Markt für maschinelles Lernen

Marktgröße für maschinelles Lernen

Die globale Marktgröße für maschinelles Lernen wurde im Jahr 2023 mit 26,06 Milliarden USD bewertet und wird voraussichtlich bis 2031 von 35,44 Mrd. USD im Jahr 2024 auf 328,89 Mrd. USD wachsen, was im Prognosezeitraum eine CAGR von 37,47% aufwies. Fortschritte beim Cloud -Computing und der Verbreitung von Big Data fördern das Wachstum des Marktes.

Im Arbeitsumfang enthält der Bericht von Unternehmen wie Amazon Web Services, Inc., Baidu, Inc., Google Inc., H2O.AI, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, IBM Corporation, Microsoft, SAS Institute Inc., SAP SE und anderen.

Die Entstehung von KI-betriebenen Cybersicherheitslösungen bietet eine bedeutende Chance für die Entwicklung des Marktes für maschinelles Lernen. Da Cyber ​​-Bedrohungen anspruchsvoller werden, werden traditionelle Sicherheitsmaßnahmen immer unzureichender.

AI hat das Potenzial, die Cybersicherheit zu revolutionieren, indem sie die Entwicklung fortschrittlicher Lösungen ermöglicht, die in Echtzeit bedroht vorhersagen, erkennen und auf reagieren können. Algorithmen für maschinelles Lernen können große Mengen an Daten analysieren, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf böswillige Aktivitäten hinweisen und so die Fähigkeit verbessern, Angriffe zu verhindern, bevor sie auftreten.

• Im September 2024 erweiterte Tata Consultancy Services seine Partnerschaft mit Google Cloud um zwei neue Cybersicherheitslösungen, die darauf abzielen, die Cyber ​​-Resilienz von Unternehmen zu verbessern. Diese Zusammenarbeit nutzt KI, maschinelles Lernen und Automatisierung, um Risiken kontinuierlich zu überwachen, Abweichungen zu identifizieren und Korrekturmaßnahmen zu empfehlen und Unternehmen mit fortgeschrittenen, domänenfokussierten Cybersicherheitsinnovationen zu befähigen.

Darüber hinaus können sich KI-betriebene Systeme an neue Bedrohungen anpassen, indem sie kontinuierlich aus früheren Vorfällen lernen und sie im Laufe der Zeit effektiver machen. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für die Verteidigung gegen Zero-Day-Angriffe und andere aufkommende Bedrohungen, die traditionelle Sicherheitssysteme noch nicht identifiziert haben.

Die zunehmende Abhängigkeit von AI-gesteuerten Cybersicherheit in Branchen, einschließlich Finanzen und Gesundheitsversorgung, zum Schutz sensibler Daten und sicherzustellen, dass die Geschäftskontinuität erhebliche Möglichkeiten für den Marktfortschritt bietet. Darüber hinaus wird erwartet, dass die wachsende Nachfrage nach robusten Cybersicherheitsmaßnahmen die Entwicklung und den Einsatz von Lösungen mit KI-angetriebenen Lösungen steigert.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), mit dem Maschinen aus Daten lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern können. Es beinhaltet die Verwendung von Algorithmen zur Analyse von Daten, zur Erkennung von Mustern und zur Treffen von Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage dieser Informationen. Es kann auf verschiedene Weise in Unternehmen und Branchen eingesetzt werden.

In Unternehmen kann maschinelles Lernen verwendet werden, um Entscheidungsprozesse zu verbessern, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und Kundeninteraktionen zu personalisieren.Zum Beispiel können Algorithmen für maschinelles Lernen im Marketing das Kundenverhalten analysieren, um zukünftige Einkäufe vorherzusagen und Marketingstrategien entsprechend anzupassen.

In Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Fertigung kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um den Betrieb zu optimieren, Gerätefehler vorherzusagen und die Patientenergebnisse durch prädiktive Analysen zu verbessern. Der Einsatz von maschinellem Lernen in diesen Sektoren kann zu einer erhöhten Effizienz, Kosteneinsparungen und der Fähigkeit führen, in einem schnelleren Tempo innovativ zu sein.

Darüber hinaus können die Datenverfügbarkeit zunimmt, maschinelles Lernmodelle können kontinuierlich verfeinert werden, um ihre Genauigkeit und Effektivität zu verbessern. Die Vielseitigkeit und das Potenzial des maschinellen Lernens machen es zu einer kritischen Komponente für die digitale Transformation von Unternehmen und Branchen weltweit.

Überprüfung des Analysten

Der Markt für maschinelles Lernen verzeichnet ein robustes Wachstum, vor allem aufgrund technologischer Fortschritte, der Verbreitung von Daten und der steigenden Nachfrage in verschiedenen Branchen. Die wichtigsten Marktteilnehmer positionieren sich strategisch, um diese Trends durch die Förderung von Innovationen, die Bildung von Partnerschaften und die Steigerung der Investitionen in Forschung und Entwicklung zu nutzen.

Unternehmen konzentrieren sich auf die Entwicklung skalierbarer Plattformen für maschinelles Lernen, die den unterschiedlichen Bedürfnissen verschiedener Branchen gerecht werden, einschließlich Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und Fertigung. Diese Plattformen bieten End-to-End-Lösungen, die die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen vereinfachen und sie Unternehmen mit unterschiedlichem Fachwissen zugänglich machen.

Darüber hinaus wächst die Bedeutung von Cloud-basierten Diensten für maschinelles Lernen, da sie Unternehmen robuste Rechenressourcen ohne wesentliche Infrastrukturinvestitionen im Voraus nutzen können.

• Zum Beispiel kündigte Merck im September 2023 strategische Kooperationen mit Benevolentai und Exscientia, beide in Großbritannien ansässiger, an, um die Technologien für das Design und die Entdeckung von AI-gesteuerten Arzneimitteln zu nutzen. Diese Partnerschaften zielen darauf ab, neue Arzneimittelkandidaten mit erstklassigem und erstklassigem Potenzial für Onkologie, Neurologie und Immunologie zu produzieren und Mercks Forschung und Entwicklung in diesen kritischen therapeutischen Bereichen voranzutreiben.

Das Wachstum des Marktes für maschinelles Lernen wird durch die zunehmende Integration des maschinellen Lernens mit anderen aufkommenden Technologien wie Edge Computing, dem Internet der Dinge (IoT) und weiter unterstütztBlockchain. Diese Integration schafft neue Möglichkeiten für Innovation und Expansion, insbesondere in Bereichen wie autonomen Systemen, intelligenten Städten und personalisierten Medizin.

Um ihren Wettbewerbsvorteil aufrechtzuerhalten, müssen Unternehmen jedoch die Datenschutz, die ethische KI und die Kompetenzlücke in der Belegschaft befassen. Die Einhaltung von Datenschutzvorschriften und die Entwicklung erklärbarer KI -Modelle, denen Benutzer vertrauen können, werden zu kritischen Überlegungen.

Darüber hinaus müssen Unternehmen in ihre Belegschaft investieren und eine Talentpipeline aufbauen, um die wachsende Nachfrage nach Expertise für maschinelles Lernen zu befriedigen. Während sich der Markt entwickelt, ist es für wichtige Akteure von wesentlicher Bedeutung, diese Herausforderungen zu meistern, gleichzeitig das Wachstum zu fördern und Innovationen in der Landschaft des maschinellen Lernens zu fördern.

Marktwachstumsfaktoren für maschinelles Lernen

Fortschritte beim Cloud Computing unterstützen den Haupttreiber des Marktes für maschinelles Lernen. Die Verfügbarkeit skalierbarer On-Demand-Computerressourcen durch Cloud-Plattformen enthält die Barrieren, die mit den hohen Kosten und der technischen Komplexität der Bereitstellung maschineller Lernmodelle verbunden sind.

Cloud Computing -Dienste bieten die erforderliche Infrastruktur, einschließlich leistungsstarker GPUs und enormen Speicherfunktionen, um die großen Datensätze und intensiven Verarbeitung zu verarbeiten, die für maschinelle Lernaufgaben erforderlich sind.

Darüber hinaus bieten diese Plattformen Modelle und Tools für maschinelles Lernen und teuer, die den Prozess der Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen optimieren. Mit dieser Barrierefreiheit können Unternehmen aller Größen maschinelles Lernen ohne wesentliche Investitionen in physische Hardware oder spezialisiertes Fachwissen nutzen.

• Im Januar 2023 stärkten IBM und Intel ihre Partnerschaft, indem sie die Intel Xeon -Prozessoren der 4. Generation auf IBM Cloud Bare Metal und Virtual Server starteten. Diese Prozessoren sind für eine hohe Leistung in KI, maschinellem Lernen, Analysen, Cloud und mehr optimiert, wodurch Unternehmen die Effizienz und Skalierbarkeit maximieren können.

Darüber hinaus ermöglichen Cloud-basierte maschinelle Lerndienste ein schnelles Experimentieren und Iterationen, was für die Verfeinerung von Modellen und die Verbesserung der Genauigkeit unerlässlich ist. Unternehmen nutzen diese Fortschritte, um ihre maschinellen Lernbemühungen schnell zu skalieren, Marktanforderungen zu erfüllen und einen Wettbewerbsvorteil zu erreichen.

Die Integration von maschinellem Lernen in Cloud Computing fördert die Innovation, indem die globale Zusammenarbeit und die gemeinsame Nutzung von Ressourcen unter Entwicklern erleichtert werden, was die Entwicklung neuer Anwendungen und Lösungen beschleunigt. Mit dem Fortschritt von Cloud Computing wird es wahrscheinlich die weit verbreitete Akzeptanz und den Erfolg des maschinellen Lernens stärken, indem es Unternehmen neue Möglichkeiten bietet und deren Abläufe verändert.

Die Kompetenzlücke im Experten für maschinelles Lernen stellt eine bedeutende Herausforderung für Organisationen dar, die ihre Initiativen für maschinelles Lernen implementieren und skalieren möchten. Mit zunehmender Nachfrage nach maschinellem Lernfunktionen besteht die Mangel an Fachleuten mit den erforderlichen Fähigkeiten, um maschinelles Lernen effektiv zu entwickeln, einzusetzen und zu verwalten. Diese Lücke führt zu Verzögerungen bei Projektzeitplänen, erhöhten Kosten und verpassten Innovationsmöglichkeiten.

Unternehmen haben Schwierigkeiten bei der Rekrutierung von Datenwissenschaftlern, Ingenieuren für maschinelles Lernen und anderen speziellen Rollen, die für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung sind. Die Komplexität und schnelle Entwicklung des maschinellen Lernens verschärfen diese Herausforderung und verpflichtet erfahrene Fachkräfte, kontinuierlich zu verbessern, um über neue Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben.

Um diese Herausforderung zu mildern, investieren Unternehmen in Schulungs- und Entwicklungsprogramme, um ihre bestehenden Belegschaft zu verbessern und Mitarbeiter mit dem aktuellen Wissen und Tools für maschinelles Lernen auszustatten.

• Zum Beispiel versprach IBM im September 2023, bis 2026 zwei Millionen Lernende in AI zu trainieren, wobei der Schwerpunkt auf unterrepräsentierte Gemeinden liegt. Dieses Engagement umfasst die Erweiterung der globalen KI-Bildungskooperationen mit Universitäten, die Einführung neuer generativer KI-Kurse über IBM SkillsBuild und eine Partnerschaft, um KI-Schulungen für Erwachsenenlernende zu bieten, wodurch der Zugang zu KI-Bildung und eine gefragte technische Rollen verbessert wird.

Partnerschaften mit akademischen Institutionen und Online -Lernplattformen werden gegründet, um maßgeschneiderte Bildungsprogramme zu erstellen, die die spezifischen Industrieanforderungen entsprechen.

Darüber hinaus nutzen einige Unternehmen automatisierte Tools für maschinelles Lernen (Automobil), die den Modellbildungsprozess vereinfachen und so die Abhängigkeit von hochspezialisiertem Fachwissen verringern. Es wird erwartet, dass sich die Bekämpfung der Qualifikationslücke mit Unternehmen ermöglicht, das maschinelle Lernen effektiv zu nutzen, Innovationen zu fördern und ihre Wettbewerbsvorteile auf dem Markt zu erhalten.

Markttrends für maschinelles Lernen

Die Integration von Edge Computing ist ein bemerkenswerter Trend, der maschinelles Lernmarkt revolutioniert. Das Edge Computing umfasst die Verarbeitung von Daten näher an der Quelle, wie z. B. IoT -Geräte oder lokale Server, anstatt sich auf zentralisierte Cloud -Infrastrukturen zu verlassen.

Durch die Integration des maschinellen Lernens am Rande können Unternehmen die Analyse und Entscheidungsfindung in Echtzeit durchführen, die für die Bekämpfung der Latenz- und Bandbreitenbeschränkungen von entscheidender Bedeutung sind. Dieser Trend ist besonders relevant für die Herstellung, das Gesundheitswesen und die autonomen Fahrzeuge, bei denen unmittelbare Erkenntnisse und Maßnahmen für die Optimierung des Betriebs, die Verbesserung der Sicherheit und die Verbesserung der Ergebnisse von wesentlicher Bedeutung sind.

• Zum Beispiel erweiterte Dell Technologies im April 2024 das EDED -Partner -Ökosystem durch die Zusammenarbeit mit Hyundai Autover und Intel, um die Fähigkeit der Hersteller zu verbessern, Kantendaten mit AI zu nutzen. Diese Partnerschaft integriert die Lösungen von Hyundai Autoever in das validierte Design von Dell für die Fertigungskante und bietet Echtzeitüberwachung, Anomalie-Erkennung und prädiktive Wartung zur Förderung von AI-gesteuerten Optimierungen über Fabrikböden.

Darüber hinaus ermöglicht die Bereitstellung von maschinellem Lernen am Rande effizientere und skalierbare Lösungen, indem Daten lokal verarbeitet werden, wodurch die Notwendigkeit einer konstanten Kommunikation mit Cloud -Servern verringert wird. Dies verringert die Latenz und verbessert die Datenschutz, da vertrauliche Informationen vor Ort analysiert werden können, ohne über das Netzwerk übertragen zu werden.

Darüber hinaus werden maschinelle Lernmodelle auf Kantenbasis kontinuierlich verfeinert und aktualisiert, um sicherzustellen, dass sie sich an sich ändernde Bedingungen und die sich weiterentwickelnden Bedrohungen anpassungsbedingten. Die Verbreitung von IoT -Geräten und intelligenten Systemen unterstreicht jedoch, wie wichtig es ist, maschinelles Lernen mit Edge Computing zu integrieren. Diese Integration ist wahrscheinlich von entscheidender Bedeutung, um intelligente, autonome Operationen, die Förderung von Innovationen und die Verbesserung der Fähigkeiten von vernetzten Systemen von entscheidender Bedeutung zu sein.

Segmentierungsanalyse

Der globale Markt wurde auf der Grundlage von Bereitstellung, Unternehmensgröße, vertikalem und Geographie segmentiert.

Durch Bereitstellung

Basierend auf dem Einsatz wurde der Markt in Cloud-basierte und lokale. Das Cloud-basierte Segment hat 2023 den größten Marktanteil von 69,01% erfasst, was hauptsächlich auf die weit verbreitete Einführung von Cloud-Computing-Diensten in verschiedenen Branchen zurückzuführen ist. Dieses Wachstum wird durch die Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz von Cloud-Plattformen weiter angetrieben.

Unternehmen migrieren ihre Daten und Anwendungen zunehmend in die Cloud, sodass sie die enorme Rechenleistung und Speicherkapazität für die Bereitstellung maschineller Lernmodelle effizient nutzen können. Diese Dominanz wird durch den wachsenden Trend von weiter unterstütztDigitale TransformationWenn Unternehmen die Cloud -Infrastruktur priorisieren, um die Betriebswirtschaft und Innovation zu verbessern.

Darüber hinaus bieten Cloud -Plattformen Unternehmen Zugang zu erweiterten Tools und Frameworks für maschinelles Lernen, die die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen optimieren. Die Fähigkeit, Ressourcen bei Bedarf zu skalieren, ermöglicht es Unternehmen, schwankende Workloads und große Datensätze zu bewältigen, ohne dass erhebliche Vorabinvestitionen in Hardware erforderlich sind.

Darüber hinaus bieten Cloud -Anbieter integrierte Sicherheitsmaßnahmen und Compliance -Zertifizierungen an, die für Branchen, die sich mit sensiblen Daten befassen, von entscheidender Bedeutung sind. Dies führt zur steigenden Bereitstellung von Cloud-basierten maschinellen Lernen und trägt damit zum segmentalen Wachstum bei.

Nach Unternehmensgröße

Basierend auf Unternehmensgröße wurde der Markt für maschinelles Lernen in kleine und mittlere Unternehmen und große Unternehmen eingeteilt. Das Segment Small and Medium Enterprises (KMU) ist bereit, im Prognosezeitraum eine erstaunliche CAGR von 38,56% aufzuzeichnen, die hauptsächlich durch die zunehmende Zugänglichkeit fortschrittlicher Technologien wie maschinelles Lernen vorgeschrieben ist.

KMU erkennen zunehmend die Wettbewerbsvorteile des maschinellen Lernens an, einschließlich verbesserter Entscheidungsfindung, verbesserter Kundenerlebnisse und einer stärkeren Betriebsffizienz.Im Gegensatz zu großen Unternehmen, die häufig umfangreiche interne Ressourcen verfügen, nutzen KMU Cloud-basierte und automatisierte Plattformen für maschinelles Lernen, um Ressourcenbeschränkungen zu überwinden.

Diese Plattformen bieten erschwingliche und skalierbare Lösungen, mit denen KMU ausgefeilte Modelle für maschinelles Lernen implementieren kann, ohne spezialisierte Fachwissen oder erhebliche Kapitalinvestitionen zu erfordern.Darüber hinaus bietet die wachsende Verfügbarkeit von maschinellem Lernen als Dienst (MLAAS) die Tools, die sie benötigen, um maschinell und kostengünstig mit maschinellen Lernmodellen zu experimentieren und bereitzustellen.

Dieser Trend ist besonders wirkungsvoll, da KMU oft agiler sind und neue Technologien schneller einsetzen als größere Organisationen. Dies führt dazu, dass maschinelles Lernen zunehmend verwendet wird, um Innovationen in Bereichen wie personalisiertem Marketing, Bestandsverwaltung und Betrugserkennung zu fördern. Die schnelle Einführung maschineller Lerntechnologien bei KMU, verbunden mit ihrem zunehmenden Beitrag zum Wirtschaftswachstum, fördert das Wachstum des Segments weiter.

Von vertikal

Basierend auf vertikal wurde der Markt in BFSI, IT & Telecommunication, Healthcare, Einzelhandel, Werbung und Medien und andere unterteilt. Das BFSI -Segment erzielte 2023 den höchsten Umsatz von 6,43 Milliarden USD, hauptsächlich aufgrund der erheblichen Investitionen des Sektors in maschinelles Lerntechnologien.

Die Einführung von maschinellem Lernen in BFSI wird durch die Anstiegsbedürfnisse zur Verbesserung der Sicherheit, zur Optimierung des Betriebs und der Verbesserung des Kundendienstes in einer zunehmend digitalen und datengesteuerten Umgebung angeheizt.

Das maschinelle Lernen wird ausgiebig für die Erkennung von Betrug, das Risikomanagement und die Einhaltung der regulatorischen Einhaltung der anhaltenden Herausforderungen des BFSI -Sektors verwendet. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren große Mengen von Transaktionsdaten in Echtzeit, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und Finanzbetrug zu mildern, wodurch sowohl Kunden als auch Institutionen geschützt werden.

Darüber hinaus nutzt der BFSI -Sektor maschinelles Lernen, um Kundeninteraktionen zu personalisieren, indem maßgeschneiderte Finanzprodukte und -dienstleistungen auf der Grundlage einzelner Kundenprofile und Verhaltensweisen anbieten. Diese Personalisierung steigert das Engagement und die Loyalität des Kunden.

Darüber hinaus nutzt der Sektor maschinelles Lernen, um den Vorgang durch Automatisierung zu optimieren, wodurch die Kosten gesenkt und die Effizienz verbessert werden. Die Finanzinstitute konzentrieren sich zunehmend auf die digitale Transformation und die Integration des maschinellen Lernens in ihre Prozesse.

Regionale Analyse des Marktes für maschinelles Lernen

Basierend auf der Region wurde der globale Markt in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, MEA und Lateinamerika unterteilt.

Der Markt für maschinelles Lernen in Nordamerika machte einen erheblichen Anteil von 38,96% aus und wurde im Jahr 2023 auf 10,15 Mrd. USD bewertet. Diese Dominanz ist auf die frühzeitige Einführung fortschrittlicher Technologien, robuste technologische Infrastruktur und eine hohe Konzentration führender Technologieunternehmen und Startups in den USA und Kanada zurückzuführen.

Nordamerikanische Unternehmen investieren stark in maschinelles Lernen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, insbesondere in Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel. Der starke Fokus der Region auf Forschung und Entwicklung fördert die kontinuierliche Innovation und führt zu modernsten Anwendungen für maschinelles Lernen, die den Geschäftsbetrieb verändern.

• Im Mai 2024 gab IBM seine Zusammenarbeit mit Amazon Web Services (AWS) zur Integration des gesamten Portfolios von Watsonx AI und Datenplattform von IBM mit AWS -Diensten bekannt. Diese Partnerschaft zielt darauf ab, die Skalierung von KI über Unternehmen hinweg durch einen offenen, hybriden Ansatz mit umfassender Governance zu vereinfachen, damit Unternehmen die KI -Funktionen effektiv verwalten und erweitern können.

Darüber hinaus wird die regionale Marktentwicklung durch bedeutende Investitionen der staatlichen und privaten Sektor in KI und verwandte Technologien unterstützt. Diese Investitionen fördern die Entwicklung neuer Werkzeuge und Plattformen für maschinelles Lernen. Darüber hinaus trägt das Vorhandensein einer qualifizierten Belegschaft und der führenden akademischen Institutionen zur Fähigkeit der Region bei, fortschrittliche Lösungen für maschinelles Lernen zu entwickeln und umzusetzen, wodurch die Exoansion des regionalen Marktes unterstützt wird.

Der asiatisch-pazifische Raum ist bereit, in den kommenden Jahren mit der höchsten CAGR von 40,85% zu wachsen, was die schnell zunehmende Einführung maschineller Lerntechnologien in der Region widerspiegelt. Diese Expansion wird durch verschiedene Faktoren gestützt, darunter die zunehmende digitale Wirtschaft, erhebliche Investitionen in die KI und den steigenden Bedarf an fortschrittlichen Analysen in verschiedenen Branchen.

Länder wie China, Indien und Japan sind an der Spitze dieses Wachstums, unterstützt durch starke Regierungsinitiativen, den Aufstieg von Tech -Startups und die Verfügbarkeit großer Datenmengen, die durch ihre großen Bevölkerungsgruppen generiert werden.

Im asiatisch-pazifischen Raum führen Branchen wie Fertigung, Einzelhandel und Finanzen die Übernahme von maschinellem Lernen, um die Effizienz, Kundenerlebnisse und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Die schnelle digitale Transformation der Region befördert die Nachfrage nach Anwendungen für maschinelles Lernen, die den Geschäftsbetrieb verbessern und Innovationen fördern können.

Darüber hinaus ermöglicht die wachsende Verfügbarkeit erschwinglicher Cloud-Computing-Dienste kleine und mittlere Unternehmen (KMU) im asiatisch-pazifischen Raum, um maschinelle Lernlösungen zuzugreifen und bereitzustellen, wodurch das regionale Marktwachstum unterstützt wird.

Wettbewerbslandschaft

Der globale Marktbericht für maschinelles Lernen liefert wertvolle Erkenntnisse und zeigt die fragmentierte Natur der Branche hervor. Prominente Akteure konzentrieren sich auf mehrere wichtige Geschäftsstrategien wie Partnerschaften, Fusionen und Akquisitionen, Produktinnovationen und Joint Ventures, um ihr Produktportfolio zu erweitern und ihre Marktanteile in verschiedenen Regionen zu erhöhen.

Unternehmen führen wirksame strategische Initiativen wie die Ausweitung von Dienstleistungen, Investitionen in Forschung und Entwicklung (F & E), die Einrichtung neuer Dienstleistungszentren für Dienstleistungen und die Optimierung ihrer Dienstleistungsverfahren, die wahrscheinlich neue Möglichkeiten für das Marktwachstum schaffen.

Liste der wichtigsten Unternehmen im Markt für maschinelles Lernen

• Amazon Web Services, Inc.
• Baidu, Inc.
• Google Inc.
• ai
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Intel Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft
• SAS Institute Inc.
• SAP SE

Schlüsselentwicklungen der Branche

• März 2024 (Expansion):Hewlett Packard Enterprise (HPE) kündigte Updates für sein AI-natives Portfolio an der NVIDIA GTC an, um die Bereitstellung generativer KI-, Deep-Learning- und maschinelles Lernanwendungen voranzutreiben. Diese Lösung soll großen Unternehmen, Forschungsinstitutionen und Regierungsstellen helfen, Genai- und Deep -Lern -Initiativen zu beschleunigen, einschließlich großer Sprachmodelle, Empfehlungssysteme und Vektordatenbanken.
• November 2023 (Expansion):Amazon Web Services (AWS) kündigte eine erweiterte Partnerschaft mit Amgen an, um generative KI-basierte Lösungen für die Erkennung von Arzneimitteln und die Fertigungseffizienz zu entwickeln. Die neue Einrichtung ist so konzipiert, dass sie fortschrittliche digitale und Robotertechnologien einbezieht, wobei der Amazon Sagemaker von AWS zum Bau, Trainer und Bereitstellen von maschinellen Lernmodellen für die tägliche Datenanalyse in Herstellungsprozessen einbezogen wird.

Der globale Markt für maschinelles Lernen wurde segmentiert:

Durch Bereitstellung

• Cloud-basiert
• Vor Ort

Nach Unternehmensgröße

• Kleine und mittlere Unternehmen
• Große Unternehmen

Von vertikal

• Bfsi
• IT & Telekommunikation
• Gesundheitspflege
• Einzelhandel
• Werbung & Medien
• Andere

Nach Region

• Nordamerika
  • UNS.
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Frankreich
  • Vereinigtes Königreich
  • Spanien
  • Deutschland
  • Italien
  • Russland
  • Rest Europas
• Asien -Pazifik
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • Rest des asiatisch -pazifischen Raums
• Naher Osten und Afrika
  • GCC
  • Nordafrika
  • Südafrika
  • Rest des Nahen Ostens und Afrikas
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Argentinien
  • Rest des Lateinamerikas