Makine Öğrenimi Pazarı

Makine Öğrenimi Piyasası Boyutu

Küresel Makine Öğrenimi pazar büyüklüğü 2023'te 26.06 milyar ABD Doları olarak değerlendi ve 2024'te 35.44 milyar ABD Doları ile 2031 yılına kadar 328,89 milyar ABD Doları ile artması öngörülüyor ve tahmin döneminde% 37,47'lik bir CAGR sergiliyor. Bulut bilişim ve büyük verilerin çoğalmasındaki gelişmeler pazarın büyümesini teşvik ediyor.

Çalışma kapsamında rapor, 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 ve diğerleri gibi şirketler tarafından sunulan hizmetleri içermektedir.

Yapay zeka ile çalışan siber güvenlik çözümlerinin ortaya çıkması, makine öğrenimi pazarının geliştirilmesi için önemli bir fırsatı temsil etmektedir. Siber tehditler daha sofistike hale geldikçe, geleneksel güvenlik önlemleri giderek daha yetersiz hale geliyor.

AI, gerçek zamanlı olarak tehditleri tahmin edebilen, tespit edebilecek ve yanıtlayabilecek gelişmiş çözümlerin geliştirilmesini sağlayarak siber güvenlikte devrim yapma potansiyeline sahiptir. Makine öğrenimi algoritmaları, kötü niyetli aktiviteyi gösteren kalıpları ve anomalileri tanımlamak için çok miktarda veri analiz edebilir, böylece meydana gelmeden önce saldırıları önleme yeteneğini artırabilir.

• Eylül 2024'te Tata Danışmanlık Hizmetleri, Google Cloud ile olan ortaklığını, kurumsal siber esnekliği artırmayı amaçlayan iki yeni siber güvenlik çözümü sunmak için genişletti. Bu işbirliği, riskleri sürekli olarak izlemek, sapmaları tanımlamak ve düzeltici eylemleri önermek, gelişmiş, alan odaklı siber güvenlik yenilikleri ile güçlendiren düzeltici eylemler önermek için yapay zeka, makine öğrenimi ve otomasyondan yararlanır.

Ayrıca, yapay zeka ile çalışan sistemler, geçmiş olaylardan sürekli olarak öğrenerek yeni tehditlere uyum sağlayabilir ve bu da onları zamanla daha etkili hale getirebilir. Bu yetenek, geleneksel güvenlik sistemlerinin henüz tanımlamadığı sıfır gün saldırılarına ve diğer ortaya çıkan tehditlere karşı savunmak için özellikle değerlidir.

Hassas verileri korumak ve iş sürekliliğini sağlamak için Finans ve Sağlık Hizmetleri de dahil olmak üzere AI güdümlü siber güvenliklere artan güven, pazar ilerlemesi için önemli fırsatlar sunmaktadır. Ayrıca, sağlam siber güvenlik önlemlerine yönelik artan talebin, AI ile çalışan çözümlerin geliştirilmesini ve konuşlandırılmasını artırması öngörülmektedir.

Makine öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenmesini ve zaman içinde performanslarını artırmasını sağlayan yapay zekanın (AI) bir dalıdır. Bu bilgilere dayanarak verileri analiz etmek, kalıpları tanımak ve tahminler veya kararlar almak için algoritmaların kullanımını içerir. İşletmeler ve endüstriler arasında çeşitli şekillerde konuşlandırılabilir.

İşletmelerde, makine öğrenimi karar verme süreçlerini geliştirmek, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek ve müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmek için 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 öngörücü analitik yoluyla hasta sonuçlarını iyileştirmek için makine öğrenimi konuşlandırılabilir. Makine öğreniminin bu sektörlere konuşlandırılması, verimlilik, maliyet tasarrufu ve daha hızlı yenilik yapma yeteneğine neden olabilir.

Ayrıca, veri kullanılabilirliği artar, makine öğrenimi modelleri doğruluklarını ve etkinliklerini artırmak için sürekli olarak rafine edilebilir. Makine öğreniminin çok yönlülüğü ve potansiyeli, dünya çapında işletmelerin ve endüstrilerin dijital dönüşümünde kritik bir bileşen haline getirmektedir.

Analistin İncelemesi

Makine öğrenimi pazarı, öncelikle teknolojik gelişmeler, verilerin çoğalması ve çeşitli endüstrilerdeki artan talep nedeniyle güçlü bir büyüme yaşıyor. Kilit pazar oyuncuları, inovasyonu teşvik ederek, ortaklıklar oluşturarak ve araştırma ve geliştirme yatırımlarını artırarak bu eğilimlerden yararlanmak için stratejik olarak konumlandırıyorlar.

Şirketler, sağlık, finans, perakende ve üretim de dahil olmak üzere farklı endüstrilerin çeşitli ihtiyaçlarını karşılayan ölçeklenebilir makine öğrenme platformları geliştirmeye odaklanmaktadır. Bu platformlar, makine öğrenimi modellerinin dağıtımını basitleştiren ve onları çeşitli uzmanlık seviyelerine sahip işletmeler için erişilebilir hale getiren uçtan uca çözümler sunar.

Ayrıca, işletmelerin önemli açık altyapı yatırımları olmadan sağlam bilgi işlem kaynaklarından yararlanmalarına izin verdikleri için bulut tabanlı makine öğrenimi hizmetlerinin önemi artmaktadır.

• Örneğin, Eylül 2023'te Merck, her ikisi de İngiltere merkezli AI-güdümlü ilaç tasarımı ve keşif teknolojilerini kullanmak için Benevolentai ve Excientia ile stratejik işbirliklerini duyurdu. Bu ortaklıklar, onkoloji, nöroloji ve immünoloji alanında sınıfının ilk ve sınıfının en iyisi potansiyele sahip yeni ilaç adayları üretmeyi ve Merck'in bu kritik terapötik alanlarda araştırma ve geliştirmesini ilerletmeyi amaçlamaktadır.

Makine öğrenimi pazarının büyümesi, makine öğreniminin Edge Computing, Nesnelerin İnterneti (IoT) veblok zinciri. Bu entegrasyon, özellikle özerk sistemler, akıllı şehirler ve kişiselleştirilmiş tıp gibi alanlarda inovasyon ve genişleme için yeni fırsatlar yaratıyor.

Bununla birlikte, rekabet avantajlarını korumak için şirketler veri gizliliğini, etik yapay zekayı ve işgücündeki beceri boşluğunu ele almalıdır. Veri koruma düzenlemelerine uyum sağlamak ve kullanıcılar tarafından güvenilebilecek açıklanabilir AI modellerinin geliştirilmesi kritik hususlar haline gelmektedir.

Ayrıca, şirketlerin işgücünü yükseltmek ve makine öğrenimi uzmanlığına yönelik artan talebi karşılamak için bir yetenek boru hattı oluşturmaya yatırım yapmaları gerekmektedir. Piyasa geliştikçe, kilit oyuncuların büyümeyi teşvik ederken ve makine öğrenimi manzarasında yeniliği teşvik ederken bu zorluklarda gezinmeleri esastır.

Makine Öğrenimi Pazar Büyüme Faktörleri

Bulut bilişimdeki gelişmeler, Makine Öğrenimi pazarının ana itici gücünü desteklemektedir. Bulut platformları aracılığıyla ölçeklenebilir, isteğe bağlı bilgi işlem kaynaklarının mevcudiyeti, makine öğrenme modellerini dağıtmanın yüksek maliyetleri ve teknik karmaşıklığı ile ilişkili engelleri ortadan kaldırıyor.

Bulut bilişim hizmetleri, makine öğrenimi görevleri için gereken büyük veri kümelerini ve yoğun işlemeyi işlemek için güçlü GPU'lar ve geniş depolama özellikleri de dahil olmak üzere gerekli altyapıyı sağlar.

Ayrıca, bu platformlar, makine öğrenme uygulamalarını geliştirme ve dağıtma sürecini kolaylaştıran önceden inşa edilmiş makine öğrenme modelleri ve araçları sunar. Bu erişilebilirlik, fiziksel donanıma veya uzmanlaşmış uzmanlığa önemli yatırımlar yapmadan makine öğrenimini kullanmalarını sağlar.

• Ocak 2023'te IBM ve Intel, IBM Cloud Bare metal ve sanal sunucularda 4. nesil Intel Xeon işlemcilerini başlatarak ortaklıklarını güçlendirdiler. Bu işlemciler AI, makine öğrenimi, analitik, bulut ve daha fazlasında yüksek performans için optimize edilmiştir ve işletmelerin verimliliği ve ölçeklenebilirliği en üst düzeye çıkarmasını sağlar.

Ayrıca, bulut tabanlı makine öğrenimi hizmetleri, modelleri rafine etmek ve doğruluğu iyileştirmek için gerekli olan hızlı deneylere ve yinelemeye izin verir. İşletmeler bu gelişmeleri makine öğrenimi çabalarını hızlı bir şekilde ölçeklendirmek, piyasa taleplerini karşılamak ve rekabet avantajı kazanmak için kullanıyorlar.

Makine öğreniminin bulut bilişim ile entegrasyonu, yeni uygulamaların ve çözümlerin geliştirilmesini hızlandıran geliştiriciler arasında küresel işbirliğini ve kaynak paylaşımını kolaylaştırarak yeniliği teşvik etmektir. Bulut bilişim ilerledikçe, makine öğreniminin yaygın olarak benimsenmesini ve başarısını artırması, işletmelere yeni fırsatlar sunması ve operasyonlarını dönüştürmesi muhtemeldir.

Makine öğrenimi uzmanlığındaki beceri boşluğu, makine öğrenimi girişimlerini uygulamak ve ölçeklendirmek isteyen kuruluşlar için önemli bir zorluk oluşturmaktadır. Makine öğrenimi yeteneklerine olan talep arttıkça, makine öğrenme modellerini etkili bir şekilde geliştirmek, dağıtmak ve yönetmek için gerekli becerilere sahip profesyonellerin sıkıntısı vardır. Bu boşluk, proje zaman çizelgelerindeki gecikmelere, maliyetlerin artmasına ve yenilik için kaçırılan fırsatlara yol açıyor.

Şirketler, veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve makine öğrenimi için çok önemli diğer rolleri işe almakta zorluklarla karşılaşmaktadır. Makine öğreniminin karmaşıklığı ve hızlı evrimi, bu zorluğu daha da kötüleştiriyor, bu da deneyimli profesyonellerin yeni gelişmelerle güncellenmesini sağlamak için sürekli olarak yükselmelerini gerektiriyor.

Bu zorluğu azaltmak için kuruluşlar, mevcut iş gücünü artırmak için eğitim ve geliştirme programlarına yatırım yapıyor ve çalışanları mevcut makine öğrenimi bilgi ve araçlarıyla donatıyor.

• Örneğin, Eylül 2023'te IBM, 2026 yılına kadar AI'da iki milyon öğrenciyi eğitme sözü verdi ve yeterince temsil edilmeyen topluluklara odaklandı. Bu taahhüt, üniversitelerle küresel AI eğitim işbirliklerini genişletmeyi, IBM SkillsBuild aracılığıyla yeni üretken AI kursları başlatmayı ve yetişkin öğrenciler için AI eğitimi sunmak için ortaklık kurmayı ve böylece AI eğitimine ve isteğe bağlı teknik rollere erişimi artırmayı içerir.

Belirli endüstri ihtiyaçlarını karşılayan özel eğitim programları oluşturmak için akademik kurumlarla ve çevrimiçi öğrenme platformlarıyla ortaklıklar kurulmaktadır.

Buna ek olarak, bazı şirketler model oluşturma sürecini basitleştiren otomatik makine öğrenimi (otomatik) araçlardan yararlanıyor ve böylece son derece uzmanlaşmış uzmanlığa olan güvenini azaltıyor. Beceri boşluğunu ele almanın, kuruluşların makine öğrenimini etkili bir şekilde kullanmalarını, yeniliği teşvik etmelerini ve piyasadaki rekabet avantajlarını korumaları bekleniyor.

Makine Öğrenimi Piyasası Trendleri

Kenar bilgi işlemin entegrasyonu, makine öğrenimi pazarında kayda değer bir eğilim olarak ortaya çıkmaktadır. Kenar bilgi işlem, merkezi bulut altyapılarına güvenmek yerine IoT cihazları veya yerel sunucular gibi kaynağa daha yakın verilerin işlenmesini içerir.

Makine öğrenimini Edge'e entegre etmek, kuruluşların gecikme ve bant genişliği sınırlamalarını ele almak için çok önemli olan gerçek zamanlı veri analizi ve karar verme gerçekleştirmesini sağlar. Bu eğilim, operasyonları optimize etmek, güvenliği artırmak ve sonuçları iyileştirmek için acil bilgiler ve eylemlerin gerekli olduğu üretim, sağlık ve özerk araçlarda özellikle geçerlidir.

• Örneğin, Nisan 2024'te Dell Technologies, üreticilerin AI kullanarak kenar verilerini kullanma yeteneğini geliştirmek için Hyundai Autoever ve Intel ile işbirliği yaparak Edge Partner ekosistemini genişletti. Bu ortaklık, Hyundai Autoever’in çözümlerini Dell’in üretim kenarı için onaylanmış tasarımıyla birleştirerek, fabrika zeminlerinde AI güdümlü optimizasyonları teşvik etmek için gerçek zamanlı izleme, anomali tespiti ve öngörücü bakım sağlıyor.

Ayrıca, makine öğreniminin kenarda dağıtılması, verileri yerel olarak işleyerek daha verimli ve ölçeklenebilir çözümlere izin verir, böylece bulut sunucuları ile sürekli iletişim ihtiyacını azaltır. Bu, gecikmeyi azaltır ve veri gizliliğini artırır, çünkü hassas bilgiler ağ üzerinden iletilmeden yerinde analiz edilebilir.

Ek olarak, kenar tabanlı makine öğrenme modelleri sürekli olarak rafine edilmekte ve güncellenmektedir, bu da değişen koşullara ve gelişen tehditlere uyum sağlamalarını sağlar. Bununla birlikte, IoT cihazlarının ve akıllı sistemlerin çoğalması, makine öğrenimini kenar hesaplamasıyla entegre etmenin öneminin altını çizmektedir. Bu entegrasyonun akıllı, özerk operasyonları sağlamak, yeniliği teşvik etmek ve bağlı sistemlerin yeteneklerini geliştirmek için çok önemli olması muhtemeldir.

Segmentasyon analizi

Küresel pazar, konuşlandırma, kurumsal büyüklük, dikey ve coğrafya temelinde bölümlere ayrılmıştır.

Dağıtım yoluyla

Dağıtıma dayanarak, piyasa bulut tabanlı ve şirket içi olarak çatallandı. Bulut tabanlı segment, 2023'te% 69,01'lik en büyük makine öğrenimi pazar payını yakaladı ve büyük ölçüde bulut bilişim hizmetlerinin çeşitli sektörlerde yaygın olarak benimsenmesine atfedildi. Bu büyüme, bulut platformlarının esnekliği, ölçeklenebilirliği ve maliyet etkinliği ile daha da körüklenmektedir.

Kuruluşlar, verilerini ve uygulamalarını buluta taşıyarak giderek daha fazla taşıma, makine öğrenme modellerini verimli bir şekilde dağıtmak için gereken geniş hesaplama gücü ve depolama kapasitesinden yararlanmalarını sağlıyor. Bu hakimiyet, artan eğilimi ile daha da desteklenmektedir.dijital dönüşümşirketlerin operasyonel çevikliği ve yeniliği artırmak için bulut altyapısına öncelik verdiği yerler.

Buna ek olarak, bulut platformları, işletmelere makine öğrenimi uygulamalarının geliştirilmesini ve dağıtımını kolaylaştıran gelişmiş makine öğrenme araçlarına ve çerçevelerine erişim sağlıyor. Talep üzerine kaynakları ölçeklendirme yeteneği, kuruluşların donanıma önemli ölçüde açık yatırımlara ihtiyaç duymadan dalgalanan iş yüklerini ve büyük veri kümelerini ele almalarına izin vermektir.

Ayrıca, bulut sağlayıcıları hassas verilerle ilgilenen endüstriler için kritik olan entegre güvenlik önlemleri ve uyumluluk sertifikaları sunmaktadır. Bu, bulut tabanlı makine öğreniminin artan dağıtımına yol açar, böylece segmental büyümeye katkıda bulunur.

Kurumsal boyutuna göre

Kurumsal boyuta dayanarak, Makine Öğrenimi pazarı küçük ve orta ölçekli işletmeler ve büyük işletmeler olarak sınıflandırılmıştır. Küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ) segmenti, tahmin dönemi boyunca% 38,56'lık şaşırtıcı bir CAGR kaydetmeye hazırdır ve esas olarak makine öğrenimi gibi ileri teknolojilerin artan erişilebilirliği ile itilir.

KOBİ'ler, iyileştirilmiş karar verme, gelişmiş müşteri deneyimleri ve daha fazla operasyonel verimlilik de dahil olmak üzere makine öğreniminin rekabet avantajlarını giderek daha fazla tanıyor.Genellikle kapsamlı kurum içi kaynaklara sahip olan büyük işletmelerin aksine, KOBİ'ler kaynak kısıtlamalarının üstesinden gelmek için bulut tabanlı ve otomatik makine öğrenme platformlarından yararlanıyor.

Bu platformlar, KOBİ'lerin özel uzmanlık veya önemli sermaye yatırımı gerektirmeden sofistike makine öğrenme modelleri uygulamalarını sağlayan uygun fiyatlı ve ölçeklenebilir çözümler sunar.Ayrıca, bir hizmet olarak makine öğreniminin (MLAAS) artan kullanılabilirliği, Makine Öğrenme modellerini hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde denemek ve dağıtmak için ihtiyaç duydukları araçları sağlıyor.

Bu eğilim özellikle etkilidir, çünkü KOBİ'ler genellikle daha çeviktir ve yeni teknolojileri daha büyük kuruluşlardan daha hızlı benimseyebilir. Bu, kişiselleştirilmiş pazarlama, envanter yönetimi ve sahtekarlık tespiti gibi alanlarda yeniliği teşvik etmek için makine öğreniminin artan kullanımına yol açar. KOBİ'ler arasında makine öğrenimi teknolojilerinin hızla benimsenmesi, ekonomik büyümeye artan katkılarıyla birleştiğinde, segmentin büyümesini daha da itmektedir.

Dikey olarak

Dikey olarak, pazar BFSI, BT ve Telekomünikasyon, Sağlık, Perakende, Reklam ve Medya ve diğerlerine ayrılmıştır. BFSI segmenti, esas olarak sektörün makine öğrenme teknolojilerine önemli yatırımları nedeniyle 2023'te en yüksek 6,43 milyar ABD Doları gelir elde etti.

BFSI'da makine öğreniminin benimsenmesi, artan dijital ve veri odaklı bir ortamda güvenliği artırma, optimize etme ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için artan ihtiyaçtan kaynaklanmaktadır.

Makine öğrenimi, BFSI sektörünün karşılaştığı kalıcı zorlukları ele alan sahtekarlık tespiti, risk yönetimi ve düzenleyici uyum için yaygın olarak kullanılmaktadır. Makine öğrenimi algoritmaları, şüpheli faaliyetleri tanımlamak ve finansal sahtekarlığı azaltmak, böylece hem müşterileri hem de kurumları korumak için büyük miktarlarda işlemsel veriyi gerçek zamanlı olarak analiz eder.

Ayrıca, BFSI sektörü, bireysel müşteri profillerine ve davranışlarına dayalı özel finansal ürünler ve hizmetler sunarak müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmek için makine öğreniminden yararlanmaktadır. Bu kişiselleştirme müşteri katılımını ve sadakatini artırıyor.

Ayrıca, sektör otomasyon yoluyla operasyonları kolaylaştırmak için makine öğrenimini kullanıyor, böylece maliyetleri düşürüyor ve verimliliği artırıyor. Finansal kurumlar, makine öğreniminin süreçlerine entegrasyonu ile dijital dönüşüme giderek daha fazla odaklanmaktadır.

Makine Öğrenimi Pazarı Bölgesel Analiz

Bölgeye dayanarak, küresel pazar Kuzey Amerika, Avrupa, Asya-Pasifik, MEA ve Latin Amerika'ya ayrılmıştır.

Kuzey Amerika Makine Öğrenme Pazarı,% 38,96'lık önemli bir pay oluşturdu ve 2023'te 10.15 milyar ABD Doları değerinde. Bu hakimiyet, ileri teknolojilerin erken benimsenmesi, sağlam teknolojik altyapı ve ABD ve Kanada'daki önde gelen teknoloji şirketlerinin ve girişimlerinin yüksek bir konsantrasyonuna atfedildi.

Kuzey Amerika işletmeleri, özellikle sağlık, finans ve perakende gibi sektörlerde rekabet avantajı elde etmek için makine öğrenimine büyük yatırım yapıyor. Bölgenin araştırma ve geliştirmeye odaklanması, sürekli yeniliği teşvik etmektir ve bu da iş operasyonlarını dönüştüren en yeni makine öğrenme uygulamaları ile sonuçlanmaktadır.

• Mayıs 2024'te IBM, IBM'in Watsonx AI ve veri platformunun tüm portföyünü AWS hizmetleriyle entegre etmek için Amazon Web Services (AWS) ile işbirliğini açıkladı. Bu ortaklık, kapsamlı yönetişim ile açık, hibrit bir yaklaşım kullanarak, kuruluşların AI yeteneklerini etkili bir şekilde yönetmesini ve genişletmesini sağlayarak AI'nın işletmeler arasında ölçeklendirilmesini basitleştirmeyi amaçlamaktadır.

Ayrıca, bölgesel pazar gelişimi AI ve ilgili teknolojilere önemli hükümet ve özel sektör yatırımları tarafından desteklenmektedir. Bu yatırımlar yeni makine öğrenme araçlarının ve platformlarının geliştirilmesini teşvik ediyor. Buna ek olarak, yetenekli bir işgücünün ve önde gelen akademik kurumların varlığı, bölgenin ileri makine öğrenme çözümleri geliştirme ve uygulama yeteneğine katkıda bulunuyor ve böylece bölgesel pazar dışına yardımcı oluyor.

Asya-Pasifik, önümüzdeki yıllarda% 40,85'lik en yüksek CAGR'de büyümeye hazırlanıyor ve bölgenin makine öğrenimi teknolojilerinin hızla artan benimsenmesini yansıtıyor. Bu genişleme, artan dijital ekonomi, AI'daki önemli yatırımlar ve çeşitli endüstrilerdeki gelişmiş analitiklere yönelik artış ihtiyacı dahil olmak üzere çeşitli faktörlerle desteklenmektedir.

Çin, Hindistan ve Japonya gibi ülkeler, güçlü hükümet girişimleri, teknoloji girişimlerinin yükselişi ve büyük popülasyonları tarafından üretilen çok miktarda verilerin mevcudiyeti ile desteklenen bu büyümenin ön saflarında yer almaktadır.

Asya-Pasifik'te üretim, perakende ve finans gibi endüstriler, verimliliği, müşteri deneyimlerini ve karar alma süreçlerini artırmak 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'ler) makine öğrenme çözümlerine erişmesini ve dağıtmasını sağlayarak bölgesel pazar büyümesine yardımcı olmaktadır.

Rekabetçi manzara

Küresel Makine Öğrenimi Pazarı raporu, endüstrinin parçalanmış doğasını vurgulayan değerli bilgiler sağlar. Önde gelen oyuncular, ürün portföylerini genişletmek ve farklı bölgelerdeki pazar paylarını artırmak için ortaklıklar, birleşme ve devralmalar, ürün yenilikleri ve ortak girişimler gibi çeşitli önemli iş stratejilerine odaklanıyor.

Şirketler, hizmetlerin genişletilmesi, araştırma ve geliştirme yatırımları (Ar -Ge), yeni hizmet sunum merkezlerinin kurulması ve pazar büyümesi için yeni fırsatlar yaratması muhtemel hizmet sunum süreçlerinin optimizasyonu gibi etkili stratejik girişimler uyguluyorlar.

Makine öğrenimi pazarında kilit şirketlerin listesi

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

Kilit Endüstri Gelişmeleri

• Mart 2024 (Genişleme):Hewlett Packard Enterprise (HPE), üretken AI, derin öğrenme ve makine öğrenimi uygulamalarının konuşlandırılmasını ilerletmeyi amaçlayan NVIDIA GTC'deki AI-Yerli portföyünde güncellemeleri duyurdu. Bu çözüm, büyük işletmelerin, araştırma kurumlarının ve hükümet organlarının büyük dil modelleri, tavsiye sistemleri ve vektör veritabanları da dahil olmak üzere Genai ve derin öğrenme girişimlerini hızlandırmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
• Kasım 2023 (Genişleme):Amazon Web Services (AWS), ilaç keşfi ve üretim verimliliği için üretken AI tabanlı çözümler geliştirmek için Amgen ile genişletilmiş bir ortaklık duyurdu. Yeni tesis, üretim süreçlerinde günlük veri analizi için makine öğrenme modelleri inşa etmek, eğitmek ve dağıtmak için AWS'nin Amazon Sagemaker'ı kullanarak gelişmiş dijital ve robotik teknolojileri dahil etmek için tasarlanmıştır.

Küresel Makine Öğrenimi Pazarı bölümlere ayrıldı:

Dağıtım yoluyla

• Bulut tabanlı
• Şirket içi

Kurumsal boyutuna göre

• Küçük ve orta ölçekli işletmeler
• Büyük İşletmeler

Dikey olarak

• BFSI
• Bu 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