Анализ рынка машинного обучения, тенденции, прогноз на 2030 год

The Глобальный рынок машинного обучения Размер был оценен в 14,91 миллиарда долларов США в 2021 году и, как ожидается, достигнет CAGR 38,1% с 2021 по 2030 год. Ожидается, что мировой рынок достигнет около 302,62 млрд долларов США к 2030 году. Согласно исследованию, опубликованному Сферические идеи и консалтинг. Технологии машинного обучения становятся доступными как часть услуг облачных вычислений через ряд услуг, известных как машинное обучение как услуга (MLaaS). Инструменты, предоставляемые через эти услуги от поставщиков, включают визуализацию данных, API, распознавание лиц, обработку естественного языка, прогнозную аналитику и глубокое обучение. Расчет осуществляется центрами обработки данных провайдера. Модель MLaaS хорошо подходит для управления рынком, поскольку у потребителей есть широкий выбор альтернатив, адаптированных к различным требованиям бизнеса. Кроме того, ожидается, что такие факторы, как более широкое использование облачных сервисов, IoT, автоматизация и исследования поведения потребителей, будут способствовать росту рынка машинного обучения как услуги.

Ожидается, что технологические достижения и растущая тенденция облачных вычислений будут способствовать росту доходов рынка машинного обучения. Системы могут учиться, предвидеть и улучшать свои алгоритмы благодаря машинному обучению. По мере выявления новых рисков антивирусное программное обеспечение, например, учится их экранировать. Даже в динамических или неопределенных контекстах алгоритмы могут управлять многомерными и многомерными данными. Кроме того, ожидается, что использование генеративных состязательных сетей (GAN) и Интернета вещей (IoT) будет расти, способствуя более высокому доходу CAGR между 2022 и 2030 годами.

С помощью анализа данных компьютеры могут непрерывно учиться на данных, делать прогнозы на основе этих данных и вносить изменения, не будучи специально запрограммированными для этого. Этот процесс известен как машинное обучение, подтип искусственного интеллекта.

Обработка и извлечение информации из огромного объема данных, производимых, когда люди и другие элементы окружающей среды взаимодействуют с технологиями, будет чрезвычайно сложной задачей без скорости и сложности машинного обучения и глубокого обучения. Кроме того, ML имеет огромные перспективы для разработки таких технологий, как беспилотные автомобили и «умные города» с инфраструктурой, которая может автоматически экономить время и энергию, а также носимые устройства на основе данных, которые отслеживают фитнес и цели здоровья.

Анализ больших данных и обнаружение тенденций и закономерностей в базах данных, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными, облегчаются машинным обучением. Например, ML помогает сайту электронной коммерции, такому как Amazon, анализировать шаблоны просмотра и покупки своих пользователей, что, в свою очередь, помогает предоставлять соответствующие возможности, товары и напоминания, относящиеся к пользователям. Затем результаты применяются для обслуживания потребителей соответствующей рекламой. Системы могут учиться, генерировать прогнозы и улучшать алгоритмы благодаря машинному обучению.

Применение машинного обучения в реальном мире улучшило удобство использования, скорость, эффективность и точность рутинных процессов. Системы машинного обучения обучаются точно выполнять работу быстрее и точнее, чем люди, благодаря науке о данных. Эта технология используется рядом бизнес-лидеров по всему миру, чтобы получить конкурентное преимущество и связать цели компании с интересами сотрудников. В течение прогнозируемого года ожидается, что растущие инновации и развитие в технологиях ML, включая машинное обучение без кода, крошечное машинное обучение, квантовое машинное обучение, автоматическое машинное обучение и другие, будут способствовать росту глобальных доходов.

Факторы вождения

Принятие IoT и автоматизация будут расти, стимулируя рынок. Операции IoT гарантируют, что сотни или более устройств, подключенных к бизнес-сети, работают безопасно и правильно, а собранные данные являются точными и своевременными. Сложные серверные аналитические движки выполняют тяжелую обработку потока данных, но для проверки целостности данных обычно используются устаревшие методы. Некоторые поставщики технологий платформы IoT повышают свой опыт управления операциями с использованием технологий машинного обучения, чтобы взять под контроль значительные системы IoT.

Машинное обучение может раскрыть оккультные закономерности в данных IoT, анализируя огромные объемы данных с помощью мощных алгоритмов. Автоматизированные системы, которые дополняют или заменяют ручные операции в важных задачах, могут использовать статистически сгенерированные действия и вывод ML. Используя решения на основе ML, трудоемкие и трудные этапы выбора модели, кодирования и проверки удаляются из процесса моделирования данных IoT.

Принятие IoT малыми предприятиями может привести к значительной экономии времени для трудоемкого процесса машинного обучения. Чтобы извлечь более значимую информацию из массивных кэшей данных, созданных различными устройствами в сети IoT, поставщики MLaaS могут выполнять больше запросов быстрее и предлагать больше типов анализа.

Факторы сдерживания

Ошибки в машинном обучении очень распространены. Алгоритм может преподаваться без включения, если наборы данных достаточно малы. Это приводит к неточным прогнозам и отображению несвязанной рекламы клиентам. Такие ошибки могут оставаться незамеченными в течение очень длительного периода, и их исправление может занять значительно больше времени. Жесткие модели компаний также мешают рынку генерировать больше денег. Поскольку ML является гибкой технологией, она нуждается как в гибкой инфраструктуре, так и в квалифицированном персонале. Тем не менее, не все предприятия внедряют инновации и адаптируются в своей корпоративной практике, что ограничивает развитие рынка.

Обсуждение Covid 19 Impact

Ситуация с Covid 19 оказала влияние на другие предприятия, включая сектор машинного обучения. Некоторые отрасли промышленности расширяются во время пандемий, несмотря на тяжелые обстоятельства и неопределенный распад. На момент COVID 19 рынок машинного обучения был стабильным и имел перспективы расширения. Влияние на мировой рынок машинного обучения было минимальным по сравнению с некоторыми другими отраслями.

Благодаря прорывам в области автоматизации и технологий, мировой рынок машинного обучения переживает стагнирующий рост. Рынок вырос положительно в результате наличия многочисленных старых машин и смартфонов для удаленной работы. Методы машинного обучения использовались в ряде отраслей для продвижения рынка.

Сегментация

Глобальный рынок машинного обучения разделен на компоненты, размер организации, приложения, конечное использование и регион.

Глобальный рынок машинного обучения, по компонентам

Мировой рынок машинного обучения подразделяется на программное обеспечение и услуги на основе типов компонентов. В 2021 году доля доходов сегмента ПО была самой высокой. Программное обеспечение поддерживает проверку данных, анализ и принятие стратегических решений. Благодаря ряду преимуществ, в том числе способности уменьшать рабочую нагрузку и время за счет автоматизации задач, широкому спектру приложений во взаимодействии с клиентами и повышенной надежности обработки данных, многие предприятия внедряют программное обеспечение для машинного обучения для создания собственных моделей ML, что, как ожидается, будет способствовать росту выручки сегмента. Например, категоризация изображений стала очень популярной в корпоративном секторе из-за ее способности бросать вызов существующим системам, созданным для той же цели. Огромные объемы данных ранее должны были просеиваться и классифицироваться людьми. Такие компании, как Facebook, Twitter и Google, используют категоризацию изображений, чтобы предотвратить распространение нежелательного контента.

Глобальный рынок машинного обучения по размеру организации

Глобальный рынок машинного обучения сегментирован на малый и средний бизнес и крупный бизнес в зависимости от размера компании. Самая высокая доля выручки в 2021 году пришлась на сегмент крупных предприятий. Использование искусственного интеллекта и науки о данных для количественного анализа предприятий, которые, как ожидается, будут стимулировать рост доходов сегмента, растет. Крупные фирмы используют подходы ML для предоставления эффективных рыночных услуг. Он также используется для прогнозирования того, как возникнут различные трудности.

Глобальный рынок машинного обучения, по применению

Глобальный рынок машинного обучения сегментирован на основе применения в искусственном интеллекте, компьютерном зрении, дополненной и виртуальной реальности, обработке естественного языка, безопасности и наблюдении, маркетинге и рекламе, автоматизированном управлении сетью, прогностическом обслуживании и других. В 2021 году наибольшую долю выручки имела категория обнаружения мошенничества и анализа рисков. Машины управляют большими наборами данных гораздо эффективнее, чем люди. Машинное обучение может найти и идентифицировать тысячи шаблонов в пути покупки пользователя.

Первым шагом в процессе обнаружения мошенничества является сбор и классификация данных. Затем данные обучения подаются в модель для прогнозирования риска мошенничества. Аналитика рисков и выявление мошенничества уже давно являются проблемами для банковского и финансового сектора. Риск мошенничества увеличивается за счет увеличения объема транзакций, вызванных различными платежными механизмами, включая телефоны, кредитные / дебетовые карты и другие. Предприятия все труднее и труднее аутентифицировать свои транзакции, что повышает потребность в передовых технологиях для решения этих проблем.

Глобальный рынок машинного обучения, к концу использования

Автомобильные, аэрокосмические и военные, розничная и электронная коммерция, правительство, здравоохранение и науки о жизни, средства массовой информации и развлечения, ИТ и телекоммуникации, BFSI и другие сегменты мирового рынка машинного обучения основаны на конечном использовании. В 2021 году наибольшую долю выручки представлял автомобильный сектор. Автомобили используют машинное обучение. Технология помогает компаниям в более глубоком понимании своих клиентов. Машинное обучение является ключевым компонентом бизнес-моделей определенных предприятий. Например, Uber сравнивает водителей с водителями, использующими алгоритмы. Другим распространенным использованием машинного обучения является распознавание изображений. Это метод поиска и записи объекта. Распознавание образов, обнаружение лиц и распознавание лиц являются другими приложениями этого подхода.

Мировой рынок машинного обучения по регионам

Согласно региональному анализу, в 2021 году наибольшую долю доходов должна была внести индустрия машинного обучения в Северной Америке. Наряду с растущими инвестициями в передовые технологии, такие как искусственный интеллект, облачные вычисления и другие, технологии машинного обучения все чаще используются во всем регионе. Ожидается, что спрос на передовые технологии будет расти из-за огромного количества данных, которые генерируют социальные сети и ИТ-компании. Например, 3 мая 2022 года Elemeno AI, облачная компания по машинному обучению, представила свою платформу Machine Learning Operations (ML-Ops), чтобы помочь организациям использовать преимущества ИИ. Он предлагает ученым данных простой пользовательский опыт (UX) для создания моделей машинного обучения, начиная с нуля.

Последние события на мировом рынке машинного обучения

• Январь 2022 года: Чтобы ускорить переход программного обеспечения Stellantis, Amazon и Stellantis работали вместе, чтобы развернуть ориентированный на клиента опыт подключения через миллионы транспортных средств. Ожидается, что сотрудничество изменит опыт клиентов Stellantis в области транспортных средств и ускорит переход автомобильного сектора к программно-определяемому устойчивому будущему.

Список ключевых игроков рынка

• Google (США)
• Amazon.com (США)
• Intel Corporation (США)
• Facebook Inc (США)
• Корпорация Microsoft (США)
• Корпорация IBM (США)
• Baidu Inc (Китай)
• Wipro Limited (США)
• Nuance Communications (США)
• Apple Inc (США)
• Cisco Systems, Inc (США)

Сегментация

Компонент

• Программное обеспечение
• Услуги

По размеру организации

• Малый бизнес
• Среднеразмерное предприятие

С помощью приложения

• Обнаружение мошенничества
• Анализ рисков

Конечным использованием

• автомобильный
• Аэрокосмическая и оборонная
• Розничная и электронная коммерция
• Правительство
• Здравоохранение и Life Sciences
• Медиа и развлечения
• IT и телекоммуникации
• БФСИ
• Другие

по регионам

Северная Америка

• Северная Америка, по странам
  • США.
  • Канада
  • Мексика
• Северная Америка, Компонент
• Северная Америка по размеру организации
• Северная Америка по заявке
• Северная Америка, конечное использование

Европа

• Европа, по странам
  • Германия
  • Россия
  • Великобритания.
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Нидерланды
  • Остальная Европа
• Европа, Компонент
• Европа по размеру организации
• Европа в применении
• Европа, конечное использование

Азиатско-Тихоокеанский регион

• Азиатско-Тихоокеанский регион по странам
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • Австралия
  • Индонезия
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Азиатско-Тихоокеанский регион, Компонент
• Азиатско-Тихоокеанский регион по размеру организации
• Азиатско-Тихоокеанский регион по применению
• Азиатско-Тихоокеанский регион для конечного использования

Ближний Восток и Африка

• Ближний Восток и Африка по странам
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Катар
  • Южная Африка
  • Остальная часть Ближнего Востока и Африки
• Ближний Восток и Африка, Компонент
• Ближний Восток и Африка по размеру организации
• Ближний Восток и Африка по заявке
• Ближний Восток и Африка, конечное использование

Южная Америка

• Южная Америка, по странам
  • Бразилия
  • Аргентина
  • Колумбия
  • Остальная часть Южной Америки
• Южная Америка, Компонент
• Южная Америка по размеру организации
• Южная Америка по заявке
• Южная Америка, конечное использование