Makine Öğrenimi Pazarı

Makine Öğrenimi Pazar Büyüklüğü

Küresel Makine Öğrenimi Piyasası büyüklüğünün 2023 yılında 26,06 milyar ABD doları değerinde olduğu ve 2024 yılında 35,44 milyar ABD dolarından 2031 yılına kadar 328,89 milyar ABD dolarına yükseleceği ve tahmin dönemi boyunca %37,47'lik bir Bileşik Büyüme Oranı sergileyeceği tahmin edilmektedir. Bulut bilişimdeki ilerlemeler ve büyük verilerin yaygınlaşması pazarın büyümesini teşvik ediyor.

Raporda, çalışma kapsamında Amazon Web Services, Inc., Baidu, Inc., Google Inc., H2O.ai, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, IBM Corporation, Microsoft, SAS gibi şirketlerin sunduğu hizmetler yer alıyor. Institute Inc., SAP SE ve diğerleri.

Yapay zeka destekli siber güvenlik çözümlerinin ortaya çıkışı, makine öğrenimi pazarının gelişimi için önemli bir fırsatı temsil ediyor. Siber tehditler daha karmaşık hale geldikçe, geleneksel güvenlik önlemleri de giderek yetersiz hale geliyor. Yapay zeka, tehditleri gerçek zamanlı olarak tahmin edebilen, tespit edebilen ve bunlara yanıt verebilen gelişmiş çözümlerin geliştirilmesini sağlayarak siber güvenlikte devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Makine öğrenimi algoritmaları, kötü amaçlı etkinliklerin göstergesi olan kalıpları ve anormallikleri belirlemek için büyük miktarda veriyi analiz edebilir, böylece saldırıları gerçekleşmeden önce önleme yeteneğini geliştirebilir.

• Eylül 2024'te Tata Consultancy Services, kurumsal siber dayanıklılığı artırmayı amaçlayan iki yeni siber güvenlik çözümünü sunmak için Google Cloud ile olan ortaklığını genişletti. Bu işbirliği, riskleri sürekli olarak izlemek, sapmaları belirlemek ve düzeltici eylemler önermek için yapay zeka, makine öğrenimi ve otomasyondan yararlanarak işletmeleri gelişmiş, alan odaklı siber güvenlik yenilikleriyle güçlendiriyor.

Ayrıca yapay zeka destekli sistemler, geçmişteki olaylardan sürekli olarak öğrenerek yeni tehditlere uyum sağlayabilir ve bu sayede onları zaman içinde daha etkili hale getirebilir. Bu yetenek, özellikle sıfır gün saldırılarına ve geleneksel güvenlik sistemlerinin henüz tanımlamadığı diğer ortaya çıkan tehditlere karşı savunma açısından değerlidir. Hassas verileri korumak ve iş sürekliliğini sağlamak için finans ve sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere tüm sektörlerde yapay zeka odaklı siber güvenliğe artan güven, pazarın ilerlemesi için önemli fırsatlar sunuyor. Ek olarak, sağlam siber güvenlik önlemlerine yönelik artan talebin, yapay zeka destekli çözümlerin geliştirilmesini ve dağıtımını artırması bekleniyor.

Makine öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenmesini ve zaman içinde performanslarını artırmasını sağlayan bir yapay zeka (AI) dalıdır. Verileri analiz etmek, kalıpları tanımak ve bu bilgilere dayanarak tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için algoritmaların kullanılmasını içerir. İşletmeler ve endüstriler arasında çeşitli şekillerde dağıtılabilir. İşletmelerde karar verme süreçlerini geliştirmek, tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek ve müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmek için makine öğrenimi kullanılabilir.

Örneğin, pazarlamada makine öğrenimi algoritmaları, gelecekteki satın alımları tahmin etmek ve pazarlama stratejilerini buna göre uyarlamak için müşteri davranışını analiz edebilir. Sağlık, finans ve üretim gibi sektörlerde operasyonları optimize etmek, ekipman arızalarını tahmin etmek ve tahmine dayalı analitik yoluyla hasta sonuçlarını iyileştirmek için makine öğrenimi kullanılabilir. Makine öğreniminin bu sektörlere yayılması verimliliğin artmasına, maliyet tasarrufuna ve daha hızlı inovasyon yapma becerisine yol açabilir.

Dahası, veri kullanılabilirliği artar ve makine öğrenimi modelleri, doğruluklarını ve etkililiklerini artırmak için sürekli olarak iyileştirilebilir. Makine öğreniminin çok yönlülüğü ve potansiyeli, onu dünya çapındaki işletmelerin ve endüstrilerin dijital dönüşümünde kritik bir bileşen haline getiriyor.

Analistin İncelemesi

Makine öğrenimi pazarı, öncelikle teknolojik gelişmeler, verilerin çoğalması ve çeşitli sektörlerde artan talep nedeniyle güçlü bir büyüme yaşıyor. Kilit pazar oyuncuları, inovasyonu teşvik ederek, ortaklıklar kurarak ve araştırma ve geliştirmeye yatırımları artırarak bu trendlerden yararlanmak için kendilerini stratejik olarak konumlandırıyorlar.

Şirketler sağlık, finans, perakende ve imalat gibi farklı sektörlerin farklı ihtiyaçlarını karşılayan ölçeklenebilir makine öğrenimi platformları geliştirmeye odaklanıyor. Bu platformlar, makine öğrenimi modellerinin dağıtımını kolaylaştıran uçtan uca çözümler sunarak, bu modellerin farklı uzmanlık düzeylerine sahip kuruluşlar için erişilebilir olmasını sağlar. Ayrıca bulut tabanlı makine öğrenimi hizmetlerinin önemi de artıyor çünkü bu hizmetler, işletmelerin önemli miktarda ön altyapı yatırımı yapmadan güçlü bilgi işlem kaynaklarından yararlanmasına olanak tanıyor.

• Örneğin, Eylül 2023'te Merck, yapay zeka odaklı ilaç tasarımı ve keşif teknolojilerinden yararlanmak için her ikisi de İngiltere merkezli BenevolentAI ve Exscientia ile stratejik işbirliklerini duyurdu. Bu ortaklıklar, onkoloji, nöroloji ve immünoloji alanında sınıfında birinci ve sınıfının en iyisi potansiyele sahip yeni ilaç adayları üretmeyi ve Merck'in bu kritik terapötik alanlardaki araştırma ve geliştirmesini ilerletmeyi amaçlamaktadır.

Makine öğrenimi pazarının büyümesi, makine öğreniminin uç bilişim, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi diğer gelişen teknolojilerle artan entegrasyonuyla daha da desteklenmektedir.blok zinciri. Bu entegrasyon, özellikle otonom sistemler, akıllı şehirler ve kişiselleştirilmiş tıp gibi alanlarda yenilik ve genişleme için yeni fırsatlar yaratıyor.

Ancak şirketlerin rekabet üstünlüğünü korumak için veri gizliliğini, etik yapay zekayı ve iş gücündeki beceri açığını ele alması gerekiyor. Veri koruma düzenlemelerine uygunluğun sağlanması ve kullanıcıların güvenebileceği açıklanabilir yapay zeka modelleri geliştirmek, kritik konular haline geliyor.

Dahası, şirketlerin makine öğrenimi uzmanlığına yönelik artan talebi karşılamak için işgücünün becerilerini artırmaya ve bir yetenek hattı oluşturmaya yatırım yapması gerekiyor. Pazar geliştikçe, kilit oyuncuların makine öğrenimi ortamında büyümeyi teşvik ederken ve yeniliği teşvik ederken bu zorlukların üstesinden gelmesi çok önemlidir.

Makine Öğrenimi Pazar Büyüme Faktörleri

Bulut bilişimdeki gelişmeler, makine öğrenimi pazarının ana itici gücünü destekliyor. Ölçeklenebilir, isteğe bağlı bilgi işlem kaynaklarının bulut platformları aracılığıyla kullanılabilirliği, makine öğrenimi modellerinin dağıtımının yüksek maliyetleri ve teknik karmaşıklığıyla ilişkili engelleri ortadan kaldırıyor. Bulut bilişim hizmetleri, makine öğrenimi görevleri için gereken büyük veri kümelerini ve yoğun işlemleri yönetmek için güçlü GPU'lar ve geniş depolama yetenekleri de dahil olmak üzere gerekli altyapıyı sağlar.

Ek olarak bu platformlar, makine öğrenimi uygulamaları geliştirme ve dağıtma sürecini kolaylaştıran önceden oluşturulmuş makine öğrenimi modelleri ve araçları sunar. Bu erişilebilirlik, her büyüklükteki işletmenin, fiziksel donanıma veya özel uzmanlığa önemli yatırımlar yapmadan makine öğreniminden yararlanmasına olanak tanır.

• Ocak 2023'te IBM ve Intel, IBM Cloud Bare Metal ve Sanal Sunucularda 4. Nesil Intel Xeon işlemcilerini piyasaya sürerek ortaklıklarını güçlendirdi. Bu işlemciler yapay zeka, makine öğrenimi, analitik, bulut ve daha birçok alanda yüksek performans için optimize edilerek kuruluşların verimliliği ve ölçeklenebilirliği en üst düzeye çıkarmasına olanak tanır.

Üstelik bulut tabanlı makine öğrenimi hizmetleri, modelleri geliştirmek ve doğruluğu artırmak için gerekli olan hızlı deneme ve yinelemeye olanak tanır. Kuruluşlar, makine öğrenimi çabalarını hızlı bir şekilde ölçeklendirmek, pazar taleplerini karşılamak ve rekabet avantajı kazanmak için bu gelişmeleri kullanıyor. Makine öğreniminin bulut bilişimle entegrasyonu, geliştiriciler arasında küresel işbirliğini ve kaynak paylaşımını kolaylaştırarak yeniliği teşvik ediyor ve bu da yeni uygulamaların ve çözümlerin geliştirilmesini hızlandırıyor. Bulut bilişim ilerledikçe, makine öğreniminin yaygın olarak benimsenmesi ve başarısının artması, işletmelere yeni fırsatlar sunması ve operasyonlarını dönüştürmesi muhtemeldir.

Makine öğrenimi uzmanlığındaki beceri açığı, makine öğrenimi girişimlerini uygulamak ve ölçeklendirmek isteyen kuruluşlar için önemli bir zorluk teşkil ediyor. Makine öğrenimi yeteneklerine olan talep arttıkça, makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde geliştirmek, dağıtmak ve yönetmek için gerekli becerilere sahip profesyonellerin sıkıntısı yaşanıyor. Bu boşluk, proje zaman çizelgelerinde gecikmelere, artan maliyetlere ve yenilik fırsatlarının kaçırılmasına yol açmaktadır.

Şirketler, veri bilimcilerini, makine öğrenimi mühendislerini ve makine öğrenimi için hayati öneme sahip diğer uzmanlaşmış rolleri işe alma konusunda zorluklarla karşılaşıyor. Makine öğreniminin karmaşıklığı ve hızlı gelişimi bu zorluğu daha da artırıyor ve deneyimli profesyonellerin yeni gelişmelerden haberdar olmak için sürekli olarak becerilerini geliştirmelerini gerektiriyor. Bu zorluğu hafifletmek için kuruluşlar, mevcut iş güçlerinin becerilerini artırmak ve çalışanlarını mevcut makine öğrenimi bilgi ve araçlarıyla donatmak için eğitim ve gelişim programlarına yatırım yapıyor.

• Örneğin, Eylül 2023'te IBM, yeterince temsil edilmeyen topluluklara odaklanarak 2026 yılına kadar iki milyon öğrenciyi yapay zeka konusunda eğitme sözü verdi. Bu taahhüt, üniversitelerle küresel yapay zeka eğitimi işbirliklerinin genişletilmesini, IBM SkillsBuild aracılığıyla yeni üretken yapay zeka kurslarının başlatılmasını ve yetişkin öğrencilere yönelik yapay zeka eğitimi sunmak için ortaklık kurulmasını ve böylece yapay zeka eğitimine ve talep edilen teknik rollere erişimin artırılmasını içeriyor.

Belirli endüstri ihtiyaçlarına hitap eden özel eğitim programları oluşturmak için akademik kurumlar ve çevrimiçi öğrenme platformlarıyla ortaklıklar kurulmaktadır. Ek olarak, bazı şirketler model oluşturma sürecini basitleştiren otomatik makine öğrenimi (AutoML) araçlarından yararlanıyor ve böylece yüksek düzeyde uzmanlaşmış uzmanlığa olan bağımlılığı azaltıyor. Beceri açığının ele alınmasının, kuruluşların makine öğreniminden etkili bir şekilde yararlanmasına, yeniliği teşvik etmesine ve pazardaki rekabet üstünlüğünü sürdürmesine olanak sağlaması bekleniyor.

Makine Öğrenimi Pazar Trendleri

Edge bilişimin entegrasyonu, makine öğrenimi pazarında devrim yaratan dikkate değer bir trend olarak ortaya çıkıyor. Uç bilişim, merkezi bulut altyapılarına güvenmek yerine, verilerin IoT cihazları veya yerel sunucular gibi kaynağa daha yakın işlenmesini içerir. Makine öğrenimini uç noktaya entegre etmek, kuruluşların gecikme ve bant genişliği sınırlamalarını ele almak için çok önemli olan gerçek zamanlı veri analizi ve karar alma işlemini gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu trend özellikle operasyonları optimize etmek, güvenliği artırmak ve sonuçları iyileştirmek için anında içgörü ve eylemlerin gerekli olduğu üretim, sağlık hizmetleri ve otonom araçlarla ilgilidir.

• Örneğin, Nisan 2024'te Dell Technologies, üreticilerin yapay zeka kullanarak uç verilerden yararlanma yeteneğini geliştirmek için Hyundai AutoEver ve Intel ile işbirliği yaparak uç iş ortağı ekosistemini genişletti. Bu ortaklık, Hyundai AutoEver'in çözümlerini Dell'in üretim üstünlüğüne yönelik doğrulanmış tasarımıyla birleştirerek fabrika katlarında yapay zeka odaklı optimizasyonları desteklemek için gerçek zamanlı izleme, anormallik tespiti ve tahmine dayalı bakım sağlıyor.

Dahası, makine öğreniminin uçta konuşlandırılması, verileri yerel olarak işleyerek daha verimli ve ölçeklenebilir çözümlere olanak tanır ve böylece bulut sunucularıyla sürekli iletişim ihtiyacını azaltır. Bu, gecikmeyi azaltır ve hassas bilgilerin ağ üzerinden aktarılmadan yerinde analiz edilebilmesi nedeniyle veri gizliliğini artırır.

Ek olarak, uç tabanlı makine öğrenimi modelleri sürekli olarak geliştirilmekte ve güncellenmektedir; böylece değişen koşullara ve gelişen tehditlere uyum sağlamaları sağlanmaktadır. Ancak IoT cihazlarının ve akıllı sistemlerin çoğalması, makine öğrenimini uç bilişimle entegre etmenin önemini vurguluyor. Bu entegrasyonun akıllı, otonom operasyonları mümkün kılmak, yeniliği teşvik etmek ve bağlantılı sistemlerin yeteneklerini geliştirmek için hayati önem taşıması muhtemeldir.

Segmentasyon Analizi

Küresel pazar, dağıtım, işletme büyüklüğü, sektör ve coğrafya temelinde bölümlere ayrılmıştır.

Dağıtıma göre

Dağıtıma dayalı olarak pazar, bulut tabanlı ve şirket içi olarak ikiye ayrıldı. Bulut tabanlı segment, 2023'te %69,01 ile en büyük makine öğrenimi pazar payını elde etti ve bu, büyük ölçüde bulut bilişim hizmetlerinin çeşitli sektörlerde yaygın olarak benimsenmesine bağlandı. Bu büyüme, bulut platformlarının esnekliği, ölçeklenebilirliği ve maliyet etkinliği ile daha da desteklenmektedir.

Kuruluşlar, verilerini ve uygulamalarını giderek daha fazla buluta taşıyor ve bu da makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde dağıtmak için gereken geniş bilgi işlem gücünden ve depolama kapasitesinden yararlanmalarına olanak tanıyor. Bu hakimiyet, artan trend ile daha da desteklenmektedir.dijital dönüşümŞirketlerin operasyonel çevikliği ve yenilikçiliği geliştirmek için bulut altyapısına öncelik verdiği yer.

Ayrıca bulut platformları, işletmelere, makine öğrenimi uygulamalarının geliştirilmesini ve devreye alınmasını kolaylaştıran gelişmiş makine öğrenimi araçlarına ve çerçevelerine erişim sağlıyor. Kaynakları talebe göre ölçeklendirme yeteneği, kuruluşların donanıma yönelik önemli miktarda ön yatırıma ihtiyaç duymadan dalgalanan iş yüklerini ve büyük veri kümelerini yönetmesine olanak tanıyor. Üstelik bulut sağlayıcıları, hassas verilerle çalışan endüstriler için kritik önem taşıyan entegre güvenlik önlemleri ve uyumluluk sertifikaları da sunuyor. Bu, bulut tabanlı makine öğreniminin yaygınlaşmasına yol açarak segmental büyümeye katkıda bulunuyor.

İşletme Büyüklüğüne Göre

İşletme büyüklüğüne bağlı olarak makine öğrenimi pazarı, küçük ve orta ölçekli işletmeler ve büyük işletmeler olarak sınıflandırılmıştır. Küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) segmenti, esas olarak makine öğrenimi gibi ileri teknolojilere artan erişilebilirliğin etkisiyle, tahmin dönemi boyunca %38,56'lık şaşırtıcı bir CAGR kaydetmeye hazırlanıyor. KOBİ'ler, gelişmiş karar alma, gelişmiş müşteri deneyimleri ve daha yüksek operasyonel verimlilik dahil olmak üzere makine öğreniminin rekabet avantajlarını giderek daha fazla fark ediyor.

Genellikle kapsamlı şirket içi kaynaklara sahip olan büyük işletmelerin aksine, KOBİ'ler kaynak kısıtlamalarının üstesinden gelmek için bulut tabanlı ve otomatikleştirilmiş makine öğrenimi platformlarından yararlanıyor. Bu platformlar, KOBİ'lerin özel uzmanlık veya önemli miktarda sermaye yatırımı gerektirmeden gelişmiş makine öğrenimi modellerini uygulamasına olanak tanıyan uygun fiyatlı ve ölçeklenebilir çözümler sağlar.

Ayrıca, hizmet olarak makine öğreniminin (MLaaS) artan kullanılabilirliği, KOBİ'lere makine öğrenimi modellerini hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde denemeleri ve dağıtmaları için ihtiyaç duydukları araçları sağlıyor. KOBİ'lerin genellikle daha çevik olması ve yeni teknolojileri büyük kuruluşlara göre daha hızlı benimseyebilmesi nedeniyle bu eğilim özellikle etkilidir. Bu, kişiselleştirilmiş pazarlama, envanter yönetimi ve sahtekarlık tespiti gibi alanlarda yenilikçiliği teşvik etmek için makine öğreniminin kullanımının artmasına yol açıyor. Makine öğrenimi teknolojilerinin KOBİ'ler arasında hızla benimsenmesi, ekonomik büyümeye artan katkılarıyla birleştiğinde, segmentin büyümesini daha da artırıyor.

Dikey olarak

Dikey bazda pazar, BFSI, BT ve telekomünikasyon, sağlık hizmetleri, perakende, reklam ve medya ve diğerlerine bölünmüştür. BFSI segmenti, büyük ölçüde sektörün makine öğrenimi teknolojilerine yaptığı önemli yatırımlar sayesinde 2023 yılında 6,43 milyar ABD doları ile en yüksek geliri elde etti. BFSI'da makine öğreniminin benimsenmesi, güvenliği artırma, operasyonları optimize etme ve giderek dijitalleşen ve veri odaklı bir ortamda müşteri hizmetlerini iyileştirmeye yönelik artan ihtiyaçtan kaynaklanmaktadır.

Makine öğrenimi, dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi ve mevzuat uyumluluğu için yaygın olarak kullanılmakta ve BFSI sektörünün karşılaştığı kalıcı zorlukların üstesinden gelmektedir. Makine öğrenimi algoritmaları, şüpheli etkinlikleri tespit etmek ve mali dolandırıcılığı azaltmak için büyük hacimli işlem verilerini gerçek zamanlı olarak analiz eder, böylece hem müşterileri hem de kurumları korur. Üstelik BFSI sektörü, bireysel müşteri profilleri ve davranışlarına dayalı olarak özel finansal ürünler ve hizmetler sunarak müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmek için makine öğreniminden yararlanıyor. Bu kişiselleştirme, müşteri katılımını ve sadakatini artırıyor.

Ayrıca sektör, otomasyon yoluyla operasyonları kolaylaştırmak, böylece maliyetleri azaltmak ve verimliliği artırmak için makine öğreniminden yararlanıyor. Finansal kurumlar, makine öğreniminin süreçlerine entegrasyonuyla dijital dönüşüme giderek daha fazla odaklanıyor.

Makine Öğrenimi Pazarı Bölgesel Analizi

Bölgeye bağlı olarak, küresel pazar Kuzey Amerika, Avrupa, Asya-Pasifik, MEA ve Latin Amerika'ya bölünmüştür.

Kuzey Amerika makine öğrenimi pazarı, %38,96'lık önemli bir paya sahipti ve 2023'te 10,15 milyar ABD doları değerindeydi. Bu hakimiyet, ileri teknolojilerin erken benimsenmesine, sağlam teknolojik altyapıya ve önde gelen teknoloji şirketlerinin ve startup'ların yüksek oranda yoğunlaşmasına bağlanıyor. Amerika Birleşik Devletleri ve Kanada. Kuzey Amerikalı şirketler, özellikle sağlık, finans ve perakende gibi sektörlerde rekabet avantajı elde etmek için makine öğrenimine yoğun yatırım yapıyor. Bölgenin araştırma ve geliştirmeye güçlü odaklanması, sürekli yeniliği teşvik ediyor ve bu da iş operasyonlarını dönüştüren son teknoloji makine öğrenimi uygulamalarıyla sonuçlanıyor.

• Mayıs 2024'te IBM, IBM'in watsonx yapay zeka ve veri platformu portföyünün tamamını AWS hizmetleriyle entegre etmek için Amazon Web Services (AWS) ile iş birliğini duyurdu. Bu ortaklık, kapsamlı yönetişime sahip açık, hibrit bir yaklaşım kullanarak yapay zekanın kuruluşlar arasında ölçeklendirilmesini basitleştirmeyi ve kuruluşların yapay zeka yeteneklerini etkili bir şekilde yönetmesine ve genişletmesine olanak sağlamayı amaçlıyor.

Ayrıca bölgesel pazar gelişimi, yapay zeka ve ilgili teknolojilere yönelik önemli hükümet ve özel sektör yatırımlarıyla desteklenmektedir. Bu yatırımlar yeni makine öğrenimi araçlarının ve platformlarının geliştirilmesini teşvik ediyor. Ayrıca vasıflı bir işgücünün ve önde gelen akademik kurumların varlığı, bölgenin gelişmiş makine öğrenimi çözümleri geliştirme ve uygulama becerisine katkıda bulunarak bölgesel pazarın genişlemesine yardımcı oluyor.

Asya-Pasifik önümüzdeki yıllarda %40,85'lik en yüksek Bileşik Büyüme Oranıyla büyümeye hazırlanıyor; bu da bölgenin makine öğrenimi teknolojilerinin hızla artan benimsenmesini yansıtıyor. Bu genişleme, artan dijital ekonomi, yapay zekaya yapılan önemli yatırımlar ve çeşitli sektörlerde ileri analitiklere yönelik artan ihtiyaç gibi çeşitli faktörlerle destekleniyor. Çin, Hindistan ve Japonya gibi ülkeler, güçlü hükümet girişimleri, teknoloji girişimlerinin yükselişi ve büyük nüfuslarının ürettiği büyük miktarda verinin mevcudiyeti tarafından desteklenen bu büyümenin ön saflarında yer alıyor.

Asya-Pasifik'te imalat, perakende ve finans gibi sektörler verimliliği, müşteri deneyimlerini ve karar alma süreçlerini iyileştirmek için makine öğreniminin benimsenmesine öncülük ediyor. Bölgenin hızlı dijital dönüşümü, iş operasyonlarını geliştirebilecek ve yeniliği teşvik edebilecek makine öğrenimi uygulamalarına olan talebi artırıyor. Ayrıca, uygun fiyatlı bulut bilişim hizmetlerinin artan kullanılabilirliği, Asya-Pasifik'teki küçük ve orta ölçekli işletmelerin (KOBİ'lerin) makine öğrenimi çözümlerine erişmesine ve bunları dağıtmasına olanak tanıyor ve böylece bölgesel pazarın büyümesine yardımcı oluyor.

Rekabetçi Ortam

Küresel makine öğrenimi pazar raporu, sektörün parçalı yapısını vurgulayan değerli bilgiler sağlıyor. Önde gelen oyuncular, ürün portföylerini genişletmek ve farklı bölgelerdeki pazar paylarını artırmak için ortaklıklar, birleşme ve satın almalar, ürün yenilikleri ve ortak girişimler gibi çeşitli temel iş stratejilerine odaklanıyor. Şirketler, hizmetlerin genişletilmesi, araştırma ve geliştirmeye (Ar-Ge) yatırım yapılması, yeni hizmet dağıtım merkezlerinin kurulması ve hizmet dağıtım süreçlerinin optimizasyonu gibi pazarın büyümesi için yeni fırsatlar yaratması muhtemel etkili stratejik girişimler uyguluyor.

Makine Öğrenimi Pazarındaki Önemli Şirketlerin Listesi

• Amazon Web Hizmetleri, Inc.
• Baidu, Inc.
• Google Inc.
• yapay zeka
• Hewlett Packard Kurumsal Geliştirme LP
• Intel Şirketi
• IBM Şirketi
• Microsoft
• SAS Enstitüsü A.Ş.
• SAP SE

Temel Sektör Gelişmeleri

• Mart 2024 (Genişletme):Hewlett Packard Enterprise (HPE), NVIDIA GTC'de üretken yapay zeka, derin öğrenme ve makine öğrenimi uygulamalarının dağıtımını geliştirmeyi amaçlayan yapay zeka tabanlı portföyüne yönelik güncellemeleri duyurdu. Bu çözüm, büyük işletmelerin, araştırma kurumlarının ve devlet kurumlarının, büyük dil modelleri, öneri sistemleri ve vektör veritabanları dahil olmak üzere GenAI ve derin öğrenme girişimlerini hızlandırmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
• Kasım 2023 (Genişletme):Amazon Web Services (AWS), ilaç keşfi ve üretim verimliliği için üretken yapay zeka tabanlı çözümler geliştirmek üzere Amgen ile genişletilmiş bir ortaklığı duyurdu. Yeni tesis, üretim süreçlerinde günlük veri analizi için makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak amacıyla AWS'nin Amazon SageMaker'ından yararlanarak gelişmiş dijital ve robotik teknolojileri birleştirecek şekilde tasarlandı.

Küresel makine öğrenimi pazarı bölümlere ayrılmıştır:

Dağıtıma göre

• Bulut tabanlı
• Şirket İçi

İşletme Büyüklüğüne Göre

• Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler
• Büyük İşletmeler

Dikey olarak

• BFSI
• BT ve Telekomünikasyon
• Sağlık hizmeti
• Perakende
• Reklam ve Medya
• Diğerleri

Bölgeye göre

• Kuzey Amerika
  • BİZ.
  • Kanada
  • Meksika
• Avrupa
  • Fransa
  • İngiltere
  • İspanya
  • Almanya
  • İtalya
  • Rusya
  • Avrupa'nın geri kalanı
• Asya Pasifik
  • Çin
  • Japonya
  • Hindistan
  • Güney Kore
  • Asya Pasifik'in geri kalanı
• Orta Doğu ve Afrika
  • GCC
  • Kuzey Afrika
  • Güney Afrika
  • Orta Doğu ve Afrika'nın geri kalanı
• Latin Amerika
  • Brezilya
  • Arjantin
  • Latin Amerika'nın geri kalanı