Mercato dell’apprendimento automatico per tipo di impresa (piccole e medie imprese, grandi imprese), distribuzione (cloud, on-premise), settore dell’utente finale (sanità, vendita al dettaglio) e regionale e regione per il 2024-2031

Valutazione del mercato del machine learning – 2024-2031

La crescente necessità di algoritmi di machine learning per estrarre informazioni e modelli preziosi da questa grande quantità di le informazioni stanno spingendo il mercato del Machine Learning. Lo sviluppo di veicoli autonomi, droni e robotica fa molto affidamento sull'apprendimento automatico per la navigazione, portando le dimensioni del mercato a superare i 10,24 miliardi di dollari nel 2024 per raggiungere una valutazione di circa 200,08 miliardi di dollari entro il 2031.

Inoltre, i continui progressi nella ricerca sull'intelligenza artificiale (AI), inclusi nuovi algoritmi, tecniche e modelli, stimolano l'adozione dell'apprendimento automatico . Le aziende utilizzano sempre più il machine learning per automatizzare le attività ripetitive, consentendo al mercato di crescere a un CAGR del 10,9% dal 2024 al 2031.< /p>

Mercato del machine learningdefinizione/panoramica

Il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli statistici che consentono ai computer di apprendere e fare previsioni o prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati per ogni compito. In sostanza, si tratta di insegnare alle macchine ad apprendere dai dati.

Questa tecnologia può trascrivere il linguaggio parlato in testo e comprendere i comandi vocali. Questa tecnologia alimenta assistenti virtuali come Siri, Alexa e Google Assistant, nonché dispositivi a controllo vocale e sistemi di sintesi vocale. I modelli di machine learning analizzano modelli e anomalie nelle transazioni finanziarie per rilevare attività fraudolente in tempo reale. Le banche, le società di carte di credito e le piattaforme di e-commerce utilizzano questi sistemi per prevenire frodi e proteggere le transazioni.

L'apprendimento automatico viene utilizzato per l'analisi di immagini mediche (ad es. scansioni MRI, TC), diagnosi di malattie e cure personalizzate raccomandazione, scoperta di farmaci, genomica e monitoraggio dei pazienti. L’apprendimento automatico è fondamentale affinché i sistemi robotici imparino dall’esperienza, si adattino a nuovi ambienti ed eseguano compiti complessi come afferrare oggetti, manipolare e navigare. Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano i dati di mercato, identificano modelli e prendono decisioni di trading ad alta frequenza nei mercati finanziari. Inoltre, un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali sta avanzando rapidamente, consentendo modelli più precisi per attività come il riconoscimento delle immagini e la sintesi vocale.

In che modo l'aumento della generazione di dati aumenterà l'adozione del machine learning?

La crescita esponenziale dei dati provenienti da varie fonti come social media, dispositivi IoT, sensori e transazioni digitali alimenta il domanda di soluzioni di machine learning. Le aziende cercano di estrarre informazioni e valore da questi grandi set di dati, promuovendo l'adozione di tecnologie di machine learning.

Inoltre, la continua evoluzione delle tecnologie informatiche, del cloud computing e dell'infrastruttura di edge computing fornisce la potenza computazionale e la scalabilità necessarie per la formazione e l'implementazione di modelli complessi di machine learning. Ciò consente alle organizzazioni di sfruttare l'apprendimento automatico su larga scala e in tempo reale.

Oltre a ciò, aumentare gli investimenti e la ricerca da parte di governi, imprese e società di capitale di rischio nella ricerca, nello sviluppo e nell'innovazione dell'apprendimento automatico. Questo investimento promuove i progressi tecnologici, accelera la commercializzazione di soluzioni di machine learning ed espande il mercato.

Inoltre, la crescente necessità di estrarre informazioni utili da set di dati grandi e complessi spinge la domanda di soluzioni di analisi avanzate, compreso il machine learning. . Organizzazioni di settori quali finanza, sanità, vendita al dettaglio e telecomunicazioni sfruttano il machine learning per analizzare i big data e prendere decisioni basate sui dati.

La comprensione e la consapevolezza limitate del machine learning ne limiteranno l'applicazione?

Molte organizzazioni, in particolare le piccole e medie imprese (PMI), potrebbero avere una conoscenza limitata delle tecnologie di apprendimento automatico e delle loro potenziali applicazioni. La mancanza di consapevolezza, formazione e competenza può ostacolare l'adozione di soluzioni di machine learning e rallentare la crescita del mercato.

Inoltre, vi è una carenza di professionisti qualificati con esperienza in machine learning, data science e intelligenza artificiale. . Reclutare e trattenere talenti qualificati è una sfida per le organizzazioni, poiché limita la loro capacità di sviluppare e implementare soluzioni di machine learning in modo efficace.

Inoltre, molti modelli di machine learning, in particolare i modelli di deep learning, sono complessi e opachi, rendendoli sono difficili da interpretare e spiegare. Questa mancanza di interpretabilità solleva preoccupazioni in merito a fiducia, responsabilità e conformità normativa, in particolare in applicazioni ad alto rischio come l'assistenza sanitaria e la finanza.

Inoltre, i modelli di apprendimento automatico richiedono grandi volumi di dati etichettati di alta qualità per formazione efficace. Tuttavia, ottenere dati etichettati può richiedere molto tempo e denaro, soprattutto per applicazioni specializzate o di nicchia. Inoltre, set di dati distorti o incompleti possono portare a previsioni del modello distorte o imprecise.

Le competenze in termini di categoria

aumenteranno con l'adozione della macchina di distribuzione basata sul cloud Mercato dell'apprendimento?

Il segmento dell'implementazione basata sul cloud sta dominando il mercato dell'apprendimento automatico. Le piattaforme cloud offrono risorse computazionali praticamente illimitate, consentendo alle organizzazioni di scalare i propri carichi di lavoro di machine learning in modo dinamico in base alla domanda. Questa scalabilità è essenziale per addestrare modelli di grandi dimensioni su set di dati di grandi dimensioni e gestire in modo efficiente carichi di lavoro fluttuanti.

Inoltre, i servizi di machine learning basati su cloud eliminano le complessità del provisioning, della configurazione e della manutenzione dell'infrastruttura, consentendo alle organizzazioni di concentrarsi su creazione e distribuzione di modelli di machine learning. Flussi di lavoro automatizzati, ambienti preconfigurati e servizi gestiti semplificano le attività di distribuzione e gestione, anche per gli utenti con competenze tecniche limitate.

Inoltre, le piattaforme cloud offrono un'integrazione perfetta con altri servizi cloud, origini dati, e strumenti di analisi, facilitando i flussi di lavoro di machine learning end-to-end. Le organizzazioni possono sfruttare i servizi nativi del cloud per l'archiviazione, l'elaborazione, la visualizzazione e l'integrazione dei dati, creando pipeline di machine learning coese e scalabili.

Inoltre, i fornitori di servizi cloud gestiscono data center in tutto il mondo, consentendo alle organizzazioni di implementare modelli di machine learning vicini ai propri utenti e clienti per un'inferenza a bassa latenza e prestazioni migliori. Inoltre, i servizi di machine learning basati su cloud sono accessibili da qualsiasi luogo tramite una connessione Internet, consentendo la collaborazione e il lavoro remoto.

Quali fattori aumentano l'uso del machine learning nelle grandi imprese?

Grandi imprese il segmento domina il mercato del machine learning. Le grandi imprese in genere dispongono di maggiori risorse finanziarie da investire in ricerca, sviluppo e implementazione di soluzioni di machine learning. Possono permettersi di stanziare budget sostanziali per l'acquisizione di talenti, infrastrutture e partnership tecnologiche, consentendo loro di rimanere all'avanguardia nell'innovazione.

Inoltre, le grandi aziende spesso possiedono grandi quantità di dati generati dalle loro operazioni, clienti interazioni e attività della catena di fornitura. Questi dati ricchi e diversificati consentono loro di addestrare sofisticati modelli di machine learning che forniscono informazioni fruibili, ottimizzano i processi e promuovono valore aziendale.

Inoltre, le grandi aziende spesso hanno una profonda esperienza nel settore e una profonda conoscenza del settore, che è utile per lo sviluppo e l'implementazione di soluzioni di machine learning su misura per settori verticali specifici. Che si tratti di sanità, finanza, produzione o vendita al dettaglio, le grandi imprese possono sfruttare la propria esperienza nel settore per creare applicazioni di machine learning di grande impatto.

Inoltre, le grandi imprese possono attrarre i migliori talenti nei campi della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico e della e intelligenza artificiale. Possono permettersi di creare team dedicati di data scientist, ingegneri ed esperti di dominio per lavorare su progetti di machine learning, promuovendo innovazione e competitività.

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Acumi a livello di paese/regione

Un ecosistema e un'infrastruttura forti nel Nord America matureranno il mercato del machine learning?

Il Nord America vanta un solido ecosistema di fornitori di tecnologia, fornitori di servizi cloud, società di venture capital e istituzioni accademiche focalizzate sull’apprendimento automatico e sull’intelligenza artificiale. Questo ecosistema supporta la collaborazione, gli investimenti e la condivisione delle conoscenze, promuovendo l'innovazione e la crescita del mercato.

Inoltre, il Nord America attira i migliori talenti nei campi della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico e dell'informatica da tutto il mondo. Le principali università e istituti di ricerca della regione offrono programmi all'avanguardia e opportunità di ricerca nel campo dell'apprendimento automatico, contribuendo a creare una forza lavoro qualificata e un canale di innovazione.

Inoltre, il Nord America ospita i principali giganti della tecnologia come come Google, Amazon, Microsoft, IBM e Facebook, che investono molto nella ricerca, nello sviluppo e nell’innovazione dei prodotti sul machine learning. Queste aziende offrono piattaforme, strumenti e servizi di machine learning basati sul cloud che ne favoriscono l'adozione e democratizzano l'accesso alle funzionalità di machine learning.

Inoltre, la base diversificata di clienti del Nord America stimola la domanda di soluzioni di machine learning, consentendo alle aziende di automatizzare processi, migliorare l'esperienza dei clienti e rimanere competitivi nell'economia digitale.

La crescente trasformazione digitale nell'area Asia-Pacifico favorirà l'adozione del machine learning?

I paesi dell'area APAC stanno attraversando una rapida trasformazione digitale in vari settori, guidati da fattori quali la crescente penetrazione di Internet, l’adozione degli smartphone e la crescita dell’e-commerce. Organizzazioni in settori come la finanza, la vendita al dettaglio, la sanità, la produzione e i trasporti stanno sfruttando l'apprendimento automatico per innovare e rimanere competitive nell'economia digitale.

Inoltre, l'APAC ha un fiorente ecosistema tecnologico con fiorenti comunità di startup , istituti di ricerca e poli tecnologici in città come Bangalore, Singapore, Shanghai e Seul. Questi hub attraggono talenti, promuovono l'innovazione e fungono da centri per la ricerca, lo sviluppo e l'imprenditorialità sul machine learning.

Inoltre, i paesi dell'APAC ospitano un ampio pool di ingegneri qualificati, data scientist e professionisti dell'intelligenza artificiale, alimentato da investimenti nell’istruzione, nella formazione e nello sviluppo dei talenti. Le principali università e istituti di ricerca della regione offrono programmi specializzati in scienza dei dati, apprendimento automatico e intelligenza artificiale, formando laureati con competenze richieste.

Paesaggio competitivo

Il panorama competitivo di il mercato dell’apprendimento automatico è caratterizzato da un’intensa concorrenza tra i principali attori che mirano a conquistare quote di mercato e promuovere l’innovazione. Queste aziende sfruttano le loro vaste risorse, capacità di ricerca e portata globale per fornire soluzioni all'avanguardia e guidare la crescita del mercato. Inoltre, un vivace ecosistema di startup, operatori di nicchia e comunità open source contribuisce al panorama competitivo, offrendo soluzioni specializzate, competenze nel settore e approcci innovativi all’apprendimento automatico. Le partnership strategiche, le attività di fusione e acquisizione e gli investimenti in talento e tecnologia intensificano ulteriormente la concorrenza e modellano le dinamiche in evoluzione del mercato. Poiché la domanda di machine learning continua a crescere in tutti i settori, si prevede che la concorrenza rimarrà agguerrita, guidando l’innovazione continua e la differenziazione del mercato tra gli operatori. Alcuni dei principali attori che operano nel mercato del machine learning includono

• Google
• Amazon
• Microsoft
• IBM
• Facebook
• Apple
• NVIDIA
• Salesforce
• Adobe
• Intel
• Baidu
• Alibaba Cloud
• Tencent
• OpenAI
• Palantir Technologies
• Databricks
• SAP
• ai
• Zymergen
• UiPath

Ultimi sviluppi

• Nel gennaio 2022, Acquia ha introdotto modelli ML per la vendita al dettaglio per migliorare il valore della vita del cliente e fornire ai rivenditori una visione aziendale completa, aiutando a comprendere le strategie di marketing e di vendita.
• Nell'aprile 2021, Microsoft ha lanciato un database aperto in vari campi per migliorare la precisione dei modelli di machine learning e potenziare gli insight su iperscala, utilizzando Azure Open Dataset e analisi dei dati.

Ambito del report

Mercato dell'apprendimento automatico, Per categoria

Tipo di impresa

• Piccole e medie imprese (PMI)
• Grandi imprese

Implementazione

• Cloud
• On-premise

Settore dell'utente finale

• Vendita al dettaglio
• IT e telecomunicazioni
• Banche, servizi finanziari e assicurativi (BFSI)
• Automotive e servizi assicurativi. Trasporti
• Pubblicità e pubblicità Media
• Produzione

Metodologia di ricerca delle ricerche di mercato

Per saperne di più sulla metodologia di ricerca e altri aspetti della lo studio di ricerca, ti invitiamo a contattare il nostro .

Motivi per acquistare questo rapporto

Analisi qualitativa e quantitativa del mercato basata sulla segmentazione che coinvolge sia aspetti economici nonché fattori non economici Fornitura di dati sul valore di mercato (miliardi di dollari) per ciascun segmento e sottosegmento Indica la regione e il segmento che si prevede vedrà la crescita più rapida e dominerà il mercato Analisi per area geografica evidenziando il consumo di il prodotto/servizio nella regione, oltre a indicare i fattori che influenzano il mercato all'interno di ciascuna regione. Il panorama competitivo che incorpora la classifica di mercato dei principali attori, insieme al lancio di nuovi servizi/prodotti, partnership, espansioni aziendali e acquisizioni nella regione. ultimi cinque anni di aziende profilate Profili aziendali estesi comprendenti panoramica aziendale, approfondimenti aziendali, benchmarking dei prodotti e analisi SWOT per i principali attori del mercato Le prospettive di mercato attuali e future del settore rispetto ai recenti sviluppi (che comportano opportunità di crescita e fattori trainanti, sfide e restrizioni sia delle regioni emergenti che di quelle sviluppate Include un'analisi approfondita del mercato da varie prospettive attraverso l'analisi delle cinque forze di Porter Fornisce informazioni sul mercato attraverso lo scenario delle dinamiche del mercato della catena del valore, insieme alle opportunità di crescita del mercato negli anni a venire Supporto da parte degli analisti post-vendita di 6 mesi

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