 데이터 세트에 액세스하는 것을 목표로하는 이니셔티브를 포함하여 AI 교육 인프라의 연구 및 개발을 자금을 지원하고 있습니다. Public-private 파트너십은 이 공간에서 혁신을 더욱 강화합니다.
• 또한 고급 클라우드 인프라의 가용성과 AI 스타트업 및 학술 기관의 강력한 기반은 시장의 성장을 가속화합니다. 이러한 요인은 미국 AI 교육 데이터셋 혁신 및 상용화에 대한 글로벌 허브로서의 역할을 합니다.
• 예를 들어 5 월 2025, 제프 베조스 (Jeff Bezos)는 투자 회사 인 Bezos Expeditions를 통해 AI 데이터 솔루션 전문 회사 인 Toloka에서 2 억 달러의 자금 조달을 주도했습니다. 이 투자는 특히 미국 시장에서 Toloka의 성장을 가속화하고, 교육 및 검증 기계 학습 모델에 필수적인 인간의 루프 데이터 서비스를 향상시킵니다.

독일의 AI 교육 데이터 세트 시장은 2025에서 2034로 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 독일은 AI 교육 데이터 세트 시장에서 꾸준한 성장을 경험하기 위해, 국가의 강력한 산업 기반에 의해 구동, 정부 백업 AI 전략, 자동차, 제조 및 엔지니어링과 같은 주요 부문에서 AI의 채택 증가. 자동차, 제조 및 의료 분야에서의 리더십을 통해 독일은 자동화, 자율 주행, 예측 유지 보수 및 의료 진단을위한 AI 모델에 대한 고품질, annotated datasets에 대한 성장의 필요성을 생성하고 있습니다. 이 수요는 독일의 기술권과 보안 데이터 공유 프레임 워크에 중점을 둡니다.
• 또한 독일의 AI Training Dataset Market은 대형 기업과 중소기업 중 AI의 광범위한 채택으로 확대되고 있습니다. 디지털 변혁에 대한 강력한 정부 지원, 금융, 의료, 소매와 같은 분야의 기업은 효율성을 향상시키기 위해 AI를 통합합니다.
• 예를 들어, 11월 2024일, Microsoft는 독일의 산업 전문가와 AI 간의 협업을 강조하여 자동차, 에너지 및 제조와 같은 분야를 혁신합니다. 이 파트너십은 고급 AI 기술을 사용하여 생산성과 혁신을 향상시킵니다. 독일 공학과 AI를 통합함으로써, 이니셔티브는 AI 기반 산업 솔루션의 핵심 플레이어로서 AI 교육 데이터 세트에 대한 수요를 연료로 설정됩니다.

중국에 있는 AI 훈련 dataset 시장은 2025년에서 2034년까지 뜻깊고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 중국은 AI 개발의 견고한 정부 투자에 의해 연료 AI 교육 데이터 세트 시장에서 실질적인 성장을 목격 할 것으로 예상된다, 산업 전반에 걸쳐 AI 기술의 급속 채택, 그리고 큰 디지털 경제에서 데이터의 대규모 세대.
• 또한 중국 정부는 AI 개발의 핵심 선수로 2030년까지 중국 글로벌 AI 리더를 만들기 위해 목표로 차세대 AI 개발 계획과 함께했습니다. AI 인프라 및 데이터 수집에 대한 실질적인 투자를 포함, 포괄적이고 고품질의 AI 교육 데이터 세트에 대한 수요 증가. 이 이니셔티브는 의료, 금융 및 운송과 같은 분야의 AI 기반 혁신을 촉진하기위한 기반을 제공합니다.
• 또한 중국은 자율주행 차량, 얼굴 인식, 스마트 제조 및 전자 상거래 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 AI를 빠르게 채택하고 있습니다. 이 산업은 AI 모델을 개선하기 위해 구조화 및 구조화 된 데이터 세트를 포함한 광범위한 교육 데이터가 필요합니다. 높은 수준의 교육 데이터 세트에 대한 증가 필요, 이러한 같은 산업은 시장의 성장, 특정 AI 응용 프로그램에 대한 맞춤형 및 정확한 데이터를 운전 수요를 연료.
• 예를 들어, 2023 년 중국 국가 개발 및 개혁위원회 (NDRC)는 데이터 센터 및 AI 인프라 개발을위한 할당 된 기금을 디지털 전환 및 경제 성장을 촉진하기 위해 노력의 일환으로. AI 교육에 대한 데이터의 생성을 지원하기 위해 예상된다, 시장의 성장에 기여.

UAE의 AI 교육 데이터 세트 시장은 2025에서 2034로 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• · UAE의 AI 교육 데이터 세트 시장은 AI 및 디지털 변혁의 글로벌 리더가되기 위해 국가의 강력한 푸시에 의해 구동되는 성장을 위해 고안되었습니다. UAE AI Strategy 2031과 같은 정부 이니셔티브는 AI 기술에 투자를 촉진하고 고품질의 교육 데이터 세트에 대한 수요를 몰고 있습니다.
• 또한 UAE는 의료, 소매 및 정부 서비스와 같은 주요 산업 전반에 걸쳐 AI의 광범위한 채택을 목격하고 있습니다. 이 분야는 AI 솔루션을 통합, 대형, 다양한, 고품질 데이터 세트를 위한 수요, 더 많은 연료 시장 성장.
• UAE의 클라우드 인프라의 성장은 글로벌 클라우드 제공 업체의 투자 증가와 결합되어 비즈니스가 확장 가능하고 비용 효율적인 AI 교육 데이터 세트에 액세스 할 수 있습니다. 클라우드 서비스의 가용성은 AI 개발 및 훈련의 효율성을 강화하고, 대용량 데이터셋을 저장, 관리, 처리하는 것이 더 쉽습니다.
• 예를 들어, 4 월 2025, 두바이의 통신 회사 인 Microsoft와 공동으로 $ 544.5 백만 규모의 데이터 센터를 구축 할 예정입니다. 이 시설은 클라우드 및 AI 서비스에 대한 수요를 지원할 것입니다. 이 프로젝트는 데이터 관리, AI 및 기타 기술에 대한 비즈니스 강화 기능을 제공하는 디지털 혁신 허브로서 두바이의 위치를 목표로합니다. 이 이동은 UAE의 광범위한 비전과 디지털 경제의 선두 주자가 될 것입니다.

AI 교육 Dataset 시장 공유

• AI 교육 데이터셋 업계의 상위 7개 회사는 Google, NVIDIA, Microsoft, IBM, Amazon Web Services, CloudFactory 및 2024년 시장의 31%를 차지하고 있습니다.
• Google은 검색, YouTube 및 Google Maps와 같은 서비스에서 광대 한 데이터 생태계를 활용하여 대형 AI 모델을 훈련합니다. Google DeepMind 및 Google Cloud를 통해 독자적이고 윤리적으로 데이터셋을 개발합니다. Google은 Open Images와 같은 다양한 고품질 데이터 세트 및 출판 벤치 마크 데이터 세트에 투자하여 책임있는 AI를 강조합니다.
• NVIDIA는 NVIDIA DGX 시스템과 NVIDIA AI Enterprise 플랫폼과 같은 통합 솔루션을 제공하는 GPU 기반 가속을위한 AI 교육 데이터 세트를 최적화하는 데 중점을 둡니다. 데이터 라벨링 회사와 같은 파트너십 및 인수를 통해 데이터셋 품질 및 주석을 향상시킵니다. NVIDIA는 Omniverse와 같은 합성 데이터 생성을 지원하여 복잡한 AI 모델 개발, 특히 자율 시스템 및 로봇에 대한 교육 데이터 세트를 개선합니다.
• Microsoft는 클라우드 플랫폼, Azure AI를 활용하여 엔터프라이즈 및 연구 애플리케이션을 위한 교육 데이터 세트에 확장 가능한 액세스를 제공합니다. LinkedIn, GitHub, Bing에서 데이터셋을 통합하여 데이터 프라이버시 및 윤리적인 AI를 우선적으로 활용합니다. Microsoft는 OpenAI 및 학술 기관과 협력하여 데이터셋 투명성 및 거버넌스를 개선하고 데이터 라벨링, augmentation 및 합성 데이터 생성에 대한 도구에 투자하여 모델 교육에 기여합니다.

AI 교육 Dataset 시장 기업

AI 훈련 dataset 기업에서 작동하는 중요한 선수는:

• Amazon 웹 서비스
• 계정 관리
• 클라우드공장
• 구글 +
• IBM의
• 아이메리트
• Lionbridge 소개
• 마이크로 소프트
• 다운로드
• 호텔 & 료칸

AI 교육 dataset 시장의 시장 전략은 데이터 품질과 수량을 강화하는 데 중점을 둡니다. 기업은 데이터 주석, 채도 및 augmentation 기술에 크게 투자하여 AI 모델 교육에 대한 다양한 고품질의 데이터 세트를 보장합니다. AI 개발 회사, 클라우드 서비스 제공 업체 및 연구 기관과 협력하여 데이터 세트 제공 및 더 효율적인 데이터 처리를위한 최첨단 기술을 통합하는 일반적인 전략입니다.

또한 확장 가능한 솔루션과 유연한 솔루션을 제공하는 클라우드 플랫폼은 성장 추세입니다. 이 접근 방식을 통해 회사는 데이터셋에 대한 주문형 접근 방식을 제공하고 데이터 수집 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 전략을 채택함으로써, 기업은 다양한 산업 전반에 걸쳐 AI 솔루션에 대한 수요를 충족하고 시장에서 지속적인 혁신을 보장합니다.

AI 교육 Dataset 산업 뉴스

• 2024년 9월, SCALE AI는 캐나다에서 의료를 강화하는 것을 목표로 9개의 AI 프로젝트에서 2억 투자를 발표했습니다. 최적화된 자원 관리, 환자 관리 및 대기 시간 감소에 초점을 맞춘이 이니셔티브는 Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy의 일부입니다. 그것은 병원과 AI 공급자 사이에서 협력을 촉진하고 혁신을 촉진하고 캐나다 의료 시스템 내에서 윤리적인 데이터 취급을 보장합니다.
• 8월 2024일, Lionbridge Technologies, Inc.는 오로라 AI Studio를 시작으로 고급 AI 애플리케이션을 위한 기업 생성 및 기차 데이터셋을 돕기 위해 설계된 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 고품질의 교육 데이터에 대한 수요가 증가하고 있으며, Lionbridge의 데이터 포화 및 주석에 대한 전문성을 활용하여 AI 개발자를 강화하고 상업적 결과를 향상시킵니다.
• 8월 2024일, Accenture 및 Google Cloud는 기업 고객을위한 사이버 보안을 강화하면서 유전적 AI 채택을 가속화했습니다. 프로젝트의 45 %가 이미 생산으로 이전되었으며, Generative AI Center of Excellence는 업계 전반에 걸쳐 AI 솔루션을 확장하는 교육, 전문성 및 도구를 제공합니다.
• 7 월 2024에서 Microsoft Research는 AgentInstruct를 도입했습니다. AI 교육을위한 고품질 합성 데이터의 생성을 자동화하는 다중 시약 워크 플로우 프레임 워크. 이것은 크게 인간적인 포화에 의존을 감소시킵니다. 프레임 워크의 효과는 Orca-3 모델에 의해 입증되었다, 이는 다양한 벤치 마크의 맞지 않는 개선을 보여.
• 4 월 2023에서 Google AI Video Captions (GVI-Captions) 데이터 세트가 자동 캡션이있는 YouTube 비디오의 큰 컬렉션을 시작했습니다. 이 데이터 세트는 비디오 캡션을 생성하기위한 AI 모델을 개선하기 위해 설계되었으며 접근성과 전반적인 사용자 경험을 강화하십시오. 그것은 자연적인 언어 가공에 있는 전진을 지원하고 영상을 위한 정확한 captions를 창조하는 AI의 능력.

AI 교육 dataset 시장 조사 보고서는 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다. 2021에서 2034까지의 수익 ($ Mn / Bn)의 추정 및 예측 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

시장, Data Modality

• 이름 *
• 이름 *
• 오디오 & 연설
• 한국어
• 멀티모드

시장, 배포 모드로

• 내 계정
• 클라우드

시장, Data 제품정보

• 구조화된 자료
• Unstructured 자료
• Semi-structured 자료

시장, 데이터 수집 제품 설명

• 공공데이터셋
• 개인 데이터셋
• 합성 물질

시장, 끝 사용에 의하여

• 제품정보
• 자동차
• 사이트맵
• 소매 및 전자 상거래
• IT 및 통신
• 정부 및 방위
• 회사연혁
• 이름 *

위의 정보는 다음과 같은 지역 및 국가를 위해 제공됩니다.

• 북아메리카
  • 미국
  • 한국어
• ·
  • 담당자: Ms.
  • 한국어
  • 한국어
  • 담당자: Mr. Li
  • 담당자: Ms.
  • 러시아
  • 채용정보
• 아시아 태평양
  • 주요 시장
  • (주)
  • 주요 특징
  • 대한민국
  • ANZ 정보
  • 동남 아시아
• 라틴 아메리카
  • 인기 카테고리
  • 주요 시장
  • 아르헨티나
• 이름 *
  • 주요 특징
  • 사우디 아라비아
  • 대한민국