Machine Learning sebagai Pangsa Pasar Layanan, Pertumbuhan Regional, Dinamika Masa Depan, Tren yang Muncul, dan Prakiraan hingga 2030 – GBS News

Ukuran pasar Machine Learning as a Service (MLaaS) adalah $2,2 miliar pada tahun 2021. Diperkirakan mencapai $32,0 miliar pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 39,8% dari tahun 2022 hingga 2030. Dengan kemajuan dalam ilmu data dan kecerdasan Buatan, kekuatan pembelajaran mesin dipercepat dengan cepat. Perusahaan mulai menyadari potensi teknologi ini dan sebagai hasilnya, tingkat adopsi diperkirakan akan meningkat selama periode perkiraan. Solusi pembelajaran mesin tersedia secara berlangganan, sehingga memudahkan konsumen untuk mengakses teknologi ini.

Selain itu, ia menawarkan fleksibilitas bayar sesuai penggunaan. Layanan mikro yang ditawarkan oleh perusahaan komputasi awan besar seperti Amazon Web Services, Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform adalah contoh produk MLaaS. Pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan algoritme pembelajaran mesin umum sering disertakan dalam solusi ini.

Dapatkan salinan lengkap laporan dalam format PDF:https://www.marketstatsville.com/request-sample/machine-learning-as-a-service

Selain itu, evolusi berkelanjutan dari penawaran layanan ini telah membuat mereka hemat biaya dan memperluas aplikasinya ke berbagai industri pengguna akhir. AWS terus menambahkan fitur baru ke Amazon SageMaker sejak awal. Fitur tambahan termasuk Amazon SageMaker Ground Truth, yang membantu pengembang membuat set data pelatihan beranotasi dengan fidelitas tinggi. Perusahaan juga telah menambahkan SageMaker RL, yang membantu para profesional menerapkan teknologi pembelajaran penguatan yang kuat.

Mendefinisikan Pembelajaran Mesin Global sebagai Pasar Layanan

Pembelajaran mesin sebagai layanan adalah sekelompok layanan yang menyediakan alat pembelajaran mesin sebagai bagian dari layanan komputasi awan. MLaaS membantu pelanggan memanfaatkan pembelajaran mesin tanpa waktu, biaya, dan risiko yang terkait dengan penyiapan tim pembelajaran mesin internal. Masalah infrastruktur seperti pra-pemrosesan data, evaluasi model, pelatihan model, dan akhirnya prediksi dapat dimitigasi oleh MLaaS.

Pembelajaran mesin, subbidang kecerdasan buatan dalam deskripsinya yang paling sederhana, mencakup berbagai algoritme yang digunakan untuk mengekstrak model berharga dari data mentah dan telah berkembang dari statistik dan analitik tradisional.

Dampak COVID-19 pada Pembelajaran Mesin Global sebagai Pasar Layanan
Machine learning sangat membantu dalam menganalisis data terkait COVID-19. Pada April 2020, Amazon Web Services meluncurkan Cord-19 Search, situs web baru yang didukung ML yang dapat membantu peneliti dengan cepat dan mudah menggunakan pertanyaan bahasa alami untuk mencari puluhan ribu makalah dan dokumen penelitian. Selain itu, pada Oktober 2020, Amazon menyediakan perangkat sumber terbuka bagi ilmuwan dan peneliti data untuk memodelkan dan memahami evolusi virus corona dengan lebih baik di komunitas mana pun dari waktu ke waktu. Toolkit ini menampilkan simulasi perkembangan penyakit dan beberapa model ML untuk menguji dampak dari berbagai intervensi.

Misalnya, banyak peneliti menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat sistem pengawasan cerdas yang melacak dan mendeteksi orang yang diduga mengidap COVID-19. Sistem yang diusulkan adalah kerangka kerja baru yang mengintegrasikan teknologi pembelajaran mesin, cloud, fog, dan Internet of Things (IoT) untuk menciptakan sistem pemantauan dan peramalan penyakit COVID-19.

Dinamika pasar global pembelajaran mesin sebagai layanan
Penggerak: Meningkatkan adopsi Internet of Things dan otomatisasi
Operasi IoT memastikan bahwa ribuan atau lebih perangkat di jaringan perusahaan beroperasi dengan benar dan aman, dan bahwa data yang dikumpulkan akurat dan tepat waktu. Sementara mesin analitik back-end kelas atas melakukan pekerjaan berat untuk pemrosesan aliran data, memastikan kualitas data sering kali diserahkan kepada metode lama. Beberapa vendor platform IoT menggabungkan teknologi pembelajaran mesin untuk meningkatkan kemampuan mereka dalam mengelola operasi dan mempertahankan kontrol atas infrastruktur IoT yang besar.

Sebelum membeli, tanyakan @:https://www.marketstatsville.com/buy-now/machine-learning-as-a-service?opt=2950

Pembelajaran mesin dapat mengungkap pola tersembunyi dalam data IoT dengan menganalisis sejumlah besar data menggunakan algoritme yang kompleks. Inferensi pembelajaran mesin dapat menggantikan proses manual dengan sistem otomatis yang menggunakan prosedur yang diturunkan secara statistik dalam proses kritis. Proses pemodelan data IoT diotomatisasi dengan solusi pembelajaran mesin, menghilangkan aktivitas pemilihan model, pengkodean, dan verifikasi yang memakan waktu dan upaya yang intensif.

Tantangan: masalah privasi dan keamanan data
Machine Learning as a Service (MLaaS) menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk analisis prediktif guna meningkatkan pengambilan keputusan. Namun, menggunakan MLaaS menghadirkan tantangan keamanan bagi pemilik model ML dan tantangan privasi bagi pemilik data. Pemilik data peduli dengan privasi dan keamanan data mereka di platform MLaaS. Sebaliknya, pemilik platform MLaaS takut model mereka akan dicuri oleh musuh yang berpura-pura menjadi pelanggan.

Untuk membuat prediksi, pemilik model perlu mendapatkan data dari pelanggan. Namun, data tersebut mungkin berisi informasi sensitif. Oleh karena itu, sebagian besar pelanggan enggan memberikan data mereka. Selain itu, ada masalah dengan kekhususan hasil prediksi dan apakah itu aman

m dilihat oleh orang yang tidak berwenang. Dalam skenario ini, pembelajaran mendalam yang menjaga privasi (PPDL) diperlukan untuk memenuhi tantangan tersebut. Arah masa depan PPDL akan fokus pada menggabungkan pembelajaran standar dan mengatasi masalah privasi yang ada selama fase pengumpulan data MLaaS.

Segmentasi Pasar Pembelajaran Mesin Global sebagai Pasar Layanan
Studi ini mengkategorikan Machine Learning sebagai pasar Layanan berdasarkan aplikasi, ukuran perusahaan, dan pengguna akhir pada skala regional dan global.

Perkiraan berdasarkan aplikasi (pendapatan/pendapatan, miliar USD, 2017-2030)
Pemasaran dan Periklanan
Pemeliharaan preventif
Manajemen jaringan otomatis
Deteksi penipuan dan analisis risiko
Aplikasi lain
NLP
Analisis Sentimen
visi komputer
Perkiraan menurut ukuran organisasi (pendapatan/pendapatan, miliar USD, 2017-2030)
Perusahaan kecil dan menengah
perusahaan besar
Sesuai perkiraan pengguna akhir (pendapatan/pendapatan, miliar USD, 2017-2030)
Teknologi Informasi dan komunikasi
mobil
Kesehatan
Dirgantara dan Pertahanan
Pengecer
pemerintah
BFSI
Pengguna akhir lainnya
latihan
Media dan hiburan
Pertanian
pasar perdagangan
Perkiraan menurut wilayah (pendapatan/pendapatan, miliar USD, 2017-2030)
Amerika Utara (AS, Kanada, dan Meksiko)
Amerika Selatan (Brasil, Argentina, Kolombia, Peru, dan Amerika Latin lainnya)
Eropa (Jerman, Italia, Prancis, Inggris Raya, Spanyol, Polandia, Rusia, Slovenia, Slovakia, Hongaria, Republik Ceko, Belgia, Belanda, Norwegia, Swedia, Denmark, dan seluruh Eropa)
Asia Pasifik (China, Jepang, India, Korea Selatan, Indonesia, Malaysia, Thailand, Vietnam, Myanmar, Kamboja, Filipina, Singapura, Australia, Selandia Baru, Asia Pasifik lainnya)
Timur Tengah dan Afrika (Arab Saudi, Uni Emirat Arab, Afrika Selatan, Afrika Utara, Sisa Timur Tengah dan Afrika)
Segmen pemasaran dan periklanan diharapkan untuk mencapai pangsa pasar terbesar berdasarkan aplikasi
Berdasarkan aplikasi, pembelajaran mesin global sebagai pasar layanan tersegmentasi ke dalam pemasaran, periklanan, manajemen jaringan otomatis, pemeliharaan prediktif, deteksi penipuan, analisis risiko, dan aplikasi lainnya. Pada tahun 2021, segmen pemasaran dan periklanan memiliki pangsa pasar terbesar di pembelajaran mesin global sebagai pasar layanan dengan 33,6%. Pembelajaran mesin (ML) memberi pemasar kemampuan untuk membuat keputusan yang cepat dan bermakna berdasarkan data besar. Selain itu, ML membantu pemasar untuk merespon lebih cepat terhadap perubahan kualitas lalu lintas yang disebabkan oleh kampanye iklan.

Minta daftar isi, gambar dan grafik lengkap @https://www.marketstatsville.com/table-of-content/machine-learning-as-a-service

Selain itu, pendekatan Dynamic Creative Optimization (DCO) saat ini mengharuskan merek untuk merencanakan pesan yang tepat untuk konteks konsumen yang tepat dan menyisakan sedikit ruang untuk penyesuaian yang diperoleh saat kampanye matang. Namun, model pembelajaran mesin prediktif dan regresif membentuk kembali prospek kreasi kreatif yang dinamis dengan memungkinkan merek untuk memprediksi elemen mana yang paling sesuai dengan setiap anggota audiens.

Wilayah Asia Pasifik akan menunjukkan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan tertinggi selama periode perkiraan

Berdasarkan wilayah, Pembelajaran Mesin global sebagai pasar layanan telah tersegmentasi ke Amerika Utara, Asia Pasifik, Eropa, Amerika Selatan, dan Timur Tengah & Afrika. Secara global, kawasan Asia Pasifik diperkirakan mengalami tingkat pertumbuhan tahunan gabungan tertinggi sebesar 41,7% di pembelajaran mesin global sebagai pasar layanan selama periode perkiraan. Wilayah Asia Pasifik adalah salah satu pasar terpenting untuk teknologi cloud dan pembelajaran mesin. Peningkatan adopsi cloud dan ML oleh UKM regional dan peningkatan investasi dalam teknologi ML oleh semua pengguna akhir merupakan faktor utama yang mendorong ML sebagai pasar layanan di wilayah tersebut.

Selain itu, pertumbuhan pasar yang terkait dengan otomatisasi proses otomatis, komunikasi mesin-ke-mesin, manufaktur cloud, dan kecerdasan buatan cloud dapat secara langsung menciptakan kebutuhan pembelajaran mesin sebagai layanan, karena pembelajaran mesin adalah faktor fungsional terpenting untuk mengotomatisasi berbagai tugas dan dukungan peramalan untuk pasar ini. Pasar negara berkembang seperti India dan Taiwan berinvestasi besar-besaran dalam meluncurkan layanan atau model berbasis ML baru, yang semakin memperluas pasar yang dipelajari. Meningkatnya investasi dari banyak perusahaan rintisan dan modal ventura (VC) di kawasan ini bertindak sebagai katalis untuk membawa inovasi ke pasar.

Pelaku pasar yang penting
Pembelajaran mesin sebagai pasar layanan sedikit terkonsentrasi dengan beberapa pemain global yang beroperasi di pasar seperti: Microsoft Corporation, SAS Institute Inc. Fair Isaac Corporation (FICO), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC, BigML Inc. dan Iflowsoft Solutions Inc. dan Amazon Web Services Inc. dan Monkeylearn Inc. dan Sift Science Inc. dan H2O.ai Inc. Setiap perusahaan mengikuti strategi bisnisnya untuk memaksimalkan pangsa pasar.

Minta deskripsi laporan @https://www.marketstatsville.com/machine-learning-as-a-service