Markt für automatisierte Lösungen für maschinelles Lernen – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Angebot (Plattform und Service), nach Bereitstellung (vor Ort und in der Cloud), nach Automatisierungstyp (Datenverarbeitung, Feature-Engineering, Modellierung und Visualisierung), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen und KMU), nach Endbenutzern (BFSI, Einzel
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für automatisierte Lösungen für maschinelles Lernen – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Angebot (Plattform und Service), nach Bereitstellung (vor Ort und in der Cloud), nach Automatisierungstyp (Datenverarbeitung, Feature-Engineering, Modellierung und Visualisierung), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen und KMU), nach Endbenutzern (BFSI, Einzel
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 1,12 Milliarden USD |
| CAGR (2023–2028) | 42,48 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Fertigung |
| Größter Markt | Nordamerika |
Globaler Markt für automatisierte Lösungen für maschinelles Lernen
Viele Bereiche der Branche sind heute stark von maschinellem Lernen (ML) abhängig. Andererseits erfordert die Entwicklung leistungsstarker Systeme für maschinelles Lernen hochspezialisierte Datenwissenschaftler und Fachspezialisten. Indem Fachexperten in die Lage versetzt werden, automatisch Anwendungen für maschinelles Lernen ohne umfassende statistische und maschinelle Lernkenntnisse zu erstellen, soll automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) den Bedarf an Datenwissenschaftlern reduzieren.
Maschinelles Lernen (ML) wird in letzter Zeit immer häufiger in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, aber es gibt nicht genug Fachleute für maschinelles Lernen, um mit diesem Anstieg Schritt zu halten. Das Ziel des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) besteht darin, maschinelles Lernen zugänglicher zu machen. Infolgedessen sollten Fachleute in der Lage sein, mehr Systeme für maschinelles Lernen zu installieren, und die Verwendung von AutoML würde weniger Fähigkeiten erfordern als die direkte Verwendung von ML. Die Akzeptanz der Technologie ist derzeit jedoch nur mäßig, was die
Nach der COVID-19-Epidemie verlassen sich Unternehmen zunehmend auf intelligente Lösungen zur Automatisierung ihrer Geschäftsabläufe, was zu einem Anstieg der Nutzung von KI führt. Es wird erwartet, dass sich dieses Muster in den folgenden Jahren fortsetzt und die Einführung von KI in Geschäftsabläufen beschleunigt.
Steigende Nachfrage nach effizienten Lösungen zur Betrugserkennung
Maschinelles Lernen wird in einer Vielzahl von Finanzanwendungen eingesetzt, darunter Handel, Prozessautomatisierung, Kredit-Scoring und die Kredit- und Versicherungsvergabe. Eines der größten Probleme der Finanzsicherheit ist Finanzbetrug. Maschinelles Lernen wird derzeit für Betrugserkennungsanwendungen eingesetzt, um der steigenden Gefahr von Finanzbetrug entgegenzuwirken.
Die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) nimmt zu, da Unternehmen nun auf die Nutzung von Technologien der nächsten Generation umsteigen. Unternehmen können künstliche Intelligenz für eine Vielzahl von Zwecken einsetzen, darunter Datenerfassung und Effizienzsteigerung von Arbeitsprozessen.
Langsame Einführung von automatisierten Tools für maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) wird in einer wachsenden Zahl von Anwendungen eingesetzt, aber es gibt nicht genügend Spezialisten für maschinelles Lernen, um mit dieser Expansion Schritt zu halten. Das Ziel des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) besteht darin, maschinelles Lernen zugänglicher zu machen. Infolgedessen sollten Spezialisten in der Lage sein, mehr Systeme für maschinelles Lernen zu installieren, und die Arbeit mit AutoML würde weniger Fähigkeiten erfordern als der direkte Umgang mit ML.
Wachsende Anwendungen im Gesundheitswesen
Viele Anwendungen im Bereich des Gesundheitswesens nutzen bereits Technologie für maschinelles Lernen. Diese Plattform analysiert Millionen verschiedener Datenpunkte aus diesem vertikalen Sektor, prognostiziert Ergebnisse und bietet außerdem schnelle Risikobewertungen und eine präzise Ressourcenzuweisung.
Die Fähigkeit, Störungen und Krankheiten zu diagnostizieren und zu identifizieren, die manchmal schwer zu erkennen sind, ist eine der wichtigsten Anwendungen dieser Technologie im Gesundheitswesen. Dazu können eine Reihe von Erbkrankheiten und Tumoren gehören, die im Anfangsstadium schwer zu identifizieren sind. IBM Watson Genomics ist ein bemerkenswertes Beispiel dafür und zeigt, wie genombasierte Tumorsequenzierung in Verbindung mit kognitivem Computing die Krebserkennung erleichtern kann.
Ein großes biopharmazeutisches Unternehmen namens Berg verwendet KI, um medizinische Behandlungen für Krankheiten wie Krebs bereitzustellen. All diese Faktoren treiben den Markt an.
Widerstand unter Benutzern in Bezug auf automatisierte Lösungen für maschinelles Lernen
Die verzögerte Einführung automatisierter Lösungen für maschinelles Lernen auf dem Markt ist hauptsächlich auf die begrenzte Akzeptanz von Technologien für maschinelles Lernen zurückzuführen. Unternehmen haben Schwierigkeiten, die Fachexperten zu finden, die sie benötigen, da eine erhebliche Nachfrage nach ihnen für die eigentlichen Fähigkeiten des maschinellen Lernens besteht. Da es außerdem teuer ist, diese Fachleute einzustellen, ist es noch unwahrscheinlicher, dass Unternehmen Spitzentechnologien wie maschinelles Lernen einführen.
Marktsegmentierung
Der Markt für automatisierte Lösungen für maschinelles Lernen ist nach Angebot, Bereitstellung, Automatisierungstyp, Unternehmensgröße, Endbenutzern, Unternehmen und Region segmentiert. Basierend auf dem Angebot ist der Markt in Plattform und Service segmentiert
Marktteilnehmer
Jüngste Entwicklungen
- Meta hat AWS im Dezember 2021 als bedeutenden und langfristigen strategischen Cloud-Anbieter ausgewählt. Gemeinsam haben Meta und AWS versucht, die Leistung von PyTorch-Benutzern auf AWS zu verbessern und den Prozess zu beschleunigen, mit dem Programmierer KI/ML-Modelle erstellen, trainieren, bereitstellen und verwenden.
- Im November 2021 erhielt SAS‘ Flaggschiff-Plattform SAS Viya Unterstützung für Open-Source-Benutzer. SAS Viya wird für Open-Source-Dienstprogramme und -Integration verwendet. Der Softwarebenutzer hat eine API-First-Strategie entwickelt, die ein maschinenlerngestütztes Datenaufbereitungsverfahren unterstützt.
- Dot Data, ein Anbieter von KI-Automatisierungslösungen für den gesamten Geschäftszyklus, und Tableau, eine Analyseplattform, gaben im September 2021 eine Zusammenarbeit bekannt, die es Tableau-Benutzern ermöglichen soll, die KI-Automatisierungsfunktionen von dotData zu nutzen. Tableau-Benutzer können vollständige prädiktive Analysen von Rohdaten über die Datenaufbereitung bis hin zur Erkenntnisgewinnung durch KI-basierte Vorhersagen und umsetzbare Dashboards durchführen, indem sie die Datenaufbereitungs- und Visualisierungsfunktionen von Tableau mit den erweiterten Funktionen zur Erkenntnisgewinnung und prädiktiven Modellierung von dotData kombinieren.
| Attribut | Details |
| Basisjahr | 2022 |
| Historische Daten | 2018–2021 |
| Geschätztes Jahr | 2023 |
| Prognosezeitraum | 2024 – 2028 |
| Quantitative Einheiten | Umsatz in Millionen USD und CAGR für 2018–2022 und 2024–2028 |
| Berichtsumfang | Umsatzprognose, Unternehmensanteil, Wachstumsfaktoren und Trends |
| Abgedeckte Segmente | Angebot Bereitstellung Automatisierungstyp Unternehmensgröße Endbenutzer Region |
| Regionaler Umfang | Nordamerika, Asien-Pazifik, Europa, Südamerika und Naher Osten und Afrika |
| Länderumfang | USA, Kanada, Mexiko, China, Indien, Japan, Südkorea, Australien, Singapur, Malaysia, Deutschland, Vereinigtes Königreich, Frankreich, Russland, Spanien, Belgien, Italien, Brasilien, Kolumbien, Argentinien, Peru, Chile, Saudi-Arabien, Südafrika, Vereinigte Arabische Emirate, Israel und Türkei |
| Profilierte wichtige Unternehmen | Datarobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku, EdgeVerve Systems Limited, Big Squid Inc., SAS Institute Inc., Microsoft Corporation und Determined.ai Inc. |
| Anpassungsumfang | 10 % kostenlose Berichtsanpassung beim Kauf. Ergänzung oder Änderung von Land, Region und Segmentumfang. |
| Preis- und Kaufoptionen | Nutzen Sie individuelle Kaufoptionen, um genau Ihren Forschungsanforderungen gerecht zu werden. Kaufoptionen erkunden |
| Lieferformat | PDF und Excel per E-Mail (Auf besonderen Wunsch können wir auch die bearbeitbare Version des Berichts im PPT-/Word-Format bereitstellen) |
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