Vpogled v trg globalnega strojnega učenja kot storitve do leta 2028

Logotip podjetja

Logotip podjetja

Globalno strojno učenje kot trg storitev

Globalno strojno učenje kot trg storitev

Globalno strojno učenje kot trg storitev

Dublin, 24. november 2022 (GLOBE NEWSWIRE) — The »Globalno strojno učenje kot storitev Velikost trga, delež in poročilo o analizi trendov v industriji po končnem uporabniku, po ponudbi, po velikosti organizacije, po aplikaciji, po regionalnih obetih in napovedih, 2022–2028.« poročilo je dodano ResearchAndMarkets.com ponudba.

Pričakuje se, da bo velikost svetovnega strojnega učenja kot storitvenega trga do leta 2028 dosegla 36,2 milijarde USD, pri čemer bo trg v predvidenem obdobju rasel s CAGR 31,6 %.

Strojno učenje je metoda analize podatkov, ki vključuje statistično analizo podatkov za ustvarjanje želenega rezultata napovedovanja brez uporabe eksplicitnega programiranja. Uporablja niz algoritmov za razumevanje razmerja med nizi podatkov, da ustvari želeni rezultat. Zasnovan je tako, da vključuje umetno inteligenco (AI) in funkcije kognitivnega računalništva. Strojno učenje kot storitev (MLaaS) se nanaša na skupino storitev računalništva v oblaku, ki zagotavljajo tehnologije strojnega učenja.

Povečano povpraševanje po računalništvu v oblaku ter rast, povezana z umetno inteligenco in kognitivnim računalništvom, so glavna gonila strojnega učenja kot gonilne sile rasti storitvene industrije. Rast povpraševanja po rešitvah, ki temeljijo na oblaku, kot je računalništvo v oblaku, naraščanje sprejemanja analitičnih rešitev, rast trga umetne inteligence in kognitivnega računalništva, povečana področja uporabe in pomanjkanje usposobljenih strokovnjakov, vse to vpliva na strojno učenje kot trg storitev.

Ker vse več podjetij svoje podatke seli iz lokalnega pomnilnika v shrambo v oblaku, raste potreba po učinkoviti organizaciji podatkov. Ker so platforme MLaaS v bistvu ponudniki oblakov, omogočajo priročne rešitve za upravljanje podatkov za poskuse strojnega učenja in podatkovne kanale, kar podatkovnim inženirjem olajša dostop do podatkov in njihovo obdelavo.

Za organizacije ponudniki MLaaS ponujajo zmogljivosti, kot sta vizualizacija podatkov in napovedna analitika. Med drugim nudijo tudi API-je za analizo razpoloženja, prepoznavanje obraza, kreditno točkovanje, korporativno obveščanje in zdravstveno varstvo. Ponudniki MLaaS abstrahirajo dejanske izračune teh procesov, tako da podatkovnim znanstvenikom ni treba skrbeti zanje. Za eksperimentiranje s strojnim učenjem in izdelavo modelov imajo nekateri ponudniki MLaaS celo vmesnik povleci in spusti.

Analiza vpliva COVID-19

Pandemija COVID-19 je močno vplivala na zdravstvene, gospodarske in socialne sisteme številnih držav. To je povzročilo milijone smrti po vsem svetu in pustilo gospodarske in finančne sisteme v ruševinah. Posameznikom lahko koristi znanje o spremenljivkah ranljivosti na ravni posameznika, da bi bolje razumeli in se spopadli s svojim psihološkim, čustvenim in socialnim blagostanjem.

Tehnologija umetne inteligence bo verjetno pomagala v boju proti pandemiji COVID-19. Primeri COVID-19 se spremljajo in sledijo v več državah z uporabo strojnega učenja in pristopov sledenja prebivalstvu, ki podpirajo umetno inteligenco. Raziskovalci v Južni Koreji na primer sledijo primerom koronavirusa s pomočjo posnetkov nadzornih kamer in geolokacijskih podatkov.

Dejavniki rasti trga

Povečano povpraševanje po računalništvu v oblaku in razmah velikih podatkov

Industrija raste zaradi vse večjega sprejemanja tehnologij računalništva v oblaku in uporabe platform družbenih medijev. Računalništvo v oblaku zdaj pogosto uporabljajo vsa podjetja, ki ponujajo rešitve za shranjevanje podatkov v podjetjih. Analiza podatkov se izvaja na spletu z uporabo shrambe v oblaku, kar daje prednost ovrednotenju podatkov, zbranih v oblaku, v realnem času.

Računalništvo v oblaku omogoča analizo podatkov s katere koli lokacije in kadarkoli. Poleg tega uporaba oblaka za implementacijo strojnega učenja omogoča podjetjem pridobivanje uporabnih podatkov, kot so vedenje potrošnikov in nakupovalni trendi, virtualno iz povezanih podatkovnih skladišč, kar zmanjšuje stroške infrastrukture in shranjevanja. Posledično se strojno učenje kot storitveno podjetje povečuje, saj postaja računalništvo v oblaku vse bolj sprejeto.

Uporaba strojnega učenja za napajanje sistemov umetne inteligence

Strojno učenje se uporablja za spodbujanje razmišljanja, učenja in samopopravljanja v sistemih umetne inteligence (AI). Ekspertni sistemi, prepoznavanje govora in strojni vid so primeri aplikacij umetne inteligence. Povečanje priljubljenosti umetne inteligence je posledica trenutnih prizadevanj, kot sta infrastruktura za velike količine podatkov in računalništvo v oblaku.

Najboljša podjetja v panogah, vključno z Googlom, Microsoftom in Amazonom (programska oprema in IT); Bloomberg, American Express (finančne storitve); ter Tesla in Ford (avtomobilska industrija), sta umetno inteligenco in kognitivno računalništvo opredelila kot ključno strateško gonilo in začela vlagati v strojno učenje za razvoj naprednejših sistemov. Ta vrhunska podjetja so nudila tudi finančno podporo mladim zagonskim podjetjem za proizvodnjo nove kreativne tehnologije.

Dejavniki, ki omejujejo trg

Tehnične omejitve in netočnosti ML

Platforma ML ponuja številne prednosti, ki pomagajo razširiti trg. Vendar naj bi več parametrov na platformi oviralo širitev trga. Prisotnost nenatančnosti v teh algoritmih, ki so včasih nezreli in nerazviti, je eden od glavnih omejevalnih dejavnikov trga.

V industriji velikih podatkov in strojnega učenja je natančnost ključna. Manjša napaka v algoritmu lahko privede do ustvarjanja nepravilnih elementov. To naj bi za lastnika proizvodne enote pretirano povečalo obratovalne stroške, namesto da bi jih zmanjšalo.

Atributi poročila

Podrobnosti

Število strani

337

Obdobje napovedi

2021 – 2028

Ocenjena tržna vrednost (USD) v letu 2021

5515 milijonov dolarjev

Predvidena tržna vrednost (USD) do leta 2028

36204 milijonov dolarjev

Skupna letna stopnja rasti

31,6 %

Pokrite regije

Globalno

Ključne obravnavane teme:

Poglavje 1. Tržni obseg in metodologija

Poglavje 2. Pregled trga
2.1 Uvod
2.1.1 Pregled
2.1.1.1 Sestava trga in scenarij
2.2 Ključni dejavniki, ki vplivajo na trg
2.2.1 Tržna gonila
2.2.2 Tržne omejitve

Poglavje 3. Konkurenčna analiza – globalno
3.1 KBV kardinalna matrika
3.2 Nedavni strateški razvoj v industriji
3.2.1 Partnerstva, sodelovanja in dogovori
3.2.2 Predstavitve in razširitve izdelkov
3.2.3 Prenos in spajanje
3.3 Analiza tržnega deleža, 2021
3.4 Najboljše zmagovalne strategije
3.4.1 Ključne vodilne strategije: odstotna porazdelitev (2018–2022)
3.4.2 Ključna strateška poteza: (Predstavitve izdelkov in razširitve izdelkov: 2018, januar – 2022, maj) Vodilni igralci
3.4.3 Ključna strateška poteza: (Partnerstvo, sodelovanje in dogovor: 2019, april – 2022, marec) Vodilni akterji

Poglavje 4. Globalno strojno učenje kot trg storitev s strani končnega uporabnika
4.1 Svetovni trg IT in telekomunikacij po regijah
4.2 Globalni trg BFSI po regijah
4.3 Svetovni proizvodni trg po regijah
4.4 Svetovni maloprodajni trg po regijah
4.5 Svetovni zdravstveni trg po regijah
4.6 Svetovni energetski in javni trg po regijah
4.7 Svetovni trg javnega sektorja po regijah
4.8 Svetovni vesoljski in obrambni trg po regijah
4.9 Globalni trg drugih končnih uporabnikov po regijah

Poglavje 5. Globalno strojno učenje kot trg storitev s ponudbo
5.1 Globalni trg samo storitev po regijah
5.2 Globalne rešitve (programska orodja) trg po regijah

Poglavje 6. Globalno strojno učenje kot trg storitev glede na velikost organizacije
6.1 Svetovni trg velikih podjetij po regijah
6.2 Svetovni trg MSP po regijah

Poglavje 7. Globalno strojno učenje kot trg storitev po aplikacijah
7.1 Globalno trženje in oglaševalski trg po regijah
7.2 Globalni trg za odkrivanje goljufij in obvladovanje tveganja po regijah
7.3 Globalni trg računalniškega vida po regijah
7.4 Globalni trg varnosti in nadzora po regijah
7.5 Globalni trg napovedne analitike po regijah
7.6 Globalni trg obdelave naravnega jezika po regijah
7.7 Globalni trg obogatene in navidezne resničnosti po regijah
7.8 Globalni drugi trg po regijah

Poglavje 8. Globalno strojno učenje kot trg storitev po regijah

Poglavje 9. Profili podjetij
9.1 Hewlett Packard Enterprise Company
9.1.1 Pregled podjetja
9.1.2 Finančna analiza
9.1.3 Segmentna in regionalna analiza
9.1.4 Stroški raziskav in razvoja
9.1.5 Najnovejše strategije in razvoj:
9.1.5.1 Predstavitve in razširitve izdelkov:
9.1.5.2 Prenos in spajanje:
9.2 Korporacija Oracle
9.2.1 Pregled podjetja
9.2.2 Finančna analiza
9.2.3 Segmentna in regionalna analiza
9.2.4 Stroški raziskav in razvoja
9.2.5 SWOT analiza
9.3 Google LLC
9.3.1 Pregled podjetja
9.3.2 Finančna analiza
9.3.3 Segmentna in regionalna analiza
9.3.4 Stroški raziskav in razvoja
9.3.5 Najnovejše strategije in razvoj:
9.3.5.1 Partnerstva, sodelovanja in dogovori:
9.3.5.2 Predstavitve in razširitve izdelkov:
9.4 Amazon Web Services, Inc. (Amazon.com, Inc.)
9.4.1 Pregled podjetja
9.4.2 Finančna analiza
9.4.3 Analiza segmentov
9.4.4 Najnovejše strategije in razvoj:
9.4.4.1 Partnerstva, sodelovanja in dogovori:
9.4.4.2 Predstavitve in razširitve izdelkov:
9.5 Družba IBM
9.5.1 Pregled podjetja
9.5.2 Finančna analiza
9.5.3 Regionalna in segmentna analiza
9.5.4 Stroški raziskav in razvoja
9.5.5 Najnovejše strategije in razvoj:
9.5.5.1 Partnerstva, sodelovanja in dogovori:
9.6 Microsoft Corporation
9.6.1 Pregled podjetja
9.6.2 Finančna analiza
9.6.3 Segmentna in regionalna analiza
9.6.4 Stroški raziskav in razvoja
9.6.5 Najnovejše strategije in razvoj:
9.6.5.1 Partnerstva, sodelovanja in dogovori:
9.6.5.2 Predstavitve in razširitve izdelkov:
9.7 Fair Isaac Corporation (FICO)
9.7.1 Pregled podjetja
9.7.2 Finančna analiza
9.7.3 Segmentna in regionalna analiza
9.7.4 Stroški raziskav in razvoja
9.8 SAS Institute, Inc.
9.8.1 Pregled podjetja
9.8.2 Najnovejše strategije in razvoj:
9.8.2.1 Partnerstva, sodelovanja in dogovori:
9.9 Yottamine Analytics, LLC
9.9.1 Pregled podjetja
9.10. BigML
9.10.1 Pregled podjetja

Za več informacij o tem poročilu obiščite https://www.researchandmarkets.com/r/f69w74

Priponka

CONTACT: CONTACT: ResearchAndMarkets.com Laura Wood,Senior Press Manager press@researchandmarkets.com For E.S.T Office Hours Call 1-917-300-0470 For U.S./ CAN Toll Free Call 1-800-526-8630 For GMT Office Hours Call +353-1-416-8900

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *