Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für Software für maschinelles Lernen, nach Typ (lokal und cloudbasiert), nach Anwendung (Großunternehmen und KMU), regionalen Einblicken und Prognosen von 2026 bis 2035

• 

  Kostenloses Muster herunterladen um mehr über diesen Bericht zu erfahren

ÜBERBLICK ÜBER DEN SOFTWARE-MARKT FÜR MACHINE LEARNING

Die globale Marktgröße für Software für maschinelles Lernen wird im Jahr 2026 voraussichtlich 17,59 Milliarden US-Dollar betragen und bis 2035 voraussichtlich 238,25 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 33,6 % in der Prognose von 2026 bis 2035.

Software für maschinelles Lernen bezieht sich auf eine Kategorie von Anwendungen und Tools, die Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens nutzen, um es Computern zu ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen auf der Grundlage dieser Daten zu treffen. Diese Software wurde entwickelt, um große Datensätze zu verarbeiten, Muster zu erkennen und datengesteuerte Vorhersagen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen. Einige Softwareplattformen sind speziell für die Datenanalyse und -visualisierung konzipiert und verfügen häufig über Funktionen für maschinelles Lernen. Open-Source-Bibliotheken und Frameworks sind Tools, die Entwicklern die notwendigen Bibliotheken und Frameworks zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen zur Verfügung stellen

Predictive-Analytics-Tools helfen Unternehmen dabei, zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Datenmuster vorherzusagen. Sie enthalten häufig Algorithmen für maschinelles Lernen für genaue Vorhersagen. AutoML-Plattformen automatisieren den Prozess der Anwendung von maschinellem Lernen auf reale Probleme und machen es so auch für Laien einfacher, maschinelles Lernen in ihren Anwendungen zu nutzen. Deep-Learning-Software ermöglicht die Entwicklung und das Training tiefer neuronaler Netze und ermöglicht so die komplexe Mustererkennung und Datenverarbeitung.

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Nachfrage nach Datenanalysen und Vorhersagemodellen soll die Nachfrage deutlich steigern

Die COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da die Nachfrage nach Software für maschinelles Lernen in allen Regionen im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie höher ausfiel als erwartet. Der plötzliche Anstieg der CAGR ist auf das Wachstum des Marktes und die Rückkehr der Nachfrage auf das Niveau vor der Pandemie zurückzuführen.

COVID-19 hatte weltweit lebensverändernde Auswirkungen. Der Markt für Software für maschinelles Lernen erheblich beeinträchtigt wurde. Das Virus hatte unterschiedliche Auswirkungen auf verschiedene Märkte. In mehreren Ländern wurden Ausgangssperren verhängt. Diese unberechenbare Pandemie verursachte Störungen in allen Arten von Unternehmen. Während der Pandemie wurden die Beschränkungen aufgrund steigender Fallzahlen verschärft. Zahlreiche Branchen waren betroffen. Allerdings verzeichnete der Markt für Software für maschinelles Lernen eine erhöhte Nachfrage.

Einige Segmente des Marktes für Software für maschinelles Lernen standen vor Herausforderungen aufgrund von Störungen in den globalen Lieferketten und betrieblichen Schwierigkeiten aufgrund von Sperrungen und Beschränkungen. Der Optimierungs- und Automatisierungsbedarf im Supply Chain Management machte jedoch auch deutlich, wie wichtig maschinelles Lernen für die Optimierung von Prozessen ist. Die Pandemie beschleunigte die digitale Transformation von Unternehmen und führte zu einem verstärkten Einsatz von Software für maschinelles Lernen für verschiedene Remote-Arbeits- und digitale Kommunikationsanwendungen.

Angesichts der raschen Veränderungen im Verbraucherverhalten und der Marktdynamik aufgrund der Pandemie bestand ein erhöhter Bedarf an genauen Datenanalysen und Vorhersagemodellen. Software für maschinelles Lernen spielte eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen in unsicheren Zeiten dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Pandemie hat den Einsatz von maschinellem Lernen im Gesundheitswesen und in der Pharmaindustrie erheblich vorangetrieben. Software für maschinelles Lernen wurde für Aufgaben wie die Entdeckung von Arzneimitteln, die Entwicklung von Impfstoffen, die Patientenüberwachung und die Analyse epidemiologischer Daten zur Verfolgung der Ausbreitung des Virus eingesetzt. Es wird erwartet, dass der Markt nach der Pandemie den Markt für Software für maschinelles Lernen ankurbeln wird.

NEUESTE TRENDS

Fortschritte bei KI- und ML-Technologien zur Ausweitung des Marktwachstums

Der Schwerpunkt liegt zunehmend auf der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen, die transparent und erklärbar sind. Dieser Trend zielt darauf ab, das Vertrauen und die Verantwortlichkeit zu verbessern, insbesondere bei Anwendungen, bei denen Entscheidungen erhebliche Konsequenzen haben, wie etwa im Gesundheitswesen und im Finanzwesen. Föderiertes Lernen ermöglicht das Training von Modellen für maschinelles Lernen auf dezentralen Geräten oder Servern, während die Daten lokalisiert bleiben. Es gewinnt zunehmend an Bedeutung bei Anwendungen, bei denen Datenschutz und Sicherheit an erster Stelle stehen.

Der Einsatz von Software für maschinelles Lernen im NLP hat sich weiter weiterentwickelt und ermöglicht Anwendungen wie Chatbots, Stimmungsanalysen und automatisierte Sprachübersetzungen. Modelle wie GPT-3 und GPT-4 haben die Grenzen von NLP erweitert. AutoML-Plattformen werden immer ausgefeilter, was es für Laien einfacher macht, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und bereitzustellen. Dies demokratisiert maschinelles Lernen und weitet seinen Einsatz branchenübergreifend aus. Die Forschung im Bereich Quantencomputing beginnt, Auswirkungen auf maschinelles Lernen zu haben. Quantenmaschinelle Lernalgorithmen werden auf ihr Potenzial zur Bewältigung komplexer Probleme untersucht. Es wird erwartet, dass diese neuesten Entwicklungen den Marktanteil von Software für maschinelles Lernen steigern werden.

Kostenloses Muster herunterladen um mehr über diesen Bericht zu erfahren

Marktsegmentierung für Software für maschinelles Lernen

Nach Typ

Je nach Typ wird der Markt in On-Premise- und Cloud-basierte Lösungen unterteilt.

Auf Antrag

Je nach Anwendung ist der Markt in Großunternehmen und KMU unterteilt.

FAHRFAKTOREN

Wachsende Nachfrage nach Predictive Analytics zur Steigerung des Marktanteils

Die Verbreitung digitaler Daten aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, IoT-Geräten und Online-Transaktionen hat einen Bedarf an fortschrittlichen Datenverarbeitungstools geschaffen, was zur Einführung von Software für maschinelles Lernen geführt hat. Unternehmen verschiedener Branchen nutzen zunehmend prädiktive Analysen, um Trends, Kundenverhalten und Marktdynamik vorherzusagen. Software für maschinelles Lernen ermöglicht genauere Vorhersagen auf der Grundlage komplexer Datenmuster. Software für maschinelles Lernen arbeitet mit Big-Data-Technologien zusammen, um große Datenmengen effizient zu analysieren und zu verarbeiten. Da die Nutzung von Big Data in verschiedenen Branchen immer weiter zunimmt, steigt auch die Nachfrage nach Software für maschinelles Lernen, die große Datenmengen verarbeiten kann.

Steigende Nachfrage nach Automatisierung und Effizienz zur Steigerung der Marktgröße

Software für maschinelles Lernen ermöglicht die Automatisierung verschiedener Aufgaben, was zu einer höheren betrieblichen Effizienz und geringeren Kosten für Unternehmen führt. Branchen wie Fertigung, Logistik und Lieferkettenmanagement profitieren von den Automatisierungsmöglichkeiten, die Software für maschinelles Lernen bietet. Die wachsende Nachfrage nach NLP-Anwendungen wie Chatbots, virtuellen Assistenten und Sprachübersetzungsdiensten sowie die zunehmende Verbreitung sprachaktivierter Geräte haben die Nachfrage nach Software für maschinelles Lernen in diesen Bereichen vorangetrieben. Es wird erwartet, dass diese Faktoren den Markt für Software für maschinelles Lernen antreiben werden.

EINHALTENDE FAKTOREN

Komplexität und mangelnde Interoperabilität beeinträchtigen den Marktanteil

Einige Softwarelösungen für maschinelles Lernen können komplex sein und einen erheblichen Integrationsaufwand erfordern, um mit vorhandenen Systemen zu funktionieren. Die mangelnde Interoperabilität zwischen verschiedenen Plattformen und Software kann Unternehmen, die Lösungen für maschinelles Lernen nahtlos implementieren möchten, vor Herausforderungen stellen. Der Mangel an Fachkräften mit Fachkenntnissen in den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stellt eine große Herausforderung für den Markt dar. Ohne qualifizierte Arbeitskräfte könnten Unternehmen bei der Implementierung und Verwaltung von Machine-Learning-Lösungen Schwierigkeiten haben, was die weitverbreitete Einführung der Technologie einschränken könnte. Es wird erwartet, dass diese Faktoren das Wachstum des Marktes für Software für maschinelles Lernen behindern.

• Kostenloses Muster herunterladen um mehr über diesen Bericht zu erfahren

•  

Regionale Einblicke in den Markt für Software für maschinelles Lernen

Nordamerika wird aufgrund der Präsenz von Technologiegiganten den Markt dominieren

Nordamerika, insbesondere die Vereinigten Staaten, sind ein globales Zentrum für technologische Innovation und Forschung. Viele der weltweit führenden Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen und Universitäten, die Spitzenforschung im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz betreiben, sind in dieser Region ansässig. Nordamerika ist die Heimat einiger der weltweit größten Technologieunternehmen, darunter auch solche, die in der Entwicklung und Bereitstellung von Software für maschinelles Lernen führend sind. Diese Unternehmen treiben die Innovation und Einführung von Lösungen für maschinelles Lernen voran und tragen so zur Marktbeherrschung der Region bei.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure konzentrieren sich auf Partnerschaften, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen

Führende Marktteilnehmer unternehmen gemeinsame Anstrengungen, indem sie mit anderen Unternehmen zusammenarbeiten, um im Wettbewerb die Nase vorn zu haben. Viele Unternehmen investieren auch in neue Produkteinführungen, um ihr Produktportfolio zu erweitern. Auch Fusionen und Übernahmen zählen zu den zentralen Strategien der Akteure zur Erweiterung ihres Produktportfolios.

Liste der führenden Softwareunternehmen für maschinelles Lernen

• Microsoft [U.S.]
• Google [U.S.]
• TensorFlow [U.S.]
• Kount [U.S.]
• Warwick Analytics [U.K.]

BERICHTSBEREICH

Bei dieser Untersuchung handelt es sich um einen Bericht mit umfangreichen Studien, die eine Beschreibung der auf dem Markt vorhandenen Unternehmen enthalten, die sich auf den Prognosezeitraum auswirken. Mit detaillierten Studien bietet es auch eine umfassende Analyse durch Untersuchung von Faktoren wie Segmentierung, Chancen, industrielle Entwicklungen, Trends, Wachstum, Größe, Anteil, Beschränkungen usw. Diese Analyse kann geändert werden, wenn sich die Hauptakteure und die wahrscheinliche Analyse der Marktdynamik ändern.