머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석 유형별 (클라우드 기반 및 온-프레미스), 응용 프로그램 (중소 기업 중소기업 및 대기업)으로 2025 년에서 2033 년까지 지역 예측.

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머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장 보고서 개요

Global Machine Learning (ML) 플랫폼 시장은 2024 년 5,512 억 달러로 2025 년에 7,300 억 달러로 증가하여 2033 년까지 744 억 달러에 달할 것으로 예상되었으며 2025 년에서 2033 년까지 33.6%에 도달 할 것으로 예상됩니다.

글로벌 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거 렸으며, ML (Machine Learning) 플랫폼은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪고 있습니다.

사용자는 머신 러닝 플랫폼의 도움을 받아 머신 러닝, 특히 기계 학습 알고리즘을 생성, 사용 및 개선 할 수 있습니다. 기계 학습 플랫폼 관련 기능을 간소화하고 데이터 처리 속도를 높이며 데이터 워크 플로우를 자동화합니다. 머신 러닝 및 기타 인공 지능 (AI) 전략을 사용하여 데이터를 통찰력으로 변환하고 비즈니스 결정을 내리고 제품 및 서비스를 개선하는 것의 중요성은 비즈니스가 행사하는 데이터의 양과 함께 증가합니다. 지능형 알고리즘을 데이터와 결합하는 ML (Machine Learning) 플랫폼 및 도구를 사용하여 비즈니스 통찰력을 생성하고 새로운 솔루션의 배포를 확장 할 수 있습니다.

시장 확장은 제조, 의료 및 자동차 및 소매 산업을 포함한 다양한 최종 사용 부문에서 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 플랫폼의 사용이 증가함에 따라 크게 영향을받습니다. 서비스로서의 기계 학습은 딥 러닝 기술을 사용하여 예측 분석을 통해 의사 결정을 향상시킵니다. 그러나 ML의 사용은 ML 모델 소유자에게 보안 및 데이터 개인 정보 보호 문제를 제시합니다. 데이터 소유자는 ML 플랫폼에 데이터가 얼마나 안전하고 개인화되는지에 대해 우려하고 있습니다. 사람과 기타 환경 요소가 기술과 상호 작용할 때 생성 된 거대한 데이터 볼륨에서 통찰력을 처리하고 추출하는 것은 기계 학습 및 딥 러닝의 속도와 정교함없이 매우 어려운 어려울 것입니다.

Covid-19 영향 

시장 성장을 제한하기위한 산업 불균형

COVID-19 발병으로 인해 불안정한 시장, 고객 신뢰 감소, 수입 및 수출 상업의 어려움을 포함한 서비스 자료 제조업체에 문제가 발생했습니다. 원자재, 포장 및 유통의 소싱은 모두 전 세계 공급망의 일부입니다. 잠금, 움직이는 상품, 라벨 및 기타 품목으로 인해 어려워졌습니다. 시장, 공급망, 공급 및 수요 및 기타 모든 것들에 즉각적인 영향을 미치는 것 외에도 서비스 시장에 재정적 영향을 미쳤습니다. 전염병은 업계의 역학을 변경하여 교란 속에서 안정성을 보존하기 위해 운영 프레임 워크의 모든 측면을 재 설계하도록 설득력있는 조직을 강요했습니다. 그 외에도 회사의 비즈니스 운영은 발발의 영향을 받았으며, 이는 전체 서비스 산업에 영향을 미칩니다. 이는 기계 학습 (ML) 플랫폼 산업에 부분적으로 영향을 미쳤습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 촉진하기 위해 IoT 및 자동화 채택

IoT와 자동화의 채택은 시장의 성장을 주도하는 주요 트렌드입니다. IoT 운영은 회사 네트워크에 연결된 수백 개 이상의 장치가 안전하고 올바르게 작동하고 있으며 수집중인 데이터가 정확하고시기 적절하도록합니다. IoT 플랫폼 솔루션의 일부 제공 업체는 ML (Machine Learning) 플랫폼을 사용하여 운영 관리 기능을 연마하고 상당한 IoT 시스템을 제어하고 있습니다. 이 기능 덕분에 시장이 확대되고 판매가 증가하고 있습니다. 기계 학습은 강력한 알고리즘으로 대량의 데이터를 분석하여 IoT 데이터의 신비로운 패턴을 발견 할 수 있습니다. 중요한 작업에서 수동 작업을 보완하거나 대체하는 자동화 된 시스템은 통계적으로 생성 된 동작 및 ML 추론을 사용할 수 있습니다. ML 기반 솔루션을 사용함으로써 시간 소모 및 힘든 모델 선택, 코딩 및 검증 단계는 IoT 데이터 모델링 프로세스에서 제거됩니다. 소기업이 IoT를 채택하면 시간이 많이 걸리는 기계 학습 프로세스가 상당한 시간을 절약 할 수 있으며, 이로 인해 업계를 자극 할 것입니다. 업계는 이러한 추세 덕분에 예측 기간 동안 성장할 것으로 예상됩니다. 따라서 IoT 및 자동화의 채택은 전체 시장 판매를 증가시킬 것으로 예상됩니다. 제품의 이러한 새로운 개발과 품종은 대부분 시장의 전반적인 성장에 대한 책임이 있습니다.

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머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장 세분화

유형별 

유형에 따라 시장은 클라우드 기반 및 온 프레미스로 분류됩니다.

응용 프로그램에 의해

시장에 따라 중소 기업 중소기업 및 대기업으로 분류됩니다.

운전 요인

시장에 추가로 향상되는 의료 산업

의료 부문에서 제품의 사용은 시장 판매를 증가시키는 주요 요인입니다. ML 기술은 이미 많은 의료 관련 상황을 돕고 있습니다. 이 기술은 의료 산업에서 수백만 가지의 다양한 데이터 포인트를 평가하고, 결과를 예측하며, 빠른 위험 점수를 제공하며, 시장 확장을 지원하는 많은 다른 응용 분야 중에 자원을 정확하게 할당하는 데 사용됩니다. 의료 분야 에서이 기술의 가장 중요한 응용 중 하나는 질병의 식별 및 진단입니다. 여기에는 때때로 인식하기 어려운 질병 및 상태를 식별하고 진단하는 것이 포함됩니다. 여기에는 유전성 질환에서 감지하기 어려운 초기 암에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. ML과 딥 러닝을 결합한 컴퓨터 비전으로 알려진 최첨단 방법은 의료 영상 진단에 사용됩니다. 이미지 분석을위한 이미지 진단 도구에 중점을 둔 Microsoft Innereye는이를 받아 들였습니다. 시장 수요는 이러한 모든 요소에 의해 주도 될 것으로 예상됩니다. 결과적으로 의료 부문의 제품에 대한 성장과 수요 증가는 시장을 늘릴 것입니다. 서비스 산업의 확장에 기여할 것이며 전체 머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장 성장을 향상시킬 것입니다.

시장 확장을 장려하기위한 클라우드 기반 컴퓨팅

클라우드 기반 머신 러닝의 사용 증가는 시장을 주도하는 또 다른 요인입니다. 소셜 미디어 플랫폼과 클라우드 컴퓨팅 기술의 인기 증가로 업계는 확장되고 있습니다. 엔터프라이즈 스토리지 솔루션을 제공하는 모든 회사는 이제 클라우드 컴퓨팅을 자주 사용합니다. 클라우드 스토리지를 사용한 온라인 데이터 분석은 클라우드에 수집 된 실시간 데이터를 분석 할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 덕분에 언제든지 데이터 분석이 가능합니다. 또한 클라우드를 사용하여 기계 학습을 구현하면 비즈니스는 연결된 데이터웨어 하우스에서 유용한 데이터에 거의 액세스 할 수있어 소비자 행동 및 구매 추세와 같은 인프라 및 저장 비용을 줄일 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 사용 증가로 인해 기계 학습 산업이 확대되고 있습니다. 예측 기간 동안, 위에서 언급 한 요소는 업계의 판매에 영향을 줄 것으로 예상됩니다. 이것은 제품에 대한 수요를 증가시키고 산업 전체가 확장하는 데 도움이 될 것입니다. 제품 라인 확장은 시장이 성장하는 데 도움이되고 있습니다.

구속 요인

시장 확장을 방해하는 정확성 부족

제품 정확도의 부족은 시장이 확장되는 것을 막는 구속입니다. 시장 확장에 기여하는 기계 학습 플랫폼에서 제공하는 많은 이점이 있습니다. 그러나 플랫폼에는 시장 확장을 방해 할 것으로 예상되는 일부 필수 요소가 없습니다. 시장은 부정확 한 알고리즘의 존재에 의해 크게 제한되며, 때때로 저개발 된 저개발. 정밀도는 빅 데이터 및 머신 러닝을 사용하는 회사에 중요합니다. 결과적으로, 시스템에 모든 매개 변수가 설정되고 오차 마진이 0에 가까워 질 때까지 사람의 상호 작용이 필요합니다. 따라서이 요소는 시장 확장을 제한 할 수 있습니다. 따라서 예측 기간 동안 이러한 요소는 시장 성장을 제한 할 것으로 예상됩니다. 그러나 시간이 지남에 따라이 문제는 어떤 식 으로든 해결 될 것입니다. 이 문제가 해결되면 시장이 바로 성장하기 시작합니다.

머신 러닝 (ML) 플랫폼은 지역 통찰력을 시장에 내립니다

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북미가 전 세계 시장을 지배하고 있습니다

북아메리카의 ML (Machine Learning) 시장은이 지역이 제품의 주요 사용자이기 때문에이 지역의 산업 개발 확대와 잠재적 부문을 늘리는 여러 가지 주행 요소의 혜택을 받았습니다. 중소 기업 SMES 및 대기업 부문에서 제품 사용이 증가하면 ML (Machine Learning) 플랫폼 시장 점유율을 높이고 있습니다. 빠른 도시화 경향은 시장 전체를 더욱 지원할 것입니다.

주요 업계 플레이어

제품 수요를 높이기위한 주요 제조업체

연구에는 시장 플레이어와 부문 내에서의 위치에 대한 정보가 포함됩니다. 적절한 연구, 합병, 기술 발전, 생산 시설 성장 및 협력을 통해 데이터를 수집하고 이용할 수 있습니다. 자료에 대한 연구는 제조업체, 지역, 유형, 응용 프로그램, 판매 채널, 유통 업체, 거래자, 딜러, 연구 결과 등에 대한 세부 정보를 제공합니다.

최고 기계 학습 (ML) 플랫폼 회사 목록

•   Palantir (U.S.)
•   MathWorks (U.S.)
•   Alteryx (U.S.)
•   SAS (U.S.)
•   Databricks (U.S.)

보고서 적용 범위

유형 및 응용 프로그램 별 시장 세분화는 연구에서 상세하게 다루어집니다. 현재 및 잠재적 시장 리더를 포함한 광범위한 참가자 들이이 연구에서 조사됩니다. 많은 중요한 요소들이 상당한 시장 확장으로 이어질 것으로 예상됩니다. 시장 통찰력을 얻기 위해이 연구는 또한 머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장의 점유율을 높일 수있는 요소를 살펴 봅니다. 예상 기간 동안 시장 성장 예측은 보고서에서 이루어집니다. 한 지역이 세계 시장을 지배하는 이유를 설명하는 것이 지역 연구의 목표입니다. 적절하게 고려 된 많은 요인은 업계의 확장 능력을 제한합니다. 시장에 대한 전략적 분석도 연구에 포함되어 있습니다. 포괄적 인 시장 데이터가 포함되어 있습니다.