机器学习运营（MLOPS）按应用（BFSI，医疗保健，零售，制造业，公共部门等），从2025年到2033年的地区洞察力和预测

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机器学习操作（MLOP）市场报告概述

全球机器学习运营（MLOPS）的市场规模预计在2024年的价值将为22.4亿美元，预计到2033年，在2025年至2033年的预测期内，到2033年将以41.8％的复合年增长率达到366.6亿美元。

机器学习操作（MLOPS）是一个术语，它是指企业在软件产品和云服务的帮助下成功运行人工智能（AI）的最佳实践。 MLOP是机器学习和软件领域DevOps的持续开发实践的结合。 MLOP旨在可靠，有效地在生产环境中部署和维护机器学习模型。

机器学习操作（MLOPS）还涉及对整个机器学习生命周期的过程进行自动化和标准化，例如数据准备，模型培训，测试，集成，发布和监视12。机器学习操作（MLOP）是一种协作功能，需要不同利益相关者的协调和对齐，例如数据科学家，数据工程师，软件工程师，DevOps工程师，业务分析师，产品经理和最终用户。

COVID-19影响

由于各个行业需求的增加，大流行增加了市场需求

与流行前水平相比，全球Covid-19的大流行一直是前所未有且令人震惊的，机器学习操作（MLOP）市场在所有地区的需求都高于所有地区的需求。 CAGR的突然上升归因于市场的增长，一旦大流行一旦结束，就会恢复到大流行的水平。

COVID-19大流行对机器学习操作（MLOP）市场份额产生了重大影响。大流行增加了对医疗保健，教育，电子商务和社交媒体等各个领域中机器学习解决方案的需求。这些领域需要机器学习操作（MLOP）平台和服务，以有效高效地管理和扩展其机器学习模型。例如，医疗保健组织使用MLOP部署和监测模型进行诊断，预后，药物发现和疫苗开发1。相似地，电子商务平台使用MLOP来优化其推荐系统，库存管理和客户服务

最新趋势

基于云的MLOPS平台和服务的出现预计将推动市场增长

MLOP市场的最新趋势之一是基于云的MLOP平台和服务的出现。基于云的机器学习操作（MLOP）平台和服务提供了比本地解决方案的几个优点，例如成本较低，可扩展性，更快的部署，更容易集成和更好的安全性。基于云的MLOP平台和服务还使组织能够利用云提供商的专业知识和资源，例如Amazon Web Services（AWS），Microsoft Azure，Google Cloud Platform（GCP），IBM Cloud和Alibaba Cloud。这些云提供商提供了各种工具和框架，用于在其平台上建立，部署和管理机器学习模型425。例如，AWS提供萨吉式制造商，Azure提供机器学习，GCP提供AI平台，IBM Cloud提供Watson Studio，而Alibaba Cloud提供了PAI。这些工具和框架提供了诸如数据摄入，预处理，功能工程，模型培训，测试，验证，部署，监视，培训，治理和协作之类的功能。基于云的MLOP平台和服务预计将比未来几年的本地解决方案更高。

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机器学习操作（MLOPS）市场细分

按类型

根据Type的说法，市场可以分为本地，云等。

通过应用

根据年龄，市场可以分为BFSI，医疗保健，零售，制造业，公共部门等。

驱动因素

增加机器学习模型的复杂性和多样性以促进市场增长

市场增长的驱动因素之一是机器学习模型的复杂性和多样性的增加。就架构，算法，参数，输入，输出，性能指标和用例而言，机器学习模型正在变得越来越复杂和多样化。这些模型需要更复杂的方法和工具来管理其生命周期阶段，从开发到部署到维护。 MLOPS平台和服务提供了处理机器学习模型的复杂性和多样性的方法和工具。它们使组织能够在不同的团队和项目中标准化其机器学习工作流程。它们还使组织能够从数据准备到模型部署到模型监视自动化其机器学习过程。它们还使组织能够通过提供改进模型的反馈循环来优化其机器学习性能

不同利益相关者之间对协作和协作的需求不断增加推动市场增长

MLOP市场增长的另一个驱动因素是，参与机器学习项目的不同利益相关者之间对协作和对齐的需求越来越多。机器学习项目涉及各种具有不同角色和职责的利益相关者，例如数据科学家，数据工程师，软件工程师，DevOps工程师，业务分析师，产品经理和最终用户。这些利益相关者对机器学习模型有不同的目标，期望和观点。他们还具有不同的技能，工具和工作流程，用于使用机器学习模型。 MLOPS平台和服务为这些利益相关者提供了共同的平台和语言，以协作并调整他们在机器学习项目上的努力。它们使这些利益相关者能够在机器学习生命周期的不同阶段共享数据，代码，模型，指标和见解。

限制因素

缺乏标准化和互操作性成本来阻碍市场增长

市场增长的限制因素之一是不同MLOP平台和服务之间缺乏标准化和互操作性。 MLOPS平台和服务是由云提供商，软件公司和初创公司等各种供应商开发和提供的。这些供应商有不同的方法，设计，以及MLOPS平台和服务的实现。他们还为其MLOPS平台和服务具有不同的功能，功能和接口。这导致不同的MLOP平台和服务之间缺乏标准化和互操作性。

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机器学习操作（MLOPS）市场区域见解

由于领先球员的强大存在，北美领导市场

北美地区的机器学习操作（MLOPS）市场增长最高。北美在MLOPS市场中拥有领先的球员，例如AWS，Microsoft，Google，IBM和Databricks。这些参与者为各个行业和领域的客户提供各种MLOPS平台和服务。他们还在新的和创新的MLOPS解决方案的研究和开发方面进行了大量投资。他们还与生态系统中的其他参与者（例如学术界，初创企业和合作伙伴）合作，以促进和推进采用MLOP。

关键行业参与者

主要参与者正在采用高级技术来刺激市场的进一步增长 

所有主要参与者都有动力提供优质和更高级的服务，以便在市场上获得竞争优势。为了增加其市场业务，供应商正在使用各种技术，包括产品推出，区域增长，战略联盟，合作伙伴，并购和收购。

顶级机器学习操作清单（MLOP）公司

• 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)

报告覆盖范围

本报告研究了对机器学习操作（MLOPS）市场规模，份额，增长率，按类型，应用程序，关键参与者以及以前和当前市场情景的了解的理解。该报告还收集了市场专家的确切数据和预测。此外，它还描述了该行业的财务业绩，投资，增长，创新标记和新产品推出的研究，并深入了解了当前市场结构，基于关键参与者的竞争分析，关键驱动力以及影响增长，机会和风险的需求的限制。

此外，在199年后大流行对国际市场限制的影响以及对行业如何恢复的深刻了解，报告中还陈述了策略。还对竞争格局进行了详细研究，以澄清竞争格局。

该报告还根据方法来揭示了基于目标公司的价格趋势分析，数据收集，统计，目标竞争对手，进出口，信息，信息和前几年记录的方法趋势分析的研究。此外，所有影响市场的重要因素，例如中小型企业，宏观经济指标，价值链分析和需求方动态，所有主要的商业参与者都已详细介绍。如果关键参与者和对市场动态的可行分析，则该分析可能会进行修改。