AI Training Dataset Market Size - Per modalità dati, per modalità di distribuzione, per tipo di dati, per metodo di raccolta dati, per uso finale, previsione della crescita, 2025 - 2034

AI formazione Dataset dimensione del mercato

La dimensione globale del mercato dei dataset di formazione AI è stata stimata a 3,2 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede di crescere a un CAGR del 20,5% tra il 2025 e il 2034. La rapida adozione dell'intelligenza artificiale in settori come la guida autonoma, la diagnostica sanitaria, l'elaborazione del linguaggio naturale e la modellazione finanziaria sta guidando significativamente la domanda di set di dati etichettati di alta qualità.

Ad esempio, nel settembre 2022, i National Institutes of Health (NIH) hanno avviato il programma Bridge2AI, che ha stanziato 130 milioni di dollari per aumentare l'attuazione dell'intelligenza artificiale nella ricerca biomedica e comportamentale. L'iniziativa promette di creare set di dati eticamente fonte di dati di alta qualità per formare i modelli AI, dove tale enfasi può essere trovata nei biomarcatori voce, chirurgia e risultati di salute. Bridge2AI facilita la collaborazione interdisciplinare nel garantire che gli strumenti AI siano affidabili, equi e applicabili a una vasta gamma di popolazioni.

Il rapido avanzamento dell'intelligenza artificiale nella robotica e nell'automazione industriale sta creando un'enorme domanda di set di dati specializzati e reali. Questi set di dati sono fondamentali nell'insegnamento di sistemi robotizzati per svolgere compiti complessi, tra cui il rilevamento degli oggetti, la selezione e la navigazione in spazi dinamici. Con industrie che lavorano per migliorare l'efficienza e ridurre al minimo le interferenze umane, diventa imperativo avere dati etichettati di alta qualità per formare i modelli AI per poter funzionare in modo affidabile nel mondo reale. Questa tendenza è particolarmente esperta in settori come la produzione, la logistica e l'automazione del magazzino.

Ad esempio, nel mese di aprile 2023, Amazon Web Services (AWS) ha introdotto il dataset open source ARMBench, che è il più grande del suo tipo di formazione “pick and place” sistemi robotici. Include oltre 190.000 immagini acquisite da ambienti reali in cui sono stati ordinati prodotti industriali. Il dataset sarà utilizzato per migliorare l'accuratezza e l'adattabilità dei bracci robotici per l'automazione del magazzino, uno dei componenti fondamentali dei sistemi di logistica e adempimento intelligenti.

AI Training Dataset Tendenze del mercato

• La combinazione di intelligenza artificiale e calcolo quantistico nella ricerca biomedica sta aumentando la domanda di set di dati di formazione sofisticati e specifici. Questi dataset sono cruciali per la formazione di modelli in settori come la genomica, la predizione della malattia e la scoperta della droga. Con l'aumento dell'intensità dei dati della ricerca, i dati medici strutturati di alta qualità sono fondamentali per innovazioni sanitarie accurate, efficienti e scalabili.
• Ad esempio, nel giugno del 2024, Cleveland Clinic ha collaborato con IBM e l'Hartree Centre nel Regno Unito per accelerare le innovazioni nella scienza della salute e della vita sfruttando l'intelligenza artificiale e il calcolo quantistico. La collaborazione mira a migliorare la modellazione delle malattie, la scoperta della droga e la medicina personalizzata attraverso l'uso di un sofisticato calcolo nel trattamento dei dati biomedici complessi più velocemente.
• I governi di tutto il mondo stanno facendo aggressivamente investimenti in infrastrutture di formazione AI e questo sta guidando il mercato per la formazione AI dataset. Questi progetti sono progettati per creare set di dati centralizzati, sicuri e diversificati per promuovere le modifiche in settori quali sanità, mobilità e servizi pubblici.
• Nel febbraio 2025 l'UE ha lanciato l'iniziativa InvestAI per mobilitare 200 miliardi di euro di investimenti in intelligenza artificiale. Queste infrastrutture sono configurate per offrire un accesso sicuro per set di dati di alta qualità su larga scala e capacità di elaborazione per facilitare la progettazione e lo sviluppo di AI affidabile. Questo passo strategico aumenterà direttamente il mercato dei dataset di formazione AI in quanto aumenterà la disponibilità dei dati in termini di settore sanitario, manifatturiero e servizi pubblici tra gli altri.
• L'uso crescente di strumenti di automazione per l'annotazione dei dati sta diventando una tendenza importante nel mercato dei dataset di formazione AI. Questi strumenti basati su tecnologie come l'auto-labeling e l'apprendimento attivo diminuiscono notevolmente lo sforzo, il costo e lo sforzo necessario per etichettare grandi dataset. Semplificando il processo di annotazione con un'alta percentuale di accuratezza, permetterà la creazione di dataset più veloce e scalabile. Questo è particolarmente utile nelle industrie che si occupano di enormi quantità di dati non strutturati come l'immagine e il video elaborazione in cui l'etichettatura dei dati è importante nella formazione dei modelli AI in quanto beneficia notevolmente dalla stessa.
• Nel gennaio 2024, il programma pilota National AI Research Resource (NAIRR), lanciato dalla White House e dalla National Science Foundation, fornisce ai ricercatori l'accesso agli strumenti AI e ai set di dati annotati, tra cui le risorse automatizzate per l'etichettatura dei dati per aumentare lo sviluppo AI in accademia.

Trump Amministrazione Tariffe

• Le tariffe dell’amministrazione Trump, in particolare quelle imposte ai beni e ai servizi tecnologici cinesi, hanno avuto un notevole impatto sul mercato dei dataset di formazione AI. Una parte significativa del lavoro manuale di etichettatura e annotazione dei dati è stata esternalizzata a paesi come la Cina a causa di costi di lavoro più bassi. Tuttavia, con l'aumento delle tariffe e l'aumento del controllo sulle aziende tecnologiche cinesi, molte aziende statunitensi hanno affrontato costi operativi più elevati per l'approvvigionamento di dati annotati, influenzando direttamente l'accessibilità e la scala delle iniziative di formazione AI.
• Inoltre, le tensioni commerciali hanno limitato l'accesso ai dataset cinesi, che sono vitali per la formazione di modelli AI in settori come l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento facciale e il comportamento di e-commerce. Ciò ha ridotto la diversità e la scala dei dati di formazione disponibili, influenzando negativamente le prestazioni e l'adattabilità dei modelli AI, in particolare quelli progettati per l'uso globale. Ha anche scoraggiato gli sforzi di condivisione dei dati collaborativi tra le aziende statunitensi e cinesi.
• In risposta, le aziende statunitensi hanno iniziato a investire di più negli strumenti di automazione e infrastruttura per l'etichettatura dei dati domestici. Questo cambiamento ha favorito l'innovazione nella generazione di dati sintetici e piattaforme di annotazione assistite dall'IA, ma ha portato a sfide a breve termine come strozzature di risorse e tempi di sviluppo più lunghi. In definitiva, mentre le tariffe hanno incoraggiato l'auto-rilanciamento, hanno interrotto la catena di fornitura globale di dati annotati e hanno spinto un cambiamento strategico in come e dove vengono sviluppati i dataset di formazione AI.

AI Formazione Dataset Analisi del mercato

Sulla base della modalità dei dati, il mercato dei dataset di formazione AI è diviso in testo, immagine, audio e discorso, video e multimodale. Nel 2024, il segmento di testo ha dominato il mercato, rappresentando circa il 31% della quota e si prevede di crescere a un CAGR di oltre il 21% durante il periodo di previsione.

• La segmentazione del testo domina il mercato dei dataset di formazione AI principalmente a causa dell'uso diffuso di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) nelle industrie. Soluzioni basate sull'intelligenza artificiale come chatbot, motori di analisi del sentimento, strumenti di traduzione della lingua e assistenti virtuali si basano pesantemente su grandi volumi di testo etichettato per funzionare con precisione. Con l'esplosione di contenuti digitali tra cui post di social media, recensioni di prodotti, e-mail e organizzazioni di trascrizioni di supporto al cliente hanno accesso a dati di testo grezzi abbondanti che possono essere strutturati per la formazione di modello.
• Inoltre, l'emergere di grandi modelli di lingua (LLMs) come GPT e BERT ha notevolmente aumentato la domanda di alta qualità, diversi set di dati testuali. Questi modelli richiedono vaste quantità di testo annotato per capire contesto, sintassi, tono e semantica. Rispetto ai dati di immagine o video, i dataset di testo sono più facili e più convenienti da raccogliere, memorizzare e elaborare, rafforzare ulteriormente il loro dominio nel mercato dei dataset di formazione AI.
• Ad esempio, nel giugno 2023, Cohere, una startup AI basata su Toronto, ha raccolto $270 milioni in un round di finanziamento guidato da Inovia Capital, con la partecipazione di NVIDIA, Oracle, Salesforce Ventures e altri. Il finanziamento è stato indirizzato verso l'espansione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni basati su testo simili al GPT di OpenAI, utilizzando dataset di testo di alta qualità e su larga scala per alimentare applicazioni NLP focalizzate sulle imprese. Questo investimento mette in evidenza come i principali giocatori stanno privilegiando i dataset di testo annotati per formare e scalare potenti strumenti AI generativi, rafforzando la domanda e la quota di mercato della segmentazione di testo.

Sulla base della modalità di distribuzione, il mercato dei dataset di formazione AI è segmentato in on-premise e cloud. Nel 2024, il segmento cloud domina il mercato con il 73% della quota di mercato, e il segmento dovrebbe crescere ad un CAGR di oltre il 20,5% dal 2025 al 2034.

• La modalità di distribuzione cloud domina il mercato dei dataset di formazione AI a causa della sua scalabilità, efficienza dei costi e accessibilità. Piattaforme cloud come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure offrono vaste risorse di archiviazione e di calcolo potenti necessarie per gestire, etichettare e elaborare set di dati di massa per la formazione AI. Queste piattaforme consentono alle organizzazioni di scalare o scendere in base al loro carico di lavoro, che è fondamentale quando si tratta di modelli di formazione complessi come LLM o attività di visione del computer.
• Inoltre, la distribuzione basata su cloud supporta la collaborazione tra le geografie, consentendo ai team distribuiti di accedere e annotare i dati in tempo reale. Fornisce anche strumenti integrati come l'etichettatura automatizzata dei dati, la generazione di dati sintetici e l'analisi, semplificando l'intero dataset pipeline. La capacità di implementare i modelli più velocemente e gestire i dati in modo sicuro rafforza ulteriormente il fascino delle piattaforme cloud nei flussi di lavoro di formazione AI, guidando la loro quota di mercato dominante.
• Ad esempio, nel settembre 2023, AWS ha lanciato Amazon Bedrock, una piattaforma cloud-based che consente agli utenti di costruire e scalare applicazioni AI generative utilizzando modelli di base di AI21 Labs, Anthropic e Stability AI. La piattaforma supporta la formazione dei modelli utilizzando i dataset proprietari all'interno dell'ecosistema cloud AWS, dimostrando come le piattaforme cloud sono essenziali per la gestione dei dati di formazione in scala.

Sulla base del tipo di dati, il mercato dei dataset di formazione AI è suddiviso in dati strutturati, dati non strutturati e dati semistrutturati. Nel 2024, la categoria di dati non strutturata dovrebbe dominare a causa della crescita esponenziale dei dati generati da fonti come social media, contenuti audio/video, e-mail, recensioni dei clienti e feed dei sensori.

• Il segmento di dati non strutturato domina il mercato dei dataset di formazione AI a causa dell'immenso volume di dati generati da fonti come video, immagini, registrazioni audio, e-mail, social media e contenuti web. A differenza dei dataset strutturati che seguono un formato definito, i dati non strutturati mancano di uno schema specifico, rendendolo ideale per la formazione di modelli di apprendimento profondo che si basano su modelli complessi e informazioni contestuali. Questa forma di dati è fondamentale per applicazioni AI avanzate, in particolare nel trattamento delle lingue naturali (NLP), nella visione del computer e nel riconoscimento vocale.
• L'uso crescente di tecnologie AI generative tra cui chatbot AI, assistenti virtuali e piattaforme text-to-image ha ulteriormente intensificato la domanda di grandi volumi di dataset non strutturati e annotati. Queste applicazioni richiedono ingressi diversi come il linguaggio, il tono vocale, le espressioni facciali o le caratteristiche dell'immagine per funzionare con precisione. Di conseguenza, le aziende stanno investendo pesantemente in piattaforme di etichettatura dei dati e strumenti di annotazione basati su AI per preparare in modo efficiente i dati non strutturati per la formazione.
• La maggior parte dei dati globali non è strutturata, e il suo volume continua a crescere rapidamente in tutte le industrie. Imprese e governi stanno ora concentrandosi sul sfruttare questi dati per estrarre informazioni, migliorare la personalizzazione e sviluppare modelli AI più reattivi. Con la proliferazione dei contenuti multimediali e dei flussi di dati in tempo reale, il segmento dei dati non strutturato dovrebbe mantenere la sua posizione leader nel mercato nel corso del 2024 e oltre.

Nel 2024, la regione degli Stati Uniti in Nord America ha dominato il mercato dei dataset di formazione AI con circa 88% della quota di mercato in Nord America e ha generato circa 1,23 miliardi di dollari di ricavi.

• Gli Stati Uniti guidano il mercato in termini di ricavi azionari, guidati dal robusto ecosistema AI del paese e dall’adozione precoce di tecnologie avanzate. I grandi giganti tecnologici come Google, Microsoft, Meta e Amazon sono con sede negli Stati Uniti e investono attivamente nell'acquisizione e nello sviluppo di dataset di formazione su larga scala per supportare lo sviluppo del modello AI in NLP, visione del computer e sistemi autonomi.
• Il sostegno del governo svolge anche un ruolo critico nel dominio della regione. Le agenzie federali degli Stati Uniti, tra cui il National Artificial Intelligence Initiative Office (NAIIO), finanziano la ricerca e lo sviluppo nell'infrastruttura di formazione dell'AI, comprese le iniziative volte a migliorare l'accesso a diversi set di dati di alta qualità. I partenariati pubblici-privati migliorano ulteriormente l'innovazione in questo spazio.
• Inoltre, la disponibilità di infrastrutture cloud avanzate e una forte base di startup AI e istituzioni accademiche accelera la crescita del mercato. Questi fattori posizionano collettivamente gli Stati Uniti come hub globale per la formazione AI dataset innovazione e commercializzazione.
• Ad esempio, nel maggio 2025, Jeff Bezos, attraverso la sua società di investimento Bezos Expeditions, ha condotto un round di finanziamento di 72 milioni di dollari a Toloka, una società specializzata in soluzioni di dati AI. Questo investimento mira ad accelerare la crescita di Toloka, in particolare nel mercato statunitense, e migliorare i suoi servizi di dati umani-in-the-loop essenziali per la formazione e la convalida dei modelli di machine learning.

Il mercato dei dataset di formazione AI in Germania dovrebbe sperimentare una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.

• La Germania è in grado di sperimentare una crescita costante nel mercato dei dataset di formazione AI, guidato dalla forte fondazione industriale del paese, strategie AI sostenute dal governo, e l'adozione crescente di AI in settori chiave come l'automotive, la produzione e l'ingegneria. Con la sua leadership nel settore automobilistico, manifatturiero e sanitario, la Germania sta generando un crescente bisogno di dataset di alta qualità annotati per formare modelli AI per l'automazione, guida autonoma, manutenzione predittiva e diagnostica medica. Questa domanda è ulteriormente rafforzata dall’enfasi della Germania sulla sovranità tecnologica e sui quadri di condivisione dei dati sicuri.
• Inoltre, il mercato tedesco AI Training Dataset si sta espandendo a causa della diffusa adozione di AI tra grandi imprese e PMI. Con un forte supporto governativo per la trasformazione digitale, le aziende di settori come la finanza, la sanità e il retail stanno integrando l'IA per migliorare l'efficienza.
• Ad esempio, nel novembre 2024, Microsoft ha messo in evidenza la collaborazione tra la sonda industriale della Germania e l'IA per rivoluzionare settori come l'automotive, l'energia e la produzione. Questa partnership mira a migliorare la produttività e l'innovazione utilizzando tecnologie AI avanzate. Integrando l'IA con l'ingegneria tedesca, l'iniziativa è destinata a alimentare la domanda di dataset di formazione AI, posizionando la Germania come un player chiave nelle soluzioni industriali basate su AI.

Il mercato dei dataset di formazione AI in Cina dovrebbe sperimentare una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.

• La Cina è attesa di testimoniare una crescita sostanziale nel mercato dei dataset di formazione AI, alimentata da robusti investimenti governativi nello sviluppo AI, la rapida adozione delle tecnologie AI in tutte le industrie, e la massiccia generazione di dati dalla sua grande economia digitale.
• Inoltre, il governo cinese è stato un giocatore chiave nello sviluppo AI, con il Piano di Sviluppo AI di prossima generazione che mira a rendere la Cina un leader globale AI entro il 2030. Ciò include consistenti investimenti nell'infrastruttura AI e nella raccolta dei dati, aumentando la domanda di set di dati di formazione AI completi e di alta qualità. Queste iniziative forniscono la base per promuovere innovazioni basate sull'intelligenza artificiale in settori come la sanità, la finanza e il trasporto.
• Inoltre, la Cina sta rapidamente adottando l'IA in vari settori, tra cui veicoli autonomi, riconoscimento facciale, produzione intelligente e e e-commerce. Queste industrie richiedono una vasta quantità di dati formativi, tra cui dataset strutturati e non strutturati, per migliorare i modelli AI. Con la crescente necessità di dataset di formazione di alta qualità, industrie come queste stanno alimentando la crescita del mercato, la domanda di dati su misura e precisi per specifiche applicazioni AI.
• Ad esempio, nel 2023, la Commissione Nazionale per lo Sviluppo e la Riforma della Cina (NDRC) ha stanziato fondi per lo sviluppo di data center e infrastrutture AI come parte dei suoi sforzi per promuovere la trasformazione digitale e la crescita economica. Questo dovrebbe supportare la generazione di dati per la formazione AI, contribuendo alla crescita del mercato.

Il mercato dei dataset di formazione AI negli Emirati Arabi Uniti dovrebbe sperimentare una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.

• ? Il mercato dei dataset di formazione AI negli Emirati Arabi Uniti è pronto per la crescita, guidato dalla forte spinta del paese verso diventare un leader globale nell'AI e nella trasformazione digitale. Le iniziative governative, come la strategia UAE AI 2031, stanno incrementando gli investimenti nelle tecnologie dell'AI, guidando la domanda di dataset di formazione di alta qualità.
• Inoltre, gli Emirati Arabi Uniti stanno assistendo all'adozione diffusa di AI in settori chiave come la sanità, la vendita al dettaglio e i servizi governativi. Poiché questi settori integrano soluzioni AI, la domanda di dataset di grandi, diversi e di alta qualità per formare i modelli aumenta, ulteriore crescita del mercato di combustibile.
• La crescita dell'infrastruttura cloud negli Emirati Arabi Uniti, unita ad un aumento degli investimenti da parte di fornitori di cloud globali, consente alle aziende di accedere ai dataset di formazione AI scalabili e convenienti. La disponibilità di servizi cloud rende più facile memorizzare, gestire e elaborare grandi set di dati, migliorando l'efficienza dello sviluppo e della formazione AI.
• Ad esempio, nell'aprile del 2025, la società di telecomunicazioni di Dubai, in collaborazione con Microsoft, è destinata a costruire un data center di 544,5 milioni di dollari. Questa struttura sosterrà la crescente domanda di servizi cloud e AI nella regione. Il progetto mira a rafforzare la posizione di Dubai come hub per la trasformazione digitale, offrendo alle aziende funzionalità avanzate nella gestione dei dati, AI e altre tecnologie. Questa mossa si allinea con la visione più ampia degli Emirati Arabi Uniti per diventare un leader nell'economia digitale.

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• Le prime 7 aziende del settore dei dataset di formazione AI sono Google, NVIDIA, Microsoft, IBM, Amazon Web Services, CloudFactory e Lionbridge AI circa il 31% del mercato nel 2024.
• Google sfrutta il suo vasto ecosistema di dati da servizi come Ricerca, YouTube e Google Maps per formare grandi modelli AI. Attraverso Google DeepMind e Google Cloud, sviluppa set di dati proprietari ed eticamente fonte. Google sottolinea anche AI responsabile investendo in diversi dataset di alta qualità e pubblicando set di dati di riferimento come Open Images per incoraggiare lo sviluppo e la ricerca AI più ampi.
• NVIDIA si concentra sull'ottimizzazione dei dataset di formazione AI per l'accelerazione basata su GPU, offrendo soluzioni integrate come i sistemi NVIDIA DGX e la piattaforma NVIDIA AI Enterprise. Attraverso i suoi partenariati e acquisizioni, come ad esempio con le società di etichettatura dei dati, migliora la qualità e l' annotazione dei dataset. NVIDIA supporta anche la generazione di dati sintetici utilizzando strumenti come Omniverse per migliorare i dataset di formazione per lo sviluppo di modelli AI complessi, soprattutto nei sistemi autonomi e robotici.
• Microsoft utilizza la sua piattaforma cloud, Azure AI, per offrire un accesso scalabile ai dataset di formazione curati per applicazioni aziendali e di ricerca. Integra i set di dati di LinkedIn, GitHub e Bing, dando priorità alla privacy dei dati e all'intelligenza artificiale etica. Microsoft collabora con OpenAI e istituzioni accademiche per migliorare la trasparenza e la governance dei dataset, investendo anche in strumenti per l'etichettatura dei dati, l'aumento e la generazione di dati sintetici per perfezionare la formazione dei modelli.

AI Training Dataset Aziende di mercato

I principali attori che operano nel settore dei dataset di formazione AI sono:

• Servizi web Amazon
• Articolo
• CloudFactory
• Google
• IBM
• IMerit
• Lionbridge AI
• Microsoft
• NVIDIA
• TELUS Internazionale

La strategia di mercato per il mercato dei dataset di formazione AI si concentra sul miglioramento della qualità e della quantità dei dati. Le aziende stanno investendo pesantemente nelle tecniche di annotazione, cura e allargamento dei dati per garantire set di dati diversi e di alta qualità per la formazione del modello AI. La collaborazione con aziende di sviluppo AI, fornitori di servizi cloud e istituti di ricerca è anche una strategia comune per espandere le offerte di dataset e integrare la tecnologia all'avanguardia per una gestione dei dati più efficiente.

Inoltre, sfruttare le piattaforme cloud per offrire soluzioni scalabili e flessibili è una tendenza in crescita. Questo approccio consente alle aziende di offrire l'accesso on-demand ai dataset, migliorando l'accessibilità e riducendo i costi di acquisizione dati. Adottando queste strategie, le aziende possono soddisfare la crescente domanda di soluzioni AI in vari settori e garantire un'innovazione continua nel mercato.

AI Training Dataset Industry News

• Nel settembre 2024, SCALE AI annunciò un investimento di 21 milioni di dollari in nove progetti AI volti a migliorare la salute in Canada. Concentrati sull'ottimizzazione della gestione delle risorse, della cura dei pazienti e sulla riduzione dei tempi di attesa, questa iniziativa fa parte della strategia Pan-Canadian Artificial Intelligence. Favorisce la collaborazione tra ospedali e fornitori di AI, promuovendo l'innovazione e garantendo la gestione dei dati etici all'interno del sistema sanitario canadese.
• Nell'agosto 2024, Lionbridge Technologies, Inc. ha lanciato Aurora AI Studio, una piattaforma progettata per aiutare le aziende a creare e formare set di dati per applicazioni AI avanzate. Questa piattaforma affronta la crescente domanda di dati di formazione di alta qualità e sfrutta le competenze di Lionbridge nella cura e annotazione dei dati, mirando a potenziare gli sviluppatori AI e migliorare i risultati commerciali.
• Nel mese di agosto 2024, Accenture e Google Cloud hanno accelerato l'adozione di AI generative, migliorando la sicurezza informatica per i clienti aziendali. Con il 45% dei progetti già trasferiti alla produzione, il loro Generative AI Center of Excellence offre formazione, competenza e strumenti per scalare le soluzioni AI in modo sicuro in tutte le industrie.
• Nel luglio 2024, Microsoft Research introdusse AgentInstruct, un framework multi-agent workflow che automatizza la generazione di dati sintetici di alta qualità per la formazione AI. Questo riduce significativamente la dipendenza dalla cura umana. L'efficacia del framework è stata dimostrata dal modello Orca-3, che ha mostrato notevoli miglioramenti in vari benchmark.
• Nell'aprile 2023, Google ha lanciato il dataset di Google AI Video Captions (GVI-Captions), una grande raccolta di video di YouTube con didascalie automatiche. Questo set di dati è progettato per migliorare i modelli AI per la generazione di schede video, migliorando sia l'accessibilità che l'esperienza utente generale. Supporta i progressi nella lavorazione del linguaggio naturale e la capacità dell'IA di interpretare e creare accurati didascalie per i video.

Il rapporto di ricerca sul mercato dei dataset di formazione AI comprende una copertura approfondita del settore con stime e previsioni in termini di entrate ($ Mn/Bn) dal 2021 al 2034, per i seguenti segmenti:

Mercato, per modalità dati

• Testo
• Immagine
• Audio & discorso
• Video
• Multimo

Mercato, per modalità di distribuzione

• On-premise
• Cloud

Mercato, Da Dati Tipo

• Dati strutturati
• Dati non strutturati
• Dati semistrutturati

Mercato, Da Data Collection Metodo

• Set di dati pubblici
• Set di dati privati
• Dati sintetici

Mercato, per uso finale

• Assistenza sanitaria
• Automotive
• BFSI
• Vendita al dettaglio e-commerce
• IT e telecomunicazioni
• Governo e difesa
• Produzione
• Altri

Le suddette informazioni sono fornite per le seguenti regioni e paesi:

• Nord America
  • USA.
  • Canada
• Europa
  • Germania
  • Regno Unito
  • Francia
  • Italia
  • Spagna
  • Russia
  • Nordics
• Asia Pacifico
  • Cina
  • Giappone
  • India
  • Corea del Sud
  • ANZ
  • Asia meridionale
• America latina
  • Brasile
  • Messico
  • Argentina
• ME
  • UA
  • Arabia Saudita
  • Sudafrica