حجم سوق التعلم الآلي (ML)، والمشاركة، وتحليل تأثير فيروس كورونا (COVID-19)، حسب نوع المؤسسة (المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم (SMEs) والمؤسسات الكبيرة)، حسب النشر (السحابة والمحلية)، حسب صناعة الاستخدام النهائي ( الرعاية الصحية، البيع بالتجزئة، تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، BFSI، السيارات والنقل، الإعلان والإعلام، التصنيع، وغيرها)، والتوقعات الإقليمية، 2023-2030

رؤى السوق الرئيسية

بلغت قيمة سوق التعلم الآلي العالمي (ML) 19.20 مليار دولار أمريكي في عام 2022. ومن المتوقع أن ينمو السوق من 26.03 مليار دولار أمريكي في عام 2023 إلى 225.91 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 36.2٪ خلال الفترة المتوقعة.

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI). إنها طريقة لتحليل البيانات تعلم أجهزة الكمبيوتر التعلم من الخوارزميات والبيانات وتقليد الطريقة التي يتعلم بها البشر بسرعة. إن زيادة اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مختلف صناعات الاستخدام النهائي، مثل الرعاية الصحية والسيارات وتجارة التجزئة والتصنيع، من بين أمور أخرى، ستلعب دورًا مهمًا في نمو السوق. علاوة على ذلك، في عام 2020، اعتمدت العديد من البلدان تدابير الحجر الصحي وسياسات التباعد الاجتماعي للتخفيف من تأثير جائحة كوفيد-19. يعتزم المطورون والباحثون استخدام أدوات التعلم الآلي لتحليل تأثيرات هذه التدابير والسياسات. على سبيل المثال،

• في أبريل 2020، طور باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا يستخدم بيانات من جائحة كوفيد-19. ويستفيد النموذج من خوارزميات الذكاء الآلي لتحديد أو التنبؤ بانتشار الفيروس وفعالية تدابير الحجر الصحي. من المرجح أن تؤدي مثل هذه المبادرات إلى زيادة الطلب على قدرات تعلم الآلة المتقدمة.

تأثير كوفيد-19

خلق جائحة كوفيد-19 فرصًا غير مسبوقة في السوق للشركات الرائدة

أدى تفشي فيروس كورونا (COVID-19) إلى تسريع نمو سوق التعلم الآلي بسرعة، ومن المتوقع أن يستمر هذا الاتجاه خلال فترة التقييم أيضًا. ويرجع ذلك إلى الاعتماد المتزايد على تقنية التعلم الآلي في قطاعات السيارات والتجزئة والرعاية الصحية وغيرها.

ساعد تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الباحثين على مكافحة جائحة كوفيد-19. على سبيل المثال، وفقًا لمعهد بروكينجز، استخدم الباحثون في كوريا الجنوبية بيانات تحديد الموقع الجغرافي ولقطات كاميرات المراقبة لتتبع مرضى فيروس كورونا. استخدم علماء البيانات هذه اللقطات وخوارزميات الذكاء الآلي للتنبؤ بموقع تفشي المرض التالي وإبلاغ السلطات المسؤولة وتتبع المرضى المصابين بـCOVID-19 في الوقت الفعلي. قد تؤدي مثل هذه المبادرات النشطة إلى زيادة الطلب على حلول التعلم الآلي خلال السنوات القادمة.

أحدث الاتجاهات

دمج ذكاء الآلة مع حلول التحليلات لتعزيز تقدم السوق

في السنوات الأخيرة، مجالتحليلات البيع بالتجزئةتوسعت بسرعة. قامت العديد من شركات التجارة الإلكترونية، مثل Alibaba وeBay وAmazon، بزيادة مبيعاتها وتحسين رضا العملاء باستخدام تقنيات تحليل البيانات المتقدمة. ظهرت أساليب ترميز الكلام المعرفي المبنية على مبادئ التعلم الآلي نتيجة للبحث والتطوير في تقنيات التعرف على الكلام والصوت.

من المرجح أن يصبح التعلم الآلي اتجاهًا مهمًا في التحليلات الأمنية حيث تتبنى الشركات أطر عمل أمنية متقدمة. نظرًا لأنه يتم إنشاء كميات كبيرة من البيانات وتبادلها عبر العديد من الشبكات، يجد متخصصو الإنترنت صعوبة كبيرة في تحليل وتتبع التهديدات الإلكترونية المحتملة. ونظرًا لأن هذه التهديدات أصبحت أكثر انتشارًا وتعقيدًا، تساعد خوارزميات التعلم الآلي فرق الأمن والمؤسسات في التنبؤ بالهجمات الإلكترونية وتتبعها والتعرف عليها بسرعة أكبر. هذه العوامل سوف توسع حجم السوق.

العوامل الدافعة

من المرجح أن تؤدي زيادة التطبيقات في قطاع الرعاية الصحية إلى تعزيز نمو السوق

يتم بالفعل استخدام تقنية ML في مجموعة متنوعة من تطبيقات الرعاية الصحية. في هذا القطاع الصناعي، تقوم هذه التقنية بتقييم الملايين من نقاط البيانات المتميزة وتتنبأ بالنتائج بالإضافة إلى توفير درجات سريعة للمخاطر وتخصيص دقيق للموارد.

أحد أهم تطبيقات هذه التكنولوجيا في مجال الرعاية الصحية هو تشخيص واكتشاف الحالات/الأمراض التي يصعب أحيانًا تحديدها. ويمكن أن يشمل ذلك العديد من الأمراض الوراثية والسرطانات التي يصعب اكتشافها في مراحلها المبكرة. ومن الأمثلة البارزة على ذلك دراسة IBM Watson Genomics، التي توضح كيف يمكن لتسلسل الورم القائم على الجينوم، جنبًا إلى جنب مع الحوسبة المعرفية، أن يساعد في تشخيص السرطان. تستخدم شركة بيرج، وهي شركة صيدلانية حيوية عملاقة، الذكاء الاصطناعي لإنتاج حلول علاجية لمناطق مثل السرطان.

تعد رؤية الكمبيوتر تقنية ثورية تجمع بين التعلم الآلي والتعلم العميق. وقد تم قبوله بواسطة برنامج InnerEye من Microsoft، والذي يركز على أدوات تشخيص الصور لتحليل الصور. ومن المرجح أن تعزز هذه العوامل نمو السوق.

العوامل المقيدة

القيود الفنية والافتقار إلى الدقة لإعاقة تقدم السوق

تقدم منصة ML العديد من المزايا التي يمكن أن تدفع نمو السوق. ومع ذلك، تفتقر هذه التكنولوجيا إلى بعض المعايير التي يمكن أن تعيق نمو السوق. أحد العوامل المقيدة الرئيسية لمنصة تعلم الآلة هو الخوارزميات غير الدقيقة وغير المطورة. الدقة مهمة جدًا في البيانات الضخمة والتعلم الآلي، ويمكن أن تؤدي الخوارزميات غير الدقيقة إلى إنتاج عناصر معيبة. ولذلك فإن التفاعل البشري مطلوب لوضع جميع معلمات النظام في مكانها الصحيح والتأكد من أن هامش الخطأ قريب أو يساوي الصفر. هذا العامل قد يعيق آفاق السوق.

التقسيم

عن طريق تحليل نوع المؤسسة

تعمل الشركات الكبيرة على زيادة إنفاقها على التكنولوجيا لنشر تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

بناءً على نوع المؤسسة، ينقسم السوق إلى مؤسسات صغيرة ومتوسطة الحجم ومؤسسات كبيرة. استحوذ قطاع المؤسسات الكبيرة على أكبر حصة سوقية في عام 2022. وينمو تطبيق علوم البيانات وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي عبر هذه المؤسسات لتقديم رؤى كمية في عملياتها. وتعمل الشركات الكبيرة أيضًا على تسخير التعلم العميق والتعلم الاصطناعي وتحسين القرارات لتقديم خدمات عالية الجودة.

من المرجح أن يُظهر قطاع المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم معدل نمو كبير خلال فترة التوقعات. من المتوقع أن تصبح تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي من التقنيات الرئيسية التي تمكن الشركات الصغيرة والمتوسطة من الوصول إلى الموارد الرقمية مع تقليل استثماراتها في تكنولوجيا المعلومات والاتصالات.

عن طريق تحليل النشر

زيادة الطلب على الحلول المستندة إلى السحابة للمساعدة في اعتماد حلول تعلم الآلة

من حيث النشر، يتم تصنيف السوق إلى سحابية ومحلية. ومن المتوقع أن يسجل قطاع السحابة معدل نمو ملحوظ خلال فترة التوقعات. تعد المرونة وترقيات البرامج التلقائية وإدارة الكوارث عبر أنظمة النسخ الاحتياطي المستندة إلى السحابة والكفاءة المحسنة بعضًا من المزايا الرئيسية التي أدت إلى زيادة تنفيذ نماذج التسليم المستندة إلى السحابة لحلول وخدمات برامج التعلم العميق.

استحوذ القطاع المحلي على حصة سوقية كبيرة في عام 2020. ويعزى نمو هذا القطاع إلى القدرة الحسابية الكبيرة والامتثال لأمن البيانات الذي يوفره نموذج النشر هذا.

عن طريق تحليل صناعة الاستخدام النهائي

[بدقكففيزبي]

ارتفاع تطبيقات الذكاء الآلي في قطاع الرعاية الصحية لتشهد نموًا ملحوظًا في السوق

تعمل الصناعات باستخدام كميات كبيرة من البيانات للاستفادة من تقنية التعلم الآلي لاستخلاص رؤى في الوقت الفعلي. تتيح هذه الرؤى للمستخدمين النهائيين اكتساب المزيد من المزايا على المنافسين والعمل بكفاءة أكبر.

خلال سيناريو ما قبل كوفيد-19، أدى استخدام الأجهزة وأجهزة الاستشعار القابلة للارتداء لتقييم صحة المرضى في الوقت الفعلي إلى زيادة الطلب على تطبيقات الذكاء الآلي في صناعة الرعاية الصحية. وتساعد التكنولوجيا الخبراء الطبيين على تحديد الاتجاهات وتحليل البيانات لتحسين التشخيص والعلاج، وبالتالي زيادة حصة سوق التعلم الآلي.

التحليل الإقليمي

تتم دراسة السوق العالمية في جميع أنحاء أوروبا وآسيا والمحيط الهادئ والشرق الأوسط وإفريقيا وأمريكا اللاتينية حسب الجغرافيا.

استحوذت أمريكا الشمالية على الحد الأقصى من حصة السوق في عام 2022. وقد أدى وجود مستثمرين بارزين في مجال البحث والتطوير، مثل Oracle Corporation وAmazon.com وIBM Corporation، إلى توسيع حجم السوق الإقليمية. علاوة على ذلك، من المتوقع أن يؤدي توفر البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والاستثمارات الضخمة إلى دفع نمو السوق في أمريكا الشمالية. على سبيل المثال، استثمرت وكالة مشاريع الأبحاث الدفاعية المتقدمة (DARPA) في الولايات المتحدة حوالي 2 مليار دولار أمريكي لنشر التعلم الآلي وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

ومن المتوقع أن تسجل أوروبا نمواً قوياً في السوق العالمية. ويعزى ذلك إلى الاستخدام المتزايد لتكنولوجيا التعلم الآلي في الأسواق الناشئة التي تضم عددًا كبيرًا من العمال المهرة مثل المملكة المتحدة وألمانيا. ويتأثر السوق الإقليمي بشكل أكبر بتحسين وصول العملاء إلى الخدمات والسلع التي تدعم الذكاء الاصطناعي. إن التحول الرقمي السريع الناجم عن جائحة كوفيد-19 جعل الشركات تستثمر بشكل كبير في تقنيات تكنولوجيا المعلومات. وفقًا لاستطلاع أجرته شركة ماكينزي مؤخرًا، نما الإنفاق على تكنولوجيا المعلومات بنسبة 25% في أوروبا في جميع الصناعات، مقارنة بعام 2020، مع قيام معظم قادة التكنولوجيا الرقمية بزيادة استثماراتهم. ستخلق هذه التطورات فرصًا جديدة في السوق وتزيد من نمو السوق في أوروبا.

ومن المتوقع أن تسجل منطقة آسيا والمحيط الهادئ معدل نمو أكثر قوة خلال الفترة المتوقعة. تتمتع الاقتصادات النامية في المنطقة، مثل الصين والهند والفلبين، بنظام بيئي حيوي وقوي للشركات الناشئة تدعمه قوة عاملة ماهرة، مما سيعزز نمو السوق الإقليمية. تتخذ الحكومة اليابانية أيضًا مبادرات مختلفة لتشجيع استخدام الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء البلاد وتعزيز اعتماد خدمات التعلم الآلي، والتي ستلعب دورًا مهمًا في تحسين توقعات السوق في اليابان. هذه بعض العوامل الرئيسية التي ستحفز نمو سوق منطقة آسيا والمحيط الهادئ.

وفي الشرق الأوسط وأفريقيا، تبذل دول الخليج الغنية بالنفط جهودًا نشطة لتنويع اقتصاداتها من خلالالذكاء الاصطناعي. لقد أدركت معظم دول الخليج أهمية التكنولوجيا المتقدمة وتركز على تطوير تقنيات جديدة. دولة الإمارات العربية المتحدة تقود العالم العربي في مجال الابتكار وتبني التقنيات. كما أن مبادرات المدن الذكية والنقل الذاتي ستعزز الطلب على الذكاء الاصطناعي في المنطقة.

وتعمل دول أمريكا اللاتينية، مثل البرازيل والمكسيك وأوروغواي، على تطوير سياسات جديدة للذكاء الاصطناعي واستراتيجيات متماسكة لتعزيز تبني التكنولوجيات المتقدمة. ومن المتوقع أن تخلق هذه المنطقة فرصًا جديدة ومربحة في السوق في المستقبل.

اللاعبون الرئيسيون في الصناعة

يتعين على اللاعبين الرئيسيين تقديم وظائف جديدة في عروضهم الحالية لتعزيز مكانتهم في السوق

تقدم الشركات العاملة في السوق العالمية حلولاً آلية للذكاء الآلي لبناء نماذج التعلم بسهولة وتسريع وقت الوصول إلى السوق. تستخدم عمليات التعلم الآلي من Microsoft (MLOps) أو DevOps إمكانات تعلم الآلة في Azure والتي تمكن علماء البيانات من ابتكار العمليات المهمة بشكل مسؤول. تعمل شركة Microsoft باستمرار على تقديم إمكانات جديدة في عروض المنتجات لتعزيز مكانتها في السوق.

قائمة الشركات الرئيسية لمحة:

• شركة آي بي إم(نحن.)


• ساب سي(ألمانيا)


• شركة أوراكل(نحن.)


• شركة Hewlett Packard Enterprise (الولايات المتحدة)


• شركة مايكروسوفت (الولايات المتحدة)


• شركة أمازون(نحن.)


• شركة إنتل(نحن.)


• قوالب البيانات (الولايات المتحدة)


• شركة معهد ساس(نحن.)


• شركة BigML, Inc. (الولايات المتحدة)

التطورات الصناعية الرئيسية

• يناير 2022–قدمت Acquia نماذج ML متقدمة للبيع بالتجزئة لمنصة بيانات العملاء الخاصة بها لزيادة القيمة الدائمة للعميل. ومن خلال هذا الإطلاق، تهدف الشركة إلى مساعدة تجار التجزئة في الحصول على رؤية شاملة لأعمالهم. تساعد Acquia تجار التجزئة في فهم الروافع ضمن جهود التسويق والمبيعات الخاصة بهم.


• أبريل 2021:أطلقت شركة Microsoft قاعدة بيانات مفتوحة للصحة وعلم الجينوم، والنقل، والعمل والاقتصاد، والسكان والسلامة، ومجالات أخرى لزيادة دقة نماذج التعلم الآلي التي تستخدم مجموعات البيانات المتاحة للجمهور. علاوة على ذلك، يمكّن ذلك الشركة من تقديم رؤى Hyperscale من خلال استخدام مجموعات البيانات المفتوحة من Azure جنبًا إلى جنب مع تحليلات البيانات من Azure وحلول التعلم الآلي، مما يعزز مبيعات التعلم الآلي كخدمات (MLaaS).


• مايو 2021:قدمت Google Cloud Vertex AI، وهو حل/نظام أساسي مُدار لتعلم الآلة يمكّن المؤسسات من تسريع صيانة نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم Vertex AI خدمات Google Cloud لإنشاء تعلم الآلة ضمن واجهة برمجة تطبيقات وواجهة مستخدم واحدة لتبسيط عملية النشر والتدريب وبناء نماذج تعلم الآلة على نطاق واسع.


• فبراير 2020:قدمت شركة أوراكل Oracle Cloudمنصة علوم البيانات. تم تصميم النظام الأساسي لمساعدة الشركات في التدريب التعاوني وبناء ونشر وإدارة نماذج تعلم الآلة لتعزيز أداء برامج علوم البيانات.


• مايو 2020–التعلم الآلي من Azure عبارة عن خدمة قائمة على السحابة تتيح للمستخدمين إنشاء حلول تعلم الآلة وإدارتها. فهو يساعد علماء البيانات والمهندسين في تعظيم استخدام قدراتهم وأطر إنشاء النماذج الحالية ومعالجة البيانات. كما أنه يساعدهم أيضًا في توزيع أعباء العمل الخاصة بهم وتوسيع نطاقها ونشرها على السحابة.

تغطية التقرير

تمثيل انفوجرافيك ل Machine Learning Market

يقدم تقرير أبحاث السوق العالمية تحليلاً شاملاً للسوق. ويركز على الجوانب الرئيسية مثل الشركات البارزة والتطبيقات الرائدة للمنتج. وإلى جانب ذلك، يسلط التقرير الضوء على التطورات الرئيسية في الصناعة ويقدم نظرة ثاقبة لاتجاهات السوق. بالإضافة إلى العوامل المذكورة أعلاه، يتضمن التقرير الجوانب الأخرى التي ساهمت في نمو السوق في السنوات الأخيرة.

نطاق التقرير وتقسيمه

يصف

 تفاصيل

فترة الدراسة

2019-2030

سنة الأساس

2022

السنة المقدرة

2023

فترة التنبؤ

2023-2030

الفترة التاريخية

2019-2021

معدل النمو

معدل نمو سنوي مركب 36.2% من 2023 إلى 2030

وحدة

القيمة (مليار دولار أمريكي)

التقسيم

حسب نوع المؤسسة والنشر وصناعة الاستخدام النهائي والمنطقة

حسب نوع المؤسسة

• المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم


• المؤسسات الكبيرة

عن طريق النشر

• سحاب


• داخل الشركة

بواسطة صناعة الاستخدام النهائي

• الرعاية الصحية


• بيع بالتجزئة


• تكنولوجيا المعلومات والاتصالات


• الخدمات المصرفية والمالية والتأمين (BFSI)


• السيارات والنقل


• الإعلان والإعلام


• تصنيع


• أخرى (الطاقة والمرافق)

حسب المنطقة

• أمريكا الشمالية (حسب نوع المؤسسة، حسب النشر، حسب صناعة الاستخدام النهائي، حسب البلد)
  
  
  • نحن.
  
  
  • كندا
  
  
  
  


• أوروبا (حسب نوع المؤسسة، حسب النشر، حسب صناعة الاستخدام النهائي، حسب البلد)
  
  
  • المملكة المتحدة.
  
  
  • ألمانيا
  
  
  • فرنسا
  
  
  • الدول الاسكندنافية
  
  
  • بقية أوروبا
  
  
  
  

• منطقة آسيا والمحيط الهادئ (حسب نوع المؤسسة، حسب النشر، حسب صناعة الاستخدام النهائي، حسب البلد)

• 
  
  
  
  • الصين
  
  
  • اليابان
  
  
  • الهند
  
  
  • جنوب شرق آسيا
  
  
  • بقية دول آسيا والمحيط الهادئ
  
  
  
  


• الشرق الأوسط وأفريقيا (حسب نوع المؤسسة، حسب النشر، حسب صناعة الاستخدام النهائي، حسب البلد)
  
  
  • دول مجلس التعاون الخليجي
  
  
  • جنوب أفريقيا
  
  
  • بقية دول الشرق الأوسط وأفريقيا
  
  
  
  


• أمريكا اللاتينية (حسب نوع المؤسسة، حسب النشر، حسب صناعة الاستخدام النهائي، حسب البلد)
  
  
  • البرازيل
  
  
  • المكسيك
  
  
  • بقية أمريكا اللاتينية