Cognilytica:到2023年AI和机器学习数据准备解决方案
Cognilytica在最新的调查中评估了数据准备解决方案、数据工程解决方案和的数据标签解决方案需求。数据准备解决方案旨在清理、增强和以其他方式增强用于机器学习的数据。数据工程解决方案旨在为企业提供移动的和处理大量数据的方法。数据标签解决方案旨在使用机器学习培训模型中所需的注释来增强数据。
主要调查结果:
♦ 2018年,人工智能和机器学习数据准备解决方案的市场价值超过5亿美元,到2023年底将增长到12亿美元。
♦ 数据准备和工程任务占大多数人工智能和机器学习项目时间的80%以上。
♦ 2018年第三方数据标签解决方案的市场价值为1.5亿美元,到2023年将增长到10多亿美元。
♦ 每1美元用于第三方数据标签,就有5美元用于内部数据标签。2018年支出超过7.5亿美元,到2023年底将增加到20多亿美元。
♦ 每1美元用于第三方数据标签解决方案,就有2美元用于内部数据工作,以支持或加强这些标签工作。
♦ 与物体/图像识别、自动驾驶以及文本和图像注释有关的人工智能项目是数据标签工作中最常见的。
♦ 在未来两年内,所有竞争对手的数据准备工具都将以机器学习增强智能作为核心。
♦ 数据标记和AI质量控制在短时间里不会消失。
时间:2019-04-22 18:26 来源: 转发量:次
声明:本站部分作品是由网友自主投稿和发布、编辑整理上传,对此类作品本站仅提供交流平台,转载的目的在于传递更多信息及用于网络分享,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,不为其版权负责。如果您发现网站上有侵犯您的知识产权的作品,请与我们取得联系,我们会及时修改或删除。
相关文章:
- [机器学习]堪比当年的LSTM,Transformer引燃机器学习圈:它是
- [机器学习]论机器学习领域的内卷:不读PhD,我配不配找工
- [机器学习]机器学习基础图表:概念、原理、历史、趋势和算法
- [机器学习]分析了 600 多种烘焙配方,机器学习开发出新品
- [机器学习]2021年的机器学习生命周期
- [机器学习]物联网和机器学习促进企业业务发展的5种方式
- [机器学习]机器学习中分类任务的常用评估指标和Python代码实现
- [机器学习]机器学习和深度学习的区别是什么?
- [机器学习]堪比当年的LSTM,Transformer引燃机器学习圈:它是
- [机器学习]年终总结:2021年五大人工智能(AI)和机器学习(ML)发展趋势
相关推荐:
网友评论: