AI Training Dataset Market Size - By Data Modality, By Deployment Mode, By Data Type, By Data Collection Method, By End Use, Growth Forecast, 2025 - 2034

Tamaño del mercado de datos de capacitación de AI

El tamaño del mercado global de datasets de capacitación de IA se valoró en USD 3,2 millones en 2024 y se prevé que crecerá en una CAGR de 20,5% entre 2025 y 2034. La rápida adopción de inteligencia artificial en sectores como la conducción autónoma, el diagnóstico de salud, el procesamiento del lenguaje natural y el modelado financiero está impulsando significativamente la demanda de conjuntos de datos de alta calidad y etiquetados.

Por ejemplo, en septiembre de 2022, los Institutos Nacionales de Salud (NIH) iniciaron el programa Bridge2AI, que asignó USD 130 millones para aumentar la implementación de la inteligencia artificial en investigación biomédica y conductual. La iniciativa promete crear conjuntos de datos de alta calidad con fuente ética para capacitar a los modelos AI, donde se puede encontrar ese énfasis en los biomarcadores de voz, cirugía y resultados de salud. Bridge2AI facilita la colaboración interdisciplinaria para asegurar que las herramientas AI sean confiables, equitativas y aplicables a una amplia gama de poblaciones.

El rápido avance de la IA en la robótica y la automatización industrial está creando una enorme demanda de conjuntos de datos especializados de capacitación en el mundo real. Estos conjuntos de datos son críticos en la enseñanza de sistemas robóticos para hacer tareas complejas, incluyendo detección de objetos, clasificación y navegación en espacios dinámicos. Con las industrias que trabajan para mejorar la eficiencia y minimizar la interferencia humana, resulta imprescindible contar con datos etiquetados de alta calidad para capacitar a los modelos AI para que puedan funcionar de forma fiable en el mundo real. Esta tendencia se experimenta especialmente en industrias como la fabricación, logística y automatización de almacenes.

Por ejemplo, en abril de 2023, Amazon Web Services (AWS) introdujo el conjunto de datos de código abierto ARMBench, que es el más grande de su tipo para la formación de sistemas robóticos “pick and place”. Incluye más de 190.000 imágenes adquiridas en entornos reales donde se clasificaron productos industriales. El conjunto de datos se utilizará para mejorar la precisión y adaptabilidad de los brazos robóticos para la automatización de almacenes, uno de los componentes básicos de los sistemas inteligentes de logística y cumplimiento.

Tendencias del mercado de datos de capacitación de AI

• La combinación de la IA y el cálculo cuántico en la investigación biomédica aumenta la demanda de conjuntos de datos de capacitación sofisticados y específicos para cada área. Estos conjuntos de datos son cruciales para la formación de modelos en campos como la genómica, la predicción de enfermedades y el descubrimiento de drogas. Con la creciente intensidad de datos de la investigación, los datos médicos estructurados de alta calidad son clave para innovaciones sanitarias precisas, eficientes y escalables.
• Por ejemplo, en junio de 2024, Cleveland Clinic se asoció con IBM y el Hartree Centre en el Reino Unido para acelerar las innovaciones en ciencias de la salud y la vida aprovechando la inteligencia artificial y la informática cuántica. La colaboración busca mejorar el modelado de enfermedades, el descubrimiento de drogas y la medicina personalizada mediante el uso de computadoras sofisticadas en el manejo de datos biomédicos complejos más rápido.
• Los gobiernos de todo el mundo están haciendo inversiones agresivas en infraestructuras de capacitación de IA y esto está impulsando el mercado para el conjunto de datos de capacitación de IA. Estos proyectos están diseñados para crear conjuntos de datos centralizados, seguros y diversificados para impulsar las modificaciones en áreas como salud, movilidad y servicios públicos.
• En febrero de 2025, la UE lanzó la iniciativa InvestAI para movilizar 200.000 millones de euros de inversión en inteligencia artificial. Estas infraestructuras están configuradas para ofrecer acceso seguro a conjuntos de datos de alta calidad a gran escala y capacidades de cálculo para facilitar el diseño y desarrollo de IA confiable. Este paso estratégico aumentará directamente el mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA ya que mejorará la disponibilidad de datos en términos de industrias de salud, fabricación y servicios públicos, entre otros.
• El creciente uso de herramientas de automatización para la anotación de datos se está convirtiendo en una tendencia importante en el mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA. Estas herramientas basadas en tecnologías como autoetiquetado y aprendizaje activo disminuyen enormemente el esfuerzo, el coste y el esfuerzo necesario para etiquetar grandes conjuntos de datos. Al simplificar el proceso de anotación con un alto porcentaje de precisión, permitirán crear un conjunto de datos más rápido y escalable. Esto es especialmente útil en las industrias que se ocupan de enormes cantidades de datos no estructurados como el procesamiento de imágenes y vídeo, donde la etiquetación de datos es importante en la capacitación de modelos AI, ya que se beneficia mucho de lo mismo.
• En enero de 2024, el programa piloto de National AI Research Resource (NAIRR), lanzado por la Casa Blanca y National Science Foundation, proporciona a los investigadores acceso a herramientas de inteligencia artificial y conjuntos de datos anotados, incluyendo recursos automatizados de etiquetado de datos para impulsar el desarrollo de la IA en el mundo académico.

Trump Administration Tariffs

• Los aranceles de la administración Trump, en particular los impuestos a bienes y servicios de tecnología china, tuvieron un impacto notable en el mercado de conjuntos de datos de capacitación de inteligencia artificial. Una parte significativa del trabajo manual de etiquetado y anotación de datos fue subcontratada a países como China debido a menores costos laborales. Sin embargo, con aranceles cada vez mayores y mayor escrutinio en las empresas tecnológicas chinas, muchas empresas estadounidenses se enfrentaban a mayores costos operacionales para la obtención de datos anotados, afectando directamente la accesibilidad y la escala de las iniciativas de capacitación de AI.
• Además, las tensiones comerciales restringieron el acceso a conjuntos de datos chinos, que son vitales para la formación de modelos de IA en áreas como procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento facial y comportamiento del comercio electrónico. Ello redujo la diversidad y la escala de los datos de capacitación disponibles, lo que repercutió negativamente en el rendimiento y la adaptabilidad de los modelos de IA, en particular los diseñados para uso mundial. También desalentó los esfuerzos de intercambio de datos en colaboración entre empresas estadounidenses y chinas.
• En respuesta, las empresas estadounidenses comenzaron a invertir más en herramientas nacionales de etiquetado de datos e infraestructura de automatización. Este cambio promovió la innovación en la generación de datos sintéticos y en las plataformas de anotación con ayuda de inteligencia artificial, pero dio lugar a desafíos a corto plazo como los cuellos de botella de recursos y los plazos de desarrollo más largos. En última instancia, si bien los aranceles fomentaron la autosuficiencia, perturbaron la cadena mundial de suministro de datos anotados y provocaron un cambio estratégico en la forma y el lugar en que se desarrollan los conjuntos de datos de capacitación de IA.

Análisis del mercado del conjunto de datos

Basado en la modalidad de datos, el mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA se divide en texto, imagen, audio, discurso, vídeo y multimodal. En 2024, el segmento de texto dominó el mercado, representando alrededor del 31% de la cuota y se espera que crezca en una CAGR de más del 21% durante el período de pronóstico.

• La segmentación de textos domina el mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA principalmente debido al uso generalizado de procesamiento de idiomas naturales (NLP) en todas las industrias. Las soluciones impulsadas por AI, como los chatbots, los motores de análisis de sentimientos, las herramientas de traducción de idiomas y los asistentes virtuales, dependen en gran medida de grandes volúmenes de texto etiquetado para funcionar con precisión. Con la explosión de contenido digital incluyendo publicaciones de redes sociales, reseñas de productos, correos electrónicos y transcripciones de atención al cliente, las organizaciones tienen acceso a abundantes datos de texto crudo que pueden estructurarse para la formación de modelos.
• Además, la aparición de modelos de lenguajes grandes (LLM) como GPT y BERT ha aumentado considerablemente la demanda de conjuntos de datos textuales de alta calidad y diversa. Estos modelos requieren grandes cantidades de texto anotado para entender contexto, sintaxis, tono y semántica. En comparación con datos de imagen o vídeo, los conjuntos de datos de texto son más fáciles y rentables para recopilar, almacenar y procesar, reforzando aún más su dominio en el mercado de conjuntos de datos de capacitación de AI.
• Por ejemplo, en junio de 2023, Cohere, una startup AI con sede en Toronto, aumentó $270 millones en una ronda de financiación liderada por Inovia Capital, con la participación de NVIDIA, Oracle, Salesforce Ventures, y otros. Los fondos se destinaron a la expansión de modelos de lenguajes grandes basados en textos similares al GPT de OpenAI, utilizando conjuntos de datos de texto de alta calidad y gran escala para aplicaciones NLP centradas en la empresa. Esta inversión destaca cómo los principales actores están priorizando los conjuntos de datos de texto anotados para formar y escalar poderosas herramientas de IA generativas, reforzando la demanda y cuota de mercado de la segmentación de texto.

Sobre la base del modo de despliegue, el mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA se segmenta en locales y en la nube. En 2024, el segmento de la nube domina el mercado con un 73% de cuota de mercado, y se espera que el segmento crezca en una CAGR de más del 20,5% de 2025 a 2034.

• El modo de implementación de la nube domina el mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA debido a su escalabilidad, rentabilidad y accesibilidad. Las plataformas Cloud como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure ofrecen un gran almacenamiento y potentes recursos informáticos necesarios para gestionar, etiquetar y procesar conjuntos de datos masivos para el entrenamiento de IA. Estas plataformas permiten a las organizaciones aumentar o reducir su volumen de trabajo, lo que es crucial para el manejo de modelos complejos de capacitación como las LLM o las tareas de visión informática.
• Además, el despliegue basado en la nube apoya la colaboración entre las geografías, permitiendo a los equipos distribuidos acceder y anotar datos en tiempo real. También proporciona herramientas integradas como etiquetado automatizado de datos, generación de datos sintéticos y análisis, racionalizando toda la tubería de conjunto de datos. La capacidad de desplegar modelos más rápido y gestionar datos de forma segura fortalece aún más el atractivo de las plataformas de nube en los flujos de trabajo de capacitación de IA, impulsando su cuota de mercado dominante.
• Por ejemplo, en septiembre de 2023, AWS lanzó Amazon Bedrock, una plataforma basada en la nube que permite a los usuarios construir y escalar aplicaciones de IA generativas utilizando modelos de base de Laboratorios AI21, Antropopic y Stability AI. La plataforma soporta el entrenamiento de modelos utilizando conjuntos de datos patentados dentro del ecosistema de nube de AWS, demostrando cómo las plataformas de nube son esenciales para gestionar los datos de entrenamiento a escala.

Sobre la base del tipo de datos, el mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA se segmenta en datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados. En 2024, la categoría de datos no estructurada previó dominar debido al crecimiento exponencial de los datos generados por fuentes como redes sociales, contenido de audio/vídeo, correos electrónicos, reseñas de clientes y feeds de sensores.

• El segmento de datos no estructurado domina el mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA debido al inmenso volumen de datos generados por fuentes como videos, imágenes, grabaciones de audio, correos electrónicos, redes sociales y contenidos web. A diferencia de conjuntos de datos estructurados que siguen un formato definido, los datos no estructurados carecen de un esquema específico, lo que lo hace ideal para la formación de modelos de aprendizaje profundo que dependen de patrones complejos e información contextual. Esta forma de datos es crucial para aplicaciones avanzadas de IA, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), visión informática y reconocimiento del habla.
• El creciente uso de tecnologías de IA generativas, como chatbots de IA, asistentes virtuales y plataformas de texto a imagen, ha intensificado aún más la demanda de grandes volúmenes de conjuntos de datos no estructurados y anotados. Estas aplicaciones requieren entradas variadas como lenguaje, tono de voz, expresiones faciales o características de imagen para funcionar con precisión. Como resultado de ello, las empresas están invirtiendo en gran medida en plataformas de etiquetado de datos y en herramientas de anotación basadas en AI para preparar eficazmente datos no estructurados para la capacitación.
• La mayoría de los datos globales no está estructurada, y su volumen sigue creciendo rápidamente a través de las industrias. Las empresas y los gobiernos se están centrando en aprovechar estos datos para extraer ideas, mejorar la personalización y desarrollar modelos de IA más sensibles. Con la proliferación de contenidos multimedia y flujos de datos en tiempo real, se espera que el segmento de datos no estructurados mantenga su posición líder en el mercado a lo largo de 2024 y más allá.

En 2024, la región estadounidense de América del Norte dominaba el mercado de conjuntos de datos de capacitación de AI con alrededor del 88% de cuota de mercado en América del Norte y generaba alrededor de USD 1.23 mil millones en ingresos.

• EE.UU. lidera el mercado en términos de cuota de ingresos, impulsado por el robusto ecosistema AI del país y la adopción temprana de tecnologías avanzadas. Grandes gigantes tecnológicos como Google, Microsoft, Meta y Amazon tienen su sede en los EE.UU. e invierten activamente en adquirir y desarrollar conjuntos de datos de entrenamiento a gran escala para apoyar el desarrollo de modelos AI en NLP, visión informática y sistemas autónomos.
• El apoyo gubernamental también desempeña un papel crítico en el dominio de la región. Los organismos federales de los Estados Unidos, incluida la Oficina Nacional de Iniciativas de Inteligencia Artificial (NAIIO), financian la investigación y el desarrollo de la infraestructura de capacitación de inteligencia artificial, incluidas iniciativas encaminadas a mejorar el acceso a diversos conjuntos de datos de alta calidad. Las asociaciones entre los sectores público y privado fomentan aún más la innovación en este espacio.
• Además, la disponibilidad de infraestructuras cloud avanzadas y una sólida base de startups de AI e instituciones académicas acelera el crecimiento del mercado. Estos factores posicionan colectivamente a Estados Unidos como un centro global para la innovación y comercialización de conjuntos de datos de capacitación de AI.
• Por ejemplo, en mayo de 2025, Jeff Bezos, a través de su empresa de inversiones Bezos Expeditions, dirigió una ronda de financiación de USD 72 millones en Toloka, una empresa especializada en soluciones de datos AI. Esta inversión tiene como objetivo acelerar el crecimiento de Toloka, especialmente en el mercado estadounidense, y mejorar sus servicios de datos humanos en el bucle esenciales para la formación y validación de modelos de aprendizaje automático.

Se espera que el mercado de conjuntos de datos de capacitación en Alemania experimente un crecimiento significativo y prometedor entre 2025 y 2034.

• Alemania está preparada para experimentar un crecimiento constante en el mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA, impulsado por la sólida fundación industrial del país, estrategias de IA respaldadas por el gobierno, y una creciente adopción de IA en sectores clave como la automoción, la fabricación y la ingeniería. Con su liderazgo en automoción, fabricación y salud, Alemania está generando una creciente necesidad de conjuntos de datos anotados de alta calidad para capacitar modelos de IA para automatización, conducción autónoma, mantenimiento predictivo y diagnóstico médico. Esta demanda se ve reforzada aún más por el énfasis de Alemania en la soberanía tecnológica y los marcos de intercambio de datos seguros.
• Además, el mercado de datos de capacitación de Alemania se está expandiendo debido a la adopción generalizada de AI entre las grandes empresas y las PYMES. Con un fuerte apoyo gubernamental para la transformación digital, las empresas de sectores como la financiación, la salud y el comercio minorista están integrando la IA para mejorar la eficiencia.
• Por ejemplo, en noviembre de 2024, Microsoft destacó la colaboración entre la proeza industrial alemana y la IA para revolucionar sectores como automotriz, energía y fabricación. Esta asociación tiene por objeto aumentar la productividad y la innovación utilizando tecnologías avanzadas de inteligencia artificial. Al integrar la IA con la ingeniería alemana, la iniciativa se establece para impulsar la demanda de conjuntos de datos de capacitación de IA, posicionando a Alemania como un actor clave en soluciones industriales impulsadas por IA.

Se espera que el mercado de conjuntos de datos de capacitación de AI en China experimente un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.

• Se prevé que China sea testigo de un crecimiento sustancial en el mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA, alimentado por inversiones gubernamentales sólidas en el desarrollo de IA, la rápida adopción de tecnologías de IA en todas las industrias y la generación masiva de datos de su gran economía digital.
• Además, el gobierno chino ha sido un actor clave en el desarrollo de IA, con el Plan de desarrollo de IA de Next Generation, destinado a hacer de China un líder global de IA para 2030. Esto incluye inversiones sustanciales en infraestructura de IA y reunión de datos, aumentando la demanda de conjuntos de datos de capacitación de IA amplios y de alta calidad. Estas iniciativas proporcionan la base para fomentar innovaciones impulsadas por IA en sectores como la salud, las finanzas y el transporte.
• Además, China está adoptando rápidamente AI en diversas industrias, incluidos vehículos autónomos, reconocimiento facial, fabricación inteligente y comercio electrónico. Estas industrias requieren grandes cantidades de datos de capacitación, incluidos conjuntos de datos estructurados y no estructurados, para mejorar los modelos de IA. Con la creciente necesidad de conjuntos de datos de capacitación de alta calidad, industrias como éstas están alimentando el crecimiento del mercado, impulsando la demanda de datos adaptados y precisos para aplicaciones específicas de IA.
• Por ejemplo, en 2023, la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma (NDRC) de China asignó fondos para el desarrollo de centros de datos e infraestructura de IA como parte de sus esfuerzos para fomentar la transformación digital y el crecimiento económico. Se espera que esto apoye la generación de datos para el entrenamiento de IA, contribuyendo al crecimiento del mercado.

Se espera que el mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA en el EAU experimente un crecimiento significativo y prometedor entre 2025 y 2034.

• ?? El mercado de conjuntos de datos de capacitación de IA en el EAU está preparado para el crecimiento, impulsado por el fuerte empuje del país hacia convertirse en líder global en IA y transformación digital. Las iniciativas gubernamentales, como la Estrategia 2031 de la EAU, están impulsando la inversión en tecnologías de inteligencia artificial, impulsando la demanda de conjuntos de datos de capacitación de alta calidad.
• Además, los Emiratos Árabes Unidos están presenciando una adopción generalizada de la IA en industrias clave como la salud, el comercio minorista y los servicios gubernamentales. A medida que estos sectores integran soluciones de IA, la demanda de conjuntos de datos grandes, diversos y de alta calidad para capacitar a los modelos aumenta, fomentando el crecimiento del mercado.
• El crecimiento de la infraestructura de la nube en los EAU, junto con el aumento de las inversiones de proveedores mundiales de cloud, permite a las empresas acceder a conjuntos de datos de capacitación de IA escalables y rentables. La disponibilidad de servicios en la nube hace más fácil almacenar, gestionar y procesar grandes conjuntos de datos, mejorando la eficiencia del desarrollo y la capacitación de IA.
• Por ejemplo, en abril de 2025, la compañía de telecomunicaciones de Dubai, en colaboración con Microsoft, está diseñada para construir un centro de datos hiperescala de $544.5 millones. Esta instalación apoyará la creciente demanda de servicios de cloud e IA en la región. El proyecto pretende reforzar la posición de Dubai como centro de transformación digital, ofreciendo a las empresas mayores capacidades en gestión de datos, inteligencia artificial y otras tecnologías. Este movimiento se alinea con la visión más amplia de los EAU para convertirse en líder en la economía digital.

AI Training Dataset Market Share

• Las 7 principales empresas de la industria de datasets de capacitación de AI son Google, NVIDIA, Microsoft, IBM, Amazon Web Services, CloudFactory y Lionbridge AI alrededor del 31% del mercado en 2024.
• Google aprovecha su vasto ecosistema de datos de servicios como Search, YouTube y Google Maps para entrenar grandes modelos AI. A través de Google DeepMind y Google Cloud, desarrolla conjuntos de datos patentados y de origen ético. Google también hace hincapié en AI responsable invirtiendo en conjuntos de datos diversos y de alta calidad y publicando conjuntos de datos de referencia como Open Images para fomentar un desarrollo e investigación más amplios de IA.
• NVIDIA se centra en optimizar los conjuntos de datos de capacitación de IA para la aceleración basada en GPU, ofreciendo soluciones integradas como los sistemas NVIDIA DGX y la plataforma NVIDIA AI Enterprise. Mediante sus asociaciones y adquisiciones, como las empresas de etiquetado de datos, mejora la calidad y anotación de los conjuntos de datos. NVIDIA también admite la generación de datos sintéticos utilizando herramientas como Omniverse para mejorar los conjuntos de datos de entrenamiento para el desarrollo complejo de modelos AI, especialmente en sistemas autónomos y robótica.
• Microsoft utiliza su plataforma cloud, Azure AI, para ofrecer acceso escalable a conjuntos de datos de entrenamiento curados para aplicaciones empresariales y de investigación. Integra conjuntos de datos de LinkedIn, GitHub y Bing mientras prioriza la privacidad de datos y la IA ética. Microsoft colabora con OpenAI e instituciones académicas para mejorar la transparencia y gobernanza de los conjuntos de datos, al tiempo que invierte en herramientas para etiquetar, aumentar y generar datos sintéticos para perfeccionar la formación de modelos.

AI Training Dataset Market Companies

Los principales jugadores que operan en la industria de datasets de capacitación de AI son:

• Amazon Web Services
• Appen
• CloudFactory
• Google
• IBM
• iMerit
• Lionbridge AI
• Microsoft
• NVIDIA
• TELUS International

La estrategia de mercado para el mercado de conjuntos de datos de capacitación de AI se centra en mejorar la calidad y la cantidad de los datos. Las empresas están invirtiendo fuertemente en técnicas de anotación, curación y aumento de datos para garantizar conjuntos de datos diversos y de alta calidad para la formación de modelos AI. La colaboración con las empresas de desarrollo de AI, los proveedores de servicios en la nube y las instituciones de investigación es también una estrategia común para ampliar las ofertas de conjuntos de datos e integrar la tecnología de vanguardia para un manejo más eficiente de datos.

Además, aprovechar plataformas de nube para ofrecer soluciones escalables y flexibles es una tendencia creciente. Este enfoque permite a las empresas ofrecer acceso a los conjuntos de datos a pedido, mejorar la accesibilidad y reducir el costo de la adquisición de datos. Mediante la adopción de estas estrategias, las empresas pueden satisfacer la creciente demanda de soluciones de IA en diversas industrias y garantizar una innovación continua en el mercado.

AI Training Dataset Industry News

• En septiembre de 2024, SCALE AI anunció una inversión de $21 millones en nueve proyectos AI destinados a mejorar la salud en Canadá. Centrada en optimizar la gestión de recursos, la atención de pacientes y reducir los tiempos de espera, esta iniciativa forma parte de la Estrategia Pancanadiana de Inteligencia Artificial. Fomenta la colaboración entre hospitales y proveedores de IA, promoviendo la innovación y asegurando el manejo de datos éticos dentro del sistema de salud canadiense.
• En agosto de 2024, Lionbridge Technologies, Inc. lanzó Aurora AI Studio, una plataforma diseñada para ayudar a las empresas a crear y formar conjuntos de datos para aplicaciones avanzadas de IA. Esta plataforma aborda la creciente demanda de datos de capacitación de alta calidad y aprovecha la experiencia de Lionbridge en curación de datos y anotación, con el objetivo de potenciar a los desarrolladores de IA y mejorar los resultados comerciales.
• En agosto de 2024, Accenture y Google Cloud aceleraron la adopción de IA generativa al tiempo que mejoraron la ciberseguridad para los clientes empresariales. Con el 45% de los proyectos ya trasladados a la producción, su Generative AI Center of Excellence ofrece capacitación, experiencia y herramientas para ampliar las soluciones de IA de forma segura en todas las industrias.
• En julio de 2024, Microsoft Research introdujo AgentInstruct, un marco de flujo de trabajo multiagente que automatiza la generación de datos sintéticos de alta calidad para la formación de AI. Esto reduce significativamente la dependencia de la curación humana. La eficacia del marco fue demostrada por el modelo Orca-3, que mostró notables mejoras en varios puntos de referencia.
• En abril de 2023, Google lanzó el conjunto de datos Google AI Video Captions (GVI-Captions), una gran colección de videos de YouTube con leyendas automáticas. Este conjunto de datos está diseñado para mejorar los modelos AI para generar capturas de vídeo, mejorando tanto la accesibilidad como la experiencia global del usuario. Soporta avances en el procesamiento del lenguaje natural y la capacidad de AI para interpretar y crear leyendas precisas para los vídeos.

El informe de investigación sobre el mercado de los conjuntos de datos de capacitación de AI incluye una cobertura detallada de la industria con estimaciones " en términos de ingresos ($ Mn/Bn) de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos:

Mercado, por Modalidad de Datos

• Texto
• Imagen
• Discurso de audio
• Video
• Multimodal

Market, By Deployment Mode

• Locales
• Cloud

Mercado, por datos Tipo

• Datos estructurados
• Datos no estructurados
• Datos semiestructurados

Mercado, por recopilación de datos Método

• Conjuntos de datos públicos
• Conjuntos de datos privados
• Datos sintéticos

Mercado, por fin uso

• Salud
• Automoción
• BFSI
• Comercio electrónico
• IT y telecomunicaciones
• Gobierno y defensa
• Fabricación
• Otros

La información mencionada se proporciona a las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • UK
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Rusia
  • Nordics
• Asia Pacífico
  • China
  • Japón
  • India
  • Corea del Sur
  • ANZ
  • Asia sudoriental
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• MEA
  • UAE
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica