Размер мирового рынка, прогноз и основные тенденции на 2025-2037 гг.
Объем рынка машинного обучения в 2024 году оценивался в 44,58 миллиарда долларов США и, вероятно, превысит 2,84 триллиона долларов США к концу 2037 года, при этом среднегодовой темп роста составит более 37,3% в течение прогнозируемого периода, то есть в период с 2025 по 2037 год. В 2025 году объем отрасли машинного обучения оценивается в 57,95 млрд долларов США.
Рост этого сектора можно объяснить растущим спросом на машинное обучение в секторе здравоохранения. В сфере здравоохранения эта технология анализирует все возможные данные, а затем прогнозирует результаты, а также предлагает оценки риска и правильное распределение ресурсов. Еще одним важным применением этой технологии в этом секторе является то, что она помогает выявлять заболевания, которые иногда трудно идентифицировать. Например, алгоритм, разработанный подразделением Google DeepMind, может идентифицировать на сетчатке изображения глазных заболеваний, включая диабетическую ретинопатию.
Кроме того, технология машинного обучения широко используется в банковском и финансовом секторе для улучшения обнаружения мошенничества, управление рисками и снизить киберугрозы в банках. Банки и другие финансовые учреждения используют алгоритмы машинного обучения для анализа огромных объемов данных в реальном времени и более точного выявления случаев мошенничества и других рисков. Ожидается, что рост сектора финансовых услуг в ближайшие годы будет стимулировать спрос на технологии машинного обучения. В целом 72% компаний, принявших участие в исследовании, заявили, что используют или создают приложения машинного обучения. Эти приложения используются во все большем количестве различных секторов бизнеса.
Сектор машинного обучения: факторы роста и проблемы
Драйверы роста
<ул>
- Высокий спрос в автомобильном секторе. Основной причиной роста рынка является расширение использования машинного обучения в автомобильном производстве. Алгоритмы, основанные на машинном обучении, используются для анализа и интерпретации данных с камер и датчиков, чтобы беспилотные автомобили могли принимать решения в режиме реального времени и повышать безопасность дорожного движения. Около 78 % автомобильных компаний инвестируют в навыки и обучение в области машинного обучения.
- Растущее внедрение Интернета вещей и автоматизации. Внедрение Интернета вещей и автоматизации будет расти, стимулируя рынок. Операции IoT гарантируют правильную и безопасную работу сотен и более датчиков, подключенных к корпоративной сети, а также точность и своевременность собираемых данных. Хотя сложные внутренние аналитические механизмы выполняют трудоемкую обработку потока данных, для проверки целостности данных часто используются устаревшие методы. Чтобы получить контроль над большими системами Интернета вещей, несколько поставщиков технологий платформ Интернета вещей развивают свои навыки управления операциями с использованием технологий машинного обучения.
- Рост технологического прогресса. Развитие новых технологий приводит к созданию более точных систем, поддерживающих рост рынка. Пользователь взаимодействует с системой, основанной на машинном обучении, например, рекомендательными системами, голосом или системы распознавания изображений. Скорость технологического развития систем распознавания изображений приводит к повышению точности, что вызвало стремление к машинному обучению во всей системе.
Проблемы
<ул>
- Недостаток квалифицированной рабочей силы. Не хватает квалифицированных специалистов, которые могут понимать, разрабатывать и эффективно внедрять модели машинного обучения. Ожидается, что это ограничит рост рынка в течение прогнозируемого периода.
- Связанные проблемы безопасности данных
- Проблемы с качеством и количеством данных
Рынок машинного обучения – ключевые выводы
Сегментация машинного обучения
Развертывание (облако, локально)
По прогнозам, к концу 2037 года облачный сегмент будет занимать 55 % мирового рынка машинного обучения. Одно из основных преимуществ внедрения облачных моделей предоставления обучающего программного обеспечения. решения и услуги — это гибкость, автоматическое обновление программного обеспечения, аварийное восстановление с использованием облачных систем резервного копирования, улучшенная совместная работа, контроль версий документов и предотвращение потери данных с помощью надежных облачных хранилищ.
Тип предприятия (МСП, крупное предприятие)
Рынок машинного обучения в сегменте крупных предприятий должен существенно вырасти с долей 54 % в период с 2025 по 2037 год. Его использование становится все более распространенным
a href="https://www.researchnester.com/reports/artificial-intelligence-as-a-service-market/3901">ИИ как услуга и наука о данных для количественного анализа предприятий, которые Ожидается, что это будет способствовать росту выручки сегмента. Для предоставления эффективных рыночных услуг крупные фирмы используют подходы машинного обучения. Крупные предприятия могут использовать машинное обучение без крупных инвестиций в инфраструктуру с помощью таких сервисов, как Google Cloud AI Platform, Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure Machine Learning, предоставляющих готовые модели, возможности распределенного обучения и управление инфраструктурой.
Наш углубленный анализ мирового рынка включает следующие сегменты:
<тело> <тр> <тр> <тр>
|
Тип предприятия |
<ул>
|
|
Развертывание |
<ул>
|
|
Конечный пользователь |
<ул>
|
Хотите настроить этот исследовательский отчет в соответствии с вашими требованиями? Наша исследовательская команда предоставит необходимую информацию, чтобы помочь вам принимать эффективные бизнес-решения.
Настроить этот отчетЛандшафт машинного обучения: региональный обзор
Прогноз рынка Северной Америки
Ожидается, что в период с 2025 по 2037 год доля рынка машинного обучения в регионе Северной Америки составит 35 %. Ожидается, что Северная Америка станет ведущим рынком в машинное обучение благодаря растущему применению передовых технологий, таких как искусственный интеллект и анализ больших данных. К 2028 году сектор анализа больших данных в Северной Америке достигнет 169,91 миллиарда долларов США. В США находится ряд крупнейших технологических компаний, таких как Google, Microsoft и IBM, которые делают значительные инвестиции в машинное обучение. Кроме того, ожидается, что расширение рынка будет еще больше ускоряться за счет присутствия множества новых компаний в этой области.
Статистика рынка Азиатско-Тихоокеанского региона
Ожидается, что в течение прогнозируемого периода рынок машинного обучения в Азиатско-Тихоокеанском регионе существенно вырастет. В частности, из-за растущего спроса на решения машинного обучения в развивающихся странах, таких как Китай и Индия, рынок региона продолжает расти. В этих странах наблюдается значительный рост использования технологий и цифровизации, что приведет к увеличению спроса на решения машинного обучения.
Компании, доминирующие в сфере машинного обучения
- Корпорация IBM
- Обзор компании
- Бизнес-стратегия
- Основные предложения продуктов
- Финансовые показатели
- Ключевые показатели эффективности
- Анализ рисков
- Последние разработки
- Региональное присутствие
- SWOT-анализ
- Корпорация Microsoft
- Amazon Web Services, Inc.
- Корпорация Oracle
- Google LLC
- SAP SE
- Институт SAS
- Hewlett Packard Enterprise Development LP
- ФИКО
- Корпорация Intel
<ул>
In the News
<ул>
- Корпорация IBM заявила в 2021 году, что будет сотрудничать с Palantir Technologies Inc., чтобы предоставить совместное решение, которое позволит предприятиям создавать приложения искусственного интеллекта. Целью альянса является помочь компаниям ускорить процесс цифровой трансформации и стимулировать рост посредством машинного обучения.
- В 2020 году корпорация Microsoft объявила о приобретении Affirmed Networks, компании, специализирующейся на мобильной виртуализации. Целью приобретения является расширение возможностей Microsoft в области машинного обучения и расширение ассортимент продукции.
Авторы отчета: Abhishek Verma
- Report ID: 5169
- Published Date: Oct 14, 2024
- Report Format: PDF, PPT
