Mercado global de aprendizaje automático como servicio
Dublín, 24 de noviembre de 2022 (GLOBE NEWSWIRE) — El «Informe de análisis del tamaño del mercado global de aprendizaje automático como servicio, participación y tendencias de la industria por usuario final, por oferta, por tamaño de la organización, por aplicación, por perspectiva regional y pronóstico, Se ha añadido el informe 2022 – 2028» a ResearchAndMarkets.com ofrecimiento.
Se espera que el tamaño del mercado global de aprendizaje automático como servicio alcance los $ 36,2 mil millones para 2028, aumentando a un crecimiento del mercado del 31,6% CAGR durante el período de pronóstico.
El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que incluye análisis de datos estadísticos para crear la salida de predicción deseada sin el uso de programación explícita. Utiliza una secuencia de algoritmos para comprender el vínculo entre los conjuntos de datos a fin de producir el resultado deseado. Está diseñado para incluir funcionalidades de inteligencia artificial (IA) y computación cognitiva. El aprendizaje automático como servicio (MLaaS) se refiere a un grupo de servicios de computación en la nube que proporcionan tecnologías de aprendizaje automático.
El aumento de la demanda de computación en la nube, así como el crecimiento relacionado con la inteligencia artificial y la computación cognitiva, son los principales impulsores del crecimiento de la industria de servicios del aprendizaje automático. El crecimiento de la demanda de soluciones basadas en la nube, como la computación en la nube, el aumento en la adopción de soluciones analíticas, el crecimiento del mercado de la inteligencia artificial y la computación cognitiva, el aumento de las áreas de aplicación y la escasez de profesionales capacitados están influyendo en el aprendizaje automático como servicio. mercado.
A medida que más empresas migran sus datos del almacenamiento local al almacenamiento en la nube, crece la necesidad de una organización de datos eficiente. Dado que las plataformas MLaaS son esencialmente proveedores de la nube, permiten que las soluciones administren adecuadamente los datos para experimentos de aprendizaje automático y canalizaciones de datos, lo que facilita que los ingenieros de datos accedan y procesen los datos.
Para las organizaciones, los proveedores de MLaaS ofrecen capacidades como visualización de datos y análisis predictivo. También proporcionan API para análisis de sentimientos, reconocimiento facial, evaluaciones de solvencia, inteligencia corporativa y atención médica, entre otras cosas. Los proveedores de MLaaS abstraen los cálculos reales de estos procesos, por lo que los científicos de datos no tienen que preocuparse por ellos. Para la experimentación de aprendizaje automático y la construcción de modelos, algunos proveedores de MLaaS incluso cuentan con una interfaz de arrastrar y soltar.
Análisis de impacto de COVID-19
La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto sustancial en los sistemas sanitario, económico y social de numerosos países. Ha provocado millones de muertes en todo el mundo y ha dejado los sistemas económico y financiero hechos jirones. Las personas pueden beneficiarse del conocimiento sobre las variables de susceptibilidad a nivel individual para comprender mejor y hacer frente a su bienestar psicológico, emocional y social.
Es probable que la tecnología de inteligencia artificial ayude en la lucha contra la pandemia de COVID-19. Los casos de COVID-19 se están rastreando y rastreando en varios países utilizando enfoques de monitoreo de la población habilitados por el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Los investigadores en Corea del Sur, por ejemplo, rastrean los casos de coronavirus utilizando imágenes de cámaras de vigilancia y datos de geolocalización.
Factores de crecimiento del mercado
Aumento de la demanda de computación en la nube y auge de Big Data
La industria está creciendo debido a la mayor aceptación de las tecnologías de computación en la nube y el uso de plataformas de redes sociales. La computación en la nube ahora es ampliamente utilizada por todas las empresas que suministran soluciones de almacenamiento empresarial. El análisis de datos se realiza en línea utilizando el almacenamiento en la nube, lo que brinda la ventaja de evaluar los datos en tiempo real recopilados en la nube.
La computación en la nube permite el análisis de datos desde cualquier ubicación y en cualquier momento. Además, el uso de la nube para implementar el aprendizaje automático permite a las empresas obtener datos útiles, como el comportamiento del consumidor y las tendencias de compra, prácticamente desde almacenes de datos vinculados, lo que reduce los costos de infraestructura y almacenamiento. Como resultado, el aprendizaje automático como negocio de servicios está creciendo a medida que la tecnología de computación en la nube se adopta más ampliamente.
Uso del aprendizaje automático para impulsar los sistemas de inteligencia artificial
El aprendizaje automático se utiliza para impulsar el razonamiento, el aprendizaje y la autocorrección en los sistemas de inteligencia artificial (IA). Los sistemas expertos, el reconocimiento de voz y la visión artificial son ejemplos de aplicaciones de IA. El aumento de la popularidad de la IA se debe a los esfuerzos actuales, como la infraestructura de big data y la computación en la nube.
Las principales empresas de todas las industrias, incluidas Google, Microsoft y Amazon (Software y TI); Bloomberg, American Express (Servicios Financieros); y Tesla y Ford (Automotive), han identificado la IA y la computación cognitiva como un impulsor estratégico clave y han comenzado a invertir en aprendizaje automático para desarrollar sistemas más avanzados. Estas importantes empresas también han brindado apoyo financiero a jóvenes empresas emergentes para producir nuevas tecnologías creativas.
Factores de restricción del mercado
Restricciones técnicas e imprecisiones de ML
La plataforma ML proporciona una gran cantidad de ventajas que ayudan en la expansión del mercado. Sin embargo, se prevé que varios parámetros en la plataforma impidan la expansión del mercado. La presencia de inexactitud en estos algoritmos, que a veces son inmaduros y subdesarrollados, es uno de los principales factores limitantes del mercado.
En las industrias de fabricación de big data y aprendizaje automático, la precisión es crucial. Una falla menor en el algoritmo podría resultar en la producción de artículos incorrectos. Se espera que esto aumente exorbitantemente los costos operativos para el propietario de la unidad de fabricación en lugar de disminuirlos.
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Atributo de informe |
Detalles |
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Nº de páginas |
337 |
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Período de pronóstico |
2021 – 2028 |
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Valor de mercado estimado (USD) en 2021 |
$ 5515 millones |
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Valor de mercado previsto (USD) para 2028 |
$ 36204 millones |
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Tasa compuesta de crecimiento anual |
31,6% |
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Regiones cubiertas |
Global |
Temas clave cubiertos:
Capítulo 1. Alcance del mercado y metodología
Capítulo 2. Descripción general del mercado
2.1 Introducción
2.1.1 Resumen
2.1.1.1 Composición del Mercado y Escenario
2.2 Factores clave que afectan el mercado
2.2.1 Impulsores del mercado
2.2.2 Restricciones del mercado
Capítulo 3. Análisis de la competencia – Global
Matriz cardinal de 3.1 KBV
3.2 Desarrollos estratégicos recientes en toda la industria
3.2.1 Sociedades, Colaboraciones y Acuerdos
3.2.2 Lanzamientos de productos y expansiones de productos
3.2.3 Adquisición y Fusiones
3.3 Análisis de cuota de mercado, 2021
3.4 Principales estrategias ganadoras
3.4.1 Principales estrategias principales: distribución porcentual (2018-2022)
3.4.2 Movimiento estratégico clave: (Lanzamientos de productos y expansiones de productos: 2018, enero – 2022, mayo) Jugadores principales
3.4.3 Movimiento estratégico clave: (asociación, colaboración y acuerdo: 2019, abril – 2022, marzo) Jugadores líderes
Capitulo 4 Mercado global Aprendizaje automatico como servicio por usuario final
4.1 Mercado mundial de TI y telecomunicaciones por región
4.2 Mercado global de BFSI por región
4.3 Mercado manufacturero global por región
4.4 Mercado minorista global por región
4.5 Mercado global de Salud por región
4.6 Mercado mundial de Energía y servicios públicos por región
4.7 Mercado mundial del sector público por región
4.8 Mercado aeroespacial y de defensa global por región
4.9 Mercado mundial de Otros usuarios finales por región
Capitulo 5 Mercado global Aprendizaje automatico como servicio por oferta
5.1 Mercado Sólo servicios global por región
5.2 Mercado global de Solución (herramientas de software) por región
Capitulo 6 Mercado global Aprendizaje automatico como servicio por tamano de organizacion
6.1 Mercado mundial de grandes empresas por región
6.2 Mercado mundial de pequeñas y medianas empresas por región
Capitulo 7 Mercado global Aprendizaje automatico como servicio por aplicacion
7.1 Mercado mundial de marketing y publicidad por región
7.2 Mercado global de Detección de fraude y gestión de riesgos por región
7.3 Mercado global de Visión por computadora por región
7.4 Mercado mundial de Seguridad y vigilancia por región
7.5 Mercado mundial de Análisis predictivo por región
7.6 Mercado mundial de Procesamiento del lenguaje natural por región
7.7 Mercado mundial de realidad virtual y aumentada por región
7.8 Mercado mundial de otros por región
Capitulo 8 Mercado global Aprendizaje automatico como servicio por region
Capítulo 9. Perfiles de empresas
9.1 Empresa Hewlett Packard Enterprise
9.1.1 Descripción general de la empresa
9.1.2 Análisis financiero
9.1.3 Análisis Segmentario y Regional
9.1.4 Gastos de investigación y desarrollo
9.1.5 Estrategias y desarrollos recientes:
9.1.5.1 Lanzamientos de productos y expansiones de productos:
9.1.5.2 Adquisición y Fusiones:
9.2 Corporación Oracle
9.2.1 Descripción general de la empresa
9.2.2 Análisis financiero
9.2.3 Análisis Segmentario y Regional
9.2.4 Gastos de investigación y desarrollo
9.2.5 Análisis FODA
9.3 Sociedad de responsabilidad limitada de Google
9.3.1 Descripción general de la empresa
9.3.2 Análisis financiero
9.3.3 Análisis Segmentario y Regional
9.3.4 Gastos de investigación y desarrollo
9.3.5 Estrategias y desarrollos recientes:
9.3.5.1 Sociedades, Colaboraciones y Acuerdos:
9.3.5.2 Lanzamientos de productos y expansiones de productos:
9.4 Amazon Web Services, Inc. (Amazon.com, Inc.)
9.4.1 Descripción general de la empresa
9.4.2 Análisis financiero
9.4.3 Análisis segmentario
9.4.4 Estrategias y desarrollos recientes:
9.4.4.1 Sociedades, Colaboraciones y Acuerdos:
9.4.4.2 Lanzamientos de productos y expansiones de productos:
9.5 Corporación IBM
9.5.1 Descripción general de la empresa
9.5.2 Análisis financiero
9.5.3 Análisis regional y segmentario
9.5.4 Gastos de investigación y desarrollo
9.5.5 Estrategias y desarrollos recientes:
9.5.5.1 Sociedades, Colaboraciones y Acuerdos:
9.6 Corporación Microsoft
9.6.1 Descripción general de la empresa
9.6.2 Análisis financiero
9.6.3 Análisis Segmentario y Regional
9.6.4 Gastos de investigación y desarrollo
9.6.5 Estrategias y desarrollos recientes:
9.6.5.1 Sociedades, Colaboraciones y Acuerdos:
9.6.5.2 Lanzamientos de productos y expansiones de productos:
9.7 Corporación Fair Isaac (FICO)
9.7.1 Descripción general de la empresa
9.7.2 Análisis financiero
9.7.3 Análisis Segmentario y Regional
9.7.4 Gastos de Investigación y Desarrollo
9.8 Instituto SAS, Inc.
9.8.1 Descripción general de la empresa
9.8.2 Estrategias y desarrollos recientes:
9.8.2.1 Sociedades, Colaboraciones y Acuerdos:
9.9 Yottamina Analytics, LLC
9.9.1 Descripción general de la empresa
9.10. BigML
9.10.1 Descripción general de la empresa
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Archivo adjunto
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