Mercado de Training Dataset de IA deve registar um crescimento anual de 27,7% até 2029

O crescimento do mercado de training dataset está associado à necessidade de existir datasets mais justos e imparciais

Mercado de Training Dataset de IA deve registar um crescimento anual de 27,7% até 2029

O novo relatório da MarketandMarkets prevê que o mercado de Training Dataset de Inteligência Artificial (IA) cresça de 2,82 mil milhões de dólares em 2024 para 9,58 mil milhões de dólares até 2029, com uma taxa de crescimento anual composto (CAGR) de 27,7%.

O fator principal para o crescimento deste mercado é a necessidade de existir datasets justos e imparciais.  As empresas estão cada vez mais conscientes das implicações da parcialidade nesses dados. Um exemplo notável é o caso do Apple Card, onde as mulheres receberam limites de crédito inferiores aos dos homens devido a dados tendenciosos nos algoritmos.

Casos como este destacam a necessidade de selecionar training datasets bem equilibrados, que reflitam cenários reais que sejam inclusivos. Outros fatores que contribuem para o crescimento deste mercado incluem o aumento do uso de dados sintéticos para resolver problemas de privacidade e escassez, permitindo que indústrias como a de cuidados de saúde e automóveis autónomos simulem cenários raros.

De acordo com o relatório da MarketandMarkets, prevê-se que o mercado de softwares de etiquetagem e anotação de dados detenha uma grande parte do mercado de training datasets em 2024, impulsionado pela crescente demanda por dados precisos e bem etiquetados. Um dos principais fatores para o crescimento deste mercado é a necessidade crescente de anotações específicas que vão além da etiquetagem básica.

O setor de fornecedores de software e tecnologia está a crescer mais rapidamente no mercado de training datasets para inteligência artificial, devido à crescente demanda por soluções escaláveis e de alta qualidade para a criação de datasets. Esses fornecedores, especialmente os hiperescaladores de cloud como AWS e Google Cloud, estão aproveitando grandes volumes de dados para melhorar suas ofertas de IA, como reconhecimento de voz, visão computacional e processamento de linguagem natural.

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