Global Machine Learning Market Size by Component Type (Software, Services), By Organization Size (kleine und mittelständische Unternehmen), By Application (Fraud Detection and Risk Analytics), By End Use (Automotive, Aerospace & Defense, Retail & E-Commerce, Regierung, Healthcare & Life Sciences, Media & Entertainment, IT & Telecommunications, BFSI, Andere), By Region (Nordamerika, Europa, Asien, Südamerika, Mittlerer Osten) bis 2030

Die Global Machine Learning Market Die Größe wurde im Jahr 2021 auf 14,91 Mrd. USD geschätzt und wird voraussichtlich bei einem CAGR von 38,1% von 2021 bis 2030 erreichen. Der Weltmarkt soll bis 2030 rund 302,62 Milliarden USD erreichen. Laut einem von Sphärische Einblicke & Beratung. Die maschinellen Lerntechnologien werden im Rahmen von Cloud Computing-Services über eine Reihe von Dienstleistungen, die als Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) bekannt sind, bereitgestellt. Die über diese Dienste von Anbietern bereitgestellten Tools umfassen Datenvisualisierung, APIs, Gesichtserkennung, natürliche Sprachverarbeitung, prädiktive Analytik und tiefes Lernen. Die Berechnung erfolgt durch die Rechenzentren des Anbieters. Das Modell MLaaS ist gut aufgestellt, um den Markt zu regieren, da die Verbraucher eine breite Palette von Alternativen zur Auswahl haben, die auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Darüber hinaus sollen Faktoren wie der verstärkte Einsatz von Cloud-basierten Services, IoT-, Automatisierungs- und Konsumverhaltensforschung zum Wachstum des Marktes für maschinelles Lernen als Service beitragen.

Technologiefortschritte und der steigende Trend des Cloud Computing werden erwartet, um die Umsatzausweitung des Maschinenbaumarktes zu fördern. Systeme können ihre Algorithmen durch maschinelles Lernen lernen, antizipieren und verbessern. Da neue Risiken identifiziert werden, lernt Antiviren-Software, sie zu überwachen. Auch in dynamischen oder unsicheren Kontexten können die Algorithmen Daten verwalten, die multidimensional und multivariate sind. Zusätzlich wird erwartet, dass die Nutzung von Generativen Adversarial Networks (GAN) und das Internet der Dinge (IoT) wächst und zu einem höheren Umsatz CAGR zwischen 2022 und 2030 beiträgt.

Mit der Verwendung von Datenanalysen können Computer kontinuierlich aus Daten lernen, Vorhersagen basierend auf diesen Daten machen und Änderungen vornehmen, ohne dazu explizit programmiert zu werden. Dieser Prozess ist als maschinelles Lernen, ein Subtyp von künstlicher Intelligenz bekannt.

Die Verarbeitung und Gewinnung von Erkenntnissen aus dem enormen Datenvolumen, das bei der Interaktion von Menschen und anderen Umweltelementen mit der Technologie entsteht, würde ohne die Geschwindigkeit und Raffinesse des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens enorm herausfordern. Darüber hinaus hat ML enormes Versprechen für die Entwicklung von Technologien wie selbstfahrenden Autos und "smarten Städten" mit Infrastruktur, die automatisch Zeit- und Energieabfälle speichern kann, sowie tragbare datengesteuerte Geräte, die Fitness- und Gesundheitsziele verfolgen.

Große Datenanalyse und die Erfassung von Trends und Mustern in Datenbanken, die sonst unbemerkt bleiben könnten, werden durch maschinelles Lernen erleichtert. Zum Beispiel unterstützt ML eine E-Commerce-Website wie Amazon bei der Analyse der Browser- und Kaufmuster seiner Nutzer, die wiederum hilft, die entsprechenden Chancen, Waren und Erinnerungen für Nutzer zu bieten. Die Ergebnisse werden dann angewendet, um Verbrauchern mit relevanten Anzeigen zu dienen. Systeme können durch maschinelles Lernen lernen, Vorhersagen generieren und Algorithmen verbessern.

Anwendungen des maschinellen Lernens in der realen Welt haben die Bedienbarkeit, Geschwindigkeit, Effizienz und Genauigkeit der Routineprozesse verbessert. Machine Learning-Systeme werden genau ausgebildet, um Arbeitsplätze schneller und präziser zu erreichen als Menschen dank der Datenwissenschaft. Diese Technologie wird von einer Reihe von Führungskräften auf der ganzen Welt verwendet, um einen Wettbewerbsvorteil zu erwerben und Unternehmensziele mit Arbeitnehmerinteressen zu verbinden. Im Laufe des Prognosejahres wird eine zunehmende Innovation und Entwicklung in ML-Technologien, darunter No-Code Machine Learning, Tiny Machine Learning, Quantum Machine Learning, Auto Machine Learning und andere, erwartet, um das globale Umsatzwachstum zu fördern.

Antriebsfaktoren

Die Annahme von IoT und Automatisierung wird steigen und den Markt vorantreiben. IoT-Betriebe sorgen dafür, dass die hundert oder mehr Geräte, die mit einem Business-Netzwerk verbunden sind, sicher und korrekt laufen und dass die gesammelten Daten genau und zeitnah sind. Komplexe Back-End-Analytics-Motoren übernehmen das schwere Abheben der Verarbeitung des Datenstroms, aber veraltete Methoden werden routinemäßig verwendet, um die Integrität der Daten zu überprüfen. Einige Anbieter von IoT-Plattform-Technologien verbessern ihr operatives Management-Know-how mithilfe von Machine Learning-Technologien, um die Steuerung von siblen IoT-Systemen zu übernehmen.

Machine Learning kann in der Lage sein, die okkulten Muster in IoT-Daten durch Analyse massiver Datenmengen mit potenten Algorithmen aufzudecken. Automatisierte Systeme, die manuelle Operationen in wichtigen Aufgaben ergänzen oder ersetzen, können statistisch generierte Aktionen und ML-Beziehungen verwenden. Durch die Verwendung von ML-basierten Lösungen werden die zeitaufwendigen und schwierigen Modellauswahl-, Codierungs- und Validierungsphasen aus dem IoT-Datenmodellierungsprozess entfernt.

Die Übernahme von IoT durch kleine Unternehmen könnte zu erheblichen Zeiteinsparungen für den zeitaufwendigen maschinellen Lernprozess führen. Um aus den massiven Datencaches, die von verschiedenen Geräten im IoT-Netzwerk erstellt wurden, mehr aussagekräftige Informationen zu gewinnen, können MLaaS-Anbieter schneller mehr Abfragen durchführen und mehr Analysearten anbieten.

Umschulungsfaktoren

Fehler beim maschinellen Lernen sind sehr häufig. Ein Algorithmus kann ohne Inklusive gelehrt werden, wenn die Datensätze klein genug sind. Dies führt zu ungenauen Vorhersagen und der Anzeige von nicht verwandten Werbung für Kunden. Solche Fehler können für einen sehr langen Zeitraum unbemerkt bleiben, und die Fixierung kann erheblich länger dauern. Rigid Firmenmodelle verhindern auch, dass der Markt mehr Geld generiert. Da ML eine flexible Technologie ist, braucht es sowohl flexible Infrastruktur als auch qualifiziertes Personal. Nicht alle Unternehmen ermöglichen Innovation und sind in ihren Unternehmenspraktiken anpassungsfähig, was die Markteinnahmenentwicklung einschränkt.

Mit 19 Wirkung

Die Kovid 19-Situationen haben Auswirkungen auf andere Unternehmen, einschließlich der Machine Learning-Sektor. Einige Branchen erweitern sich während der Pandemie trotz der schmutzigen Umstände und der unsicheren Aufschlüsselung. Zum Zeitpunkt der COVID 19 war der Maschinenlernmarkt stabil und hatte Expansionsperspektiven. Der Einfluss auf den globalen Markt für maschinelles Lernen war im Vergleich zu einigen anderen Branchen minimal.

Durch den Durchbruch in der Automatisierung und Technologie erlebte der weltweite Maschinenbaumarkt stagnierendes Wachstum. Der Markt ist aufgrund der Verfügbarkeit zahlreicher alter Maschinen und Smartphones für Fernarbeiten positiv gewachsen. Machine Learning Techniken wurden in einer Reihe von Branchen verwendet, um den Markt zu fördern.

Segment

Der globale Machine Learning-Markt wird in Komponenten, Organisationsgröße, Anwendung, Endverwendung und Region segmentiert.

Global Machine Learning Market, von Component

Der globale Machine Learning-Markt wird in Software und Dienstleistungen auf Basis von Bauteilen segmentiert. 2021 war der Umsatzanteil des Softwaresegments der höchste. Software unterstützt Dateninspektion, Analyse und strategische Entscheidungsfindung. Durch eine Reihe von Vorteilen, einschließlich der Fähigkeit, die Arbeitsbelastung und die Zeit zu reduzieren, indem Aufgaben automatisiert werden, die breite Palette von Anwendungen in der Kundeninteraktion und seine erhöhte Datenverarbeitung Zuverlässigkeit, viele Unternehmen implementieren Maschinenlernsoftware, um ihre eigenen ML-Modelle zu erstellen, die erwartet wird, um das Umsatzwachstum des Segments zu fördern. So ist die Bildkategorisierung im Unternehmensbereich aufgrund ihrer Fähigkeit, bestehende Systeme für denselben Zweck herauszufordern, sehr beliebt geworden. Massive Datenmengen, die früher benötigt wurden, um von Menschen gesichtet und eingestuft zu werden. Unternehmen wie Facebook, Twitter und Google nutzen die Bildkategorisierung, um zu verhindern, dass unerwünschte Inhalte weit verbreitet sind.

Global Machine Learning Market, Durch Organisation Größe

Der globale Machine Learning-Markt wird in kleine und mittlere Unternehmen und große Unternehmen auf Basis der Unternehmensgröße segmentiert. Der höchste Umsatzanteil im Jahr 2021 stammte aus dem großen Unternehmenssegment. Die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft, um quantitative Einblicke in Unternehmen zu geben, die erwartet werden, um das Umsatzwachstum des Segments zu fördern, wächst. Großunternehmen nutzen ML-Ansätze, um effiziente Marktdienstleistungen zu bieten. Es wird auch prognostiziert, wie sich verschiedene Schwierigkeiten ergeben würden.

Global Machine Learning Market, durch Anwendung

Der globale Machine Learning-Markt wird auf der Grundlage der Anwendung in künstliche Intelligenz, Computer Vision, erweiterte und virtuelle Realität, natürliche Sprachverarbeitung, Sicherheit & Überwachung, Marketing & Werbung, automatisiertes Netzwerkmanagement, vorausschauende Wartung und andere segmentiert. 2021 hatte die Kategorie Betrugserkennung und Risikoanalyse den größten Umsatzanteil. Maschinen verwalten große Datensätze viel effektiver als Menschen tun. Das maschinelle Lernen kann Tausende von Mustern in der Einkaufsroute eines Benutzers finden und identifizieren.

Der erste Schritt im ML-Betrugserkennungsprozess ist die Erfassung und Klassifizierung von Daten. Anschließend werden Trainingsdaten in das Modell eingespeist, um das Betrugsrisiko zu prognostizieren. Risikoanalyse und Betrugserkennung sind seit langem Probleme für den Banken- und Finanzsektor. Das Betrugsrisiko wird durch die zunehmende Anzahl von Transaktionen erhöht, die durch eine Vielzahl von Zahlungsmechanismen, einschließlich Telefone, Kreditkarten und andere, verursacht werden. Unternehmen finden es immer schwieriger, ihre Transaktionen zu authentifizieren, was die Notwendigkeit von modernsten Technologien zur Bewältigung dieser Probleme erhöht.

Global Machine Learning Market, Durch Endverwendung

Die Bereiche Automotive, Aerospace & Military, Retail & E-Commerce, Regierung, Healthcare & Life Sciences, Medien & Unterhaltung, IT & Telekommunikation, BFSI und andere Bereiche des globalen Maschinenlernmarktes basieren auf Endverwendung. Im Jahr 2021 war der Automobilsektor der größte Umsatzanteil. Selbstfahrende Fahrzeuge verwenden maschinelles Lernen. Die Technologie unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung eines tieferen Verständnisses ihrer Kunden. Machine Learning ist ein wesentlicher Bestandteil der Geschäftsmodelle bestimmter Unternehmen. Zum Beispiel passt Uber Treiber mit Fahrern mit Algorithmen. Ein weiterer häufiger Einsatz von maschinellem Lernen ist die Bilderkennung. Es ist ein Verfahren zum Auffinden und Aufzeichnen eines Objekts. Mustererkennung, Gesichtserkennung und Gesichtserkennung sind andere Anwendungen dieses Ansatzes.

Global Machine Learning Market, Nach Region

Nach regionaler Analyse sollte die nordamerikanische Maschinenbauindustrie 2021 den größten Umsatzanteil beisteuern. Neben steigenden Investitionen in modernste Technologien wie künstliche Intelligenz, Cloud Computing und andere wird die Machine Learning-Technologie immer häufiger in der gesamten Region eingesetzt. Die Nachfrage nach modernsten Technologien wird durch die enorme Anzahl von Daten, die Social Media und IT-Unternehmen generieren, voraussichtlich zunehmen. Zum Beispiel hat Elemeno AI, ein Cloud-basiertes Machine Learning Unternehmen, am 3. Mai 2022 seine Machine Learning Operations (ML-Ops)-Plattform debütiert, um Organisationen dabei zu helfen, die Vorteile von AI zu nutzen. Es bietet Datenwissenschaftlern eine einfache User Experience (UX) für die Erstellung von maschinellen Lernmodellen, von Grund auf.

Aktuelle Entwicklungen im globalen Maschinenbaumarkt

• Januar 2022: Um den Softwareübergang von Stellantis zu beschleunigen, arbeiteten Amazon und Stellantis zusammen, um kundenzentrierte und vernetzte Erfahrungen über Millionen von Fahrzeugen auszugleichen. Die Zusammenarbeit wird erwartet, dass Stellantis Kunden die Fahrzeugerfahrungen ändern und den Übergang des Automobilsektors zu einer softwaredefinierten nachhaltigen Zukunft beschleunigen.

Liste der Key Market Players

• Google (Vereinigte Staaten)
• Amazon.com (USA)
• Intel Corporation (USA)
• Facebook Inc (Vereinigte Staaten)
• Microsoft Corporation (USA)
• IBM Corporation (USA)
• Baidu Inc (China)
• Wipro Limited (USA)
• Nuance Communications (Vereinigte Staaten)
• Apple Inc (Vereinigte Staaten)
• Cisco Systems, Inc (Vereinigte Staaten)

Segment

Von der Komponente

• Software
• Dienstleistungen

Durch Organisation Größe

• Kleine Unternehmen
• Medium Sized Enterprise

Anwendung

• Betrugsbekämpfung
• Risikoanalyse

Durch die Endverwendung

• Automobilindustrie
• Luft- und Raumfahrt
• Einzelhandel & E-Commerce
• Regierung
• Gesundheits- und Lebenswissenschaften
• Medien und Unterhaltung
• IT & Telekommunikation
• BFSI
• Sonstige

Nach Region

Nordamerika

• Nordamerika, nach Land
  • US.
  • Kanada
  • Mexiko
• Nordamerika, von Component
• Nordamerika, nach Organisationsgröße
• Nordamerika, nach Anwendung
• Nordamerika, durch Endverwendung

Europa

• Europa, nach Land
  • Deutschland
  • Russland
  • U.K.
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Die Niederlande
  • Rest Europas
• Europa, von Component
• Europa, nach Organisationsgröße
• Europa, durch Anwendung
• Europa, durch Endverwendung

Asia Pacific

• Asia Pacific, nach Land
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Südkorea
  • Australien
  • Indonesien
  • Rest von Asia Pacific
• Asia Pacific, by Component
• Asia Pacific, by Organization Size
• Asia Pacific, by Application
• Asia Pacific, by End Use

Naher Osten und Afrika

• Naher Osten & Afrika, nach Ländern
  • VAE
  • Saudi Arabien
  • Katar
  • Südafrika
  • Rest des Nahen Ostens & Afrika
• Middle East & Africa, von Component
• Mittlerer Osten & Afrika, nach Organisationsgröße
• Naher Osten und Afrika, nach Anwendung
• Naher Osten und Afrika, durch Endverwendung

Südamerika

• Südamerika, nach Land
  • Brasilien
  • Argentinien
  • Kolumbien
  • Rest Südamerikas
• Südamerika, von Component
• Südamerika, nach Organisationsgröße
• Südamerika, nach Anwendung
• Südamerika, durch Endverwendung