Der globale Markt für maschinelles Lernen (ML)
Steigende Nutzung von Cloud-basierten Diensten und Fähigkeit, effektive Ergebnisse zu erzielen
Machine Learning kann riesige Datenmengen untersuchen und Trends und Muster erkennen, die Menschen übersehen würden. Beispielsweise kann eine E-Commerce-Site wie Amazon, die das Surfverhalten und die vergangenen Einkäufe ihrer Kunden kennt, ihnen die passenden Waren, Rabatte und Erinnerungen anbieten. Außerdem
Die Fähigkeit, Vorgänge ohne menschliches Eingreifen durchzuführen
Machine Learning ermöglicht die Erkennung von Fehlern und deren Minderung, was sich direkt auf den Standard und die Weiterentwicklung des Prozesses auswirkt. Fehler zu machen, ermöglicht Prozessverbesserungen. Neben der Fähigkeit zur Fehler- und Ausfallvermeidung verfügt ML über Algorithmen zur Bestandsvorhersage. Aus Daten erstellte Modelle können vorhersagen, wann ein Fehler auftreten könnte, und ermöglichen so vorbeugende Maßnahmen, um ihn zu verhindern. Dies wird wahrscheinlich dazu führen, dass der Markt im gesamten Prognosezeitraum wächst.
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Neuester Trend bei selbstfahrenden Fahrzeugen und Datensätzen mit mehreren Griffen
Unternehmen verwenden diese Open-Source-Bibliothek für künstliche Intelligenz, um ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens zu entwickeln. Beispielsweise ist TensorFlow eine Bibliothek, die Organisationen verwenden, um Java-Projekte, Datenflussdiagramme und verschiedene Anwendungen zu erstellen. APIs für Java sind ebenfalls vorhanden. Beispielsweise verwenden Accenture Consultancy und professionelle Dienstleistungsunternehmen auf maschinellem Lernen basierende Technologien mit einer Marktkapitalisierung von 229 Milliarden USD. Aufgrund dessen wird erwartet, dass dieser Markt im Prognosezeitraum wächst.
Viele moderne Mobilgeräte können selbstständig erkennen, wenn ein Benutzer eine bestimmte Aktivität ausführt, wie z. B. Radfahren oder Laufen. Heutzutage verwenden unerfahrene Ingenieure im Bereich des maschinellen Lernens einen Datensatz, der Aufzeichnungen zu Fitnessaktivitäten einiger Personen enthält, die mit Mobilgeräten mit Trägheitssensoren erfasst wurden, um mit dieser Art von Projekt zu üben. Darüber hinaus verwenden Studenten Kategorisierungsmodelle, die zukünftige Aktionen präzise vorhersagen können. Aus diesem Grund dürfte die Nutzung des maschinellen Lernens im Datensatzmarkt im Prognosezeitraum zunehmen.
ML wird auch im Automobilsektor eingeführt. So kündigte beispielsweise Tesla, ein amerikanisches multinationales Unternehmen, die Einführung selbstfahrender Autos an. Obwohl sie Kontroversen ausgelöst haben, stellen selbstfahrende Autos eine der bemerkenswertesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens dar. Es wird erwartet, dass dieser Markt im Prognosezeitraum mit einer hohen durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate wächst.
Der Markt für maschinelles Lernen ist auch aufgrund der Integration von maschinellem Lernen in
Mangel an qualifizierten Mitarbeitern
Die Hauptschwierigkeit der meisten Unternehmen bei der Integration von maschinellem Lernen in ihre Geschäftsprozesse ist jedoch der Mangel an qualifizierten Mitarbeitern mit analytischem Talent. Dabei besteht ein noch größerer Bedarf an Mitarbeitern, die analytisches Material im Auge behalten können.
Marktsegmentierung
Marktteilnehmer
Jüngste Entwicklungen
- Der Einsatz von DNN-Modellen zur Frühdiagnose und Identifizierung von Diabetes und Herzrisiken wird derzeit von NITI Aayog in Indien bearbeitet. Die FDA entwickelt außerdem einen Rechtsrahmen für die Nutzung von KI und maschineller Intelligenz im Gesundheitssektor.
- Nvidia bietet die beste High-End-Grafik für Videospiele, aber das Engagement des Unternehmens in KI und maschinelles Lernen hat sich in den letzten Jahren ausgezahlt.
- Das in London ansässige Unternehmen Wayve hat im Januar 2022 200 Millionen USD aufgebracht. Dadurch sind Unternehmen besser gerüstet, um künstliche Intelligenz zu trainieren und aufzubauen, die in der Lage ist, anspruchsvolle Fahrsituationen zu bewältigen.
- Accenture ist eine weltweit führende Beratungsorganisation und Technologiebehörde, die Unternehmen häufig dabei unterstützt, ihre Betriebsabläufe mithilfe von Technologie zu verändern. Maschinelles Lernen ist eine der verschiedenen Spezialisierungen von Accenture.
| 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 2023–2028 |
| Berichtsumfang | Umsatzprognose, Unternehmensanteil, Wachstumsfaktoren und Trends |
| Abgedeckte Segmente | Komponente Unternehmensgröße Bereitstellung Endbenutzer |
| Regionaler Umfang | Nordamerika; Asien-Pazifik; Europa; Südamerika; Naher Osten |
| Länderumfang | USA; Kanada; Mexiko; China; Indien; Japan; Südkorea; Australien; Singapur; Malaysia; Deutschland; Vereinigtes Königreich; Frankreich; Italien; Spanien; Polen; Kolumbien; Brasilien; Argentinien; Peru; Chile; Afrika, Saudi-Arabien; Südafrika; Vereinigte Arabische Emirate; Irak; Türkei |
| Profilierte Schlüsselunternehmen | Amazon Web Services, Inc. Baidu, Inc, Domino Data Lab, Inc, Microsoft Corporation, Google, Inc, Alpine Data, IBM Corporation, SAP SE, Intel Corporation, SAS Institute Inc. |
| Anpassungsumfang | 10 % kostenlose Berichtsanpassung beim Kauf. Ergänzung oder Änderung von Land, Region und Segmentumfang. |
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