Opérations d'apprentissage automatique (MOLP) Taille du marché, part, croissance et analyse de l'industrie, par grade (sur site, cloud et autres), par application (BFSI, soins de santé, vente au détail, fabrication, secteur public et autres), idées régionales et prévisions de 2025 à 2033

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Présentation du rapport sur le marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS)

La taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) devrait valoir 2,24 milliards USD en 2024, prévoyant une atteinte à 36,66 milliards USD d'ici 2033 avec un TCAC de 41,8% au cours de la période de prévision de 2025 à 2033.

Les opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) sont un terme qui fait référence aux meilleures pratiques pour que les entreprises exécutent avec succès l'intelligence artificielle (IA) à l'aide de produits logiciels et de services cloud. MLOPS est une combinaison d'apprentissage automatique et de la pratique de développement continu de DevOps dans le domaine du logiciel. MLOPS vise à déployer et à maintenir des modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production de manière fiable et efficace.

Les opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) impliquent également l'automatisation et la normalisation des processus à travers le cycle de vie de l'apprentissage automatique, tels que la préparation des données, la formation du modèle, les tests, l'intégration, la libération et la surveillance12. Les opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) sont une fonction collaborative qui nécessite la coordination et l'alignement de différentes parties prenantes, telles que les scientifiques des données, les ingénieurs de données, les ingénieurs logiciels, les ingénieurs DevOps, les analystes commerciaux, les chefs de produit et les utilisateurs finaux.

Impact Covid-19

La pandémie a augmenté la demande du marché en raison de l'augmentation de la demande dans diverses industries

La pandémie mondiale Covid-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) subissant une demande plus grande que prévu dans toutes les régions par rapport aux niveaux pré-pandemiques. L'augmentation soudaine du TCAC est attribuable à la croissance du marché et à la demande de retour aux niveaux pré-pandemiques une fois la pandémie terminée.

La pandémie Covid-19 a eu un impact significatif sur la part de marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS). La pandémie a augmenté la demande de solutions d'apprentissage automatique dans divers domaines, tels que les soins de santé, l'éducation, le commerce électronique et les médias sociaux. Ces domaines nécessitent des plates-formes et des services d'opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) pour gérer et mettre à l'échelle leurs modèles d'apprentissage automatique efficacement et efficacement. Par exemple, les organisations de soins de santé utilisent des MLOPS pour déployer et surveiller les modèles de diagnostic, de pronostic, de découverte de médicaments et de développement de vaccins1. De la même manière,commerce électroniqueLes plates-formes utilisent des MLOPS pour optimiser leurs systèmes de recommandation, la gestion des stocks et le service client

Dernières tendances

L'émergence de plates-formes et services MLOPS basés sur le cloud devrait alimenter la croissance du marché

L'une des tendances récentes sur le marché des Mlops est l'émergence de plates-formes et services MLOPS basés sur le cloud. Les plates-formes et services des opérations et services d'apprentissage automatique basés sur le cloud offrent plusieurs avantages par rapport aux solutions sur site, telles que le moindre coût, une évolutivité plus élevée, un déploiement plus rapide, une intégration plus facile et une meilleure sécurité. Les plates-formes et services MLOPS basés sur le cloud permettent également aux organisations de tirer parti de l'expertise et des ressources des fournisseurs de cloud, tels que Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud et Alibaba Cloud. Ces fournisseurs de cloud offrent divers outils et cadres pour construire, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique sur leurs plates-formes425. Par exemple, AWS propose SageMaker, Azure propose l'apprentissage automatique, GCP propose une plate-forme AI, IBM Cloud offre Watson Studio et Alibaba Cloud propose PAI. Ces outils et cadres fournissent des fonctionnalités telles que l'ingestion de données, le prétraitement, l'ingénierie des fonctionnalités, la formation des modèles, les tests, la validation, le déploiement, la surveillance, le recyclage, la gouvernance et la collaboration. Les plates-formes et services MLOPS basés sur le cloud devraient croître à un taux plus élevé que les solutions locales dans les années à venir.

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Segmentation du marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS)

Par type

Selon le type, le marché peut être segmenté en site, cloud et autres.

Par demande

Sur la base de l'âge, le marché peut être divisé en BFSI, les soins de santé,Vente au détail, Fabrication, secteur public et autres.

Facteurs moteurs

Augmentation de la complexité et de la diversité des modèles d'apprentissage automatique pour favoriser la croissance du marché

L'un des facteurs moteurs de la croissance du marché est la complexité et la diversité croissantes des modèles d'apprentissage automatique. Les modèles d'apprentissage automatique deviennent plus complexes et diversifiés en termes d'architectures, d'algorithmes, de paramètres, d'entrées, de sorties, de métriques de performance et de cas d'utilisation. Ces modèles nécessitent des méthodes et des outils plus sophistiqués pour gérer leurs étapes de cycle de vie, du développement au déploiement à la maintenance. Les plates-formes et services MLOPS fournissent ces méthodes et outils pour gérer la complexité et la diversité des modèles d'apprentissage automatique. Ils permettent aux organisations de normaliser leurs flux de travail d'apprentissage automatique entre différentes équipes et projets. Ils permettent également aux organisations d'automatiser leurs processus d'apprentissage automatique de la préparation des données à un déploiement de modèle à la surveillance des modèles. Ils permettent également aux organisations d'optimiser leurs performances d'apprentissage automatique en fournissant des boucles de rétroaction pour l'amélioration du modèle

Besoin croissant de collaboration et d'alignement entre les différentes parties prenantesPour propulser la croissance du marché

Un autre facteur moteur de la croissance du marché du MLOPS est le besoin croissant de collaboration et d'alignement entre les différentes parties prenantes impliquées dans des projets d'apprentissage automatique. Les projets d'apprentissage automatique impliquent diverses parties prenantes avec différents rôles et responsabilités, tels que les scientifiques des données, les ingénieurs de données, les ingénieurs logiciels, les ingénieurs de DevOps, les analystes commerciaux, les chefs de produit et les utilisateurs finaux. Ces parties prenantes ont des objectifs, des attentes et des perspectives différents sur les modèles d'apprentissage automatique. Ils ont également différentes compétences, outils et flux de travail pour travailler avec des modèles d'apprentissage automatique. Les plates-formes et services MLOPS fournissent une plate-forme et un langage communs pour que ces parties prenantes collaborent et alignent leurs efforts sur les projets d'apprentissage automatique. Ils permettent à ces parties prenantes de partager des données, du code, des modèles, des mesures et des idées à différentes étapes du cycle de vie d'apprentissage automatique.

Facteur d'interdiction

Manque de normalisation et de coût d'interopérabilité pour entraver la croissance du marché

L'un des facteurs de restriction de la croissance du marché est le manque de normalisation et d'interopérabilité entre les différentes plateformes et services MLOPS. Les plates-formes et services MLOPS sont développés et offerts par divers fournisseurs, tels que les fournisseurs de cloud, les sociétés de logiciels et les startups. Ces vendeurs ont des approches différentes,conceptionet implémentations des plateformes et services MLOPS. Ils ont également des fonctionnalités, des fonctions et des interfaces différentes pour leurs plates-formes et services MLOPS. Cela conduit à un manque de normalisation et d'interopérabilité entre les différentes plates-formes et services MLOPS.

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Opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) Marché des informations régionales

Amérique du Nord pour diriger le marché en raison d'une forte présence d'acteurs de premier plan

La région d'Amérique du Nord a montré la croissance du marché des opérations d'apprentissage automatique les plus élevées (MOLPS). L'Amérique du Nord a une forte présence d'acteurs de premier plan sur le marché des Mlops, comme AWS, Microsoft, Google, IBM et Databricks. Ces acteurs offrent diverses plates-formes et services MLOPS à leurs clients dans différentes industries et domaines. Ils investissent également massivement dans la recherche et le développement de solutions MOLPS nouvelles et innovantes. Ils collaborent également avec d'autres joueurs de l'écosystème, tels que le monde universitaire, les startups et les partenaires, pour promouvoir et faire avancer l'adoption de Mlops.

Jouants clés de l'industrie

Les acteurs clés utilisent des technologies avancées afin de stimuler la croissance de la croissance du marché 

Tous les principaux acteurs sont motivés à offrir des services supérieurs et plus avancés afin d'obtenir un avantage concurrentiel sur le marché. Pour accroître leur présence sur le marché, les fournisseurs utilisent une variété de techniques, notamment les lancements de produits, la croissance régionale, les alliances stratégiques, les partenariats, les fusions et les acquisitions.

Liste des meilleures entreprises d'opérations d'apprentissage automatique (MOPL)

• 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)

Reporter la couverture

Ce rapport examine une compréhension de la taille, de la part du marché, du taux de croissance, de la segmentation par type, de l'application, des acteurs clés et des scénarios de marché précédents et actuels. Le rapport recueille également les données et les prévisions précises du marché par les experts du marché. En outre, il décrit l'étude des performances financières, des investissements, de la croissance, des marques d'innovation de cette industrie et des lancements de nouveaux produits par les principales sociétés et offre des informations approfondies sur la structure actuelle du marché, une analyse concurrentielle basée sur des acteurs clés, des forces motrices clés et des contraintes qui affectent la demande de croissance, les opportunités et les risques.

En outre, les effets de la pandémie post-19 après 19 ans sur les restrictions internationales du marché et une compréhension approfondie de la façon dont l'industrie se rétablira, et des stratégies sont également énoncées dans le rapport. Le paysage concurrentiel a également été examiné en détail pour apporter une clarification du paysage concurrentiel.

Ce rapport révèle également les recherches sur la base de méthodologies qui définissent l'analyse des tendances des prix des sociétés cibles, la collecte de données, les statistiques, les concurrents cibles, les exportations d'importation, les informations et les enregistrements des années précédentes basés sur les ventes de marché. De plus, tous les facteurs importants qui influencent le marché tels que l'industrie commerciale petite ou moyenne, les indicateurs macroéconomiques, l'analyse de la chaîne de valeur et la dynamique de la demande, tous les principaux acteurs d'entreprise ont été expliqués en détail. Cette analyse est sujette à modification si les acteurs clés et l'analyse réalisable de la dynamique du marché changent.