Informació sobre el mercat global de l’aprenentatge automàtic com a servei

Dublín, 24 de novembre de 2022 (GLOBE NEWSWIRE) — L’informe “L’aprenentatge automàtic global com a servei d’anàlisi de la mida del mercat, la quota i les tendències de la indústria per usuari final, per oferta, per mida de l’organització, per aplicació, per perspectiva regional i previsió”, S’ha afegit l’informe 2022 – 2028″. ResearchAndMarkets.com’s ofrena.

S’espera que la mida del mercat global d’aprenentatge automàtic com a servei assoleixi els 36.200 milions de dòlars el 2028, augmentant amb un creixement del mercat del 31,6% CAGR durant el període de previsió.

L’aprenentatge automàtic és un mètode d’anàlisi de dades que inclou l’anàlisi de dades estadístiques per crear la sortida de predicció desitjada sense l’ús de programació explícita. Utilitza una seqüència d’algorismes per entendre l’enllaç entre conjunts de dades per tal de produir el resultat desitjat. Està dissenyat per incloure intel·ligència artificial (IA) i funcionalitats de computació cognitiva. L’aprenentatge automàtic com a servei (MLaaS) fa referència a un grup de serveis de computació en núvol que proporcionen tecnologies d’aprenentatge automàtic.

L’augment de la demanda de computació en núvol, així com el creixement relacionat amb la intel·ligència artificial i la informàtica cognitiva, són els principals aprenentatges automàtics com a motors de creixement de la indústria de serveis. El creixement de la demanda de solucions basades en núvol, com ara la informàtica en núvol, l’augment de l’adopció de solucions analítiques, el creixement del mercat de la intel·ligència artificial i la informàtica cognitiva, l’augment de les àrees d’aplicació i l’escassetat de professionals formats estan influint en l’aprenentatge automàtic com a servei. mercat.

A mesura que més empreses migren les seves dades des de l’emmagatzematge local a l’emmagatzematge al núvol, creix la necessitat d’una organització eficient de les dades. Com que les plataformes MLaaS són essencialment proveïdors de núvol, permeten solucions per gestionar adequadament les dades per a experiments d’aprenentatge automàtic i canalitzacions de dades, cosa que facilita als enginyers de dades accedir i processar les dades.

Per a les organitzacions, els proveïdors de MLaaS ofereixen capacitats com ara la visualització de dades i l’anàlisi predictiva. També proporcionen API per a l’anàlisi de sentiments, reconeixement facial, avaluacions de solvència, intel·ligència corporativa i assistència sanitària, entre altres coses. Els càlculs reals d’aquests processos són abstractes pels proveïdors de MLaaS, de manera que els científics de dades no s’han de preocupar per ells. Per a l’experimentació d’aprenentatge automàtic i la construcció de models, alguns proveïdors de MLaaS inclouen fins i tot una interfície d’arrossegar i deixar anar.

Anàlisi d’impacte de la COVID-19

La pandèmia de la COVID-19 ha tingut un impacte substancial en els sistemes sanitaris, econòmics i socials de nombrosos països. Ha provocat milions de víctimes mortals a tot el món i ha deixat els sistemes econòmics i financers arruïnats. Els individus poden beneficiar-se del coneixement sobre les variables de susceptibilitat a nivell individual per tal d’entendre i afrontar millor el seu benestar psicològic, emocional i social.

És probable que la tecnologia d’intel·ligència artificial ajudi en la lluita contra la pandèmia de la COVID-19. Els casos de COVID-19 s’estan fent el seguiment i el seguiment a diversos països mitjançant enfocaments de monitoratge de la població habilitats per l’aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial. Els investigadors de Corea del Sud, per exemple, fan un seguiment dels casos de coronavirus mitjançant imatges de càmeres de vigilància i dades de geolocalització.

Factors de creixement del mercat

Augment de la demanda de Cloud Computing i auge de Big Data

La indústria està creixent a causa de la major acceptació de les tecnologies de computació en núvol i l’ús de plataformes de xarxes socials. La computació en núvol és ara àmpliament utilitzada per totes les empreses que subministren solucions d’emmagatzematge empresarial. L’anàlisi de dades es realitza en línia mitjançant l’emmagatzematge al núvol, donant l’avantatge d’avaluar les dades recollides en temps real al núvol.

La computació en núvol permet l’anàlisi de dades des de qualsevol lloc i en qualsevol moment. A més, l’ús del núvol per implementar l’aprenentatge automàtic permet a les empreses obtenir dades útils, com ara el comportament dels consumidors i les tendències de compra, pràcticament des de magatzems de dades enllaçats, reduint els costos d’infraestructura i emmagatzematge. Com a resultat, l’aprenentatge automàtic com a negoci de serveis està creixent a mesura que la tecnologia de computació en núvol s’adopta més àmpliament.

Ús de l’aprenentatge automàtic per alimentar sistemes d’intel·ligència artificial

L’aprenentatge automàtic s’utilitza per alimentar el raonament, l’aprenentatge i l’autocorrecció en sistemes d’intel·ligència artificial (IA). Els sistemes experts, el reconeixement de veu i la visió artificial són exemples d’aplicacions d’IA. L’augment de la popularitat de la IA es deu als esforços actuals, com ara la infraestructura de big data i la computació en núvol.

Les principals empreses de tots els sectors, com ara Google, Microsoft i Amazon (programari i TI); Bloomberg, American Express (Serveis financers); i Tesla i Ford (Automoció), han identificat la IA i la informàtica cognitiva com a motor estratègic clau i han començat a invertir en l’aprenentatge automàtic per desenvolupar sistemes més avançats. Aquestes empreses líders també han donat suport financer a joves start-ups per tal de produir noves tecnologies creatives.

Factors de restricció del mercat

Restriccions tècniques i imprecisions de ML

La plataforma ML ofereix una gran quantitat d’avantatges que ajuden a l’expansió del mercat. Tanmateix, es preveu que diversos paràmetres de la plataforma impediran l’expansió del mercat. La presència d’inexactitud en aquests algorismes, que de vegades són immadurs i poc desenvolupats, és un dels principals factors de restricció del mercat.

A les indústries de fabricació de big data i aprenentatge automàtic, la precisió és crucial. Una falla menor en l’algorisme podria provocar que es produeixin articles incorrectes. S’espera que això augmenti de manera exorbitant els costos operatius per al propietari de la unitat de fabricació que disminueixi.

Atribut de l’informe Detalls
Nº de pàgines 337
Període de previsió 2021-2028
Valor de mercat estimat (USD) el 2021 5515 milions de dòlars
Valor de mercat previst (USD) per al 2028 36204 milions de dòlars
Taxa de creixement anual composta 31,6%
Regions cobertes En general

Temes clau tractats:

Capítol 1. Àmbit i metodologia del mercat

Capítol 2. Visió general del mercat
2.1 Introducció
2.1.1 Visió general
2.1.1.1 Composició del mercat i escenari
2.2 Factors clau que afecten el mercat
2.2.1 Impulsors del mercat
2.2.2 Restriccions de mercat

Capítol 3. Anàlisi de la competència – Global
3.1 KBV Matriu cardinal
3.2 Desenvolupaments estratègics recents a tota la indústria
3.2.1 Col·laboracions, Col·laboracions i Acords
3.2.2 Llançaments de productes i ampliacions de productes
3.2.3 Adquisicions i Fusions
3.3 Anàlisi de la quota de mercat, 2021
3.4 Principals estratègies guanyadores
3.4.1 Estratègies principals principals: distribució percentual (2018-2022)
3.4.2 Moviment estratègic clau: (llançaments de productes i ampliacions de productes: 2018, gener – 2022, maig) Jugadors líders
3.4.3 Moviment estratègic clau: (associació, col·laboració i acord: 2019, abril – 2022, març) Jugadors líders

Capítol 4. Aprenentatge automàtic global com a mercat de serveis per usuari final
4.1 Mercat global de TI i telecomunicacions per regió
4.2 Mercat global BFSI per regió
4.3 Mercat global de fabricació per regió
4.4 Mercat minorista global per regió
4.5 Mercat global de la salut per regió
4.6 Mercat global d’energia i serveis públics per regió
4.7 Mercat global del sector públic per regió
4.8 Mercat global de defensa i aeroespacial per regió
4.9 Mercat global d’altres usuaris finals per regió

Capítol 5. L’aprenentatge automàtic global com a mercat de serveis per oferta
5.1 Mercat global de només serveis per regió
5.2 Mercat global de solucions (eines de programari) per regió

Capítol 6. L’aprenentatge automàtic global com a mercat de serveis per mida de l’organització
6.1 Mercat global de les grans empreses per regió
6.2 Mercat global de petites i mitjanes empreses per regió

Capítol 7. L’aprenentatge automàtic global com a mercat de serveis per aplicació
7.1 Mercat global de màrqueting i publicitat per regió
7.2 Mercat global de Detecció de frau i gestió de riscos per regió
7.3 Mercat global de visió per ordinador per regió
7.4 Mercat global de seguretat i vigilància per regió
7.5 Mercat global d’anàlisi predictiva per regió
7.6 Mercat global de processament del llenguatge natural per regió
7.7 Mercat global de realitat augmentada i virtual per regió
7.8 Mercat global Altres per regió

Capítol 8. L’aprenentatge automàtic global com a mercat de serveis per regió

Capítol 9. Perfils d’empresa
9.1 Hewlett Packard Enterprise Company
9.1.1 Visió general de l’empresa
9.1.2 Anàlisi financera
9.1.3 Anàlisi sectorial i regional
9.1.4 Despeses de recerca i desenvolupament
9.1.5 Estratègies i desenvolupaments recents:
9.1.5.1 Llançaments de productes i ampliacions de productes:
9.1.5.2 Adquisició i fusions:
9.2 Oracle Corporation
9.2.1 Visió general de l’empresa
9.2.2 Anàlisi financera
9.2.3 Anàlisi sectorial i regional
9.2.4 Despeses de recerca i desenvolupament
9.2.5 Anàlisi DAFO
9.3 Google LLC
9.3.1 Visió general de l’empresa
9.3.2 Anàlisi financera
9.3.3 Anàlisi sectorial i regional
9.3.4 Despeses de recerca i desenvolupament
9.3.5 Estratègies i desenvolupaments recents:
9.3.5.1 Col·laboracions, col·laboracions i acords:
9.3.5.2 Llançaments de productes i ampliacions de productes:
9.4 Amazon Web Services, Inc. (Amazon.com, Inc.)
9.4.1 Visió general de l’empresa
9.4.2 Anàlisi financera
9.4.3 Anàlisi Segmental
9.4.4 Estratègies i desenvolupaments recents:
9.4.4.1 Col·laboracions, col·laboracions i acords:
9.4.4.2 Llançaments de productes i ampliacions de productes:
9.5 IBM Corporation
9.5.1 Visió general de l’empresa
9.5.2 Anàlisi financera
9.5.3 Anàlisi regional i segmental
9.5.4 Despeses de recerca i desenvolupament
9.5.5 Estratègies i desenvolupaments recents:
9.5.5.1 Col·laboracions, col·laboracions i acords:
9.6 Microsoft Corporation
9.6.1 Visió general de l’empresa
9.6.2 Anàlisi financera
9.6.3 Anàlisi sectorial i regional
9.6.4 Despeses de recerca i desenvolupament
9.6.5 Estratègies i desenvolupaments recents:
9.6.5.1 Col·laboracions, col·laboracions i acords:
9.6.5.2 Llançaments de productes i ampliacions de productes:
9.7 Fair Isaac Corporation (FICO)
9.7.1 Visió general de l’empresa
9.7.2 Anàlisi financera
9.7.3 Anàlisi sectorial i regional
9.7.4 Despeses de recerca i desenvolupament
9.8 SAS Institute, Inc.
9.8.1 Visió general de l’empresa
9.8.2 Estratègies i desenvolupaments recents:
9.8.2.1 Col·laboracions, col·laboracions i acords:
9.9 Yottamine Analytics, LLC
9.9.1 Visió general de l’empresa
9.10. BigML
9.10.1 Visió general de l’empresa

Per obtenir més informació sobre aquest informe, visiteu https://www.researchandmarkets.com/r/f69w74

  • L’aprenentatge automàtic global com a mercat de serveis

        

.

Leave a Comment

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