机器学习市场分析、趋势、2030年预测

这个 全球机器学习市场 2021年规模价值为149.1亿美元,预计2021至2030年达到38.1%的CAGR. 预计到2030年,全球市场将达到302.62亿美元左右。 根据一份研究报告, 球面透视与咨询。 。 。 。 机器学习技术是作为云计算服务的一部分,通过一系列被称为机器学习服务(MLaaS)的服务提供. 通过这些服务,供应商提供的工具包括数据可视化、API、面部识别、自然语言处理、预测分析以及深入学习。 计算由提供者的数据中心进行。 MLaaS模式很适合支配市场,因为消费者有各种各样的选择,可以选择适合不同商业需求的选择。 此外,诸如更多地使用云基服务、IOT、自动化和消费者行为研究等因素预计会促进作为一种服务的机器学习市场的增长。

预计技术进步和云计算上升趋势会为机器学习市场的收入扩张提供动力。 由于机器的学习,系统可以学习,预测并改进它们的算法. 随着新风险的确定,例如,抗病毒软件就学会进行筛选。 即使在动态或不确定的背景中,算法也能管理多维多变的数据. 此外,预计Generative Aversarial Networks(GAN)和 " 物联网 " (IoT)的使用将会增加,从而在2022年至2030年期间增加CAGR的收入。

通过使用数据分析方法,计算机可以不断从数据中学习,根据这些数据作出预测,并做出改变而无需明确编程。 这个过程被称为机器学习,是人工智能的一种子类型.

在人和其他环境因素与技术相互作用时,如果机器学习和深入学习的速度和复杂程度不高,处理和取出从大量数据中得出的深刻见解将极具挑战性。 此外,ML对开发诸如自驾汽车和"智能城市"等技术有着巨大的希望,这些技术具有能够自动节省时间和能源浪费的基础设施,以及可穿戴的数据驱动设备,跟踪健身和健康目标.

机器学习使大数据分析和发现数据库中本来可能无人注意的趋势和模式变得更容易。 例如,ML协助亚马逊这样的电子商务网站分析用户的浏览和购买模式,这反过来又有助于提供与用户有关的适当机会、货物和提醒。 然后,将结果应用于向消费者提供相关广告。 系统可以通过机器学习来学习,生成预测,并增强算法.

机器学习在现实世界中的应用提高了常规过程的可用性,速度,效率和准确性. 由于数据科学,机器学习系统受到了教育,以便比人们更快、更准确地完成工作。 全球一些商界领袖正在利用这一技术获得竞争优势,并将公司目标与雇员利益联系起来。 在预测年度内,ML技术,包括无码机器学习,小机器学习,量子机器学习,汽车机器学习等方面的创新与发展不断增强,预计将推动全球收入增长.

驱动因素

采用IOT和自动化将上升,驱动市场。 IOT操作确保连接到商业网络的数百个或更多设备安全而正确地运行,所收集的数据准确而及时. 复杂的后端分析引擎承担了数据流处理的起重工作,但通常使用过时的方法来检查数据的完整性. 一些IoT平台技术的提供者正在利用机器学习技术加强其业务管理专门知识,以控制可扩展的IoT系统.

机器学习也许能够通过用强大的算法分析大量数据,来发现IOT数据中的神秘模式. 在重要任务中补充或取代人工操作的自动化系统可以使用统计生成的动作和ML推论. 通过使用基于ML的解决方案,从IOT数据建模过程中去掉了耗时而困难的模型选择,编码,验证阶段.

小企业采用信息技术可节省大量时间,用于耗时的机器学习过程。 为了从IOT网络中由各种设备所创建的大量数据缓存中提取出更有意义的信息,MLaaS供应商可以更快地进行更多的查询,并提供更多的类型的分析.

限制因素

机器学习中的出错非常常见. 如果数据集足够小,则可能教算法而不包含在内。 这导致不准确的预测和向客户展示无关的广告. 这种错误可能在很长一段时间内不被注意,而弥补这些错误可能需要更长的时间。 僵硬的公司模式也使市场无法产生更多的资金. 由于ML是一种灵活的技术,它既需要灵活的基础设施和合格的人员. 然而,并非所有企业都能够进行创新,并且能够适应公司惯例,这限制了市场收入的发展。

Covid 19 影响

科维德19种情况对其他企业,包括机器学习部门产生了影响. 一些工业在大流行病期间有所扩大,尽管情况十分糟糕,而且情况不明朗。 在COVID 19时代,机器学习市场稳定并有扩张的前景. 与其他一些行业相比,机器学习对全球市场的影响很小。

由于自动化和技术方面的突破,世界范围的机器学习市场出现了停滞的增长. 由于有许多用于远程工作的旧机器和智能手机,市场有了积极的发展. 一些行业利用机器学习技术来推进市场。

分块

全球机器学习市场分为组成部分、组织规模、应用、终端使用和区域。

全球机器学习市场,按构成部分分列

全球机器学习市场按组件类型划分为软件和服务. 2021年,软件段收入份额最高. 软件支持数据检查、分析和战略决策。 由于一些好处,包括能够通过自动化任务来减少工作量和时间,它在客户互动中的应用范围很广,以及数据处理可靠性提高,许多企业正在实施机器学习软件来创建自己的ML模型,预计这将推动该部分的收入增长. 例如,由于图像分类能够挑战为同一目的建立的现有系统,因此在公司部门非常受欢迎。 以前大量的数据需要由人们筛选和分类。 Facebook、Twitter、Google等公司利用图像分类,

按组织规模分列的全球机器学习市场

全球机器学习市场根据公司规模划分为中小企业和大型企业. 2021年收入份额最高的是主要企业部分. 利用人工智能和数据科学从数量上深入了解预期会推动该部分收入增长的企业正在增加。 大公司采用多边交易法提供有效的市场服务。 它还用来预测不同的困难将如何发生。

全球机器学习市场,按应用

全球机器学习市场按应用到人工智能、计算机视觉、增强和虚拟现实、自然语言处理、安全和监督、营销和广告、自动化网络管理、预测维护等分类。 2021年,欺诈侦查和风险分析类收入份额最大. 机器管理大型数据集比人类有效得多. 机器学习可以在用户的购买路线中找到并识别出上千种模式.

监测洗钱欺诈过程的第一步是数据收集和分类。 然后,将培训数据输入模型,以预测欺诈风险。 风险分析和欺诈的发现长期以来一直是银行和金融部门的问题。 各种支付机制,包括电话、信用卡/信用卡等带来的交易量不断增加,增加了欺诈风险。 企业越来越难以对其交易进行认证,这就要求采用尖端技术来解决这些问题。

全球机器学习市场,按最终用途分列

汽车、航空航天和军事、零售和电子商务、政府、保健和生命科学、媒体和娱乐、信息技术和电信、BFSI和全球机器学习市场的其他部分都以最终用途为基础。 2021年,汽车业代表了最大的收入份额. 自驾车采用机器学习. 这些技术有助于企业加深对客户的了解。 机器学习是某些企业商业模式的关键组成部分. 例如,Uber将驱动程序与使用算法的骑手匹配. 机器学习的另一个常用是图像识别. 这是一种查找和记录物体的方法。 模式识别、面相检测和面相识别是这种方法的其他应用。

全球机器学习市场,按区域分列

根据区域分析,北美的机器学习产业预计将在2021年贡献最大的收入份额. 随着对人工智能、云计算等尖端技术的投资不断增加,整个区域越来越多地采用机器学习技术。 由于社交媒体和IT公司生成的大量数据,对尖端技术的需求预计将会增加。 例如,以云为基础的机器学习公司Elemeno AI于2022年5月3日首发了其机器学习操作(ML-Ops)平台,以帮助各组织利用AI的优势. 它为数据科学家提供了一个简单的用户体验(UX),用于从零开始创建机器学习模型.

全球机器学习市场的最新发展

• 2022年一月: 202. 为了加快斯特兰蒂斯的软件过渡,亚马逊和斯特兰蒂斯合作将以客户为中心的连接经验推向了数百万个车辆. 预计合作将改变Stellantis客户的乘车经验并加快汽车部门向软件定义的可持续未来的过渡。

关键市场玩家列表

• 谷歌 (美国)
• Amazon.com (美国)
• 英特尔公司(美国)
• 脸书公司(美国)
• 微软公司(美国)
• IBM公司(美国)
• 白都公司(中国)
• Wipro有限公司(美国)
• 努恩斯通信(美国)
• 苹果公司(美国)
• 思科系统公司(美国)

分块

按构成部分

• 软件
• 服务

按组织大小

• 小型企业
• 中型企业

通过应用程序

• 欺诈侦测
• 风险分析

按最终使用

• 汽车
• 航空航天和国防
• 零售和电子商务
• 政府
• 保健和生命科学
• 媒体和娱乐
• 信息技术和电信
• 伯利兹
• 其他人员

按地区

北美

• 北美,按国家分列
  • 美国.
  • 加拿大
  • 墨西哥
• 北美,按构成部分分列
• 北美,按组织规模
• 北美,按应用
• 北美,按最终用途分列

欧洲

• 欧洲,按国家分列
  • 德国
  • 俄罗斯
  • 吴克.
  • 法国
  • 意大利
  • 页:1
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 欧洲,按构成部分分列
• 欧洲,按组织规模
• 欧洲,按申请
• 欧洲,按最终用途分列

亚太

• 按国家分列的亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 韩国
  • 澳大利亚
  • 印度尼西亚
  • 亚洲及太平洋其他地区
• 亚太,按构成部分分列
• 亚太,按组织分列
• 亚太,按应用分列
• 亚太,按最终用途分列

中东和非洲

• 按国家分列的中东和非洲
  • 阿联酋
  • 沙特阿拉伯
  • 卡塔尔
  • 南非
  • 中东和非洲其他地区
• 按构成部分开列的中东和非洲
• 按组织分列的中东和非洲
• 按应用分列的中东和非洲
• 中东和非洲,按最终用途分列

南美洲

• 按国家分列的南美洲
  • 联合国
  • 联合国
  • 哥伦比亚
  • 南美洲其他地区
• 按构成部分开列的南美洲
• 南美洲,按组织规模
• 南美洲,按应用
• 南美洲,按最终用途分列