全球机器学习即服务市场规模按组件(服务、软件工具)、应用(分析和自动交通管理、欺诈检测、预测性维护)、地理范围和预测划分
Published on: 2029-07-27 | No of Pages : 240 | Industry : latest trending Report
Publisher : MIR | Format : PDF&Excel
全球机器学习即服务市场规模按组件(服务、软件工具)、应用(分析和自动交通管理、欺诈检测、预测性维护)、地理范围和预测划分
机器学习即服务市场规模和预测
2020 年,机器学习即服务市场规模价值 24.8 亿美元,预计到 2028 年将达到 388.1 亿美元,2021 年至 2028 年的复合年增长率为 41.2%。
由于技术进步和全球研发工作数量的增加,机器学习即服务市场正在保持巨大的增长。推动市场增长的另一个重要因素是越来越多地采用基于云的平台。此外,对以客户为中心的行为的日益重视正在推动整体增长。全球机器学习即服务市场报告对市场进行了全面评估。报告对关键细分市场、趋势、驱动因素、限制因素、竞争格局以及在市场中发挥重要作用的因素进行了全面的分析。
全球机器学习即服务市场定义
机器学习即服务 (MLaaS) 是云计算服务的一个子类别,包括各种机器学习组件和技术。机器学习将人工智能和认知计算能力与计算算法和数据源相结合。识别软件、自然语言生成、机器学习、规范分析和数据可视化是所提供的一些应用程序和服务。它允许自动和加速处理多个扩展数据集。
全球机器学习即服务被归类为软件工具和服务。软件工具是一种协助形成、维护或改进其他计划或硬件的程序。传统上,一组软件工具仅满足项目规划的最低标准。机器学习通常用于各种领域,例如在医学领域:癌细胞识别、脑部 MRI 图像恢复、基因打印等等。机器学习对于创建可以自行获取信息和数据的计算机程序至关重要。
全球机器学习即服务市场概览
由于技术发展和全球研究和创新活动数量的增加,全球机器学习即服务市场正在经历发展增长,从而推动市场增长。推动市场扩张的另一个重要因素是云技术采用率的增加。此外,对以客户为中心的行为的日益重视正在推动整体增长。
MLaaS 模型预计将引领全球,让客户可以从为特定业务需求而设计的各种服务中进行选择。此外,预计 MLaaS 采用率的扩大将受到企业对物联网和自主系统的不断增长的采用率的推动。工业自动化中已经部署了超过 10 亿台联网设备。智能和互联创新增强了大量信息的形成,然后可以对这些信息进行调查以产生有利可图的见解。
全球机器学习即服务市场的主要制约因素是严格的合规困难、缺乏知识和缺乏熟练的专业人员,这些因素阻碍了整个预测期内市场的增长。此外,市场的发展可能会受到对准确预测技术的要求及其组织实施的限制。 MLaaS 的增强应用领域有望为扩展带来新的盈利商机。
全球机器学习即服务市场细分分析
全球机器学习即服务市场根据组件、应用和地理位置进行细分。
按组件划分的机器学习即服务市场
- 服务
- 软件工具
根据组件,市场细分为服务和软件工具。专业服务类别估计在机器学习即服务市场中占有最大的市场份额。由于大多数企业缺乏有效控制基础设施的知识,因此他们将这些活动外包给第三方提供商,以确保高度的保护和安全感。流程的复杂性和机器学习的不断部署正在推动预测期内专业服务领域的发展。
按应用划分的机器学习即服务市场
- 分析和自动流量管理
- 欺诈检测
- 预测性维护
- 风险分析
- 增强现实
- 其他
根据应用,市场细分为分析和自动流量管理、欺诈检测、预测性维护、风险分析、增强现实和其他。网络分析和自动流量管理应用预计将以最快的增长率扩张。机器学习被视为网络分析和自动流量管理的重要技术,这证明了它的发展是合理的。这是由于各个部门数据的巨大增长。大量数据定期通过通信基础设施。
按地域划分的机器学习即服务市场
- 北美
- 欧洲
- 亚太地区
- 世界其他地区
根据地域划分,全球机器学习即服务市场分为北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区。北美预计将成为预测期内增长最快的市场。北美在机器学习服务利用方面处于领先地位。此外,该地区在采用最新的技术进步方面特别有效,包括云集成或机器学习服务中的大数据。
关键参与者
“全球机器学习即服务市场”研究报告将提供有价值的见解,重点关注全球市场,包括一些主要参与者,如惠普企业、AT&T、FICO、IBM Corporation、微软、谷歌公司、BigML Inc.、Ersatz Labs、Yottamine Analytics 和亚马逊网络服务。
我们的市场分析还包括一个专门针对这些主要参与者的部分,其中我们的分析师将深入了解所有主要参与者的财务报表,以及其产品基准测试和 SWOT 分析。竞争格局部分还包括上述参与者在全球的关键发展战略、市场份额和市场排名分析。
关键发展
- 2019 年 4 月,微软启动了一个机器学习框架,利用算法解决实际问题。这有助于将问题分解成更小的部分,并为机器学习模型提供指示并找到即时帮助。
- 2018 年 11 月,亚马逊发布了医疗保健领域机器学习服务的更新。它协助对已解释和记录的符合 HIPAA 要求的 Amazon 翻译进行处理。
- 2021 年 4 月,微软公司启动了交通、总体福祉、基因组测序、就业和经济、人口和安全、额外支持和通用数据集、补充和流行数据集以及补充和流行数据集的开放数据集,以利用公开可用的数据集提高机器学习模型的准确性。
报告范围
报告属性 | 详细信息 |
---|---|
研究期 | 2017-2028 |
基准年 | 2020 |
预测时期 | 2021-2028 |
历史时期 | 2017-2019 |
单位 | 价值(十亿美元) |
主要公司简介 | Hewlett Packard Enterprises、AT&T、FICO、IBM Corporation、Microsoft、Google Inc.、BigML Inc.、Ersatz Labs、Yottamine Analytics。 |
涵盖的细分市场 |
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