Рынок машинного обучения как услуги в Испании – тенденции отрасли и прогноз до 2029 года

Анализ и размер рынка

Компании на рынке машинного обучения как услуги концентрируются на таких важных отраслях, как здравоохранение, BFSI и телекоммуникации, чтобы определить стабильные потоки доходов после суммы коронавируса. Однако технологические ошибки и нехватка экспертов с опытом машинного обучения, по-видимому, являются одними из основных сдерживающих факторов при принятии машинного обучения организациями. Это может создавать препятствия при внедрении платформ машинного обучения как услуги. Кроме того, нехватка безопасности знаний из-за нехватки оборудования отрицательно влияет на расширение рынка. Следовательно, участники рынка машинного обучения как услуги должны сотрудничать с правительством и ограничительными организациями для стандартизации машинного обучения как услуги.

По данным исследования рынка Data Bridge, ожидается, что рыночная стоимость машинного обучения как услуги, которая в 2021 году составила 5,45 млрд долларов США, к 2029 году достигнет 79,34 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста 39,76 % в прогнозируемый период 2022–2029 годов.

Определение рынка

Машинное обучение — это технология, которая дает компьютерам возможность изучать и изменять основные функции при воздействии различных наборов данных. Машинное обучение стало важнейшим инструментом для бизнеса. Такие технологические гиганты, как Amazon и Google, вкладывают огромные средства в расширение и укрепление своей клиентской базы.

Область отчета и сегментация рынка

 Динамика рынка машинного обучения как услуги в Испании

В этом разделе рассматривается понимание движущих сил рынка, преимуществ, возможностей, ограничений и проблем. Все это подробно обсуждается ниже:

Водители:

• Достижения в области технологий

Стремительные достижения и инновации происходят в санкционирующих технологиях. Многочисленные поставщики решений проделывают большую работу в этих областях. Например, Affectiva недавно запустила свою технологию анализа ощущений, которая имеет крупнейшее хранилище знаний из более чем двух миллионов видео лиц, санкционируя своих покупателей для достижения высокой точности с непревзойденными идеями. Помимо этого, другие игроки, такие как небольшие игроки, такие как Cognitec System, Emotient, Gesturetek, Saffron и Palantir, создают важные достижения в области распознавания жестов, распознавания лиц, вычисления психологических признаков и анализа соматических клеток. Ожидается, что эти разработки будут подпитывать расширение рынка в последующие годы.

• Хранение и архивирование данных

В алгоритмах глубокого обучения пакет хранения и архивирования информации играет важную роль в прогнозировании решений для ужасно сложных проблем. Поскольку алгоритмическая программа глубокого обучения имеет дело с синтетической нейронной сетью, состоящей из множества слоев, ей требуется огромное количество наборов информации для предоставления результата. Алгоритмическая программа глубокого обучения использует пакет хранения и архивирования информации, чтобы сосредоточиться на расширенных функциях в искусственной нейронной сети.

• Моделирование и обработка

За последнее десятилетие технологии машинного обучения превратились в «алгоритмы», разработанные во многих областях, включая статистику, арифметику, нейробиологию и вычисления, что сделало их коммерчески жизнеспособными и вычислительно надежными. Несколько приложений, предлагаемых в настоящее время, такие как распознавание речи, обнаружение мошенничества и улучшение сетей, используют широкий спектр методов машинного обучения, поддерживаемых классификацией, регрессией и оценкой для структурированных наборов знаний метода.

• Интерфейс программирования приложений на основе облака и веб-технологий (APIS)

В правиле машинного обучения потребность в информации является жизненно важным входным параметром. Ряд бизнес-вертикалей, таких как банковское дело и финансовые услуги, хотели бы мгновенно получать огромное количество информации для прогнозирования поведения рынка. Алгоритмы машинного обучения получают ужасно мало времени для прогнозирования решений при сборе информации из программного обеспечения для хранения и архивирования информации. Чтобы превзойти это качество, алгоритмы машинного обучения создают интерфейс между облаком и, следовательно, платформой приложений.

Возможности:

• Увеличение инвестиций в сферу здравоохранения

В области медицины огромные данные используются для вычисления сложных статистических данных в огромных объемах, что позволяет выявлять тенденции и закономерности, имеющие решающее значение для приложений в сфере здравоохранения. Огромные данные помогают врачам предвидеть проблемы до того, как они возникнут. Кластер аналитики здравоохранения Elsevier произвел революцию в уходе за пациентами в ФРГ, используя огромные данные. Корпорация тесно сотрудничает с экономистами здравоохранения, врачами, статистиками, ИТ-специалистами и аналитиками для сбора информации, основанной на фактических данных, о приемлемых методах лечения. Это часто осуществляется с помощью огромных данных, находящихся во внимании, и надлежащим образом используется медицинскими специалистами с помощью ИИ. Подготовка огромных данных, находящихся во внимании, значительно расширила рынок машинного обучения в Германии.

Ограничения/проблемы:

Нехватка уверенной рабочей силы для внедрения машинного обучения как рынка услуг может стать ключевой проблемой, которая будет препятствовать росту мирового рынка машинного обучения как услуг в точной степени. Кроме того, предприятия хотели бы, чтобы квалифицированные услуги настраивали определенные функции для внедрения на их платформах MLaaS. Строгие проблемы соответствия — еще одна проблема, которая, как ожидается, будет сдерживать целевой рынок.

Этот отчет о рынке машинного обучения как услуги  содержит сведения о последних разработках, правилах торговли, анализе импорта-экспорта, анализе производства, оптимизации цепочки создания стоимости, доле рынка, влиянии внутренних и локальных игроков рынка, анализирует возможности с точки зрения новых источников дохода, изменений в правилах рынка, анализе стратегического роста рынка, размере рынка, росте рынка категорий, нишах приложений и доминировании, одобрении продуктов, запусках продуктов, географических расширениях, технологических инновациях на рынке. Чтобы получить больше информации о рынке машинного обучения как услуги,  свяжитесь с Data Bridge Market Research для получения аналитического обзора, наша команда поможет вам принять обоснованное рыночное решение для достижения роста рынка.

Влияние COVID-19 на  рынок машинного обучения как услуги

Пандемия COVID-19 ускорила интерес к машинному обучению, поскольку мир практикует технологии социального дистанцирования. Внедрение машинного обучения как рынка услуг должно быть осуществимо через каждую программную систему и услуги в зависимости от объема и характера интеграции. Использование тепловизоров и систем идентификации кластеров стало обычным явлением в аэропортах, на вокзалах и в различных местах общественного посещения. Это привлекло внимание к рынкам машинного обучения как услуг, что, как ожидается, в дальнейшем расширит целевой рынок. Кроме того, использование ИИ для распознавания присутствия людей в закрытых зонах в клиниках, связанных с лечением COVID, оказывает положительное влияние на мировой рынок машинного обучения как услуг. Расчеты, используемые для ИИ и исследований, улучшились благодаря хорошему результату, что создает динамичный шанс для игроков/поставщиков, работающих на рынке машинного обучения как услуг.

 Масштаб рынка машинного обучения как услуги в Испании

Рынок машинного обучения как услуги  сегментируется на основе услуг, модели развертывания бизнес-функций, размера организации, области применения и конечного пользователя. Рост среди этих сегментов поможет вам проанализировать сегменты со слабым ростом в отраслях и предоставить пользователям ценный обзор рынка и рыночную информацию, которые помогут им принимать стратегические решения для определения основных рыночных приложений.

Услуга

• Управляемая услуга
• Профессиональный
• Профессиональное обслуживание

 Бизнес-функция

• Человеческие ресурсы
• Продажи и маркетинг
• Финансы и эксплуатация

 Модель развертывания

• Облако
• На территории

 Размер организации

• Крупная организация
• Малые и средние организации

 Приложение

• Открытие лекарств
• Обнаружение мошенничества и управление рисками
• Обработка естественного языка
• Маркетинг и реклама
• Безопасность и наблюдение
• Распознавание изображений
• Прогностическая аналитика
• Интеллектуальный анализ данных
• Дополненная и виртуальная реальность

Конечный пользователь

• Банковские и финансовые услуги
• Страхование
• ИТ и Телеком
• Исследования и академические исследования
• Правительство и общественный сектор
• Розничная торговля и электронная коммерция
• Производство
• Здравоохранение и фармацевтика
• Путешествия и логистика
• Энергия и коммунальные услуги
• СМИ и развлечения

Конкурентная среда и  анализ доли рынка  машинного обучения как услуги

Конкурентная среда рынка машинного обучения как услуги  содержит сведения по конкурентам. Включены сведения о компании, финансы компании, полученный доход, рыночный потенциал, инвестиции в исследования и разработки, новые рыночные инициативы, глобальное присутствие, производственные площадки и объекты, производственные мощности, сильные и слабые стороны компании, запуск продукта, широта и широта продукта, доминирование приложений. Приведенные выше данные относятся только к фокусу компаний, связанному с рынком машинного обучения как услуги.

Некоторые из основных игроков, работающих на рынке машинного обучения как услуги:

• Google (США),
• Майкрософт (США),
• IBM (США),
• SAP (Германия),
• Amazon Web Services, Inc. (США)

SKU-51987