소식

Nov 01, 2023

2023년 데이터 라벨링의 영향: 현재 동향 및 미래 수요

데이터 라벨링 및/또는 데이터 주석은 오랫동안 많은 분야에서 중요한 구성 요소였습니다.

데이터 라벨링 및/또는 데이터 주석은 오랫동안 많은 기계 학습 및 AI 이니셔티브의 중요한 구성 요소였습니다. 최근 몇 년 동안 프로세스가 수많은 프로젝트의 성공에 점점 더 중요해짐에 따라 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 라벨링에 대한 요구가 급격히 증가했습니다. 그런데 데이터 라벨링이란 정확히 무엇입니까? 데이터 라벨링 2023 – 비즈니스에 어떤 영향을 미칠까요? 그리고 데이터 라벨링의 미래를 형성할 현재 어떤 추세를 알아야 합니까? 이 블로그 게시물에서 우리는 이 기술이 향후 몇 년 안에 어디로 향할지 더 잘 이해하기 위한 노력의 일환으로 이러한 질문을 탐구할 것입니다.

시장에서 데이터 주석 도구에 대한 수요는 주로 다음 세 가지 요소에 의해 결정됩니다.

자동화된 데이터 라벨링 도구 및 클라우드 기반 컴퓨팅 리소스의 사용 증가.

기업에서는 대량의 AI 교육 데이터에 정확하게 라벨을 지정하기 위해 데이터 주석 도구를 점점 더 많이 사용하고 있습니다.

자율 주행 기술에 대한 투자가 증가함에 따라 무인 ML 모델을 개선하기 위해 주석이 잘 포함된 데이터에 대한 필요성이 증가합니다.

21세기 디지털 환경이 발전함에 따라 데이터 주석은 더욱 큰 발전을 이루고 더욱 통합될 것으로 예상됩니다. 이러한 변화의 주요 요인은 디지털 이미지 처리 및 모바일 컴퓨팅의 증가입니다.

데이터 주석은 어디에 적합하며 왜 필요한가요?

디지털 상거래를 통해 고객 경험을 향상합니다.

은행, 금융, 보험 분야의 문서 확인 및 실시간 고객 상호 작용.

연구 목적으로 구조화되지 않은 축적된 데이터 세트의 점수를 구문 분석합니다.

소셜 미디어 콘텐츠를 모니터링하고 선별하여 부적절한 콘텐츠를 식별합니다.

작물 모니터링, 토양 평가 등은 모두 농업 부문의 일부입니다.

데이터 주석 추세는 다양한 요인에 의해 형성됩니다. 그러나 이것이 완전한 목록은 아닙니다.

또한 모든 비즈니스 플랫폼은 디지털 콘텐츠의 놀라운 성장을 경험하고 있습니다. 결과적으로 대량 사용자에 대한 데이터는 광범위한 디지털 채널을 통해 처리되어야 합니다. 데이터에 주석을 추가함으로써 기업은 온라인 콘텐츠의 이점을 최대한 활용하고 가치를 추가하며 새로운 고객을 유치할 수 있습니다.

대부분의 회사는 데이터 중심 아키텍처를 구현하고 있습니다. 데이터 중심 사고방식과 데이터 중심 아키텍처는 모두 효과적인 엔터프라이즈 아키텍처의 배포 및 유지 관리에 필수적입니다. 결과적으로 데이터 라벨링 작업자는 지능적이어야 하며 자동화된 옵션을 탐색해야 합니다.

IoT, ML, DL, 로봇공학, 예측 분석, 사기 탐지 시스템, 추천 시스템의 개선 외에도 AI 프로젝트에는 매우 효과적인 데이터가 필요합니다. 이는 아마도 데이터 라벨링의 획기적인 발전을 이끄는 가장 중요한 단일 요소일 것입니다.

AI 데이터 라벨링 시장 현황

데이터 라벨링 시장은 현재 전환기에 있습니다. 이는 노동 집약적인 수동 라벨링의 전통적인 공급을 앞지르는 라벨링된 데이터에 대한 수요가 증가하기 때문입니다. 이에 대응하여 자동화를 사용하여 라벨링 프로세스 속도를 높이는 여러 가지 새로운 데이터 라벨링 서비스가 등장했습니다.

AI 데이터 라벨링 시장의 현황은 다음과 같이 요약할 수 있다.

연구에 따르면 글로벌 데이터 주석 서비스 시장은 2028년까지 82억 2천만 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다. 또한, 2030년까지 글로벌 데이터 주석 서비스 시장은 연평균 성장률(CAGR) 26.6%로 성장할 것으로 예상되며, 2030년에는 미화 53억 달러의 가치가 있을 것으로 예상됩니다.

노동 집약적인 수동 라벨링의 전통적인 공급을 능가하는 라벨링된 데이터에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

이러한 요구에 부응하여 자동화를 사용하여 라벨링 프로세스 속도를 높이는 다양한 새로운 데이터 라벨링 서비스가 등장했습니다.

이러한 서비스는 아직 개발 초기 단계에 있으며 시간이 지남에 따라 어떻게 발전할지 지켜봐야 합니다.