Die Auswirkungen der Datenkennzeichnung im Jahr 2023: Aktuelle Trends und zukünftige Bedürfnisse

Datenkennzeichnung ist seit langem ein wichtiger Bestandteil vieler Initiativen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Der Bedarf an genauer und zuverlässiger Datenkennzeichnung ist in den letzten Jahren dramatisch gestiegen, da der Prozess für den Erfolg zahlreicher Projekte immer wichtiger wird. Aber was genau ist Datentagging? Wie wird sich die Datenkennzeichnung im Jahr 2023 auf Unternehmen auswirken? Welche Trends sollten wir jetzt beachten, die die Zukunft der Datenkennzeichnung prägen werden? In diesem Artikel gehen wir diesen Fragen nach, um besser zu verstehen, wohin sich diese Technologie in den kommenden Jahren entwickeln wird.

Die Nachfrage nach Datenkennzeichnungstools auf dem Markt wird hauptsächlich durch die folgenden drei Faktoren bestimmt:

1. Die zunehmende Nutzung automatisierter Datenkennzeichnungstools und Cloud-basierter Computerressourcen; Viele Unternehmen nutzen zunehmend Tools zur Datenkennzeichnung, um große Mengen an KI-Trainingsdaten zu kennzeichnen.

Da die digitale Landschaft ins 21. Jahrhundert eintritt, verspricht die Datenkennzeichnung einen großen Fortschritt und eine stärkere Integration. Ein wesentlicher Faktor für diesen Wandel ist der Aufstieg der digitalen Bildverarbeitung und des mobilen Computings.

Für welche Bereiche eignet sich die Datenkennzeichnung und warum wird sie benötigt?

1. Verbessern Sie das Kundenerlebnis durch digitalen Handel. 2. Analysieren Sie große unstrukturierte und kumulative Datensätze. Überwachen und kuratieren Sie Social-Media-Inhalte und identifizieren Sie unangemessene Inhalte.

5. Pflanzenüberwachung, Bodenbewertung usw. sind allesamt Teil des Agrarsektors.

Datenkennzeichnungstrends werden von vielen Faktoren beeinflusst, die oben genannten sind nur einige davon.

Darüber hinaus verzeichnen alle Geschäftsplattformen ein unglaubliches Wachstum digitaler Inhalte. Daher sollten Daten über Massennutzer über eine Vielzahl digitaler Kanäle verarbeitet werden. Durch die Annotation von Daten können Unternehmen die Vorteile von Online-Inhalten nutzen, einen Mehrwert schaffen und neue Kunden gewinnen.

Die meisten Unternehmen implementieren eine datenzentrierte Architektur. Datenzentriertes Denken und datenzentrierte Architektur sind beide wesentliche Bestandteile der Bereitstellung und Aufrechterhaltung einer effektiven Unternehmensarchitektur. Daher müssen Datenkennzeichnungsmitarbeiter intelligent sein und in der Lage sein, Automatisierungsoptionen zu erkunden.

Neben Verbesserungen in den Bereichen IoT, maschinelles Lernen, Deep Learning, Robotik, prädiktive Analysen, Betrugserkennungssysteme und Empfehlungssysteme erfordern KI-Projekte effiziente Daten. Dies ist vielleicht der wichtigste Faktor, der einen Durchbruch bei der Datenkennzeichnung erzwingt.

Aktueller Status des Marktes für KI-Datenkennzeichnung:

Der Markt für Datenkennzeichnung befindet sich derzeit in einer Phase des Wandels. Dies ist auf die steigende Nachfrage nach gekennzeichneten Daten zurückzuführen, die das traditionelle Angebot an arbeitsintensiver manueller Kennzeichnung übersteigt. Als Reaktion darauf sind viele neue Datenkennzeichnungsdienste entstanden, die den Kennzeichnungsprozess durch Automatisierung beschleunigen.

Zusammenfassung des aktuellen Status des Marktes für KI-Datenanmerkungen:

Studien zufolge wird der globale Markt für Datenanmerkungen bis 2028 voraussichtlich einen Wert von 822 Millionen US-Dollar haben. Darüber hinaus wird erwartet, dass der globale Markt für Datenanmerkungsdienste bis 2030 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 26,6 % wächst und um 500 Millionen US-Dollar wächst. Die steigende Nachfrage nach gekennzeichneten Daten hat das traditionelle Angebot an arbeitsintensiver manueller Kennzeichnung übertroffen. Als Reaktion auf diesen Bedarf sind viele neue Datenkennzeichnungsdienste entstanden, die den Kennzeichnungsprozess durch Automatisierung beschleunigen. Diese Dienste befinden sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium und es bleibt abzuwarten, wie sie sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln werden.

Zukünftige Trends bei der Datenkennzeichnung: Da immer mehr Unternehmen genaue und aktuelle verfeinerte Datensätze benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, wird die Nachfrage nach Datenkennzeichnungsdiensten weiter steigen. Dies gilt insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, wo gekennzeichnete Daten zum Trainieren von Algorithmen verwendet werden.

Im Bereich der Datenkennzeichnung zeichnen sich einige wichtige Trends ab, die erhebliche Auswirkungen auf die zukünftige Nachfrage nach diesen Diensten haben werden.

Erstens gibt es einen Trend zu komplexeren Datensätzen. Je ausgefeilter das maschinelle Lernen wird, desto komplexer werden die zu kennzeichnenden Datensätze. Dies führt zu einem größeren Bedarf an erfahrenen Labelern, die die Nuancen der Daten verstehen und entsprechende Labels anwenden können. Zweitens gibt es einen Trend zum Echtzeit-Tagging. In vielen Fällen ist es mittlerweile notwendig, die erfassten Daten zu kennzeichnen, damit Algorithmen in Echtzeit daraus lernen können. Dies erfordert eine höhere Effizienz und Genauigkeit der Etikettierer, da sie keine Fehler machen dürfen, die sich auf die Ergebnisse des Trainingsprozesses auswirken könnten.

Drittens gibt es einen Trend zum automatischen Tagging. In einigen Fällen können Algorithmen verwendet werden, um Datensätze automatisch zu kennzeichnen. Diese Methode ist jedoch nicht immer zuverlässig und erfordert häufig menschliches Eingreifen, um die Genauigkeit sicherzustellen. Daher könnte die automatische Kennzeichnung in Zukunft die herkömmliche Kennzeichnung durch den Menschen eher ergänzen als ersetzen.

Die wichtigsten Technologietrends, die es zu beobachten gilt und die sich auf die künstliche Intelligenz auswirken werden: Anhand einer Forschungsarbeit von Gartner gehen wir davon aus, dass die Datenannotationsbranche im Jahr 2023 erhebliche Wachstumschancen sowie neuere Technologietrends haben wird, die ihre aktuellen Aussichten prägen werden.

KI, die Vertrauen, Risiko und Sicherheit in Einklang bringt: Die Zuverlässigkeit, Vertrauenswürdigkeit, Sicherheit und Privatsphäre des Modells müssen durch die erweiterten Fähigkeiten des Managementteams gewährleistet werden. Dadurch werden die Benutzerakzeptanz und die Unternehmensziele bis 2026 um 50 % steigen.

Bauen Sie ein digitales Immunsystem auf: Effektive Strategien reduzieren Risiken, verbessern das Benutzer- und Kundenerlebnis und machen Ihr Unternehmen widerstandsfähiger gegen Rückschläge. Durch Investitionen in digitale Immunsysteme werden Ausfallzeiten bis 2025 um 80 % reduziert und die Verbraucherzufriedenheit erhöht.

Industrielle Cloud-Computing-Plattform: Mit der Industry Cloud können Unternehmen die dringendsten Probleme und Fälle in ihrer Branche lösen. Bis 2027 werden mehr als die Hälfte der modernen Unternehmen branchenspezifische Cloud-Plattformen nutzen.

Plattform-Engineering: In den letzten Jahren haben Pionierunternehmen damit begonnen, Betriebsplattformen zwischen Benutzern und den Supportdiensten zu schaffen, auf die sie angewiesen sind. Schätzungen zufolge werden bis 2026 80 % der Softwareentwicklungsunternehmen Plattformen erstellen, um wiederverwendbare Dienste, Komponenten und Tools bereitzustellen.

Adaptive künstliche Intelligenz: Durch die Implementierung von KI erhalten Sie die Möglichkeit, KI in mehreren Organisationsumgebungen aufzubauen, bereitzustellen, anzupassen und zu verwalten. KI-Engineering-Methoden können ihnen nicht nur dabei helfen, Wettbewerber um mindestens 25 % zu übertreffen, sondern auch bei der Entwicklung adaptiver Systeme helfen.

Metaverse: Durch die Nutzung von Metaverse-Erlebnissen suchen Unternehmen nach Möglichkeiten, das Engagement, die Zusammenarbeit und die Verbindung ihrer Mitarbeiter zu steigern. Bis 2027 werden die meisten großen Unternehmen Web3, Spatial Computing und digitale Zwillinge nutzen, um ihren Umsatz zu steigern.

Potenzial drahtloser Technologien: Durch die Integration mehrerer drahtloser Technologien kann eine zuverlässigere, skalierbarere und erschwinglichere Grundlage geschaffen werden, die weniger Kapitalinvestitionen erfordert. Bis zum Ende der nächsten drei Jahre werden 50 % der kommerziellen drahtlosen Endgeräte andere Netzwerkdienste als Kommunikation nutzen.

Diese jüngsten Branchentrends bergen sowohl Chancen als auch Risiken. Berücksichtigen Sie beim Erstellen einer Technologie-Roadmap für Ihre KI-Initiative unbedingt die Bedeutung gut kommentierter Datensätze für das Erreichen der Projektziele.

Wichtige Punkte zur Beschleunigung der Entwicklung der Datenkennzeichnungsbranche

1 Die Datenkennzeichnungsbranche wird in den nächsten Jahren voraussichtlich exponentiell wachsen;

2 zuverlässiger Datenkennzeichnungsdienst;

3. Datenkennzeichnungsdienste werden immer ausgereifter und effizienter

4.

Originaltitel:​​TheImpact of Data Labeling 2023: Current Trends & Future Demands​​, Autor: Roger Brown

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