Cognilytica在最新的調查中評估了數(shù)據(jù)準備解決方案、數(shù)據(jù)工程解決方案和的數(shù)據(jù)標簽解決方案需求。數(shù)據(jù)準備解決方案旨在清理、增強和以其他方式增強用于機器學習的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)工程解決方案旨在為企業(yè)提供移動的和處理大量數(shù)據(jù)的方法。數(shù)據(jù)標簽解決方案旨在使用機器學習培訓模型中所需的注釋來增強數(shù)據(jù)。

主要調查結果：

2018年，人工智能和機器學習數(shù)據(jù)準備解決方案的市場價值超過5億美元，到2023年底將增長到12億美元。

數(shù)據(jù)準備和工程任務占大多數(shù)人工智能和機器學習項目時間的80%以上。

2018年第三方數(shù)據(jù)標簽解決方案的市場價值為1.5億美元，到2023年將增長到10多億美元。

每1美元用于第三方數(shù)據(jù)標簽，就有5美元用于內部數(shù)據(jù)標簽。2018年支出超過7.5億美元，到2023年底將增加到20多億美元。

每1美元用于第三方數(shù)據(jù)標簽解決方案，就有2美元用于內部數(shù)據(jù)工作，以支持或加強這些標簽工作。

與物體/圖像識別、自動駕駛以及文本和圖像注釋有關的人工智能項目是數(shù)據(jù)標簽工作中最常見的。

在未來兩年內，所有競爭對手的數(shù)據(jù)準備工具都將以機器學習增強智能作為核心。

數(shù)據(jù)標記和AI質量控制在短時間里不會消失。