Рынок машинного обучения

Размер рынка машинного обучения

Размер мирового рынка машинного обучения оценивался в 26,06 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, к 2031 году будет расти с 35,44 млрд долларов США до 328,89 млрд долларов США в течение 328,89 млрд. Долл. США в течение 37,47% в течение прогнозируемого периода. Достижения в области облачных вычислений и пролиферации больших данных способствуют росту рынка.

В сфере работы в отчете входят услуги, предлагаемые такими компаниями, как 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 и другие.

Появление решений для кибербезопасности, поддерживаемой AI, представляет собой значительную возможность для развития рынка машинного обучения. По мере того, как кибер -угрозы становятся более изощренными, традиционные меры безопасности становятся все более неадекватными.

ИИ может революционизировать кибербезопасность, позволяя разработать передовые решения, которые могут предсказать, обнаружить и реагировать на угрозы в режиме реального времени. Алгоритмы машинного обучения могут проанализировать огромные объемы данных для идентификации закономерностей и аномалий, указывающих на вредоносную активность, что повышает способность предотвратить атаки до их возникновения.

• В сентябре 2024 года Consultancy Services Tata расширила свое партнерство с Google Cloud, чтобы представить два новых решения для кибербезопасности, направленные на повышение кибер -устойчивости предприятия. Это сотрудничество использует ИИ, машинное обучение и автоматизацию для постоянного мониторинга рисков, выявления отклонений и рекомендовать корректирующие действия, расширяя возможности предприятий с расширенными инновациями в области кибербезопасности, ориентированных на домен.

Кроме того, системы с AI могут адаптироваться к новым угрозам, постоянно участвуя в прошлых инцидентах, делая их более эффективными с течением времени. Эта возможность особенно ценна для защиты от атак нулевого дня и других возникающих угроз, которые традиционные системы безопасности еще не определили.

Растущая зависимость от кибербезопасности, управляемой искусственным интеллектом в разных отраслях, включая финансы и здравоохранение, для защиты конфиденциальных данных и обеспечения непрерывности бизнеса, предоставляет значительные возможности для прогресса на рынке. Кроме того, растущий спрос на надежные меры кибербезопасности, как ожидается, повысит разработку и развертывание решений с AI.

Машинное обучение - это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам учиться на данных и повышать их производительность с течением времени. Он включает в себя использование алгоритмов для анализа данных, распознавания шаблонов и принятия прогнозов или решений на основе этой информации. Его можно развернуть различными способами в разных предприятиях и отраслях.

На предприятиях можно использовать машинное обучение для улучшения процессов принятия решений, автоматизации повторяющихся задач и персонализации взаимодействия с клиентами.Например, в маркетинге алгоритмы машинного обучения могут анализировать поведение клиентов, чтобы соответствующим образом анализировать будущие покупки и специальные маркетинговые стратегии.

В таких отраслях, как здравоохранение, финансы и производство, машинное обучение может быть развернуто для оптимизации операций, прогнозирования сбоев оборудования и улучшения результатов пациентов с помощью прогнозной аналитики. Развертывание машинного обучения в этих секторах может привести к повышению эффективности, экономии затрат и возможности инновации в более быстрых темпах.

Кроме того, доступность данных увеличивается, модели машинного обучения могут быть непрерывно усовершенствованы для повышения их точности и эффективности. Универсальность и потенциал машинного обучения делают его критическим компонентом в цифровой трансформации предприятий и отраслей по всему миру.

Обзор аналитика

Рынок машинного обучения испытывает надежный рост, в первую очередь из -за технологических достижений, распространения данных и увеличения спроса в различных отраслях. Ключевые игроки рынка стратегически позиционируют себя, чтобы извлечь выгоду из этих тенденций путем стимулирования инноваций, формирования партнерских отношений и увеличения инвестиций в исследования и разработки.

Компании сосредотачиваются на разработке платформ масштабируемого машинного обучения, которые удовлетворяют различные потребности различных отраслей, включая здравоохранение, финансы, розничную торговлю и производство. Эти платформы предлагают комплексные решения, которые упрощают развертывание моделей машинного обучения, что делает их доступными для предприятий с различными уровнями опыта.

Кроме того, важность облачных услуг машинного обучения растет, поскольку они позволяют предприятиям использовать надежные вычислительные ресурсы без значительных инвестиций в инфраструктуру инфраструктуры.

• Например, в сентябре 2023 года Merck объявил о стратегическом сотрудничестве с Getvolentai и Exscientia, оба из Великобритании, чтобы использовать технологии дизайна лекарств и обнаружения, управляемые AI. Эти партнерские отношения направлены на создание новых кандидатов на лекарства с первым в своем классе и лучшим в своем классе потенциал в онкологии, неврологии и иммунологии, продвигая исследования и разработки Merck в этих критических терапевтических областях.

Рост рынка машинного обучения дополнительно подтверждается растущей интеграцией машинного обучения с другими новыми технологиями, такими как Edge Computing, Интернет вещей (IoT) иблокчейнПолем Эта интеграция создает новые возможности для инноваций и расширения, особенно в таких областях, как автономные системы, умные города и персонализированная медицина.

Однако, чтобы сохранить свое конкурентное преимущество, компании должны учитывать конфиденциальность данных, этический ИИ и разрыв в навыках в рабочей силе. Обеспечение соблюдения правил защиты данных и разработка объяснимых моделей ИИ, которые могут доверять пользователям, становятся критическими соображениями.

Более того, компании должны инвестировать в повышение своей рабочей силы и создание трубопровода талантов, чтобы удовлетворить растущий спрос на экспертизу машинного обучения. По мере развития рынка ключевым игрокам важно ориентироваться в этих проблемах, стимулируя рост и способствуя инновациям в ландшафте машинного обучения.

Факторы роста рынка машинного обучения

Достижения в облачных вычислениях поддерживают основной драйвер рынка машинного обучения. Доступность масштабируемых, по требованию вычислительных ресурсов через облачные платформы устраняет барьеры, связанные с высокими затратами и технической сложностью развертывания моделей машинного обучения.

Услуги облачных вычислений предоставляют необходимую инфраструктуру, включая мощные графические процессоры и обширные возможности хранения, для обработки больших наборов данных и интенсивной обработки, необходимых для задач машинного обучения.

Кроме того, эти платформы предлагают предварительно построенные модели и инструменты машинного обучения, которые оптимизируют процесс разработки и развертывания приложений машинного обучения. Эта доступность позволяет предприятиям всех размеров использовать машинное обучение без значительных инвестиций в физическое оборудование или специализированный опыт.

• В январе 2023 года IBM и Intel укрепили свое партнерство, запустив процессоры Intel Xeon 4th Gen на IBM Cloud Bare Metal и виртуальные серверы. Эти процессоры оптимизированы для высокой производительности в области искусственного интеллекта, машинного обучения, аналитики, облаков и многое другое, что позволяет предприятиям максимизировать эффективность и масштабируемость.

Более того, услуги облачного машинного обучения позволяют проводить быстрые эксперименты и итерацию, необходимые для уточнения моделей и повышения точности. Предприятия используют эти достижения для быстрого масштабирования своих усилий по машинному обучению, удовлетворения рыночных требований и получить конкурентное преимущество.

Интеграция машинного обучения с облачными вычислениями способствует инновациям, содействуя глобальному сотрудничеству и обмену ресурсами между разработчиками, что ускоряет разработку новых приложений и решений. По мере продвижения облачных вычислений это, вероятно, увеличит широкое распространение и успех машинного обучения, предлагая предприятиям новые возможности и трансформируя их деятельность.

Разрыв в навыках в экспертизе машинного обучения создает серьезную проблему для организаций, стремящихся реализовать и масштабировать свои инициативы по машинному обучению. По мере увеличения потребности в возможностях машинного обучения существует нехватка профессионалов с необходимыми навыками для развития, развертывания и управления моделями машинного обучения. Этот разрыв приводит к задержкам в сроках проекта, увеличению затрат и упущенным возможностям для инноваций.

Компании сталкиваются с трудностями при наборе ученых -ученых, инженеров машинного обучения и других специализированных ролей, которые имеют решающее значение для машинного обучения. Сложность и быстрая эволюция машинного обучения усугубляют эту проблему, требуя, чтобы опытные специалисты постоянно поднимались в обновлении с помощью новых разработок.

Чтобы смягчить эту проблему, организации инвестируют в программы обучения и разработки, чтобы повысить свою существующую рабочую силу, оснащая сотрудников текущими знаниями и инструментами машинного обучения.

• Например, в сентябре 2023 года IBM пообещал обучить двух миллионов учеников в ИИ к 2026 году с акцентом на недопредставленные сообщества. Это обязательство включает в себя расширение глобального сотрудничества в области образования в области искусственного интеллекта с университетами, запуск новых генеративных курсов искусственного интеллекта через IBM SkillsBuild и партнерство для проведения обучения ИИ для взрослых учащихся, тем самым расширяя доступ к образованию ИИ и востребованных технических ролей.

Партнерство с академическими учреждениями и платформами онлайн -обучения создается для создания индивидуальных образовательных программ, которые удовлетворяют конкретные потребности отрасли.

Кроме того, некоторые компании используют инструменты автоматизированного машинного обучения (Automl), которые упрощают процесс создания модели, что снижает зависимость от высокоспециализированных экспертов. Ожидается, что решение разрыва навыков позволит организациям эффективно использовать машинное обучение, способствуя инновациям и поддержанию их конкурентных преимуществ на рынке.

Тенденции рынка машинного обучения

Интеграция Edge Computing становится заметной тенденцией, революционизирующим рынок машинного обучения. Edge Computing включает обработку данных ближе к источнику, таким как устройства IoT или локальные серверы, а не полагаться на централизованные облачные инфраструктуры.

Интеграция машинного обучения на грани позволяет организациям выполнять анализ и принятие решений в режиме реального времени, которые имеют решающее значение для устранения ограничений задержки и полосы пропускания. Эта тенденция особенно актуальна для производства, здравоохранения и автономных транспортных средств, где немедленная идея и действия необходимы для оптимизации операций, повышения безопасности и повышения результатов.

• Например, в апреле 2024 года Dell Technologies расширила свою Edge Partner Ecosystem, сотрудничая с Hyundai Autoever и Intel, чтобы повысить способность производителей использовать данные о краях с помощью ИИ. Это партнерство объединяет решения Hyundai Autoever с подтвержденным проектом Dell для производства, обеспечивая мониторинг в реальном времени, обнаружение аномалий и прогнозирующее обслуживание для развития оптимизации, управляемых ИИ, на фабричных этажах.

Более того, развертывание машинного обучения на краю обеспечивает более эффективные и масштабируемые решения, обрабатывая данные локально, тем самым снижая необходимость постоянной связи с облачными серверами. Это уменьшает задержку и улучшает конфиденциальность данных, поскольку конфиденциальная информация может быть проанализирована на месте, не будучи передаваться по сети.

Кроме того, модели машинного обучения на основе краев непрерывно уточняются и обновляются, гарантируя, что они адаптивны к изменяющимся условиям и развивающимся угрозам. Тем не менее, распространение устройств IoT и интеллектуальных систем подчеркивает важность интеграции машинного обучения с помощью Edge Computing. Эта интеграция, вероятно, будет иметь решающее значение для обеспечения интеллектуальных, автономных операций, стимулировать инновации и расширение возможностей подключенных систем.

Анализ сегментации

Глобальный рынок был сегментирован на основе развертывания, размера предприятия, вертикальной и географии.

Путем развертывания

Основываясь на развертывании, рынок был разбит в облачные и локальные. Облачный сегмент захватил самую большую долю рынка машинного обучения в 69,01% в 2023 году, в значительной степени объясняется широко распространенным внедрением услуг облачных вычислений в различных отраслях. Этот рост еще больше подпитывается гибкостью, масштабируемостью и экономической эффективностью облачных платформ.

Организации все чаще мигрируют свои данные и приложения в облако, что позволяет им использовать обширную вычислительную мощность и емкость для хранения, необходимые для эффективного развертывания моделей машинного обучения. Это доминирование дополнительно подтверждается растущей тенденциейцифровое преобразование, где компании определяют приоритеты облачной инфраструктуры для повышения эксплуатационной гибкости и инноваций.

Кроме того, облачные платформы предоставляют предприятиям доступ к передовым инструментам и структурам машинного обучения, которые оптимизируют разработку и развертывание приложений для машинного обучения. Возможность масштабировать ресурсы по требованию позволяет организациям обрабатывать колеблющиеся рабочие нагрузки и большие наборы данных без необходимости значительных авансовых инвестиций в аппаратное обеспечение.

Кроме того, облачные провайдеры предлагают интегрированные меры безопасности и сертификаты соответствия, которые имеют решающее значение для отраслей, связанных с конфиденциальными данными. Это приводит к росту развертывания облачного машинного обучения, тем самым способствуя сегментарному росту.

По размеру предприятия

Основываясь на размере предприятия, рынок машинного обучения было классифицировано на малые и средние предприятия и крупные предприятия. Сегмент малых и средних предприятий (МСП) готов зафиксировать ошеломляющий CAGR в 38,56% в течение прогнозируемого периода, в основном продвигаемый растущей доступностью передовых технологий, таких как машинное обучение.

МСП все больше признают конкурентные преимущества машинного обучения, включая улучшение принятия решений, улучшение опыта клиентов и большую эксплуатационную эффективность.В отличие от крупных предприятий, которые часто имеют обширные внутренние ресурсы, МСП используют облачные и автоматизированные платформы машинного обучения для преодоления ограничений ресурсов.

Эти платформы предоставляют доступные и масштабируемые решения, которые позволяют МСП внедрять сложные модели машинного обучения, не требуя специализированного опыта или значительных капиталовложений.Кроме того, растущая доступность машинного обучения в качестве услуги (MLAAS) предоставляет МСП инструментами, которые им необходимы для экспериментов и быстро и экономически эффективно развернуть модели машинного обучения.

Эта тенденция особенно эффективна, так как МСП часто более гибкие и способны принимать новые технологии быстрее, чем более крупные организации. Это приводит к росту использования машинного обучения для развития инноваций в таких областях, как персонализированный маркетинг, управление запасами и обнаружение мошенничества. Быстрое внедрение технологий машинного обучения среди МСП в сочетании с их растущим вкладом в экономический рост еще больше продвигает рост сегмента.

Вертикальным

Основываясь на вертикали, рынок был разделен на BFSI, IT и телекоммуникации, здравоохранение, розничную торговлю, рекламу и средства массовой информации и другие. Сегмент BFSI получил самый высокий доход в размере 6,43 млрд долларов США в 2023 году, в основном из -за значительных инвестиций сектора в технологии машинного обучения.

Внедрение машинного обучения в BFSI подпитывается растущей необходимостью для повышения безопасности, оптимизации операций и улучшения обслуживания клиентов во все более цифровой среде и среде, управляемой данными.

Машинное обучение широко используется для обнаружения мошенничества, управления рисками и соответствия нормативным требованиям, решая постоянные проблемы, с которыми сталкиваются сектор BFSI. Алгоритмы машинного обучения анализируют большие объемы транзакционных данных в режиме реального времени для выявления подозрительных действий и смягчения финансового мошенничества, тем самым защищая как клиентов, так и учреждений.

Кроме того, сектор BFSI использует машинное обучение для персонализации взаимодействия с клиентами, предлагая индивидуальные финансовые продукты и услуги на основе отдельных профилей и поведения клиентов. Эта персонализация повышает вовлечение клиентов и лояльность.

Кроме того, сектор использует машинное обучение для оптимизации операций с помощью автоматизации, тем самым снижая затраты и повышая эффективность. Финансовые учреждения все чаще фокусируются на цифровой трансформации, с интеграцией машинного обучения в свои процессы.

Региональный анализ рынка машинного обучения

Основываясь на регионе, мировой рынок был сегментирован на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, MEA и Latin America.

Рынок машинного обучения в Северной Америке составила значительную долю в 38,96% и оценивался в 10,15 млрд долларов США в 2023 году. Это доминирование объясняется ранним внедрением передовых технологий, надежной технологической инфраструктуре и высокой концентрации ведущих технологических компаний и стартапов в Соединенных Штатах и ​​Канаде.

Североамериканские предприятия в значительной степени инвестируют в машинное обучение, чтобы получить конкурентное преимущество, особенно в таких секторах, как здравоохранение, финансы и розничная торговля. Сильное внимание региона на исследованиях и разработках укрепляет непрерывные инновации, что приводит к передовым приложениям машинного обучения, которые трансформируют бизнес-операции.

• В мае 2024 года IBM раскрыла свое сотрудничество с Amazon Web Services (AWS) для интеграции полного портфеля IBM Watsonx AI и платформы данных с AWS Services. Это партнерство направлено на то, чтобы упростить масштабирование ИИ на всех предприятиях, используя открытый гибридный подход с комплексным управлением, позволяя организациям эффективно управлять и расширять возможности ИИ.

Кроме того, региональное развитие рынка поддерживается значительными инвестициями в правительственное и частного сектора в ИИ и связанные с ними технологии. Эти инвестиции способствуют разработке новых инструментов и платформ машинного обучения. Кроме того, наличие квалифицированной рабочей силы и ведущих академических учреждений способствует способности региона разрабатывать и реализовывать передовые решения машинного обучения, тем самым помогая экзосионе регионального рынка.

Азиатско-Тихоокеанский регион готов выращивать на самом высоком среднем на 40,85% в ближайшие годы, отражая быстрое растущее внедрение технологий машинного обучения. Это расширение поддерживается несколькими факторами, включая растущую цифровую экономику, значительные инвестиции в ИИ и растущую потребность в передовой аналитике в различных отраслях.

Такие страны, как Китай, Индия и Япония, находятся в авангарде этого роста, поддерживаемые сильными государственными инициативами, ростом технических стартапов и доступностью огромного количества данных, полученных их крупными населениями.

В Азиатско-Тихоокеанском регионе такие отрасли, как производство, розничная торговля и финансы, ведут внедрение машинного обучения для повышения эффективности, опыта клиентов и процессов принятия решений. Быстрая цифровая трансформация региона способствует спросу на приложения машинного обучения, которые могут улучшить бизнес -операции и стимулировать инновации.

Кроме того, растущая доступность доступных услуг облачных вычислений позволяет малым и средним предприятиям (МСП) в Азиатско-Тихоокеанском регионе для доступа и развертывания решений для машинного обучения, тем самым помогая рост регионального рынка.

Конкурентная ландшафт

Отчет о глобальном рынке машинного обучения содержит ценную информацию, подчеркивая фрагментированный характер отрасли. Выдающиеся игроки сосредотачиваются на нескольких ключевых бизнес -стратегиях, таких как партнерства, слияния и поглощения, инновации в продуктах и ​​совместные предприятия, чтобы расширить свой портфель продуктов и увеличить долю рынка в разных регионах.

Компании реализуют эффективные стратегические инициативы, такие как расширение услуг, инвестиции в исследования и разработки (R & D), создание новых центров предоставления услуг и оптимизация процессов предоставления услуг, которые, вероятно, создадут новые возможности для роста рынка.

Список ключевых компаний на рынке машинного обучения

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

Ключевые отраслевые разработки

• Март 2024 г. (расширение):Hewlett Packard Enterprise (HPE) объявила об обновлениях своего AI-коренного портфеля в NVIDIA GTC, направленном на развитие развертывания генеративных ИИ, глубокого обучения и приложений машинного обучения. Это решение предназначено для того, чтобы помочь крупным предприятиям, исследовательским институтам и государственным органам ускорить инициативы Genai и глубокого обучения, включая крупные языковые модели, рекомендательные системы и векторные базы данных.
• Ноябрь 2023 г. (расширение):Amazon Web Services (AWS) объявила о расширенном партнерстве с Amgen для разработки генеративных решений на основе искусственного интеллекта для обнаружения лекарств и эффективности производства. Новое предприятие предназначено для включения передовых цифровых и роботизированных технологий, используя AWS Amazon SageMaker для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения для ежедневного анализа данных в производственных процессах.

Глобальный рынок машинного обучения сегментирован:

Путем развертывания

• Облачный
• Локально

По размеру предприятия

• Малые и средние предприятия
• Крупные предприятия

Вертикальным

• BFSI
• Это и телекоммуникации
• Здравоохранение
• Розничная торговля
• Реклама и СМИ
• Другие

По региону

• Северная Америка
  • НАС.
  • Канада
  • Мексика
• Европа
  • Франция
  • Великобритания
  • Испания
  • Германия
  • Италия
  • Россия
  • Остальная Европа
• Азиатско -Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Япония
  • Индия
  • Южная Корея
  • Остальная часть Азиатско -Тихоокеанского региона
• Ближний Восток и Африка
  • GCC
  • Северная Африка
  • ЮАР
  • Остальная часть Ближнего Востока и Африки
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Аргентина
  • Остальная Латинская Америка