2028 年までのサービスとしての機械学習の世界市場に関する洞察

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サービス市場としてのグローバルな機械学習

サービス市場としてのグローバルな機械学習

サービス市場としてのグローバルな機械学習

ダブリン、11 月 .レポートが追加されました ResearchAndMarkets.com の 募集。

サービスとしての機械学習のグローバルな市場規模は、2028 年までに 362 億ドルに達すると予想され、予測期間中に 31.6% の CAGR の市場成長率で上昇します。

機械学習は、明示的なプログラミングを使用せずに目的の予測出力を作成するための統計データ分析を含むデータ分析方法です。 一連のアルゴリズムを使用してデータセット間のリンクを理解し、目的の結果を生成します。 人工知能 (AI) とコグニティブ コンピューティング機能を組み込むように設計されています。 サービスとしての機械学習 (MLaaS) は、機械学習テクノロジを提供するクラウド コンピューティング サービスのグループを指します。

クラウド コンピューティングの需要の増加、および人工知能とコグニティブ コンピューティングに関連する成長は、サービス業界の成長ドライバーとしての主要な機械学習です。 クラウド コンピューティングなどのクラウドベースのソリューションに対する需要の増加、分析ソリューションの採用の増加、人工知能およびコグニティブ コンピューティング市場の成長、アプリケーション分野の拡大、訓練を受けた専門家の不足はすべて、サービスとしての機械学習に影響を与えています。市場。

オンプレミス ストレージからクラウド ストレージにデータを移行する企業が増えるにつれて、効率的なデータ編成の必要性が高まっています。 MLaaS プラットフォームは本質的にクラウド プロバイダーであるため、機械学習の実験やデータ パイプライン用のデータを適切に管理するソリューションを可能にし、データ エンジニアがデータにアクセスして処理することを容易にします。

組織の場合、MLaaS プロバイダーは、データの視覚化や予測分析などの機能を提供します。 また、感情分析、顔認識、信用力評価、企業インテリジェンス、ヘルスケアなどの API も提供します。 これらのプロセスの実際の計算は MLaaS プロバイダーによって抽象化されるため、データ サイエンティストはそれらについて心配する必要はありません。 機械学習の実験とモデルの構築のために、一部の MLaaS プロバイダーはドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを備えています。

COVID-19 影響分析

COVID-19 のパンデミックは、多くの国の健康、経済、社会システムに大きな影響を与えています。 それは世界中で何百万人もの死者を出し、経済と金融システムをボロボロにしました。 個人は、心理的、感情的、および社会的幸福をよりよく理解し、対処するために、個人レベルの感受性変数に関する知識から利益を得ることができます。

人工知能技術は、COVID-19 パンデミックとの戦いに役立つ可能性があります。 COVID-19 の症例は、機械学習と人工知能によって可能になった人口監視アプローチを利用して、いくつかの国で追跡および追跡されています。 たとえば、韓国の研究者は、監視カメラの映像と地理的位置データを使用してコロナウイルスの症例を追跡しています。

市場の成長要因

クラウド コンピューティングの需要の増加とビッグ データのブーム

業界は、クラウド コンピューティング テクノロジの受け入れの増加とソーシャル メディア プラットフォームの使用により成長しています。 クラウド コンピューティングは現在、エンタープライズ ストレージ ソリューションを提供するすべての企業で広く使用されています。 データ分析はクラウドストレージを利用してオンラインで行うため、クラウド上に収集されたリアルタイムのデータを評価できる利点があります。

クラウド コンピューティングにより、いつでもどこからでもデータ分析が可能になります。 さらに、クラウドを使用して機械学習を展開することで、企業は消費者の行動や購買傾向などの有用なデータを、リンクされたデータ ウェアハウスから仮想的に取得し、インフラストラクチャとストレージのコストを削減できます。 その結果、サービス ビジネスとしての機械学習は、クラウド コンピューティング テクノロジがより広く採用されるにつれて成長しています。

人工知能システムを促進するための機械学習の使用

機械学習は、人工知能 (AI) システムの推論、学習、および自己修正を促進するために使用されます。 エキスパート システム、音声認識、マシン ビジョンは、AI アプリケーションの例です。 AI の人気が高まっているのは、ビッグ データ インフラストラクチャやクラウド コンピューティングなどの現在の取り組みによるものです。

Google、Microsoft、Amazon (ソフトウェア & IT) など、業界全体のトップ企業。 ブルームバーグ、アメリカン・エキスプレス(金融サービス)。 テスラとフォード (自動車) は、AI とコグニティブ コンピューティングを主要な戦略的原動力として特定し、より高度なシステムを開発するための機械学習への投資を開始しました。 これらのトップ企業は、新しい創造的な技術を生み出すために、若いスタートアップに財政的支援も提供しています。

市場抑制要因

機械学習の技術的な制約と不正確さ

ML プラットフォームは、市場拡大に役立つ多くの利点を提供します。 ただし、プラットフォームのいくつかのパラメーターは、市場の拡大を妨げると予測されています。 これらのアルゴリズムの不正確さは、未熟で開発が遅れている場合があり、市場の主要な制約要因の 1 つです。

ビッグデータと機械学習の製造業界では、精度が非常に重要です。 アルゴリズムの小さな欠陥により、誤ったアイテムが生成される可能性があります。 これにより、製造ユニットの所有者の運用コストは、減少するどころか、法外に増加することが予想されます。

レポート属性

詳細

いいえ。 ページ数

337

予測期間

2021 – 2028

2021年の推定市場価値(米ドル)

55億1500万ドル

2028年までの予測市場価値(米ドル)

362億400万ドル

複合年間成長率

31.6%

対象地域

グローバル

主なトピック:

第1章市場範囲と方法論

第2章 市場概要
2.1 はじめに
2.1.1 概要
2.1.1.1 市場構成とシナリオ
2.2 市場に影響を与える主な要因
2.2.1 市場ドライバー
2.2.2 市場の抑制

第 3 章 競合分析 – グローバル
3.1 KBV カーディナル マトリックス
3.2 最近の業界全体の戦略的展開
3.2.1 パートナーシップ、コラボレーション、および合意
3.2.2 製品の発売と製品の拡張
3.2.3 買収と合併
3.3 市場シェア分析、2021 年
3.4 上位の勝利戦略
3.4.1 主要な主要戦略: 割合分布 (2018-2022)
3.4.2 主要な戦略的動き: (製品の発売と製品の拡張: 2018 年 1 月 – 2022 年 5 月) 主要なプレーヤー
3.4.3 主要な戦略的動き: (パートナーシップ、コラボレーション、および合意: 2019 年 4 月 – 2022 年 3 月) 主要なプレーヤー

第4章 エンドユーザー別サービス市場としてのグローバル機械学習
4.1 地域別グローバル IT およびテレコム市場
4.2 地域別グローバル BFSI 市場
4.3 地域別の世界の製造市場
4.4 地域別の世界の小売市場
4.5 地域別の世界のヘルスケア市場
4.6 地域別の世界のエネルギーおよびユーティリティ市場
4.7 地域別の世界の公共部門市場
4.8 地域別の世界の航空宇宙および防衛市場
4.9 地域別グローバルその他のエンド ユーザー市場

第 5 章 サービス市場としてのグローバルな機械学習 (オファリング別)
5.1 地域別のグローバル サービスのみの市場
5.2 地域別グローバル ソリューション (ソフトウェア ツール) 市場

第6章 組織規模別のサービス市場としてのグローバル機械学習
6.1 地域別グローバル大企業市場
6.2 地域別の世界の中小企業市場

第7章アプリケーション別のサービス市場としてのグローバルな機械学習
7.1 地域別のグローバル マーケティングおよび広告市場
7.2 地域別のグローバル詐欺検出およびリスク管理市場
7.3 地域別グローバル コンピューター ビジョン市場
7.4 地域別の世界のセキュリティおよび監視市場
7.5 地域別のグローバル予測分析市場
7.6 地域別の世界の自然言語処理市場
7.7 地域別の世界の拡張および仮想現実市場
7.8 地域別グローバルその他市場

第8章 サービス市場としての世界の機械学習 (地域別)

第9章 会社概要
9.1 Hewlett Packard Enterprise Company
9.1.1 会社概要
9.1.2 財務分析
9.1.3 セグメントおよび地域分析
9.1.4 研究開発費
9.1.5 最近の戦略と開発:
9.1.5.1 製品の発売と製品の拡張:
9.1.5.2 買収と合併:
9.2 オラクル社
9.2.1 会社概要
9.2.2 財務分析
9.2.3 セグメントおよび地域分析
9.2.4 研究開発費
9.2.5 SWOT 分析
9.3 Google LLC
9.3.1 会社概要
9.3.2 財務分析
9.3.3 セグメントおよび地域分析
9.3.4 研究開発費
9.3.5 最近の戦略と開発:
9.3.5.1 パートナーシップ、コラボレーション、および契約:
9.3.5.2 製品の発売と製品の拡張:
9.4 アマゾン ウェブ サービス株式会社 (Amazon.com, Inc.)
9.4.1 会社概要
9.4.2 財務分析
9.4.3 セグメント分析
9.4.4 最近の戦略と開発:
9.4.4.1 パートナーシップ、コラボレーション、および契約:
9.4.4.2 製品の発売と製品の拡張:
9.5 IBMコーポレーション
9.5.1 会社概要
9.5.2 財務分析
9.5.3 地域およびセグメント分析
9.5.4 研究開発費
9.5.5 最近の戦略と開発:
9.5.5.1 パートナーシップ、コラボレーション、および契約:
9.6 マイクロソフトコーポレーション
9.6.1 会社概要
9.6.2 財務分析
9.6.3 セグメントおよび地域分析
9.6.4 研究開発費
9.6.5 最近の戦略と展開:
9.6.5.1 パートナーシップ、コラボレーション、および契約:
9.6.5.2 製品の発売と製品の拡張:
9.7 フェア アイザック コーポレーション (FICO)
9.7.1 会社概要
9.7.2 財務分析
9.7.3 セグメントおよび地域分析
9.7.4 研究開発費
9.8 SAS インスティテュート株式会社
9.8.1 会社概要
9.8.2 最近の戦略と開発:
9.8.2.1 パートナーシップ、コラボレーション、および契約:
9.9 Yottamine Analytics, LLC
9.9.1 会社概要
9.10. BigML
9.10.1 会社概要

このレポートの詳細については、https://www.researchandmarkets.com/r/f69w74 をご覧ください。

付属品

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