Approfondimenti sul mercato globale dell’apprendimento automatico come servizio

Dublino, nov. 24, 2022 (GLOBE NEWSWIRE) — Il “Rapporto sull’analisi delle dimensioni del mercato globale dell’apprendimento automatico come servizio, quota e tendenze del settore per utente finale, per offerta, per dimensione dell’organizzazione, per applicazione, per prospettive e previsioni regionali, 2022-2028” rapporto è stato aggiunto a ResearchAndMarkets.com offerta.

Si prevede che la dimensione del mercato globale dell’apprendimento automatico come servizio raggiungerà i 36,2 miliardi di dollari entro il 2028, con una crescita del mercato del 31,6% CAGR durante il periodo di previsione.

L’apprendimento automatico è un metodo di analisi dei dati che include l’analisi dei dati statistici per creare l’output di previsione desiderato senza l’uso di una programmazione esplicita. Utilizza una sequenza di algoritmi per comprendere il collegamento tra i set di dati al fine di produrre il risultato desiderato. È progettato per includere funzionalità di intelligenza artificiale (AI) e di calcolo cognitivo. L’apprendimento automatico come servizio (MLaaS) si riferisce a un gruppo di servizi di cloud computing che forniscono tecnologie di apprendimento automatico.

L’aumento della domanda di cloud computing, così come la crescita connessa all’intelligenza artificiale e al cognitive computing, sono i principali motori di apprendimento automatico per la crescita del settore dei servizi. La crescita della domanda di soluzioni basate su cloud, come il cloud computing, l’aumento dell’adozione di soluzioni analitiche, la crescita del mercato dell’intelligenza artificiale e del cognitive computing, l’aumento delle aree di applicazione e la scarsità di professionisti qualificati stanno tutti influenzando l’apprendimento automatico come servizio mercato.

Man mano che sempre più aziende migrano i propri dati dallo storage on-premise allo storage cloud, cresce la necessità di un’organizzazione efficiente dei dati. Poiché le piattaforme MLaaS sono essenzialmente fornitori di servizi cloud, consentono alle soluzioni di gestire in modo appropriato i dati per gli esperimenti di machine learning e le pipeline di dati, facilitando l’accesso e l’elaborazione dei dati da parte dei data engineer.

Per le organizzazioni, i provider MLaaS offrono funzionalità come la visualizzazione dei dati e l’analisi predittiva. Forniscono inoltre API per l’analisi del sentiment, il riconoscimento facciale, le valutazioni dell’affidabilità creditizia, l’intelligence aziendale e l’assistenza sanitaria, tra le altre cose. I calcoli effettivi di questi processi sono estratti dai provider MLaaS, quindi i data scientist non devono preoccuparsene. Per la sperimentazione dell’apprendimento automatico e la costruzione di modelli, alcuni provider MLaaS dispongono persino di un’interfaccia drag-and-drop.

Analisi dell’impatto del COVID-19

La pandemia di COVID-19 ha avuto un impatto sostanziale sui sistemi sanitari, economici e sociali di numerosi paesi. Ha provocato milioni di vittime in tutto il mondo e ha lasciato a brandelli i sistemi economici e finanziari. Gli individui possono trarre vantaggio dalla conoscenza delle variabili di suscettibilità a livello individuale per comprendere e affrontare meglio il loro benessere psicologico, emotivo e sociale.

È probabile che la tecnologia dell’intelligenza artificiale aiuti nella lotta contro la pandemia di COVID-19. I casi di COVID-19 vengono monitorati e rintracciati in diversi paesi utilizzando approcci di monitoraggio della popolazione abilitati dall’apprendimento automatico e dall’intelligenza artificiale. I ricercatori della Corea del Sud, ad esempio, monitorano i casi di coronavirus utilizzando filmati di telecamere di sorveglianza e dati di geolocalizzazione.

Fattori di crescita del mercato

Aumento della domanda di cloud computing e boom dei Big Data

Il settore sta crescendo a causa della maggiore accettazione delle tecnologie di cloud computing e dell’uso di piattaforme di social media. Il cloud computing è ormai ampiamente utilizzato da tutte le aziende che forniscono soluzioni di storage aziendale. L’analisi dei dati viene eseguita online utilizzando il cloud storage, offrendo il vantaggio di valutare i dati raccolti in tempo reale sul cloud.

Il cloud computing consente l’analisi dei dati da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento. Inoltre, l’utilizzo del cloud per implementare il machine learning consente alle aziende di ottenere dati utili, come il comportamento dei consumatori e le tendenze di acquisto, virtualmente da data warehouse collegati, riducendo i costi di infrastruttura e storage. Di conseguenza, l’apprendimento automatico come attività di servizio sta crescendo man mano che la tecnologia del cloud computing viene adottata più ampiamente.

Uso dell’apprendimento automatico per alimentare i sistemi di intelligenza artificiale

L’apprendimento automatico viene utilizzato per alimentare il ragionamento, l’apprendimento e l’autocorrezione nei sistemi di intelligenza artificiale (AI). I sistemi esperti, il riconoscimento vocale e la visione artificiale sono esempi di applicazioni AI. L’aumento della popolarità dell’IA è dovuto agli sforzi attuali come l’infrastruttura dei big data e il cloud computing.

Le migliori aziende in tutti i settori, tra cui Google, Microsoft e Amazon (software e IT); Bloomberg, American Express (servizi finanziari); e Tesla e Ford (Automotive), hanno identificato l’intelligenza artificiale e il calcolo cognitivo come driver strategico chiave e hanno iniziato a investire nell’apprendimento automatico per sviluppare sistemi più avanzati. Queste grandi aziende hanno anche fornito sostegno finanziario a giovani start-up per produrre nuove tecnologie creative.

Fattori restrittivi del mercato

Restrizioni tecniche e imprecisioni di ML

La piattaforma ML offre una miriade di vantaggi che aiutano nell’espansione del mercato. Tuttavia, si prevede che diversi parametri sulla piattaforma impediranno l’espansione del mercato. La presenza di imprecisioni in questi algoritmi, talvolta immaturi e poco sviluppati, è uno dei principali fattori vincolanti del mercato.

Nelle industrie manifatturiere di big data e machine learning, la precisione è fondamentale. Un difetto minore nell’algoritmo potrebbe comportare la produzione di articoli errati. Ciò dovrebbe aumentare in modo esorbitante i costi operativi per il proprietario dell’unità di produzione piuttosto che ridurli.

Rapporto sugli attributi Particolari
No. di Pagine 337
Periodo di previsione 2021 – 2028
Valore di mercato stimato (USD) nel 2021 5515 milioni di dollari
Valore di mercato previsto (USD) entro il 2028 $ 36204 milioni
Tasso di crescita composto annuo 31,6%
Regioni coperte Globale

Principali argomenti trattati:

Capitolo 1. Ambito di mercato e metodologia

Capitolo 2. Panoramica del mercato
2.1 Introduzione
2.1.1 Panoramica
2.1.1.1 Composizione del mercato e scenario
2.2 Fattori chiave che incidono sul mercato
2.2.1 Driver di mercato
2.2.2 Restrizioni di mercato

Capitolo 3. Analisi della concorrenza – Globale
Matrice cardinale 3.1 KBV
3.2 Recenti sviluppi strategici a livello di settore
3.2.1 Partnership, collaborazioni e accordi
3.2.2 Lanci di prodotti ed espansioni di prodotti
3.2.3 Acquisizioni e Fusioni
3.3 Analisi della quota di mercato, 2021
3.4 Principali strategie vincenti
3.4.1 Principali strategie principali: distribuzione percentuale (2018-2022)
3.4.2 Mossa strategica chiave: (Lanci di prodotti ed espansioni di prodotti: 2018, gennaio – 2022, maggio) Protagonisti principali
3.4.3 Mossa strategica chiave: (Partnership, collaborazione e accordo: 2019, aprile – 2022, marzo) Attori principali

Capitolo 4. Mercato globale dell’apprendimento automatico come servizio per utente finale
4.1 Mercato globale IT e telecomunicazioni per regione
4.2 Mercato globale BFI per regione
4.3 Mercato manifatturiero globale per regione
4.4 Mercato globale al dettaglio per regione
4.5 Mercato globale Sanità sanitaria per regione
4.6 Mercato globale Energia e servizi di pubblica utilità per regione
4.7 Mercato globale Settore pubblico per regione
4.8 Mercato globale Aerospaziale e difesa per regione
4.9 Mercato globale Altri utenti finali per regione

Capitolo 5. Mercato globale dell’apprendimento automatico come servizio per offerta
5.1 Mercato globale Solo servizi per regione
5.2 Mercato globale Soluzione (strumenti software) per regione

Capitolo 6. Mercato globale dell’apprendimento automatico come servizio per dimensione dell’organizzazione
6.1 Mercato globale Grandi imprese per regione
6.2 Mercato globale Piccole e medie imprese per regione

Capitolo 7. Mercato globale Apprendimento automatico come servizio per applicazione
7.1 Mercato globale Marketing e pubblicità per regione
7.2 Mercato globale Rilevamento frodi e gestione dei rischi per regione
7.3 Mercato globale Visione artificiale per regione
7.4 Mercato globale Sicurezza e sorveglianza per regione
7.5 Mercato globale Predictive Analytics per regione
7.6 Mercato globale Elaborazione del linguaggio naturale per regione
7.7 Mercato globale Realtà Aumentata e Virtuale per regione
7.8 Mercato globale degli altri per regione

Capitolo 8. Mercato globale dell’apprendimento automatico come servizio per regione

Capitolo 9. Profili aziendali
9.1 Società Hewlett Packard Enterprise
9.1.1 Panoramica dell’azienda
9.1.2 Analisi finanziaria
9.1.3 Analisi segmentale e regionale
9.1.4 Spese di ricerca e sviluppo
9.1.5 Strategie e sviluppi recenti:
9.1.5.1 Lanci di prodotti ed espansioni di prodotti:
9.1.5.2 Acquisizioni e fusioni:
9.2 Società Oracle
9.2.1 Panoramica dell’azienda
9.2.2 Analisi finanziaria
9.2.3 Analisi segmentale e regionale
9.2.4 Spese di ricerca e sviluppo
9.2.5 Analisi SWOT
9.3 Google LLC
9.3.1 Panoramica dell’azienda
9.3.2 Analisi finanziaria
9.3.3 Analisi segmentale e regionale
9.3.4 Spese di ricerca e sviluppo
9.3.5 Strategie e sviluppi recenti:
9.3.5.1 Partnership, collaborazioni e accordi:
9.3.5.2 Lanci di prodotti ed espansioni di prodotti:
9.4 Amazon Web Services, Inc. (Amazon.com, Inc.)
9.4.1 Panoramica dell’azienda
9.4.2 Analisi finanziaria
9.4.3 Analisi segmentale
9.4.4 Strategie e sviluppi recenti:
9.4.4.1 Partnership, collaborazioni e accordi:
9.4.4.2 Lanci di prodotti ed espansioni di prodotti:
9.5 IBM Corporation
9.5.1 Panoramica dell’azienda
9.5.2 Analisi finanziaria
9.5.3 Analisi regionale e segmentale
9.5.4 Spese di ricerca e sviluppo
9.5.5 Strategie e sviluppi recenti:
9.5.5.1 Partnership, collaborazioni e accordi:
9.6 Microsoft Corporation
9.6.1 Panoramica dell’azienda
9.6.2 Analisi finanziaria
9.6.3 Analisi segmentale e regionale
9.6.4 Spese di ricerca e sviluppo
9.6.5 Strategie e sviluppi recenti:
9.6.5.1 Partnership, collaborazioni e accordi:
9.6.5.2 Lanci di prodotti ed espansioni di prodotti:
9.7 Fair Isaac Corporation (FICO)
9.7.1 Panoramica dell’azienda
9.7.2 Analisi finanziaria
9.7.3 Analisi segmentale e regionale
9.7.4 Spese di ricerca e sviluppo
9.8 SAS Institute, Inc.
9.8.1 Panoramica dell’azienda
9.8.2 Strategie e sviluppi recenti:
9.8.2.1 Partnership, collaborazioni e accordi:
9.9 Yottamine Analytics, LLC
9.9.1 Panoramica dell’azienda
9.10. BigML
9.10.1 Panoramica dell’azienda

Per ulteriori informazioni su questo rapporto, visitare https://www.researchandmarkets.com/r/f69w74

  • Apprendimento automatico come mercato globale dei servizi


        

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