| ■ 영문 제목 : Global AI Training Dataset Market Size Study & Forecast, By Type (Text, Image/Video, Audio), By Vertical (IT, Automotive, Government, Healthcare, BFSI, Retail & E-commerce, Others), and Regional Analysis, 2023-2030 | |
 | ■ 상품코드 : BZW24JUN227 ■ 조사/발행회사 : Bizwit Research & Consulting ■ 발행일 : 2024년 4월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 약150 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (3영업일 소요) ■ 조사대상 지역 : 미국, 캐나다, 영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아, 중국, 인도, 일본, 호주, 한국, 브라질, 멕시코, 중동 ■ 산업 분야 : IT 및 통신 |
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| 글로벌 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 규모는 2022년 약 XX억 달러로 평가되며, 예측 기간인 2023년부터 2030년까지 XX% 이상의 건전한 성장률로 성장할 것으로 전망됩니다. AI 트레이닝 데이터는 기계 학습 모델을 학습하는 데 사용되는 라벨이 붙은 인스턴스로 구성되며, 이미지, 음성, 텍스트, 구조화된 데이터 등 다양한 형태를 포함합니다. 각 인스턴스는 해당 범주와 특성을 정의하는 출력 레이블과 연관되어 있습니다. 이 데이터는 ML 알고리즘이 패턴을 인식하고 예측을 수행하도록 교육하고, 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습하고, 이 지식을 새로운 미지의 데이터에 적용할 수 있게 해줍니다. 시장 성장의 원동력은 AI와 머신러닝의 급속한 성장, 다양한 산업 분야에 걸친 학습 데이터 세트의 사용 확대 등이 주요 요인으로 꼽힙니다. 인공 지능(AI)은 계층적 학습을 통해 높은 수준의 추상화를 추출할 수 있도록 함으로써 빅데이터에서 중요한 역할을 하고 있습니다. Statista에 따르면, 현재 1,000억 달러에 육박하는 AI의 가치는 2030년까지 20배로 급증하여 2조 달러에 육박할 것으로 예상되며, 이는 현재 1,000억 달러에 육박하는 AI의 가치와 맞먹는다, 2조 달러에 육박할 것으로 예상됩니다. 이 거대한 시장은 공급망, 마케팅, 제품 개발, 연구, 분석 등 다양한 산업에 걸쳐 있으며, AI의 발전을 촉진하는 주요 트렌드에는 챗봇, 이미지 생성 AI, 모바일 애플리케이션 등이 포함됩니다. 또한, 머신러닝은 AI 소프트웨어와 이니셔티브의 대부분을 차지하며 AI 영역에서 중요한 부분을 차지하고 있습니다. 머신러닝은 AI 시장에서 가장 큰 부문으로 2030년까지 약 1,400억 달러에서 약 2조 달러로 급증할 것으로 예상됩니다. 그러나 2023~2030 예측 기간 동안 높은 도입 비용과 인프라 제약이 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용하고 있습니다. AI 트레이닝 데이터 세트의 글로벌 시장 조사에서 고려된 주요 지역은 아시아 태평양, 북미, 유럽, 중남미, 중동 및 아프리카 등입니다. 북미는 인공 지능 채택을 강화하기 위한 새로운 데이터 세트의 출시로 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 점유율을 주도하고 있습니다. 반면, 아시아 태평양 지역은 신흥 기술 채택과 다수의 시장 플레이어의 존재에 힘입어 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다. 인도와 같은 개발도상국에서는 기술 도입률이 높으며, 여러 기업이 이 지역에서 사업 확장에 집중하고 있습니다. 예를 들어, 마이크로소프트는 지자기 및 실내 와이파이 시그니처를 포함한 중국 도시 건물의 데이터를 수집하여 실내 위치 데이터 세트를 시작했습니다. 본 보고서에 포함된 주요 시장 플레이어는 다음과 같습니다. Microsoft Corporation Google, LLC (Kaggle) Deep Vision Data Appen Limited Cogito Tech LLC Lionbridge Technologies, Inc. Amazon Web Services, Inc. Scale AI Inc. Samasource Inc. Alegion 최근 시장 동향 2021년 6월, 아마존은 이미지 기반 쇼핑 경험에 맞는 보다 효율적인 AI 모델 개발을 촉진하기 위해 Amazon Berkeley Objects라는 이름의 방대한 데이터 세트를 발표했습니다. 2021년 3월, 저명한 AI 연구 기관인 OpenAI는 GPT-2와 GPT-3를 포함한 여러 개의 대규모 사전 학습된 모델을 만들었다. 또한 다양한 자연어 처리(NLP) 모델 개발을 촉진하는 여러 오픈소스 데이터 세트를 공개했습니다. 2021년 1월, 데이터셋을 제공하는 벡터 스페이스 AI는 검색 기술 전문 기업 Elasticsearch B.V.와 파트너십을 체결했습니다. 벡터스페이스 AI는 AI, ML 및 데이터 엔지니어링 역량을 강화하기 위해 설계된 데이터 세트를 발표했으며, 이 파트너십은 공동 작업으로 개발된 AI 데이터 세트를 사용자에게 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 글로벌 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 보고서 범위 과거 데이터 - 2020년-2021년 추정 기준 연도 - 2022년 예측 기간 - 2023년-2030년 보고서 대상 - 매출 예측, 기업 순위, 경쟁 환경, 성장 요인, 트렌드 대상 세그먼트 - 유형, 최종사용자, 지역 지역 범위 - 북미; 유럽; 아시아 태평양; 중남미; 중동 및 아프리카 커스터마이징 범위 - 보고서 구매 시 무료 커스터마이징(애널리스트의 작업시간 8시간 분량까지). 국가, 지역, 세그먼트 범위 추가 또는 변경*. 이 연구의 목적은 최근 몇 년간 다양한 세그먼트 및 국가별 시장 규모를 정의하고 향후 몇 년 동안의 시장 규모를 예측하는 것입니다. 이 보고서는 조사 대상 국가의 산업의 질적 및 양적 측면을 포함하도록 설계되었습니다. 또한 시장의 미래 성장을 규정하는 동인 및 과제와 같은 중요한 측면에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 또한, 주요 기업들의 경쟁 환경과 제품 제공에 대한 상세한 분석과 함께 이해관계자들이 투자할 수 있는 미시적 시장에서의 잠재적 기회도 포함하고 있습니다. 시장의 세부 세그먼트와 하위 세그먼트는 다음과 같습니다. 유형별 텍스트 이미지/영상 음성 최종 용도별 IT 자동차 정부 기관 헬스케어 금융 소매 및 전자 상거래 기타 지역별 북미 미국 캐나다 유럽 영국 독일 프랑스 스페인 이탈리아 기타 유럽 지역 아시아 태평양 중국 인도 일본 호주 한국 기타 아시아 태평양 지역 중남미 브라질 멕시코 중동 및 아프리카 사우디 아라비아 남아프리카 공화국 기타 중동 및 아프리카 지역 |
1. 개요
2. 시장의 정의 및 범위
3. 시장 동향
4. 산업 분석
5. 세계의 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 규모 : 유형별
6. 세계의 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 규모 : 분야별
7. 세계의 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 규모 : 지역별
8. 경쟁 현황
9. 조사 과정
제1장. 요약 1.1. 시장 개요 1.2. 글로벌 및 부문별 시장 추정 및 예측, 2020-2030 (미화 10억 달러) 1.2.1. 지역별 AI 학습 데이터셋 시장, 2020-2030 (미화 10억 달러) 1.2.2. 유형별 AI 학습 데이터셋 시장, 2020-2030 (미화 10억 달러) 1.2.3. 산업별 AI 학습 데이터셋 시장, 2020-2030 (미화 10억 달러) 1.3. 주요 동향 1.4. 추정 방법론 1.5. 연구 가정 2.1. 연구 목표 2.2. 시장 정의 및 범위 2.2.1. 산업 발전 2.2.2. 연구 범위 2.3. 연구 대상 연도 3.1. AI 학습 데이터셋 시장 영향 분석 (2020-2030) 3.1.1. 시장 동인 3.1.1.1. AI 및 머신러닝의 급속한 성장 3.1.1.2. 다양한 산업 분야에서 학습 데이터셋 활용 증가 3.1.2. 시장 과제 3.1.2.1. 높은 설치 비용 3.1.2.2. 인프라 제약 3.1.3. 시장 기회 3.1.3.1. 데이터 수집 기술의 발전 3.1.3.2. 클라우드 컴퓨팅의 발전 및 빅데이터의 등장 4.1. 포터의 5가지 경쟁력 분석 모델 4.1.1. 공급업체의 협상력 4.1.2. 구매자의 협상력 5.1. 시장 개요 5.4.1. 텍스트 6.1. 시장 개요 6.2. 글로벌 AI 학습 데이터셋 시장 산업별, 성능별 – 잠재력 분석 6.3. 글로벌 AI 학습 데이터셋 시장 산업별 추정 및 예측 (2020-2030년, 십억 달러) 6.4. AI 학습 데이터셋 시장, 하위 부문 분석 6.4.1. IT 6.4.2. 자동차 6.4.3. 정부 6.4.4. 의료 6.4.5. BFSI 6.4.6. 소매 및 전자상거래 7.1. 주요 선도 국가 7.2. 주요 신흥 국가 7.3. AI 학습 데이터셋 시장, 지역별 시장 현황 7.4. 북미 AI 학습 데이터셋 시장 7.4.1. 미국 AI 학습 데이터셋 시장 7.4.1.1. 유형별 분석 추정 및 예측, 2020-2030 7.4.1.2. 산업별 분석 추정 및 예측, 2020-2030 7.4.2. 캐나다 AI 학습 데이터셋 시장 7.5. 유럽 AI 학습 데이터셋 시장 현황 7.5.1. 영국 AI 학습 데이터셋 시장 7.5.2. 독일 AI 학습 데이터셋 시장 7.5.3. 프랑스 AI 학습 데이터셋 시장 7.5.5. 이탈리아 AI 학습 데이터셋 시장 7.5.6. 기타 유럽 AI 학습 데이터셋 시장 7.6. 아시아 태평양 AI 학습 데이터셋 시장 개요 7.6.1. 중국 AI 학습 데이터셋 시장 7.6.2. 인도 AI 학습 데이터셋 시장 7.6.3. 일본 AI 학습 데이터셋 시장 7.6.4. 호주 AI 학습 데이터셋 시장 7.6.5. 한국 AI 학습 데이터셋 시장 7.6.6. 기타 아시아 태평양 AI 학습 데이터셋 시장 7.7. 라틴 아메리카 AI 학습 데이터셋 시장 개요 7.7.1. 브라질 AI 학습 데이터셋 시장 7.7.2. 멕시코 AI 학습 데이터셋 시장 7.8. 중동 및 아프리카 AI 학습 데이터셋 시장 7.8.1. 사우디아라비아 AI 학습 데이터셋 시장 7.8.2. 남아프리카 AI 학습 데이터셋 시장 7.8.3. 중동 및 아프리카 기타 지역 AI 학습 데이터셋 시장 제8장 경쟁 정보 8.1. 주요 기업 SWOT 분석 8.1.1. 기업 1 8.1.2. 기업 2 8.1.3. 기업 3 8.2. 주요 시장 전략 8.3.1. 마이크로소프트 8.3.1.1. 주요 정보 8.3.1.3. 재무 정보 (데이터 이용 가능 여부에 따라 변동될 수 있음) 8.3.1.4. 제품 요약 8.3.1.5. 최근 개발 동향 8.3.3. Deep Vision Data 8.3.4. Appen Limited 8.3.5. Cogito Tech LLC 8.3.6. 라이언브리지 테크놀로지스(Lionbridge Technologies, Inc.) 8.3.8. 스케일 AI(Scale AI Inc.) 8.3.9. 사마소스(Samasource Inc.) 8.3.10. 알레기온(Alegion) 9.1. 연구 과정 9.1.1. 데이터 마이닝 9.1.2. 분석 9.1.3. 시장 추정 9.1.4. 검증 9.1.5. 발표 9.2. 연구 속성 9.3. 연구 가정 Chapter 1. Executive Summary1.1. Market Snapshot 1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2020-2030 (USD Billion) 1.2.1. AI Training Dataset Market, by Region, 2020-2030 (USD Billion) 1.2.2. AI Training Dataset Market, by Type, 2020-2030 (USD Billion) 1.2.3. AI Training Dataset Market, by Vertical, 2020-2030 (USD Billion) 1.3. Key Trends 1.4. Estimation Methodology 1.5. Research Assumption Chapter 2. Global AI Training Dataset Market Definition and Scope 2.1. Objective of the Study 2.2. Market Definition & Scope 2.2.1. Industry Evolution 2.2.2. Scope of the Study 2.3. Years Considered for the Study 2.4. Currency Conversion Rates Chapter 3. Global AI Training Dataset Market Dynamics 3.1. AI Training Dataset Market Impact Analysis (2020-2030) 3.1.1. Market Drivers 3.1.1.1. Rapid growth of AI and machine learning 3.1.1.2. Growing applications of training dataset across diversified industry verticals 3.1.2. Market Challenges 3.1.2.1. High installation costs 3.1.2.2. Infrastructure limitations 3.1.3. Market Opportunities 3.1.3.1. Advancements in data collection technology 3.1.3.2. Development of cloud computing and emergence of big data Chapter 4. Global AI Training Dataset Market Industry Analysis 4.1. Porter’s 5 Force Model 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers 4.1.2. Bargaining Power of Buyers 4.1.3. Threat of New Entrants 4.1.4. Threat of Substitutes 4.1.5. Competitive Rivalry 4.2. Porter’s 5 Force Impact Analysis 4.3. PEST Analysis 4.3.1. Political 4.3.2. Economical 4.3.3. Social 4.3.4. Technological 4.3.5. Environmental 4.3.6. Legal 4.4. Top investment opportunity 4.5. Top winning strategies 4.6. COVID-19 Impact Analysis 4.7. Disruptive Trends 4.8. Industry Expert Perspective 4.9. Analyst Recommendation & Conclusion Chapter 5. Global AI Training Dataset Market, by Type 5.1. Market Snapshot 5.2. Global AI Training Dataset Market by Type, Performance - Potential Analysis 5.3. Global AI Training Dataset Market Estimates & Forecasts by Type 2020-2030 (USD Billion) 5.4. AI Training Dataset Market, Sub Segment Analysis 5.4.1. Text 5.4.2. Image/Video 5.4.3. Audio Chapter 6. Global AI Training Dataset Market, by Vertical 6.1. Market Snapshot 6.2. Global AI Training Dataset Market by Vertical, Performance - Potential Analysis 6.3. Global AI Training Dataset Market Estimates & Forecasts by Vertical 2020-2030 (USD Billion) 6.4. AI Training Dataset Market, Sub Segment Analysis 6.4.1. IT 6.4.2. Automotive 6.4.3. Government 6.4.4. Healthcare 6.4.5. BFSI 6.4.6. Retail & E-commerce 6.4.7. Others Chapter 7. Global AI Training Dataset Market, Regional Analysis 7.1. Top Leading Countries 7.2. Top Emerging Countries 7.3. AI Training Dataset Market, Regional Market Snapshot 7.4. North America AI Training Dataset Market 7.4.1. U.S. AI Training Dataset Market 7.4.1.1. Type breakdown estimates & forecasts, 2020-2030 7.4.1.2. Vertical breakdown estimates & forecasts, 2020-2030 7.4.2. Canada AI Training Dataset Market 7.5. Europe AI Training Dataset Market Snapshot 7.5.1. U.K. AI Training Dataset Market 7.5.2. Germany AI Training Dataset Market 7.5.3. France AI Training Dataset Market 7.5.4. Spain AI Training Dataset Market 7.5.5. Italy AI Training Dataset Market 7.5.6. Rest of Europe AI Training Dataset Market 7.6. Asia-Pacific AI Training Dataset Market Snapshot 7.6.1. China AI Training Dataset Market 7.6.2. India AI Training Dataset Market 7.6.3. Japan AI Training Dataset Market 7.6.4. Australia AI Training Dataset Market 7.6.5. South Korea AI Training Dataset Market 7.6.6. Rest of Asia Pacific AI Training Dataset Market 7.7. Latin America AI Training Dataset Market Snapshot 7.7.1. Brazil AI Training Dataset Market 7.7.2. Mexico AI Training Dataset Market 7.8. Middle East & Africa AI Training Dataset Market 7.8.1. Saudi Arabia AI Training Dataset Market 7.8.2. South Africa AI Training Dataset Market 7.8.3. Rest of Middle East & Africa AI Training Dataset Market Chapter 8. Competitive Intelligence 8.1. Key Company SWOT Analysis 8.1.1. Company 1 8.1.2. Company 2 8.1.3. Company 3 8.2. Top Market Strategies 8.3. Company Profiles 8.3.1. Microsoft Corporation 8.3.1.1. Key Information 8.3.1.2. Overview 8.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability) 8.3.1.4. Product Summary 8.3.1.5. Recent Developments 8.3.2. Google, LLC (Kaggle) 8.3.3. Deep Vision Data 8.3.4. Appen Limited 8.3.5. Cogito Tech LLC 8.3.6. Lionbridge Technologies, Inc. 8.3.7. Amazon Web Services, Inc. 8.3.8. Scale AI Inc. 8.3.9. Samasource Inc. 8.3.10. Alegion Chapter 9. Research Process 9.1. Research Process 9.1.1. Data Mining 9.1.2. Analysis 9.1.3. Market Estimation 9.1.4. Validation 9.1.5. Publishing 9.2. Research Attributes 9.3. Research Assumption |
| ※참고 정보 AI 트레이닝 데이터 세트(AI Training Dataset)는 인공지능 모델, 특히 머신러닝 알고리즘이 효과적으로 학습하고 성능을 극대화하기 위해 사용되는 데이터의 집합이다. 이러한 데이터 세트는 기계가 특정 작업을 수행하도록 가르치기 위한 훈련 자료로, 모델이 패턴을 인식하고 예측을 위한 일반화 능력을 개발하는 데 중요한 역할을 한다. 트레이닝 데이터 세트는 보통 입력 데이터와 해당하는 정답(label)으로 구성된다. 예를 들어, 이미지 분류 작업의 경우, 입력 데이터는 다양한 이미지들이 되고, 정답은 각 이미지에 대한 라벨(예: '고양이', '개')이다. 이러한 정답을 통해 모델은 올바른 예측을 할 수 있도록 최적화된다. 데이터 세트는 크기와 품질이 중요하며, 일반적으로 큰 데이터 세트일수록 모델의 성능이 향상될 가능성이 있지만, 데이터의 질 역시 중요하다. 잡음(noise)이나 오류가 포함된 데이터는 모델의 학습을 방해할 수 있다. 트레이닝 데이터 세트의 종류는 다양하다. 대표적으로는 이미지 데이터 세트, 텍스트 데이터 세트, 음성 데이터 세트가 있다. 이미지 데이터 세트는 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되며, 예를 들어, MNIST 데이터 세트(손글씨 숫자 인식)나 CIFAR-10(10가지 물체 분류) 등이 있다. 텍스트 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 모델을 훈련하는 데 사용되며, IMDB 영화 리뷰 데이터 세트(감성 분석)나 TREC 질문 분류 데이터 세트 등이 있다. 음성 데이터 세트는 음성 인식 및 합성을 위한 데이터로, LibriSpeech와 같은 대규모 음성 데이터 세트가 있다. 용도 측면에서 트레이닝 데이터 세트는 특정 문제 해결을 위한 AI 모델 개발에 필수적이다. 각각의 데이터 세트는 특정 도메인이나 응용 분야에 맞추어 설계되며, 모델이 다양한 실제 상황을 학습하고 예측할 수 있도록 도와준다. 예를 들어, 의료 진단 AI는 환자의 진료 기록 및 결과 데이터로 훈련되어야 하며, 자율주행차는 다양한 도로 및 교통 상황에 대한 데이터로 학습해야 한다. AI 트레이닝 데이터 세트를 구성할 때는 데이터 수집, 전처리, 라벨링의 과정이 포함된다. 데이터 수집은 웹 크롤링, 센서 데이터 수집, 사용자 제출 등의 방법으로 이루어질 수 있으며, 전처리는 원시 데이터를 모델에 맞는 형식으로 변환하는 과정이다. 이 단계에서 결측치를 처리하고, 데이터를 정규화(Normalization)하거나 표준화(Standardization)하는 등의 작업이 진행된다. 라벨링 작업에서는 수동으로 또는 자동화된 알고리즘을 통해 각 데이터 포인트에 올바른 레이블을 할당하는데, 이 과정은 시간과 노력이 많이 드는 작업이다. 관련 기술로는 데이터 증강(Data Augmentation) 기술이 있다. 이는 원본 데이터 세트를 다양하게 변형하여 학습 데이터를 늘리는 방법으로, 특히 이미지나 텍스트에서 많이 사용된다. 예를 들어, 이미지는 회전, 확대 등으로 변형될 수 있으며, 텍스트는 동의어 치환이나 문장 구조 변경을 통해 다양성을 증가시킬 수 있다. 이러한 데이터 증강은 모델이 과적합(Overfitting) 문제를 피하고 더 일반화된 성능을 발휘하도록 도와준다. 결론적으로, AI 트레이닝 데이터 세트는 인공지능 시스템의 성공을 좌우하는 매우 중요한 요소로, 그 종류와 품질, 수집 및 전처리 방법에 따라 모델의 성능에 큰 영향을 미친다. 데이터 세트를 효과적으로 활용하는 것은 인공지능 시대에 필수적인 기술로, 다양한 분야에서 AI의 발전을 이끌고 있다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 (2023~2030) : 텍스트, 이미지/비디오, 음성] (코드 : BZW24JUN227) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 (2023~2030) : 텍스트, 이미지/비디오, 음성] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |