Mercato delle soluzioni di apprendimento automatico automatizzato: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per offerta (piattaforma e servizio), per distribuzione (on-premise e cloud), per tipo di automazione (elaborazione dati, progettazione delle funzionalità , modellazione e visualizzazione), per dimensione aziendale (grandi imprese e PMI), per utent
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 CustomizationMercato delle soluzioni di apprendimento automatico automatizzato: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per offerta (piattaforma e servizio), per distribuzione (on-premise e cloud), per tipo di automazione (elaborazione dati, progettazione delle funzionalità , modellazione e visualizzazione), per dimensione aziendale (grandi imprese e PMI), per utent
| Periodo di previsione | 2024-2028 |
| Dimensioni del mercato (2022) | 1,12 miliardi di USD |
| CAGR (2023-2028) | 42,48% |
| Segmento in più rapida crescita | Produzione |
| Mercato più grande | Nord America |
Mercato globale delle soluzioni di apprendimento automatico automatizzato
Molte aree del settore dipendono ora fortemente dall'apprendimento automatico (ML). D'altro canto, lo sviluppo di sistemi di apprendimento automatico ad alte prestazioni richiede data scientist e specialisti in materia altamente specializzati. Consentendo agli esperti di settore di creare automaticamente applicazioni di apprendimento automatico senza competenze statistiche e di apprendimento automatico estese, l'apprendimento automatico automatizzato (AutoML) mira a ridurre la necessità di data scientist.
Ultimamente l'apprendimento automatico (ML) viene utilizzato più spesso in una varietà di applicazioni, ma non ci sono abbastanza professionisti dell'apprendimento automatico per tenere il passo con questo aumento. L'obiettivo dell'apprendimento automatico automatizzato (AutoML) è rendere l'apprendimento automatico più accessibile. Di conseguenza, i professionisti dovrebbero essere in grado di installare più sistemi di apprendimento automatico e l'utilizzo di AutoML richiederebbe meno competenze rispetto all'utilizzo diretto di ML. L'accettazione della tecnologia, tuttavia, è attualmente solo moderata, il che limita il
Dopo l'epidemia di COVID-19, le organizzazioni si sono affidate sempre di più a soluzioni intelligenti per automatizzare le loro operazioni aziendali, il che sta causando un aumento nell'uso dell'IA. Si prevede che questo schema persisterà negli anni successivi, accelerando l'adozione dell'IA nelle operazioni aziendali.
Crescente domanda di soluzioni efficienti per il rilevamento delle frodi
L'apprendimento automatico è utilizzato in un'ampia gamma di applicazioni finanziarie, tra cui trading, automazione dei processi, punteggio di credito e sottoscrizione di prestiti e assicurazioni. Uno dei principali problemi con la sicurezza finanziaria è la frode finanziaria. L'apprendimento automatico è attualmente utilizzato per applicazioni di rilevamento delle frodi per combattere il crescente pericolo di frode finanziaria.
L'uso dell'intelligenza artificiale (IA) è in aumento poiché le aziende ora si rivolgono all'utilizzo di tecnologie di nuova generazione. Le aziende possono impiegare l'intelligenza artificiale per una varietà di scopi, tra cui la raccolta dati e l'efficienza dei processi di lavoro.
Lenta adozione di strumenti di apprendimento automatico automatizzati
L'apprendimento automatico (ML) viene impiegato in un numero crescente di applicazioni, ma non ci sono abbastanza specialisti di apprendimento automatico per tenere il passo con questa espansione. L'obiettivo dell'apprendimento automatico automatizzato (AutoML) è rendere l'apprendimento automatico più accessibile. Di conseguenza, gli specialisti dovrebbero essere in grado di installare più sistemi di apprendimento automatico e lavorare con AutoML richiederebbe meno competenze rispetto all'affrontare direttamente l'ML.
Applicazioni sanitarie in crescita
Molte applicazioni nel campo sanitario utilizzano già la tecnologia di apprendimento automatico. Questa piattaforma analizza milioni di diversi punti dati da questo settore verticale, prevede i risultati e offre anche rapide valutazioni del rischio e un'allocazione precisa delle risorse.
La capacità di diagnosticare e identificare disturbi e malattie che potrebbero occasionalmente essere difficili da riconoscere è uno degli utilizzi più significativi di questa tecnologia nel settore sanitario. Ciò può includere una serie di condizioni ereditarie e tumori che sono difficili da identificare nelle prime fasi. IBM Watson Genomics ne è un esempio notevole, dimostrando come il sequenziamento dei tumori basato sul genoma in combinazione con il cognitive computing possa facilitare la rilevazione del cancro.
Una grande azienda biofarmaceutica chiamata Berg, utilizza l'intelligenza artificiale per fornire trattamenti medicinali per malattie come il cancro. Tutti questi fattori stanno guidando il mercato di
Resistenza tra gli utenti riguardo alle soluzioni di apprendimento automatico automatizzato
L'adozione ritardata da parte del mercato di soluzioni di apprendimento automatico automatizzato è dovuta principalmente alla limitata adozione delle tecnologie di apprendimento automatico. Le aziende hanno difficoltà a ottenere gli esperti di dominio di cui hanno bisogno poiché esiste una domanda significativa per loro nella capacità adeguata di apprendimento automatico. Inoltre, poiché è costoso assumere questi professionisti, le aziende hanno ancora meno probabilità di adottare tecnologie all'avanguardia come l'apprendimento automatico.
Segmentazione del mercato
Il mercato delle soluzioni di apprendimento automatico automatizzato è segmentato in offerta, distribuzione, tipo di automazione, dimensioni aziendali, utenti finali, azienda e regione. In base all'offerta, il mercato è segmentato in piattaforma e servizio
Attori del mercato
Sviluppi recenti
- Meta ha scelto AWS come fornitore cloud strategico significativo e a lungo termine a dicembre 2021. Insieme, Meta e AWS si sono impegnati a migliorare le prestazioni degli utenti PyTorch su AWS e ad accelerare il processo mediante il quale i programmatori creano, addestrano, distribuiscono e utilizzano modelli AI/ML.
- A novembre 2021, la piattaforma di punta SAS Viya di SAS ha ricevuto supporto per gli utenti open source. SAS Viya viene utilizzato per l'utilità e l'integrazione open source. L'utente del software ha creato una strategia API-first che supportava una procedura di preparazione dei dati basata sull'apprendimento automatico.
- Dot Data, fornitore di soluzioni di automazione AI aziendale a ciclo completo, e Tableau, una piattaforma di analisi, hanno annunciato una collaborazione a settembre 2021 per consentire agli utenti di Tableau di sfruttare le funzionalità di automazione AI di dotData. Gli utenti di Tableau possono eseguire analisi predittive a ciclo completo a partire da dati grezzi tramite preparazione dei dati e scoperta di informazioni tramite previsioni basate sull'intelligenza artificiale e dashboard fruibili, combinando le funzionalità di preparazione e visualizzazione dei dati di Tableau con le funzionalità avanzate di scoperta di informazioni e modellazione predittiva di dotData.
| Attributo | Dettagli |
| Anno base | 2022 |
| Dati storici | 2018 – 2021 |
| Anno stimato | 2023 |
| Periodo di previsione | 2024 – 2028 |
| Unità quantitative | Ricavi in milioni di USD e CAGR per il 2018-2022 e il 2024-2028 |
| Copertura del report | Previsione dei ricavi, quota aziendale, fattori di crescita e tendenze |
| Segmenti coperti | Offerta Distribuzione Tipo di automazione Dimensioni aziendali Utenti finali Regione |
| Ambito regionale | Nord America; Asia-Pacifico; Europa; Sud America; e Medio Oriente e Africa |
| Ambito nazionale | Stati Uniti, Canada, Messico, Cina, India, Giappone, Corea del Sud, Australia, Singapore, Malesia, Germania, Regno Unito, Francia, Russia, Spagna, Belgio, Italia, Brasile, Colombia, Argentina, Perù, Cile, Arabia Saudita, Sudafrica, Emirati Arabi Uniti, Israele e Turchia |
| Aziende chiave profilate | Datarobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku, EdgeVerve Systems Limited, Big Squid Inc., SAS Institute Inc., Microsoft Corporation e Determined.ai Inc. |
| Ambito di personalizzazione | Personalizzazione gratuita del report al 10% con l'acquisto. Aggiunta o modifica di paese, regione e ambito del segmento. |
| Prezzi e opzioni di acquisto | Approfitta delle opzioni di acquisto personalizzate per soddisfare le tue specifiche esigenze di ricerca. Esplora le opzioni di acquisto |
| Formato di consegna | PDF ed Excel tramite e-mail (possiamo anche fornire la versione modificabile del report in formato PPT/Word su richiesta speciale) |
FAQ'S
For a single, multi and corporate client license, the report will be available in PDF format. Sample report would be given you in excel format. For more questions please contact:
Within 24 to 48 hrs.
You can contact Sales team (sales@marketinsightsresearch.com) and they will direct you on email
You can order a report by selecting payment methods, which is bank wire or online payment through any Debit/Credit card, Razor pay or PayPal.
Discounts are available.
Hard Copy