Marktgröße, Marktanteil und COVID-19-Auswirkungsanalyse für maschinelles Lernen (ML), nach Unternehmenstyp (kleine und mittlere Unternehmen (KMU) und große Unternehmen), nach Bereitstellung (Cloud und vor Ort), nach Endverbrauchsbranche ( Gesundheitswesen, Einzelhandel, IT und Telekommunikation, BFSI, Automobil und Transport, Werbung und Medien, Fertigung und andere) und regionale Prognose, 2023–2030

Die globale Marktgröße für maschinelles Lernen (ML) wurde im Jahr 2022 auf 19,20 Milliarden US-Dollar geschätzt. Es wird erwartet, dass der Markt von 26,03 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 225,91 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wächst und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 36,2 % aufweist .

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI). Es handelt sich um eine Datenanalysemethode, die Computern beibringt, aus Algorithmen und Daten zu lernen und schnell die Art und Weise nachzuahmen, wie Menschen lernen. Die zunehmende Einführung von KI- und ML-Technologien in verschiedenen Endverbrauchsbranchen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie, dem Einzelhandel und der Fertigung wird eine wichtige Rolle für das Marktwachstum spielen. Darüber hinaus haben im Jahr 2020 mehrere Länder Quarantänemaßnahmen und Richtlinien zur sozialen Distanzierung eingeführt, um die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie abzumildern. Entwickler und Forscher wollten mithilfe von ML-Tools die Auswirkungen dieser Maßnahmen und Richtlinien analysieren. Zum Beispiel

• Im April 2020 entwickelten Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) ein Modell, das Daten aus der COVID-19-Pandemie nutzt. Das Modell nutzt Algorithmen der maschinellen Intelligenz, um die Ausbreitung des Virus und die Wirksamkeit von Quarantänemaßnahmen zu bestimmen oder vorherzusagen. Solche Initiativen dürften die Nachfrage nach fortschrittlichen ML-Funktionen in die Höhe treiben.

COVID-19-AUSWIRKUNGEN

Die COVID-19-Pandemie hat beispiellose Marktchancen für führende Unternehmen geschaffen

Der COVID-19-Ausbruch hatte das Marktwachstum für maschinelles Lernen rapide beschleunigt, und es wird erwartet, dass sich dieser Trend auch im Bewertungszeitraum fortsetzt. Dies ist auf die zunehmende Einführung der ML-Technologie in der Automobilindustrie, im Einzelhandel, im Gesundheitswesen und in anderen Sektoren zurückzuführen.

Der Einsatz von KI-Technologie half Forschern bei der Bekämpfung der COVID-19-Pandemie. Nach Angaben der Brookings Institution verwendeten Forscher in Südkorea beispielsweise Geolokalisierungsdaten und Überwachungskameraaufnahmen, um Coronavirus-Patienten zu verfolgen. Die Datenwissenschaftler nutzten dieses Filmmaterial und maschinelle Intelligenzalgorithmen, um den Ort des nächsten Ausbruchs vorherzusagen, die zuständigen Behörden zu informieren und COVID-19-positive Patienten in Echtzeit zu verfolgen. Solche aktiven Initiativen könnten in den kommenden Jahren die Nachfrage nach maschinellen Lernlösungen steigern.

NEUESTE TRENDS

Fordern Sie ein kostenloses Muster an um mehr über diesen Bericht zu erfahren.

Integration von maschineller Intelligenz mit Analyselösungen zur Steigerung des Marktfortschritts

In den letzten Jahren ist der Bereich Einzelhandelsanalysen rasant gewachsen . Viele E-Commerce-Unternehmen wie Alibaba, eBay und Amazon haben durch den Einsatz fortschrittlicher Datenanalysetechnologien ihre Umsätze gesteigert und die Kundenzufriedenheit verbessert. Als Ergebnis der Forschung und Entwicklung im Bereich Sprach- und Stimmerkennungstechnologien sind kognitive Sprachcodierungsansätze entstanden, die auf ML-Prinzipien basieren.

Maschinelles Lernen wird wahrscheinlich zu einem wichtigen Trend in der Sicherheitsanalyse werden, da Unternehmen fortschrittliche Sicherheits-Frameworks einführen. Da große Datenmengen entstehen und über zahlreiche Netzwerke ausgetauscht werden, fällt es Cyber-Experten schwer, potenzielle Cyber-Bedrohungen zu analysieren und zu verfolgen. Da diese Bedrohungen immer weiter verbreitet und komplexer werden, unterstützen maschinelle Lernalgorithmen Sicherheitsteams und Organisationen dabei, Cyberangriffe schneller vorherzusagen, zu verfolgen und zu erkennen. Diese Faktoren werden die Marktgröße vergrößern.

ANTRIEBSFAKTOREN

Zunehmende Anwendungen im Gesundheitssektor dürften das Marktwachstum ankurbeln

ML-Technologie wird bereits in einer Vielzahl von Anwendungen im Gesundheitswesen eingesetzt. In dieser Branche bewertet diese Technologie Millionen unterschiedlicher Datenpunkte, prognostiziert Ergebnisse und liefert schnelle Risikobewertungen und eine genaue Ressourcenzuweisung.

Eine der wichtigsten Anwendungen dieser Technologie im Gesundheitswesen ist die Diagnose und Erkennung von Zuständen/Krankheiten, die manchmal schwer zu erkennen sind. Dazu können verschiedene Erbkrankheiten und Krebsarten gehören, die im Frühstadium schwer zu erkennen sind. Ein prominentes Beispiel hierfür ist IBM Watson Genomics, das zeigt, wie genombasierte Tumorsequenzierung in Kombination mit Cognitive Computing bei der Krebsdiagnose hilfreich sein könnte. Berg, ein biopharmazeutischer Riese, nutzt KI, um therapeutische Lösungen für Bereiche wie Krebs zu entwickeln.

Computer Vision ist eine revolutionäre Technik, die ML und Deep Learning kombiniert. Es wurde vom InnerEye-Programm von Microsoft akzeptiert, das sich auf Bilddiagnosetools für die Bildanalyse konzentriert. Diese Faktoren dürften das Marktwachstum ankurbeln.

BESCHRÄNKENDE FAKTOREN

Technische Einschränkungen und mangelnde Genauigkeit behindern den Marktfortschritt

ML-Plattform bietet mehrere Vorteile, die das Marktwachstum vorantreiben können. Allerdings fehlen dieser Technologie bestimmte Parameter, die das Marktwachstum behindern können. Einer der größten Hemmfaktoren der ML-Plattform sind ungenaue und unentwickelte Algorithmen. Präzision ist bei Big Data und maschinellem Lernen sehr wichtig, und ungenaue Algorithmen können zur Produktion fehlerhafter Artikel führen. Daher ist menschliches Eingreifen erforderlich, um alle Parameter des Systems einzurichten und sicherzustellen, dass die Fehlermarge nahe oder gleich Null liegt. Dieser Faktor kann die Marktaussichten beeinträchtigen.

SEGMENTIERUNG

Nach Unternehmenstypanalyse

Große Unternehmen erhöhen ihre Technologieausgaben für den Einsatz von KI- und ML-Technologien

Je nach Unternehmenstyp ist der Markt in kleine und mittlere Unternehmen sowie große Unternehmen unterteilt. Das Segment der Großunternehmen hatte im Jahr 2022 den größten Marktanteil. Die Implementierung von Datenwissenschaft und KI-Technologie nimmt in diesen Organisationen zu, um quantitative Erkenntnisse in ihre Abläufe einzubringen. Auch große Unternehmen arbeiten daran, Deep Learning, künstliches Lernen und die Optimierung von Entscheidungen zu nutzen, um qualitativ hochwertige Dienstleistungen anzubieten.

Das Segment der kleinen und mittleren Unternehmen dürfte im Prognosezeitraum eine deutliche Wachstumsrate aufweisen. ML und KI werden voraussichtlich zu den Schlüsseltechnologien werden, die es KMU ermöglichen, auf digitale Ressourcen zuzugreifen und gleichzeitig ihre IKT-Investitionen zu reduzieren.

Nach Bereitstellungsanalyse

Steigende Nachfrage nach Cloud-basierten Lösungen zur Unterstützung der Einführung von ML-Lösungen

In Bezug auf die Bereitstellung wird der Markt in Cloud und On-Premise unterteilt. Es wird erwartet, dass das Cloud-Segment im Prognosezeitraum eine bemerkenswerte Wachstumsrate verzeichnen wird. Flexibilität, automatische Software-Upgrades, Katastrophenmanagement über cloudbasierte Backup-Systeme und verbesserte Effizienz sind einige der Hauptvorteile, die die Implementierung cloudbasierter Bereitstellungsmodelle für Deep-Learning-Softwarelösungen und -Dienste verstärkt haben.

Das On-Premises-Segment hat im Jahr 2020 einen bedeutenden Marktanteil erobert. Das Wachstum dieses Segments ist auf die große Rechenkapazität und Datensicherheitskonformität zurückzuführen, die dieses Bereitstellungsmodell bietet.

Nach Analyse der Endverbrauchsbranche

Um zu erfahren, wie unser Bericht Ihnen helfen kann, Ihr Unternehmen zu optimieren, Sprich mit Analyst

Steigende Machine-Intelligence-Anwendungen in der Gesundheitsbranche verzeichnen bemerkenswertes Marktwachstum

Branchen arbeiten mit großen Datenmengen und nutzen die ML-Technologie, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Endbenutzern, sich einen größeren Vorteil gegenüber der Konkurrenz zu verschaffen und effizienter zu arbeiten.

Während des Szenarios vor COVID-19 steigerte der Einsatz tragbarer Geräte und Sensoren zur Beurteilung des Gesundheitszustands von Patienten in Echtzeit die Nachfrage nach maschinellen Intelligenzanwendungen im Gesundheitswesen. Die Technologie hilft medizinischen Experten, Trends zu erkennen und Daten zu analysieren, um Diagnose und Behandlung zu verbessern und so den Marktanteil des maschinellen Lernens zu erhöhen.

REGIONALE ANALYSE

Um weitere Informationen zur regionalen Analyse dieses Marktes zu erhalten, Fordern Sie ein kostenloses Muster an

Der globale Markt wird geografisch in Europa, im asiatisch-pazifischen Raum, im Nahen Osten und in Afrika sowie in Lateinamerika untersucht.

Nordamerika hat im Jahr 2022 den größten Marktanteil erobert. Die Präsenz prominenter F&E-Investoren wie Oracle Corporation, Amazon.com und IBM Corporation hat die regionale Marktgröße vergrößert. Darüber hinaus wird erwartet, dass die Verfügbarkeit einer etablierten IT-Infrastruktur und enorme Investitionen das Marktwachstum in Nordamerika vorantreiben werden. Beispielsweise investierte die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) der USA rund 2 Milliarden US-Dollar in den Einsatz von maschinellem Lernen und anderen KI-Technologien.

Europa wird voraussichtlich ein starkes Wachstum auf dem Weltmarkt verzeichnen. Dies wird auf den zunehmenden Einsatz von ML-Technologie in Schwellenländern zurückgeführt, die über eine große Zahl qualifizierter Arbeitskräfte verfügen, wie beispielsweise Großbritannien und Deutschland. Der regionale Markt wird weiterhin durch einen verbesserten Kundenzugang zu KI-gestützten Dienstleistungen und Gütern beeinflusst. Die durch die COVID-19-Pandemie ausgelöste rasante Digitalisierung hat dazu geführt, dass Unternehmen erheblich in IT-Technologien investieren. Laut einer aktuellen McKinsey-Umfrage sind die IT-Ausgaben in Europa branchenübergreifend im Vergleich zu 2020 um 25 % gestiegen, wobei die meisten führenden Unternehmen im Bereich der digitalen Technologie ihre Investitionen erhöhen. Diese Entwicklungen werden neue Marktchancen schaffen und das Marktwachstum in Europa steigern.

Der asiatisch-pazifische Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich eine robustere Wachstumsrate verzeichnen. Die aufstrebenden Volkswirtschaften der Region wie China, Indien und die Philippinen verfügen über ein lebendiges und robustes Startup-Ökosystem, das von qualifizierten Arbeitskräften unterstützt wird, was das regionale Marktwachstum stärken wird. Die japanische Regierung ergreift außerdem verschiedene Initiativen, um den Einsatz künstlicher Intelligenz im ganzen Land zu fördern und die Einführung maschineller Lerndienste zu fördern, die eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Marktprognosen in Japan spielen werden. Dies sind einige der Schlüsselfaktoren, die das Wachstum des APAC-Marktes vorantreiben werden.

Im Nahen Osten und in Afrika unternehmen die ölreichen Golfstaaten aktive Anstrengungen zur Diversifizierung ihrer Wirtschaft durch künstliche Intelligenz. Die meisten Golfstaaten haben die Bedeutung fortschrittlicher Technologie erkannt und konzentrieren sich auf die Entwicklung neuartiger Technologien. Die VAE sind in der arabischen Welt führend bei Innovation und Einführung von Technologien. Darüber hinaus werden Smart-City-Initiativen und autonomer Verkehr die Nachfrage nach KI in der Region steigern.

Um zu erfahren, wie unser Bericht Ihnen helfen kann, Ihr Unternehmen zu optimieren, Sprich mit Analyst

Lateinamerikanische Länder wie Brasilien, Mexiko und Uruguay entwickeln neue KI-Richtlinien und kohärente Strategien, um die Einführung fortschrittlicher Technologien zu stärken. Es wird erwartet, dass diese Region in Zukunft neue und lukrative Marktchancen schaffen wird.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Hauptakteure führen neue Funktionalitäten in ihre bestehenden Angebote ein, um ihre Marktposition zu stärken

Die auf dem Weltmarkt tätigen Unternehmen bieten automatisierte Machine-Intelligence-Lösungen an, um auf einfache Weise Lernmodelle zu erstellen und die Markteinführungszeit zu verkürzen. Microsofts Machine Learning Operations (MLOps) oder DevOps nutzt die ML-Funktionen von Azure, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, kritische Prozesse verantwortungsvoll zu erneuern. Die Microsoft Corporation führt kontinuierlich neue Funktionen in ihre Produktangebote ein, um ihre Marktposition zu stärken.

Liste der profilierten Schlüsselunternehmen:

• IBM Corporation (USA)


• SAP SE< /a> (Deutschland)


• Oracle Corporation (USA)
  
• Hewlett Packard Enterprise Company (USA)


• Microsoft Corporation (USA)


• Amazon, Inc. (USA)


• Intel Corporation (USA)


• Databricks (USA)


• SAS Institute Inc. ( USA)


• BigML, Inc. (USA)

WICHTIGE INDUSTRIEENTWICKLUNGEN

• Januar 2022– Acquia führte fortschrittliche ML-Modelle für den Einzelhandel für seine Kundendatenplattform ein, um den Customer Lifetime Value zu steigern. Mit dieser Einführung wollte das Unternehmen Einzelhändlern helfen, eine ganzheitliche Sicht auf ihr Geschäft zu erlangen. Acquia unterstützt Einzelhändler dabei, die Hebel ihrer Marketing- und Vertriebsbemühungen zu verstehen.


• April 2021: Microsoft Corporation hat eine offene Datenbank für Gesundheit und Genomik, Transport, Arbeit und Wirtschaft, Bevölkerung und Sicherheit und andere Bereiche eingeführt, um die Genauigkeit von Modellen für maschinelles Lernen zu erhöhen, die öffentlich verfügbare Datensätze verwenden . Darüber hinaus ist das Unternehmen dadurch in der Lage, Hyperscale-Einblicke bereitzustellen, indem es Azure Open Datasets in Verbindung mit den Datenanalyse- und ML-Lösungen von Azure nutzt und so den Umsatz mit ML-as-a-Services (MLaaS) steigert.


• Mai 2021: Google Cloud hat Vertex AI eingeführt, eine verwaltete ML-Lösung/Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, die Wartung und Bereitstellung von KI-Modellen zu beschleunigen. Darüber hinaus nutzt Vertex AI Google Cloud-Dienste zum Erstellen von ML unter einer API und Benutzeroberfläche, um den Prozess der Bereitstellung, Schulung und Erstellung von ML-Modellen im großen Maßstab zu optimieren.


• Februar 2020: Oracle Corporation führte die Oracle Cloud Data Science ein Plattform. Die Plattform wurde entwickelt, um Unternehmen bei der gemeinsamen Schulung, Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen zu unterstützen, um die Leistung von Data-Science-Programmen zu verbessern.


• Mai 2020– Azure Machine Learning ist ein cloudbasierter Dienst, der es Benutzern ermöglicht, ML-Lösungen zu erstellen und zu verwalten. Es unterstützt Datenwissenschaftler und Ingenieure dabei, die Nutzung ihrer vorhandenen Fähigkeiten und Frameworks zur Modellerstellung und Datenverarbeitung zu maximieren. Es hilft ihnen auch bei der Verteilung, Skalierung und Bereitstellung ihrer Arbeitslasten in der Cloud.

BERICHTSBEREICH

Eine infografische Darstellung von Markt für maschinelles Lernen

Vollständige Infografik anzeigen

Informationen über verschiedene Segmente zu erhalten, Teilen Sie uns Ihre Fragen Mit

Der globale Marktforschungsbericht bietet eine umfassende Analyse des Marktes. Es konzentriert sich auf Schlüsselaspekte wie namhafte Unternehmen und führende Anwendungen des Produkts. Darüber hinaus beleuchtet der Bericht wichtige Branchenentwicklungen und bietet Einblicke in die Markttrends. Zusätzlich zu den oben genannten Faktoren berücksichtigt der Bericht weitere Aspekte, die zum Wachstum des Marktes in den letzten Jahren beigetragen haben.

BERICHTSUMFANG UND SEGMENTIERUNG