Operaciones de aprendizaje automático (MLOPS) Tamaño del mercado, participación, crecimiento y análisis de la industria, por grado (en las instalaciones, nubes y otros), por aplicación (BFSI, atención médica, minorista, fabricación, sector público y otros), ideas regionales y pronósticos de 2025 a 2033

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Descripción general del informe de operaciones de aprendizaje automático (MLOPS)

Se anticipó que el tamaño del mercado de las Operaciones de Aprendizaje Autor Global (MLOPS) valía USD 2.24 mil millones en 2024, proyectados para llegar a USD 36.66 mil millones en 2033 a un CAGR de 41.8% durante el período de pronóstico de 2025 a 2033.

Las operaciones de aprendizaje automático (MLOPS) es un término que se refiere a las mejores prácticas para que las empresas ejecutaran inteligencia artificial (IA) con éxito con la ayuda de productos de software y servicios en la nube. MLOPS es una combinación de aprendizaje automático y la práctica de desarrollo continuo de DevOps en el campo de software. MLOPS tiene como objetivo implementar y mantener modelos de aprendizaje automático en entornos de producción de manera confiable y eficiente.

Las operaciones de aprendizaje automático (MLOPS) también implican automatizar y estandarizar los procesos en el ciclo de vida del aprendizaje automático, como la preparación de datos, la capacitación del modelo, las pruebas, la integración, la liberación y el monitoreo12. Las operaciones de aprendizaje automático (MLOPS) es una función de colaboración que requiere la coordinación y la alineación de diferentes partes interesadas, como científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros de software, ingenieros de DevOps, analistas de negocios, gerentes de productos y usuarios finales.

Impacto Covid-19

Pandemic aumentó la demanda del mercado debido al aumento de la demanda en varias industrias

La pandemia Global Covid-19 no ha sido sin precedentes y asombrosas, con el mercado de operaciones de aprendizaje automático (MLOPS) que experimenta una demanda más alta de la anticipada en todas las regiones en comparación con los niveles previos. El aumento repentino en la CAGR es atribuible al crecimiento y la demanda del mercado que regresa a los niveles pre-pandemias una vez que termina la pandemia.

La pandemia Covid-19 tuvo un impacto significativo en la cuota de mercado de operaciones de aprendizaje automático (MLOPS). La pandemia aumentó la demanda de soluciones de aprendizaje automático en varios dominios, como la atención médica, la educación, el comercio electrónico y las redes sociales. Estos dominios requieren plataformas y servicios de operaciones de aprendizaje automático (MLOPS) para administrar y escalar sus modelos de aprendizaje automático de manera efectiva y eficiente. Por ejemplo, las organizaciones de atención médica usan MLOP para desplegar y monitorear modelos para el diagnóstico, el pronóstico, el descubrimiento de fármacos y el desarrollo de la vacuna1. Similarmente,comercio electrónicoLas plataformas usan MLOP para optimizar sus sistemas de recomendación, gestión de inventario y servicio al cliente

Últimas tendencias

Se espera que la aparición de plataformas y servicios de MLOP basados ​​en la nube alimente el crecimiento del mercado

Una de las tendencias recientes en el mercado de MLOPS es la aparición de plataformas y servicios MLOP basados ​​en la nube. Las plataformas y servicios de operaciones de aprendizaje automático basado en la nube (MLOPS) ofrecen varias ventajas sobre las soluciones locales, como un costo más bajo, una escalabilidad más alta, una implementación más rápida, una integración más fácil y una mejor seguridad. Las plataformas y servicios de MLOPS basados ​​en la nube también permiten a las organizaciones aprovechar la experiencia y los recursos de los proveedores de la nube, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud y Alibaba Cloud. Estos proveedores de la nube ofrecen diversas herramientas y marcos para construir, implementar y administrar modelos de aprendizaje automático en sus plataformas425. Por ejemplo, AWS ofrece Sagemaker, Azure ofrece aprendizaje automático, GCP ofrece plataforma AI, IBM Cloud ofrece Watson Studio y Alibaba Cloud ofrece Pai. Estas herramientas y marcos proporcionan características como ingestión de datos, preprocesamiento, ingeniería de características, capacitación modelo, pruebas, validación, implementación, monitoreo, reentrenamiento, gobernanza y colaboración. Se espera que las plataformas y servicios de MLOP basados ​​en la nube crezcan a una tasa más alta que las soluciones locales en los próximos años.

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Segmentación de mercado de operaciones de aprendizaje automático (MLOPS)

Por tipo

Según Tipo, el mercado se puede segmentar en las instalaciones, la nube y otros.

Por aplicación

Según la edad, el mercado se puede dividir en BFSI, Healthcare,Minorista, Fabricación, sector público y otros.

Factores de conducción

Aumento de la complejidad y diversidad de modelos de aprendizaje automático para fomentar el crecimiento del mercado

Uno de los factores impulsores para el crecimiento del mercado es la creciente complejidad y diversidad de los modelos de aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático se están volviendo más complejos y diversos en términos de arquitecturas, algoritmos, parámetros, entradas, salidas, métricas de rendimiento y casos de uso. Estos modelos requieren métodos y herramientas más sofisticados para administrar sus etapas del ciclo de vida desde el desarrollo hasta la implementación hasta el mantenimiento. Las plataformas y servicios de MLOPS proporcionan tales métodos y herramientas para manejar la complejidad y la diversidad de los modelos de aprendizaje automático. Permiten a las organizaciones estandarizar sus flujos de trabajo de aprendizaje automático en diferentes equipos y proyectos. También permiten a las organizaciones automatizar sus procesos de aprendizaje automático desde la preparación de datos hasta la implementación del modelo y el monitoreo del modelo. También permiten a las organizaciones optimizar su rendimiento del aprendizaje automático al proporcionar bucles de retroalimentación para la mejora del modelo.

Creciente necesidad de colaboración y alineación entre diferentes partes interesadaspara impulsar el crecimiento del mercado

Otro factor impulsor para el crecimiento del mercado de MLOPS es la creciente necesidad de colaboración y alineación entre las diferentes partes interesadas involucradas en proyectos de aprendizaje automático. Los proyectos de aprendizaje automático involucran a varios interesados ​​con diferentes roles y responsabilidades, como científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros de software, ingenieros de DevOps, analistas de negocios, gerentes de productos y usuarios finales. Estas partes interesadas tienen diferentes objetivos, expectativas y perspectivas sobre los modelos de aprendizaje automático. También tienen diferentes habilidades, herramientas y flujos de trabajo para trabajar con modelos de aprendizaje automático. Las plataformas y servicios de MLOPS proporcionan una plataforma y lenguaje comunes para que estos interesados ​​colaboren y alineen sus esfuerzos en proyectos de aprendizaje automático. Permiten a estas partes interesadas compartir datos, código, modelos, métricas y ideas en diferentes etapas del ciclo de vida del aprendizaje automático.

Factor de restricción

Falta de estandarización y costo de interoperabilidad para obstaculizar el crecimiento del mercado

Uno de los factores de restricción para el crecimiento del mercado es la falta de estandarización e interoperabilidad entre las diferentes plataformas y servicios de MLOPS. Las plataformas y servicios de MLOPS son desarrollados y ofrecidos por varios proveedores, como proveedores de nubes, compañías de software y nuevas empresas. Estos proveedores tienen diferentes enfoques,diseñoe implementaciones de plataformas y servicios MLOPS. También tienen diferentes características, funciones e interfaces para sus plataformas y servicios MLOPS. Esto lleva a una falta de estandarización e interoperabilidad entre las diferentes plataformas y servicios de MLOPS.

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Operaciones de aprendizaje automático (MLOPS) Insights regionales del mercado

América del Norte para liderar el mercado debido a una fuerte presencia de jugadores principales

La región de América del Norte ha demostrado el crecimiento del mercado de operaciones de aprendizaje automático (MLOPS) más altas. América del Norte tiene una fuerte presencia de jugadores principales en el mercado de MLOPS, como AWS, Microsoft, Google, IBM y Databricks. Estos jugadores ofrecen varias plataformas y servicios MLOPS a sus clientes en diferentes industrias y dominios. También invierten mucho en investigación y desarrollo de soluciones de MLOPS nuevas e innovadoras. También colaboran con otros jugadores en el ecosistema, como la academia, las nuevas empresas y los socios, para promover y avanzar la adopción de MLOPS.

Actores clave de la industria

Los jugadores clave están empleando tecnologías avanzadas para estimular un mayor crecimiento del mercado 

Todos los principales actores están motivados para ofrecer servicios superiores y más avanzados para obtener una ventaja competitiva en el mercado. Para aumentar la presencia de su mercado, los proveedores están utilizando una variedad de técnicas, que incluyen lanzamientos de productos, crecimiento regional, alianzas estratégicas, asociaciones, fusiones y adquisiciones.

Lista de las principales compañías de operaciones de aprendizaje automático (MLOPS)

• IBM (U.S)
• DataRobot (U.S)
• SAS (U.S)
• Microsoft (U.S)
• Amazon (U.S)
• Google (U.S)
• Dataiku (France)
• Databricks (U.S)
• HPE (U.S)
• Iguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (U.S)
• Comet (U.S)
• Cloudera (U.S)
• Paperspace (U.S)
• Valohai (Finland)

Cobertura de informes

Este informe examina una comprensión del tamaño del mercado de las operaciones de aprendizaje automático (MLOPS), la acción, la tasa de crecimiento, la segmentación por tipo, aplicación, actores clave y escenarios de mercado anteriores y actuales. El informe también recopila los datos y pronósticos precisos del mercado por parte de los expertos del mercado. Además, describe el estudio del desempeño financiero de esta industria, las inversiones, el crecimiento, las marcas de innovación y los nuevos lanzamientos de productos por las principales compañías y ofrece información profunda sobre la estructura actual del mercado, el análisis competitivo basado en jugadores clave, fuerzas impulsoras clave y restricciones que afectan la demanda de crecimiento, oportunidades y riesgos.

Además, los efectos de la pandemia posterior al covid-19 en las restricciones del mercado internacional y una comprensión profunda de cómo se recuperará la industria, y las estrategias también se establecen en el informe. El panorama competitivo también se ha examinado en detalle para proporcionar una aclaración del panorama competitivo.

Este informe también revela la investigación en función de las metodologías que definen el análisis de tendencias de precios de las empresas objetivo, la recopilación de datos, las estadísticas, los competidores objetivo, la importación-exportación, la información y los registros de años anteriores basados ​​en las ventas del mercado. Además, todos los factores significativos que influyen en el mercado, como la industria de las empresas pequeñas o medianas, los indicadores macroeconómicos, el análisis de la cadena de valor y la dinámica del lado de la demanda, con todos los principales actores comerciales se han explicado en detalle. Este análisis está sujeto a modificación si los jugadores clave y el análisis factible de la dinámica del mercado cambian.