Dimensioni del mercato delle operazioni di apprendimento automatico (MLOPS), quota, crescita e analisi del settore, per grado (on-premise, cloud e altri), per applicazione (BFSI, sanità, vendita al dettaglio, produzione, settore pubblico e altri), approfondimenti regionali e previsioni dal 2025 al 2033

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Panoramica del rapporto sul mercato delle operazioni di apprendimento automatico (MLOPS)

Si prevede che le dimensioni del mercato globale di apprendimento automatico (MLOPS) valgono 2,24 miliardi di dollari nel 2024, che si prevede di raggiungere 36,66 miliardi di dollari entro il 2033 a un CAGR del 41,8% durante il periodo di previsione dal 2025 al 2033.

Machine Learning Operations (MLOPS) è un termine che si riferisce alle migliori pratiche per le aziende per gestire con successo l'intelligenza artificiale (AI) con l'aiuto di prodotti software e servizi cloud. MLOPS è una combinazione di apprendimento automatico e pratica di sviluppo continuo di DevOps nel campo del software. MLOPS mira a distribuire e mantenere i modelli di apprendimento automatico in ambienti di produzione in modo affidabile ed efficiente.

Le operazioni di apprendimento automatico (MLOPS) prevedono anche l'automazione e la standardizzazione dei processi attraverso il ciclo di vita delle machine learning, come la preparazione dei dati, la formazione del modello, il test, l'integrazione, il rilascio e il monitoraggio12. Le operazioni di apprendimento automatico (MLOPS) sono una funzione collaborativa che richiede il coordinamento e l'allineamento di diversi stakeholder, come data scientist, ingegneri di dati, ingegneri del software, ingegneri DevOps, analisti aziendali, gestori di prodotti e utenti finali.

Impatto covid-19

La pandemia ha aumentato la domanda di mercato a causa dell'aumento della domanda in vari settori

La pandemia globale di Covid-19 è stata senza precedenti e sbalorditive, con il mercato delle operazioni di apprendimento automatico (MLOPS) che vive una domanda più alta del prestito in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemici. L'improvviso aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda di ritorno a livelli pre-pandemici una volta terminata la pandemia.

La pandemia di Covid-19 ha avuto un impatto significativo sulla quota di mercato delle operazioni di apprendimento automatico (MLOPS). La pandemia ha aumentato la domanda di soluzioni di apprendimento automatico in vari settori, come assistenza sanitaria, istruzione, e-commerce e social media. Questi domini richiedono piattaforme e servizi di operazioni di apprendimento automatico (MLOPS) per gestire e ridimensionare i loro modelli di apprendimento automatico in modo efficace ed efficiente. Ad esempio, le organizzazioni sanitarie utilizzano MLOP per distribuire e monitorare i modelli per diagnosi, prognosi, scoperta di farmaci e sviluppo del vaccino1. Allo stesso modo,e-commerceLe piattaforme utilizzano MLOPS per ottimizzare i propri sistemi di raccomandazione, gestione dell'inventario e servizio clienti

Ultime tendenze

L'emergere di piattaforme e servizi MLOPS a base di cloud dovrebbe alimentare la crescita del mercato

Una delle recenti tendenze nel mercato MLOPS è l'emergere di piattaforme e servizi MLOPS basati su cloud. Le piattaforme e i servizi MLOPS (Cloud Machine Learning Learning) offrono numerosi vantaggi rispetto a soluzioni locali, come costi più bassi, una maggiore scalabilità, una distribuzione più rapida, una più facile integrazione e una migliore sicurezza. Le piattaforme e i servizi MLOPS basati su cloud consentono inoltre alle organizzazioni di sfruttare le competenze e le risorse dei provider cloud, come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud e Alibaba Cloud. Questi fornitori di cloud offrono vari strumenti e framework per la costruzione, la distribuzione e la gestione dei modelli di apprendimento automatico sulle loro piattaforme425. Ad esempio, AWS offre sagemaker, Azure offre l'apprendimento automatico, GCP offre piattaforma AI, IBM Cloud offre Watson Studio e Alibaba Cloud offre PAI. Questi strumenti e framework forniscono funzionalità come ingestione dei dati, preelaborazione, ingegneria delle funzionalità, formazione del modello, test, convalida, distribuzione, monitoraggio, riqualificazione, governance e collaborazione. Le piattaforme e i servizi MLOPS basati su cloud dovrebbero crescere a un tasso più elevato rispetto alle soluzioni locali nei prossimi anni.

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Segmentazione del mercato delle operazioni di apprendimento automatico (MLOPS)

Per tipo

Secondo il tipo, il mercato può essere segmentato in locale, cloud e altri.

Per applicazione

Sulla base dell'età, il mercato può essere diviso in BFSI, sanità,Vedere al dettaglio, Produzione, settore pubblico e altri.

Fattori di guida

Aumentare la complessità e la diversità dei modelli di apprendimento automatico per favorire la crescita del mercato

Uno dei fattori trainanti per la crescita del mercato è la crescente complessità e diversità dei modelli di apprendimento automatico. I modelli di apprendimento automatico stanno diventando più complessi e diversi in termini di architetture, algoritmi, parametri, input, output, metriche delle prestazioni e casi d'uso. Questi modelli richiedono metodi e strumenti più sofisticati per gestire le fasi del ciclo di vita dallo sviluppo alla distribuzione alla manutenzione. Le piattaforme e i servizi MLOPS forniscono tali metodi e strumenti per gestire la complessità e la diversità dei modelli di apprendimento automatico. Consentono alle organizzazioni di standardizzare i loro flussi di lavoro di apprendimento automatico tra diversi team e progetti. Consentono inoltre alle organizzazioni di automatizzare i loro processi di apprendimento automatico dalla preparazione dei dati alla distribuzione del modello al monitoraggio del modello. Consentono inoltre alle organizzazioni di ottimizzare le loro prestazioni di apprendimento automatico fornendo circuiti di feedback per il miglioramento del modello

Crescente necessità di collaborazione e allineamento tra le diverse parti interessateper spingere la crescita del mercato

Un altro fattore trainante per la crescita del mercato MLOPS è la crescente necessità di collaborazione e allineamento tra le diverse parti interessate coinvolte in progetti di apprendimento automatico. I progetti di apprendimento automatico coinvolgono vari stakeholder con ruoli e responsabilità diversi, come data scientist, ingegneri di dati, ingegneri del software, ingegneri DevOps, analisti aziendali, product manager e utenti finali. Queste parti interessate hanno obiettivi, aspettative e prospettive diverse sui modelli di apprendimento automatico. Hanno anche diverse competenze, strumenti e flussi di lavoro per lavorare con modelli di apprendimento automatico. Le piattaforme e i servizi MLOPS forniscono una piattaforma e un linguaggio comuni per queste parti interessate per collaborare e allineare i loro sforzi sui progetti di apprendimento automatico. Consentono a queste parti interessate di condividere dati, codice, modelli, metriche e approfondimenti in diverse fasi del ciclo di vita dell'apprendimento automatico.

Fattore restrittivo

Mancanza di standardizzazione e costo di interoperabilità per ostacolare la crescita del mercato

Uno dei fattori restrittivi per la crescita del mercato è la mancanza di standardizzazione e interoperabilità tra diverse piattaforme e servizi MLOPS. Le piattaforme e i servizi MLOPS sono sviluppati e offerti da vari fornitori, come fornitori di cloud, società di software e startup. Questi venditori hanno approcci diversi,progettoe implementazioni di piattaforme e servizi MLOPS. Hanno anche funzionalità, funzioni e interfacce diverse per le loro piattaforme e servizi MLOPS. Ciò porta a una mancanza di standardizzazione e interoperabilità tra diverse piattaforme e servizi MLOPS.

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Machine Learning Operations (MLOPS) Market Regional Insights

Nord America per guidare il mercato a causa di una forte presenza di giocatori principali

La regione del Nord America ha mostrato la crescita del mercato delle operazioni di apprendimento automatico più alto (MLOPS). Il Nord America ha una forte presenza di giocatori principali nel mercato MLOPS, come AWS, Microsoft, Google, IBM e Databricks. Questi giocatori offrono varie piattaforme e servizi MLOPS ai propri clienti in diversi settori e domini. Investono anche molto nella ricerca e nello sviluppo di soluzioni MlOPS nuove e innovative. Collaborano anche con altri attori dell'ecosistema, come il mondo accademico, le startup e i partner, per promuovere e far avanzare l'adozione di MLOP.

Giocatori del settore chiave

Gli attori chiave stanno impiegando tecnologie avanzate al fine di stimolare un'ulteriore crescita del mercato 

Tutti i principali attori sono motivati ​​a offrire servizi superiori e più avanzati al fine di ottenere un vantaggio competitivo sul mercato. Per aumentare la loro presenza sul mercato, i venditori stanno utilizzando una varietà di tecniche, tra cui lancio di prodotti, crescita regionale, alleanze strategiche, partenariati, fusioni e acquisizioni.

Elenco delle migliori società di operazioni di apprendimento automatico (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)

Copertura dei rapporti

Questo rapporto esamina la comprensione delle dimensioni, della quota, del tasso di crescita, della segmentazione, della segmentazione, dell'applicazione, dell'applicazione, dei principali e attuali e attuali scenari di mercato. Il rapporto raccoglie anche i dati precisi e le previsioni del mercato da parte degli esperti di mercato. Inoltre, descrive lo studio delle prestazioni finanziarie, degli investimenti, della crescita, dei marchi di innovazione e dei nuovi prodotti di questo settore e offre approfondimenti approfonditi sull'attuale struttura di mercato, analisi competitive basate su attori chiave, forze guida chiave e restrizioni che influenzano la domanda di crescita, opportunità e rischi.

Inoltre, gli effetti della pandemia post-Covid-19 sulle restrizioni del mercato internazionale e una profonda comprensione di come si riprenderà l'industria e le strategie sono dichiarate anche nel rapporto. Il panorama competitivo è stato anche esaminato in dettaglio per fornire chiarimenti del panorama competitivo.

Questo rapporto rivela anche la ricerca basata su metodologie che definiscono l'analisi delle tendenze dei prezzi delle società target, la raccolta di dati, le statistiche, i concorrenti target, l'export di importazione, le informazioni e i registri degli anni precedenti in base alle vendite del mercato. Inoltre, tutti i fattori significativi che influenzano il mercato come l'industria aziendale di piccole o medie, indicatori macroeconomici, analisi della catena del valore e dinamiche sul lato della domanda, con tutti i principali attori degli affari sono stati spiegati in dettaglio. Questa analisi è soggetta a modifiche se i principali attori e l'analisi fattibile delle dinamiche di mercato cambiano.