Рынок машинного обучения по типу предприятия (малые и средние предприятия, крупные предприятия), развертыванию (облако, локально), отрасли конечного пользователя (здравоохранение, розничная торговля), региону и региону на 2024-2031 гг.

Оценка рынка машинного обучения – 2024–2031 гг.

Растущая потребность в алгоритмах машинного обучения для извлечения ценной информации и закономерностей из этого огромного количества данных информация стимулирует рынок машинного обучения. Разработка автономных транспортных средств, дронов и робототехники в значительной степени зависит от машинного обучения для навигации, в результате чего размер рынка превысит 10,24 миллиарда долларов США в 2024 году и достигнет оценки примерно 200,08 миллиарда долларов США к 2031 году.

Кроме того, постоянный прогресс в исследованиях искусственного интеллекта (ИИ), включая новые алгоритмы, методы и модели, стимулирует внедрение машинного обучения. . Компании все чаще используют машинное обучение для автоматизации повторяющихся задач, что позволяет рынку расти со среднегодовыми темпами 10,9 % в период с 2024 по 2031 год.< /p>

Рынок машинного обученияопределение/обзор

Машинное обучение – это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на разработке алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерам обучаться и делать прогнозы или решения без явного программирования. для каждой задачи. По сути, речь идет об обучении машин обучению на основе данных.

Эта технология способна транскрибировать разговорную речь в текст и понимать устные команды. Эта технология используется в виртуальных помощниках, таких как Siri, Alexa и Google Assistant, а также в устройствах с голосовым управлением и системах преобразования речи в текст. Модели машинного обучения анализируют закономерности и аномалии в финансовых транзакциях для обнаружения мошеннических действий в режиме реального времени. Банки, компании-эмитенты кредитных карт и платформы электронной коммерции используют эти системы для предотвращения мошенничества и обеспечения безопасности транзакций.

Машинное обучение используется для анализа медицинских изображений (например, МРТ, КТ), диагностики заболеваний, индивидуального лечения. рекомендации, открытие лекарств, геномика и мониторинг пациентов. Машинное обучение имеет решающее значение для роботизированных систем, чтобы учиться на собственном опыте, адаптироваться к новым средам и выполнять сложные задачи, такие как захват объектов, манипулирование и навигация. Алгоритмы машинного обучения анализируют рыночные данные, выявляют закономерности и принимают высокочастотные торговые решения на финансовых рынках. Кроме того, быстро развивается разновидность машинного обучения, использующая искусственные нейронные сети, что позволяет создавать более точные модели для таких задач, как распознавание изображений и синтез речи.

Как рост объемов генерации данных приведет к внедрению машинного обучения?

Экспоненциальный рост данных из различных источников, таких как социальные сети, устройства Интернета вещей, датчики и цифровые транзакции, подпитывает спрос на решения машинного обучения. Компании стремятся извлечь ценную информацию и ценность из этих больших наборов данных, стимулируя внедрение технологий машинного обучения.

Кроме того, постоянное развитие вычислительных технологий, облачных вычислений и инфраструктуры периферийных вычислений обеспечивает необходимую вычислительную мощность и масштабируемость. для обучения и внедрения сложных моделей машинного обучения. Это позволяет организациям использовать машинное обучение в масштабе и в режиме реального времени.

Кроме того, увеличивается объем инвестиций и исследований со стороны правительств, предприятий и фирм венчурного капитала в исследованиях, разработках и инновациях в области машинного обучения. Эти инвестиции способствуют технологическому прогрессу, ускоряют коммерциализацию решений машинного обучения и расширяют рынок.

Кроме того, растущая потребность в извлечении действенной информации из больших и сложных наборов данных стимулирует спрос на передовые аналитические решения, включая машинное обучение. . Организации в таких секторах, как финансы, здравоохранение, розничная торговля и телекоммуникации, используют машинное обучение для анализа больших данных и принятия решений на основе данных.

Сдерживает ли ограниченное понимание и осведомленность о машинном обучении его применение?

Многие организации, особенно малые и средние предприятия (МСП), могут иметь ограниченное представление о технологиях машинного обучения и их потенциальном применении. Недостаток осведомленности, образования и опыта может препятствовать внедрению решений машинного обучения и замедлять рост рынка.

Кроме того, существует нехватка квалифицированных специалистов, обладающих опытом в области машинного обучения, науки о данных и искусственного интеллекта. . Привлечение и удержание квалифицированных специалистов является сложной задачей для организаций, что ограничивает их способность эффективно разрабатывать и развертывать решения машинного обучения.

Кроме того, многие модели машинного обучения, особенно модели глубокого обучения, являются сложными и непрозрачными, что делает их трудно интерпретировать и объяснить. Такое отсутствие интерпретируемости вызывает обеспокоенность по поводу доверия, подотчетности и соблюдения нормативных требований, особенно в таких важных приложениях, как здравоохранение и финансы.

Кроме того, модели машинного обучения требуют больших объемов высококачественных, размеченных данных для эффективное обучение. Однако получение размеченных данных может оказаться трудоемким и дорогостоящим занятием, особенно для специализированных или нишевых приложений. Кроме того, предвзятые или неполные наборы данных могут привести к предвзятым или неточным прогнозам модели.

Категорийная проницательность

Будет расти при внедрении облачной машины для развертывания Рынок обучения?

Сегмент облачных развертываний доминирует на рынке машинного обучения. Облачные платформы предлагают практически безграничные вычислительные ресурсы, позволяя организациям динамически масштабировать рабочие нагрузки машинного обучения в зависимости от спроса. Такая масштабируемость необходима для обучения больших моделей на массивных наборах данных и эффективной обработки изменяющихся рабочих нагрузок.

Кроме того, облачные сервисы машинного обучения абстрагируют от сложностей предоставления, настройки и обслуживания инфраструктуры, позволяя организациям сосредоточиться на создание и внедрение моделей машинного обучения. Автоматизированные рабочие процессы, предварительно настроенные среды и управляемые сервисы упрощают задачи развертывания и управления даже для пользователей с ограниченными техническими знаниями.

В дополнение к этому облачные платформы предлагают бесшовную интеграцию с другими облачными сервисами, источниками данных и и инструменты аналитики, облегчающие сквозные рабочие процессы машинного обучения. Организации могут использовать облачные сервисы для хранения, обработки, визуализации и интеграции данных, создавая целостные и масштабируемые конвейеры машинного обучения.

Кроме того, облачные провайдеры управляют центрами обработки данных по всему миру, что позволяет организациям развертывать модели машинного обучения вплотную. своим пользователям и клиентам за возможность вывода с малой задержкой и повышения производительности. Кроме того, облачные сервисы машинного обучения доступны из любого места, где есть подключение к Интернету, что обеспечивает совместную работу и удаленную работу.

Какие факторы увеличивают использование машинного обучения на крупных предприятиях?

Крупные предприятия сегмент доминирует на рынке машинного обучения. Крупные предприятия обычно располагают большими финансовыми ресурсами для инвестирования в исследования, разработки и внедрение решений машинного обучения. Они могут позволить себе выделять значительные бюджеты на привлечение талантов, инфраструктуру и технологические партнерства, что позволяет им оставаться в авангарде инноваций.

Кроме того, крупные предприятия часто обладают огромными объемами данных, полученных в результате их операций, клиентов взаимодействие и деятельность цепочки поставок. Эти богатые и разнообразные данные позволяют им обучать сложные модели машинного обучения, которые дают полезную информацию, оптимизируют процессы и повышают ценность бизнеса.

Кроме того, крупные предприятия часто обладают глубоким опытом в предметной области и отраслевыми знаниями, которые ценен для разработки и внедрения решений машинного обучения, адаптированных к конкретным отраслям. Будь то здравоохранение, финансы, производство или розничная торговля, крупные предприятия могут использовать свой отраслевой опыт для создания эффективных приложений машинного обучения.

Кроме того, крупные предприятия могут привлечь лучших специалистов в области науки о данных, машинного обучения, и искусственный интеллект. Они могут позволить себе создать специальные группы специалистов по данным, инженеров и экспертов в предметной области для работы над проектами машинного обучения, стимулируя инновации и конкурентоспособность.

Получите доступ к методологии отчета о рынке машинного обучения

Проницательность по странам/регионам

Сможет ли сильная экосистема и инфраструктура в Северной Америке стать зрелым рынком машинного обучения?

Северная Америка может похвастаться надежной экосистемой поставщиков технологий, облачных провайдеров, фирмы венчурного капитала и академические учреждения, специализирующиеся на машинном обучении и искусственном интеллекте. Эта экосистема поддерживает сотрудничество, инвестиции и обмен знаниями, способствуя инновациям и росту рынка.

Кроме того, Северная Америка привлекает лучшие таланты в области науки о данных, машинного обучения и информатики со всего мира. Ведущие университеты и исследовательские институты региона предлагают передовые программы и исследовательские возможности в области машинного обучения, способствуя созданию квалифицированной рабочей силы и развитию инноваций.

Кроме того, в Северной Америке расположены такие ведущие технологические гиганты, как такие как Google, Amazon, Microsoft, IBM и Facebook, которые вкладывают значительные средства в исследования, разработки и инновации в области машинного обучения. Эти компании предлагают облачные платформы, инструменты и услуги машинного обучения, которые способствуют внедрению и демократизации доступа к возможностям машинного обучения.

Кроме того, разнообразная клиентская база в Северной Америке стимулирует спрос на решения машинного обучения, что позволяет предприятиям автоматизировать процессы, улучшайте качество обслуживания клиентов и оставайтесь конкурентоспособными в цифровой экономике.

Поможет ли растущая цифровая трансформация в Азиатско-Тихоокеанском регионе способствовать внедрению машинного обучения?

Страны Азиатско-Тихоокеанского региона переживают быструю цифровую трансформацию в различных отрасли, обусловленные такими факторами, как рост проникновения Интернета, внедрение смартфонов и рост электронной коммерции. Организации в таких секторах, как финансы, розничная торговля, здравоохранение, производство и транспорт, используют машинное обучение, чтобы внедрять инновации и оставаться конкурентоспособными в цифровой экономике.

Кроме того, в Азиатско-Тихоокеанском регионе существует процветающая технологическая экосистема с растущими сообществами стартапов. , исследовательские институты и технологические центры в таких городах, как Бангалор, Сингапур, Шанхай и Сеул. Эти центры привлекают таланты, способствуют инновациям и служат центрами исследований, разработок и предпринимательства в области машинного обучения.

Кроме того, в странах Азиатско-Тихоокеанского региона проживает большое количество квалифицированных инженеров, специалистов по обработке данных и специалистов в области искусственного интеллекта. подпитывается инвестициями в образование, обучение и развитие талантов. Ведущие университеты и исследовательские институты региона предлагают специализированные программы в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, выпуская выпускников с востребованными навыками.

Конкурентная среда

Конкурентная среда Рынок машинного обучения характеризуется острой конкуренцией между ключевыми игроками, стремящимися захватить долю рынка и стимулировать инновации. Эти компании используют свои огромные ресурсы, исследовательские возможности и глобальный охват для предоставления передовых решений и стимулирования роста рынка. Кроме того, динамичная экосистема стартапов, нишевых игроков и сообществ с открытым исходным кодом вносит свой вклад в конкурентную среду, предлагая специализированные решения, экспертные знания в предметной области и инновационные подходы к машинному обучению. Стратегическое партнерство, деятельность по слияниям и поглощениям, а также инвестиции в таланты и технологии еще больше усиливают конкуренцию и формируют развивающуюся динамику рынка. Поскольку спрос на машинное обучение продолжает расти во всех отраслях, ожидается, что конкуренция останется жесткой, что будет способствовать постоянным инновациям и дифференциации рынка среди игроков. Некоторые из известных игроков, работающих на рынке машинного обучения, включают

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

Последние разработки

• В январе 2022 года Acquia представила модели машинного обучения для розничной торговли, чтобы повысить пожизненную ценность клиентов и предоставить ритейлерам комплексное представление о бизнесе, помогая понять стратегии маркетинга и продаж.
• В апреле 2021 года Корпорация Майкрософт запустила открытую базу данных в различных областях, чтобы повысить точность моделей машинного обучения и улучшить понимание гипермасштабирования с использованием открытых наборов данных Azure и анализа данных.

Область отчета

Рынок машинного обучения, По категориям

Тип предприятия

• Малые и средние предприятия (МСП)
• Крупные предприятия

Развертывание

• Облако
• Локально

Отрасль для конечных пользователей

• Розничная торговля
• ИТ и телекоммуникации
• Банковское дело, финансовые услуги и страхование (BFSI)
• Автомобильная и amp; Транспорт
• Реклама и amp; СМИ
• Производство

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследование, пожалуйста, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические а также неэкономические факторы. Предоставление данных о рыночной стоимости (в миллиардах долларов США) для каждого сегмента и подсегмента. Указывает регион и сегмент, который, как ожидается, будет наблюдать самый быстрый рост, а также будет доминировать на рынке. Географический анализ с выделением потребления продукт/услуга в регионе, а также указание факторов, влияющих на рынок в каждом регионе. Конкурентная среда, которая включает в себя рыночный рейтинг основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерские отношения, расширение бизнеса и приобретения в регионе. профилирование компаний за последние пять лет. Обширные профили компаний, включающие обзор компании, аналитическую информацию о компании, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основных игроков рынка. Текущие, а также будущие рыночные перспективы отрасли с учетом последних событий (которые включают в себя возможности роста и движущие силы, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов. Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера. Обеспечивает понимание рынка через сценарий динамики рынка цепочки создания стоимости, а также возможности роста рынка в ближайшие годы. 6-месячная поддержка аналитиков после продажи.

Настройка отчета

В случае возникновения свяжитесь с нашим отделом продаж, который обеспечит соответствие вашим требованиям.