서비스 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별 (서비스로서의 개인 구름 기계 학습, 서비스로서의 공공 클라우드 머신 러닝, 서비스로서의 하이브리드 클라우드 머신 러닝) 및 2033 년까지 지역 예측별로의 기계 학습

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서비스 시장 개요로서의 기계 학습

서비스 시장으로서의 글로벌 머신 러닝은 2024 년에 20 억 9 천만 달러로 평가되었으며 2025 년에는 20333 년까지 204 억 달러에이를 것으로 예상되며 2025-2033 년 예측 기간 동안 CAGR이 21.8 %로 예상됩니다.

서비스 시장으로서의 머신 러닝은 급히 발전하고 있으며, 시스템 마스터 링을 운영에 통합하기위한 액세스 가능하고 확장 가능한 답변을 그룹에 제시합니다. 클라우드 시스템을 통해 도구 및 프레임 워크를 제공함으로써 기계 학습은 서비스로서 회사를 통해 대규모 지능 이해 또는 인프라를 원하지 않고 고급 분석을 활용할 수 있습니다. 이 모델은 정교한 알고리즘에 입학하여 기록 평가, 예측 모델링 및 자연어 처리를 포함한 의무를 촉진합니다. 서비스 시장으로서 기계 학습 내부의 주요 업체는 Amazon, Google 및 Microsoft와 같은 주요 기술 회사로 구성되어 개발자 및 비즈니스를위한 강력한 구조를 제공합니다. 시장은 자동화 요구가 높아지고, 더 바람직한 기록 통찰력, 실제 시간 선택을위한 요구에 부응합니다. 의료에서 재무까지의 산업 이이 기술을 채택함에 따라, 서비스 시장으로서의 기계 학습은 급격히 발전하여 혁신을 촉진하고 대행사가 정보가 부족한 환경에서 공격적으로 유지할 수 있도록 예상됩니다.

Covid-19 영향

서비스 시장으로서의 기계 학습 Covid-19 Pandemic 중에 도전과 좌절이 발생한 부정적인 영향을 미쳤습니다.

글로벌 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며 시장이 경험했습니다. 전염병 전과 비교하여 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

Covid-19 Pandemic은 수많은 부문에 전례없는 혼란을 추가했으며, 여기에는 기계 학습을 서비스 시장 성장으로 포함했습니다. 처음에 가상 답변과 원거리 역량에 대한 수요가 급증하는 것은 기업을 얻는 것으로 보입니다. 그러나 전염병은 또한 붐과 채택을 방해하는 거대한 까다로운 상황을 전달했습니다. 공급망 중단은 타임 라인을 지연시키는 데 주된 주요 하드웨어 및 소프트웨어 첨가제의 공급에 영향을 미쳤습니다. 또한 금전적 불확실성으로 인해 많은 기업들이 예산을 줄여서 기계 학습과 같은 진보적 인 기술의 자금 조달이 서비스로서의 예산을 줄였습니다. 그룹이 오랜 기간 디지털 혁신에 비해 간단한 단기 생존을 우선시함에 따라, 서비스 프로젝트로서 학습하는 몇몇 기계가 연기되거나 취소되었습니다. 또한, 멀리 떨어진 작업으로의 갑작스러운 전환은 새로운 기술을 채택하는 데 주저하는 주저하는 공동 작업 및 사실 보호에서 까다로운 상황을 만들었습니다. 전반적으로, 전염병은 기계 학습의 서비스로서의 능력을 강조했지만, 제출 정당한 글로벌에서 완전한 능력을 실현하기 위해 시장이 해결해야 할 취약점을 발견했습니다.

최신 트렌드

자동 기계 학습의 상승은 시장에서 운전

서비스 시장으로서의 기계 학습의 초대형 트렌드 중 하나는 (서비스 시장으로서의 기계 학습은 자동화 된 머신 러닝 (Automl) 도구의 출현입니다. Automl은 통계 전처리, 버전 선택 및 하이퍼 파머 미터 튜닝을 포함한 주요 업무를 자동화함으로써 시스템 마스터 링 개선 시스템을 단순화합니다. 또는 AI 답변의 빠른 배포에 대한 수요는 운영 성능 및 압력 혁신을 향상시키기 위해 기업들 사이에서 Automl 플랫폼의 채택을 증가 시켰습니다 트렌드는 더 이상 가장 간단한 민주화가 우수한 분석에 들어 가지 않지만 통계 중심의 파노라마 내부의 일반적인 확장 성과 민첩성을 향상시킵니다.

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서비스 시장 세분화로서의 기계 학습

유형별

유형을 기준으로, 글로벌 시장은 서비스로서 개인 클라우드 머신 러닝, 서비스로서 공개 클라우드 머신 러닝, 하이브리드 클라우드 머신 러닝, 서비스로서 개인 클라우드 머신 러닝으로 분류 할 수 있습니다.

• 개인 클라우드 머신 러닝 서비스 : 개인 구름은 시스템 자체 인프라 내에서 애플리케이션을 알 수있는 시스템을위한 전용 소스를 제공하여 보안을 개선하고 통계에 대한 조작을 보장합니다. 이 옵션은 엄격한 규정 준수 요구 사항이 있거나 내면을 유지 해야하는 터치 한 사실이있는 조직에 적합합니다.

• 공공 클라우드 머신 러닝 서비스 : 공공 구름은 가제트에게 인터넷을 통해 공유 자산을 통해 오퍼링에 대한 지식을 얻어 광범위한 사용자에게 도달 할 수있게합니다. 그들은 확장 성과 비용 효율성을 제공하여 기업이 우수한 ML 장비 및 인프라를 활용하는 경우에도 사용하는 것에 대해서만 지불 할 수 있도록 허용합니다.

• 하이브리드 클라우드 머신 러닝 서비스 : 하이브리드 클라우드는 각 개인 및 퍼블릭 클라우드 환경을 통합하여 조직이 확장 가능한 시스템 마스터링 책임을 위해 퍼블릭 클라우드 소스를 활용하는 동시에 개인 서버에 대한 민감한 정보를 유지할 수 있습니다. 이 기술은 유연성을 제공하여 그룹이 기록 보안을 보장하면서 성능과 가격을 최적화 할 수 있도록합니다.

응용 프로그램에 의해

응용 프로그램을 기반으로 글로벌 시장은 개인, 비즈니스로 분류 할 수 있습니다.

• 개인 : 서비스 솔루션으로서의 개인 머신 러닝은 개인 고객에게 적합하여 통계 평가, 비공개 권장 사항 및 예측 모델링과 같은 업무에 도달 가능한 장비를 제공합니다. 이 서비스는 종종 소비자 유쾌한 인터페이스와 함께 제공되며, 애호가와 학생들은 큰 기술 전문 지식을 통해 공부하는 시스템을 발견 할 수 있습니다.

• 비즈니스 : 서비스 솔루션으로서의 비즈니스 머신 러닝은 그룹에 맞게 만들어졌으며, 대규모 기록 처리, 고급 분석 및 모델에 대한 지식을 얻는 장치 배치를 지원하는 강력한 시스템을 부여합니다. 이 제품은 기업이 선택 제작을 장식하고 운영을 최적화하며 정보 중심의 통찰력을 통해 혁신을 강제로 지원합니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

데이터 중심의 통찰력에 대한 수요가 증가함에 따라 시장이 주도됩니다

대행사가 의사 결정의 데이터 비용을 점점 더 이해함에 따라, 운송 업체로서의 지식을 얻는 데 대한 수요 (서비스로서 기계 학습이 급증했습니다. 비즈니스는 고급 분석을 활용하여 공격적인 이점을 압박하고, 운영 효율성을 향상시키고, 고객 학습을 향상시키는 통찰력을 활용하려고 노력하고 있습니다. 기계 학습은 서비스 구조를 제공하는 기업을 제공하는 데 도움이되지 않습니다. 엄청난 거주 지식 또는 인프라.

클라우드 컴퓨팅의 채택이 증가하면 시장이 주도됩니다

클라우드 컴퓨팅의 실질적인 채택은 특히 기계 학습을 서비스 시장으로 추진했습니다. 클라우드 플랫폼은 비즈니스가 장치 학습 모델 및 응용 프로그램을 빠르게 배포 할 수 있도록 확장 가능하고 수수료 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이러한 유연성은 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 미리 투자의 필요성을 줄여서 광범위한 회사에 고급 분석을 가능하게합니다. 더 큰 회사가 클라우드로 이동함에 따라 서비스로서의 기계 학습 수요는 개발을 유지하고 혁신을 촉진하고 디지털 혁신을 가속화합니다.

구속 요인

데이터 프라이버시 문제는 시장 성장을 제한합니다

기계 학습 내에서 서비스 시장으로서의 기계 학습 (서비스 시장으로서의 기계 학습은 정보 민간성 및 안전에 대한 문제의 발전입니다. 대행사는 점점 더 많은 통계를 관리하기위한 클라우드 기반의 완전 답변에 의존함에 따라 GDPR 및 HIPAA와 함께 규칙과의 규정 준수에 관한 조사가 심화되고 있는데,이 접근성을 둘러싼 불안감과 관련하여 불안한 헌신적 인 제품은 자주 제작자로부터 의지에 대한 불안감에 직면 해 있습니다. 특히 의료 및 금융과 같은 산업에 대한 급성은 최종 결과로서, 조직은 외부 제품을 활용하기보다는 사내에서 장치를 유지하기로 결정하여,이를 통해 우선적 인 사실을 해결하는 데 도움이 될 것입니다. 서비스 답변으로서 기계 학습.

기회

최소한의 자금으로 운영을 혁신하고 최적화하십시오. 시장 내에서 새로운 기회를 창출하십시오.

서비스로서의 기계 학습 (서비스 시장으로서의 기계 학습은 조직이 사전 자금을 최소화하여 운영을 혁신하고 최적화 할 수 있도록함으로써 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 서비스 구조로서의 기계 학습은 우수한 장비 및 알고리즘에 진입 할 권리가 있기 때문에 조직은 실질적인 기술 전문 지식을 요구하는 Gadget 마스터 링 프로그램을 사용하여 기본적으로 설계 한 개선에 대한 개선에 대한 포괄적 인 답변을 제공 할 수 있습니다. 금융의 소매 또는 컴퓨터 위험 평가에서 Automl 답변의 상향 추력은 비전문가가 AI의 힘을 활용하여 전문 지식 풀을 넓히고 다양한 부문 전체에서 기계 학습의 채택을 가속화 할 수 있도록합니다.

도전

만족스럽고 가용성 데이터는 시장의 잠재적 인 과제가 될 수 있습니다.

서비스 시장으로서의 기계 학습 (서비스 시장으로서의 기계 학습은 붐을 불러 일으키는 몇 가지 과제에 직면 해 있습니다. 한 가지 필수 문제 중 하나의 필수 문제는 현재 구조물을 서비스 시스템으로 혼합하는 것입니다. 이는 서비스 시스템으로서의 기계 학습을 복잡하고 지원할 수 있습니다. 또한, 이러한 제품을 효율적으로 활용할 수있는 전문가의 부족은 엄청난 장벽을 제한 할 수 있으며, 데이터를 만족스럽게 제한 할 수 있습니다. 비효율적 인 시스템 연구 모델은 클라우드 환경에서 사실 안전 및 개인 정보에 대한 우려를 통해 조직이 서비스 솔루션으로서 기계 학습에 절대적으로 노력하는 것을 막을 수 있습니다.

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서비스 지역 통찰력으로서의 기계 학습

• 북아메리카

북미는 서비스 시장 점유율로 머신 러닝 내에서 지배적 인 기능을 수행합니다. 기술 인프라와 주요 기술 조직의 과도한 관심 때문에. 이 분야는 기계 학습 솔루션의 혁신을 사용하여 연구 개발에 대한 대규모 자금 지원으로 이점을 얻습니다. 또한, 대규모 전문 기술 풀이 있으면 기업이 성공적으로 시행하고 머신 러닝을 서비스 제공으로 사용할 수 있습니다. 산업이 점점 더 많은 사실 중심의 통찰력을 이해함에 따라 북아메리카는 고급 분석을 채택하는 것을 이끌고 있습니다. 이 추세는 유리한 당국의 이니셔티브와 경쟁력있는 상업 기업 환경을 사용하여 지원됩니다.

미국은 Google, Amazon 및 Microsoft와 같은 여러 주요 업체를 수용하는 서비스 시장으로서 북미 기계 학습의 주요 기여자입니다. 신생 기업과 기존 기업의 강력한 분위기는 최첨단 시스템 학습 솔루션의 개발 및 배치를 서두르고 있습니다.

• 유럽

유럽은 서비스로서 기계 학습 내에서 엄청난 선수가되고 있습니다 (서비스 시장으로서의 기계 학습, 혁신 및 기술 발전에 대한 강력한 강조에 의해 강조된이 지역은 기술을 촉진하고 AI 개선을 장려하는 여러 연구 시설 및 대학에 국내입니다. 또한 유럽 사업은 점점 더 많은 규제를위한 정보 분석의 중요성을 발견하고 있습니다. 또한 건강 관리, 금융 및 자동차 채택 장치를 알게되면서 꾸준한 기계 학습을 요청할 수있는 책임있는 정보의 사용을 장려하십시오.

• 아시아

아시아는 예기치 않게 기계 학습 내에서 서비스 시장에서 지배적 인 힘으로 떠오르고 있습니다 (서비스 시장으로서의 기계 학습, 대기업 및 디지털화 증가. 중국, 인도 및 일본과 같은 국가는 AI에 투자하고 기술을 알게 된 기기에 투자를하고 있는데, 당국의 작업 및 스타트 업 산업에 대한 규모 및 규모의 자금 지원을 통해 당국과 함께 지원되는 기술을 통해 기술을 알게되었습니다. 운영 효율성과 구매자 리뷰는 또한 통계 과학 및 분석에 대한 숙련 된 전문 지식의 가용성이 커지고 있습니다.

주요 업계 플레이어 

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

서비스로서의 머신 러닝 (서비스 시장 기능으로서의 기계 학습은 조경을 형성하는 여러 주요 엔터프라이즈 플레이어입니다. 저명한 대행사는 Amazon Web Services (AWS)를 포함하여 장비에 대한 지식을 얻는 강력한 시스템 제품군을 제공합니다. Microsoft Azure는 포괄적 인 AI 서비스를 위해 Microsoft Azure를 제공합니다. Google 클라우드 플랫폼은 Framewor에 대한 강력한 기계를 제공하는 강력한 기계를 제공하는 강력한 기계를 제공합니다. 회사 애플리케이션에 중점을 둔 다른 놀라운 플레이어로는 Alibaba Cloud 및 Salesforce가 포함되어 있으며,이 그룹에는 시장 내 다양한 ​​제품에 기여한이 그룹은 혁신을 주도하고 가제트 마스터 링 기술의 크기 채택을 촉진합니다.

서비스 회사로서 최고의 기계 학습 목록

• Amazon (U.S.)
• Oracle (U.S.)
• IBM (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Google (U.S.)
• Salesforce (U.S.)
• Tencent (China)

주요 산업 개발

2023 년 10 월 :Amazon Web Services (AWS)는 No-Code 시스템 연구 장치 인 Sagemaker Canvas를 출시했습니다.

보고서 적용 범위

서비스로서의 기계 학습 (서비스 시장으로서의 기계 학습은 기업이 사실 중심의 통찰력과 고급 분석의 가격을 점점 더 이해함에 따라 대규모 성장을위한 대규모 성장을위한 대규모 성장에 적용됩니다. 확장 가능하고 가격 효율적인 답변을 제공함으로써 기계 학습은 대행사가 광범위한 내내 노하우 또는 인상을 포함한 핵심 동인을 포함하여 광범위한 내내 지식에 대한 지식을 얻을 수있게 해줍니다. 컴퓨팅과 Automl 장비의 상향 추력은 파노라마를 재구성하고 있습니다.

기본 게이머가 서비스를 혁신하고 아름답게하기 위해 노력함에 따라 공격적인 환경은 가제트에서 기술에 대한 지식을 얻는 데 있어서도 마찬가지로 발전을 촉진 할 것입니다. 규제 프레임 워크의 지속적인 개발은 시장 역학을 형성하는 데 중요한 위치를 차지할 것입니다. 전반적으로, 서비스 시장으로서의 기계 학습은 붐에 적합한 가능성을 제공하여 다양한 부문의 그룹이 AI의 힘을 활용하고 장치가 운영 및 전략적 의사 결정에 대한 지식을 얻을 수 있도록 허용합니다.