机器学习(ML)市场规模,分享& COVID-19影响分析,通过组件(解决方案和服务),由企业规模(中小企业和大型企业),通过部署(云和内部)、行业(医疗、零售、电信,BFSI、汽车和运输、广告和媒体,制造,和其他人),和区域预测,2022 - 2029

机器学习(ML)市场规模在2021年价值154.4亿美元,预计将从211.7亿年的2022美元增长到2099.1亿美元,到2029年,展示一个2022 - 2029年期间38.8%的复合年增长率。根据我们的分析,全球机器学习(ML)市场表现出更高的2020年相比2019年增长36.1%。COVID-19大流行的全球影响和惊人的,前所未有的机器学习技术见证需求的背景下,在所有地区电视台相比的水平。

机器学习是人工智能(AI)的一个子集。它是一种数据分析方法,教电脑学习算法和数据并迅速模仿人类学习的方式。增加采用人工智能(AI)和ML技术在各种终端行业,如医疗、汽车、零售、和制造等方面扮演着重要的角色在市场增长。此外,在2020年,一些国家已经采取检疫措施和社会距离政策来减轻大流行的影响。开发人员和研究人员打算使用毫升工具来分析这些措施的影响。例如,

• 2020年4月,麻省理工学院的研究人员开发了一个模型,使用数据从COVID-19大流行。该模型利用机器智能算法来确定或预测病毒的传播和检疫措施的有效性。这样的进步可能会飙升高级机器智能功能的需求。

人工智能领域正在经历全球指数增长。深度学习是毫升的子集在人工智能(AI)技术。它利用人工神经网络(ANN)的层次水平进行机器学习的过程。全球市场有望获得牵引力由于深度学习算法的改进。除此之外,许多公司正在加强他们的深度学习能力驱动创新,有望推动机器学习(ML)市场增长各行业和地区。

COVID-19影响

COVID-19流行创造了前所未有的市场领先企业的机会

COVID-19预计将产生积极影响的增长机器学习(ML)市场分析期间。这是归因于显著加速采用ML技术在医疗、汽车、零售等。COVID-19大流行大大受影响国家的卫生、金融和社会系统。

人工智能技术的应用可能会帮助战斗COVID-19大流行。一些国家正在使用人口监测方法来跟踪和追踪COVID-19病例。例如,根据布鲁金斯学会(Brookings Institution),在韩国,研究人员使用监控录像和地理定位数据跟踪冠状病毒的病人。数据科学家使用监控录像数据和机器智能算法的帮助他们预测未来爆发的位置和通知责任部门,实时跟踪COVID阳性患者。这样的活动计划可能会飙升对机器智能的解决方案的需求在即将到来的时期。此外,公司投资和部署颠覆性技术,如边缘计算、人工智能(AI),连接设备,ML COVID-19大流行期间开始意识到这些技术正在帮助业务COVID-19恢复初始的影响和驱动业务自动化在未来。

因此,考虑到上述因素,人工智能(AI),云计算和其他技术预计将颠覆性技术,使未来的平台。

最新趋势

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集成与Analytics-driven机器智能的解决方案是一个不断增长的市场趋势

近年来,零售领域的分析激增。许多电子商务企业,像亚马逊、阿里巴巴和eBay,利用先进的数据分析技术,增加销售,提高消费者满意度。认知语音编码方法基于ML原则已成为研究和开发的结果在语音和语音识别技术。

因为公司接受更先进的安全框架,机器学习将成为一个重要的安全趋势分析。如此大量的数据被创建并在众多交换网络,网络专业人士有一个巨大的困难在跟踪和分析潜在的网络威胁和攻击。机器学习算法也协助组织和安全团队预测,快速地跟踪和识别网络攻击网络威胁变得更加广泛和复杂。因此,将先进的学习能力纳入analytics-driven解决方案当然是成为一个主要行业的趋势。

驱动因素

增加应用医疗可能推动市场增长

毫升技术已经在各种情况下的医疗协助。在医疗保健中,这项技术有助于评估数以百万计的不同的数据点和预测的结果,以及给快风险分数和准确的资源分配,以及其他用途。

识别疾病和诊断:这项技术的一个最重要的应用在医疗检测和诊断疾病和条件有时很难确定。这可以包括任何癌症很难识别其他遗传性疾病的早期阶段。IBM沃森基因组学是一个著名的例子是如何结合认知计算与genome-based肿瘤测序可能有助于癌症的诊断。生物制药巨头Berg,利用人工智能产生治疗在癌症等领域的解决方案。

医学影像诊断:革命被称为计算机视觉技术结合了ML和深度学习。这是接受微软的InnerEye计划,其重点是图像对图像分析诊断工具。

这些因素可能会推动市场增长。

限制因素

技术上的限制和缺乏准确性阻碍市场增长

毫升平台提供了大量的好处,帮助推动市场增长。然而,平台缺乏某些参数,将阻碍市场的增长。市场的主要限制因素之一是存在不准确的算法,这是偶尔不发达。精度是非常重要的在大数据和机器学习的制造企业。有点不准确的算法可能导致错误的物品的生产。因此,需要人工交互,直到系统的所有参数,误差接近或等于零。因此,这个因素可能会阻碍市场的增长。

分割

通过成分分析

机器学习解决占绝大多数的市场份额

通过组件,全球市场划分为解决方案和服务。解决了最大的市场份额,2021年预计将保持其主导地位在即将到来的时代。提供的解决方案市场参与者包括IBM公司的沃森机器学习、甲骨文ML,微软公司的Azure。这些解决方案帮助数据科学家和研究人员加快部署人工智能和毫升。Machine-learning-as——服务预计将在未来几年增长的市场趋势。

专业和管理服务被认为是在服务。服务是预期的见证在预测期间显著增长。这些服务帮助行业做出明智的决定可操作的策略提高操作工作流、端到端风险和合规管理功能。

通过企业规模分析

中小型企业增加科技支出将人工智能和ML技术

由企业大小、全球市场是分岔为中小型企业和大型企业。大型企业在2021年占最大的市场份额。这是归因于日益增长的实现人工智能和数据科学技术引入定量洞察企业运营。大公司正在利用深度学习,人工学习和优化决策提供高市场服务。

中小型企业估计在预测期间表现出显著的增长。AI和ML预计将使中小企业能够减少ICT投资的关键技术和数字资源的访问。

通过部署分析

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增加需求的基于云的解决方案来帮助经济增长

通过部署,市场被分为云和内部。市场参与者提供机器智能的解决方案,可以部署在云上或内部。例如,字母,inc .提供谷歌云。谷歌云提供了全面的工具集关于机器学习和人工智能。同样,BigML为企业提供内部部署希望配置、维护和管理他们的企业内的设施。

预计云部署,见证一个了不起的增长率预测期间。灵活性,软件自动升级,通过云备份系统,灾害管理和增强效率的几个关键优势,促使云交付模式的实现深度学习软件解决方案和服务。

2020年本地捕获了大量市场份额。这部分的增长将发生在账户的大型计算能力和数据安全合规提供。

通过终端用户分析

医疗行业目睹了一个非凡的市场增长

处理大量数据的行业利用毫升技术从数据中收集实时的见解。实时的见解使行业获得更多的优势竞争对手和工作更有效率。

pre-COVID-19场景,可穿戴设备和传感器的出现,用于评估病人的健康在实时猛增,对机器智能应用在医疗行业的需求。技术帮助医学专家识别趋势和分析数据以改进诊断和治疗。然而,新型冠状病毒的爆发人工学习技术的应用增强整个行业。

银行和其他金融企业利用机器智能技术,以防止欺诈和识别数据的重要见解。电子商务已经成为零售业的商业行为的主要驱动力。零售商依靠机器智能捕捉数据,分析它,利用它向客户提供个性化的购物体验。这些方面需求驱动ML科技金融和零售行业。

汽车和运输预计将见证在未来几年大幅增长。在自动驾驶汽车自主研发先进运输需求驱动的解决方案。

区域分析

北美机器学习(ML)市场规模,2021年(十亿美元)

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全球市场范围分类在五个地区,即北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲和拉丁美洲。

在2020年北美捕获的最大的市场份额。主要研发投资者的存在如IBM公司,Amazon.com,甲骨文公司扩展了整个地区的市场规模。此外,高投资和建立IT基础设施的可用性将推动在北美市场的增长。例如,国防高级研究计划局(DARPA)的美国投资20亿美元开发人工智能技术,如机器学习,等等。

预计欧洲注册全球市场的强劲增长。这是归因于毫升技术的使用上升与大量的熟练工人在新兴市场,如英国和德国。区域市场正在影响进一步提高客户获得AI-enabled服务和商品。2018年6月,欧盟提出了一种数字欧洲项目的预算为2021 - 2027年期间104亿美元。该计划旨在发展的人工智能技术在社会和经济和部署的应用程序。这样的活动计划有可能创造新的市场机会并提高在欧洲市场的增长。

亚太地区预计将展示一个更加健壮的增长率预测期。该地区的发展中国家如中国、印度和菲律宾构成一个充满活力和健壮的创业生态系统辅助与日益熟练劳动力,推动整个地区的市场增长。进一步说,日本政府正在采取各种措施鼓励全国的人工智能,随着激增采用机器学习服务,扮演着一个重要的角色在推动日本的市场。这些都是一些亚太地区推动市场增长的因素。

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在中东和非洲,石油资源丰富的海湾国家正在积极努力通过人工智能多元化经济。大多数海湾国家已经认识到的突出先进技术并不断关注新技术的发展。阿联酋领导阿拉伯世界创新和采用的技术。同时,智能城市项目自治区交通驱动器AI功能在该地区的需求。拉丁美洲国家如巴西、墨西哥和乌拉圭正在开发新的人工智能策略和连贯的策略来加强区域采用先进技术。该地区预计将在未来带来新的有利可图的市场机会。

关键行业参与者

市场领导者介绍新功能的产品,加强市场地位

公司提供自动化机器智能解决方案轻松构建学习模型和加速投放市场的时间。微软的机器学习操作(MLOps)或DevOps利用Azure的ML的能力。负责机器学习是公司最先进的创新技术,使数据科学家负责。微软公司倾向于在产品推出新功能,以加强其市场地位。例如,

2021年4月:微软公司推出了一个开放的数据库进行交通、卫生和基因组学、人口和安全、劳动经济学、和其他增加毫升使用公开数据集模型的准确性。这还使该公司能够提供超大型见解利用Azure打开数据集与Azure的ML和数据分析解决方案,促进MLaaS销售。

2020年2月:甲骨文公司领先的技术公司,推出了甲骨文云数据科学平台。新推出的平台将协助企业合作建设、培训、管理和部署毫升模型来提高数据科学程序的性能。

列出关键的公司在报告:

• IBM公司(美国纽约)


• SAP SE(老总孔翰宁德国)


• 甲骨文公司(德克萨斯州,美国)


• 惠普企业公司(德克萨斯州,美国)


• 微软公司华盛顿(美国)


• 亚马逊公司。华盛顿(美国)


• 英特尔公司(美国加州)


• Fair Isaac公司(美国加州)


• SAS研究所有限公司(北卡罗莱纳,美国)


• BigML, Inc .(俄勒冈州,美国)

关键行业的发展

• 2022年1月-Acquia引进先进零售客户机器学习模型数据平台,增加客户生命周期价值。这次的发布,该公司旨在帮助零售商获得其业务的整体视图。它帮助零售商在理解杠杆在他们的营销和销售工作。


• 2020年5月-Azure机器学习是一个基于云的服务,允许用户创建和管理毫升的解决方案。它旨在协助数据科学家和工程师最大化的使用现有的数据处理和模型创建能力和框架。帮助他们分发、缩放和部署云的工作负载。

报告覆盖

获得广泛的洞察市场,要求定制

机器学习(ML)市场报告提供了一个全面的市场分析。它关注关键等方面突出的公司,产品和主要应用。除此之外,报告强调了产业发展,提供了洞察市场趋势。除了上述因素外,该报告包括几个因素导致市场近年来的发展。

报告范围和分割

属性	细节
研究期间	2018 - 2029
基准年	2021年
估计一年	2022年
预测期	2022 - 2029
历史时期	2018 - 2020
单位	值(十亿美元)
分割	组件、企业规模、部署、终端用户、地区
通过组件	解决方案 服务
由企业规模	中小企业 大型企业
通过部署	云 内部
由终端用户	医疗保健 零售 它和电信 银行、金融服务和保险(BFSI) 汽车与交通运输 广告和媒体 制造业 其他(能源和公用事业等)。
按地区	北美(组件,由企业大小,部署,通过终端用户,通过国家) 美国(部署) 加拿大(部署) 欧洲(组件,由企业大小,部署,通过终端用户,通过国家) 英国(部署) 德国(部署) 法国(部署) 斯堪的那维亚(部署) 欧洲其他国家 亚太(组件,由企业大小,部署,通过终端用户,通过国家) 中国(部署) 日本(部署) 印度(部署) 东南亚(部署) 其他亚太 中东和非洲(组件,由企业大小,部署,通过终端用户,通过国家) GCC(部署) 南非(部署) 其他中东和非洲 拉丁美洲(组件,由企业大小,部署,通过终端用户,通过国家) 巴西(部署) 墨西哥(部署) 其他拉丁美洲