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Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung

Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung

Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung – Globale Branchenbewertung und -prognose

Seitenzahl # Seiten:

150

Basisjahr:

2022

Datum

März - 2022

Format:

PDF XLS PPT

Berichtscode:

VMR-1350

Abgedeckte Segmente
  • Nach Softwaretools und Diensten Nach Softwaretools und Diensten Softwaretools, Datenspeicherung und -archivierung, Cloud- und webbasierte Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), Sonstiges (Modellvalidator, Entscheidungsbericht/Prädiktor/Schulung und Berichtsspeicherung)
  • Durch Service Durch Service Professionelle Dienstleistungen, Managed Services
  • Von Unternehmensanwendungen Von Unternehmensanwendungen Marketing und Werbung, Risikoanalyse und Betrugserkennung, Predictive Maintenance (Mustererkennung und -generierung, Anomalieerkennung), Augmented Reality (Mustererkennung und -generierung, Objekterkennung, automatisierte Simulation, Vorhersage/Empfehlung), Netzwerkanalyse und automatisiertes Verkehrsmanagement (SDN und NFV/automatisierte Traffic-Generierung/usw.), Sonstiges (Datenklassifizierung, Empfehlungs-Engines, Social Media und Kundenanalysen, Sales Lifecycle Management)
  • Nach Organisationsgröße Nach Organisationsgröße KMU, Großunternehmen
Schnappschuss
BasisjahrBasisjahr: 2022
PrognosejahreVorhersage Jahre: 2023 - 2030
Historische JahreHistorisch Jahre: 2017 - 2021
Umsatz 2022Einnahmen 2022: 4123.45 Mio. USD
Umsatz 2030Umsatz 2030: 58798.08 Mio. USD
Umsatz-CAGRUmsatz-CAGR (2023 - 2030): 39.40%
Am schnellsten wachsende Region Am schnellsten wachsende Region (2023 - 2030) Asien-Pazifik
Größte Region Größte Region (2022): Nordamerika
Anpassung angeboten
  • Segmentübergreifende Marktgröße und Analyse für die genannten Segmente Segmentübergreifende Marktgröße und Analyse für die genannten Segmente
  • Zusätzliche Unternehmensprofile (bis zu 5 kostenlos) Zusätzliche Firmenprofile (bis zu 5 Mit Keine Kosten)
  • Weitere Länder (außer den genannten Ländern) Weitere Länder (außer Erwähnte Länder)
  • Länder-/regionsspezifischer Bericht Länder-/regionsspezifischer Bericht
  • Gehen Sie zur Marktstrategie Gehen Sie zur Marktstrategie
  • Regionsspezifische Marktdynamik Regionsspezifische Marktdynamik
  • Marktanteil auf Regionsebene Marktanteil auf Regionsebene
  • Import-Export-Analyse Import-Export-Analyse
  • Produktionsanalyse Produktionsanalyse
  • Andere Andere Anfrage Anpassung Sprich mit Analytiker
Marktanteil von maschinellem Lernen als Dienstleistung

Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung – nach Softwaretool, Dienst, Unternehmensanwendung und Organisationsgröße

Marktübersicht

Die Marktgröße des Marktes für maschinelles Lernen als Dienstleistung im Jahr 2022 wird auf geschätzt 4123.45 Mio. USD und wird voraussichtlich erreicht werden 58798.08 Mio. USD bis zum Jahr 2030 bei einem 39.40% CAGR während des Prognosezeitraums. Maschinelles Lernen ist eine Programmieranwendung für künstliche Intelligenz. Ein wichtiger Aspekt, der das Wachstum des Marktes für maschinelles Lernen als Dienstleistung unterstützt, ist die Akzeptanz cloudbasierter Fortschritte und innovativer Fortschritte in digitalen Szenarien. Bei maschinellem Lernen als Dienst handelt es sich um eine Reihe von Verwaltungsfunktionen, die im Rahmen eines Cloud-Computing-Dienstes maschinelles Lernen auf Geräten bereitstellen. Serviceunternehmen für maschinelles Lernen bieten verschiedene Tools wie APIs, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenvisualisierung, Deep Learning und vorausschauende Analysen an. Dies ist unter anderem ein Faktor, der wiederum die Zielgruppe antreibt. Aufgrund der schnellen mechanischen Fortschritte und der grundlegenderen Notwendigkeit, das Kundenverhalten zu verstehen, wird erwartet, dass der Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung in den nächsten Jahren einen deutlichen Aufschwung erleben wird. Darüber hinaus treibt der Ausbau des maschinellen Lernens, der auf das Verständnis des Kundenverhaltens abzielt, im Prognosezeitraum den globalen Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung voran.

Die COVID-19-Pandemie hat zahlreiche Verbände dazu veranlasst, ihre Umstellung auf öffentliche Cloud-Lösungen zu beschleunigen, da die Flexibilität der Cloud-Verwaltung auf einen überraschenden Anstieg des Unterstützungsinteresses stoßen kann. Künstliche Intelligenz und Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens werden in großem Umfang zur Bekämpfung von COVID-19 eingesetzt. Der Wechsel in die Cloud hat Organisationen dabei geholfen, die Art und Weise, wie sie ihre Organisationen in der Stunde von COVID-19 leiten, zu überdenken. Der Bedarf an KI-Diensten ist gestiegen und viele Cloud-Anbieter bieten AIaaS und MLaaS an. Anschließend verzeichnete der globale Cloud-Markt im Jahr 2020 eine enorme Entwicklung im Bereich der medizinischen Versorgung.

Marktgröße für maschinelles Lernen als Dienstleistung, 2022 bis 2030 (in Mio. USD)

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Marktsegmentierung:

Das Der Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung ist nach Softwaretools und -diensten, Diensten, Unternehmensanwendungen und Unternehmensgröße segmentiert. Basierend auf Softwaretools und -diensten wird der Markt in Softwaretools, Datenspeicherung und -archivierung, Cloud- und webbasierte Anwendungsprogrammierschnittstellen und andere segmentiert. Das Servicesegment umfasst professionelle Dienstleistungen und verwaltete Dienstleistungen. Nach Unternehmensanwendungen ist der Markt in Marketing und Werbung, Risikoanalyse und Betrugserkennung, vorausschauende Wartung, Augmented Reality, Netzwerkanalyse und automatisiertes Verkehrsmanagement und andere unterteilt. Nach Organisationsgrößensegment einschließen KMU und Großunternehmen.

Berichterstattung und Ergebnisse

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Im Dienstleistungssegment wird davon ausgegangen, dass das professionelle Segment im Prognosezeitraum den größten Teil des Kuchens auf dem MLaaS-Markt halten wird

Ein großer Teil der Unternehmen ist nicht in der Lage, die Rahmenbedingungen effektiv zu überwachen, und überlässt diese Verwaltung daher externen Partnern, um mit dem Grad der Sicherheit und des Wohlbefindens Schritt zu halten. Zu den kompetenten Verwaltungen gehören Planungs-, Organisations-, Umgestaltungs- und Beratungsdienste. Die Entwicklung des Expertenverwaltungsfragments wird im Wesentlichen durch die Komplexität der Aktivitäten und die wachsende Organisation der Zusammenstellung von Lösungen für maschinelles Lernen gesteuert. Kompetente Dienste werden in drei Kategorien eingeteilt: Organisation und Kombination, Unterstützung und Wartung sowie Beratungsdienste.

Durch Anwendung, Netzwerkanalyse und automatisierten Datenverkehr ist die Anwendung der Führungskraft darauf angewiesen, dass sie sich im Prognosezeitraum mit der höchsten Geschwindigkeit entwickelt

Diese Entwicklung wird mit der Begründung begründet, dass maschinelles Lernen von den Führungskräften als wesentliches Instrument für die Netzwerkanalyse und den computergestützten Datenverkehr angesehen wird. Dies ist auf die außergewöhnliche Entwicklung der Informationen in allen Branchen zurückzuführen. Viele organisationsübergreifende Informationsrahmen auf einer gewöhnlichen Prämisse. Mit dem Aufkommen umfangreicher Informationsrecherchen ist es möglich geworden, netzwerkreiche Messungen anzuwenden, um beispiellose Einblicke in das IT-System zu ermöglichen. Durch die Einbeziehung allgemeiner, niedriger aufwärts gerichteter Sensoren sowohl in die Ausrüstung als auch in die Programmierung kann schrittweise ein umfassendes Verständnis der Verwendung und Organisation der Ausführung erreicht werden.

In der Region hält der nordamerikanische Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung einen erheblichen Umsatzanteil.

Im Jahr 2021 wird Nordamerika voraussichtlich den größten Umsatzanteil der gesamten Branche beisteuern und sich weiterhin mit der bemerkenswertesten Geschwindigkeit entwickeln. Nordamerika war bei der Einführung maschineller Lerndienste am weitesten fortgeschritten. Darüber hinaus reagierte dieser Bereich äußerst schnell auf die neuesten Innovationsfortschritte wie die Kombination von Fortschritten mit der Cloud und Big Data bei maschinellen Lerndiensten. Nordamerika ist führend bei der Bereitstellung maschineller Lerndienste für zahlreiche Anwendungen und Bereiche.

Wettbewerbslandschaft

Die Hauptakteure auf dem Markt für maschinelles Lernen als Dienste sind Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google LLC, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO), Hewlett Packard Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC, Amazon Web Services Inc., BigML Inc ., Iflowsoft Solutions Inc., Monkeylearn Inc., Sift Science Inc., H2O.ai Inc.

Der Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung ist wie folgt unterteilt:

Parameter Details
Abgedeckte Segmente

Nach Softwaretools und Diensten

  • Software Tools
  • Datenspeicherung und -archivierung
  • Cloud- und webbasierte Anwendungsprogrammierschnittstelle (APIs)
  • Andere (Modellvalidator, Entscheidungsbericht/Prädiktor/Schulung und Berichtsspeicherung)

Durch Service

  • Professional Services
  • Managed Services

Von Unternehmensanwendungen

  • Vermarktung und Werbung
  • Risikoanalyse und Betrugserkennung
  • Predictive Maintenance (Mustererkennung und -generierung, Anomalieerkennung)
  • Augmented Reality (Mustererkennung und -generierung, Objekterkennung, automatisierte Simulation, Vorhersage/Empfehlung)
  • Netzwerkanalyse und automatisiertes Verkehrsmanagement (SDN und NFV/automatische Verkehrsgenerierung/usw.)
  • Andere (Datenklassifizierung, Empfehlungsmaschinen, Social Media und Kundenanalysen, Vertriebslebenszyklusmanagement)

Nach Organisationsgröße

  • KMU
  • Große Unternehmen

Abgedeckte Regionen und Länder
  • Nordamerika – (USA, Kanada, Mexiko)
  • Europa – (Großbritannien, Frankreich, Deutschland, Italien, Spanien, übriges Europa)
  • Asien-Pazifik – (China, Japan, Indien, Südkorea, Südostasien, übriger Asien-Pazifik)
  • Lateinamerika – (Brasilien, Argentinien, übriges Lateinamerika)
  • Naher Osten und Afrika – (GCC-Länder, Südafrika, übriger Naher Osten und Afrika)
Abgedeckte Firmen
  • Microsoft (Washington
  • UNS)
  • Amazon Web Services (Washington
  • UNS)
  • Hewlett Packard Enterprises (Kalifornien
  • UNS)
  • Google Inc. (Kalifornien
  • UNS)
  • BigML Inc. (Oregon
  • UNS)
  • FICO (Kalifornien
  • UNS)
  • IBM Corporation (New York
  • UNS)
  • AT&T (Dallas
  • UNS)
  • Fuzzy.ai (Montreal
  • Kanada)
  • Yottamine Analytics (Washington
  • UNS)
  • Ersatz Labs (Kalifornien
  • UNS)
  • Sift-Science (Kalifornien
  • UNS)
Berichterstattung Marktwachstumstreiber, Beschränkungen, Chancen, Porters Fünf-Kräfte-Analyse, PEST Analyse, Wertschöpfungskettenanalyse, Regulierungslandschaft, Technologielandschaft, Patentanalyse, Markt Attraktivitätsanalyse nach Segmenten und Nordamerika, Analyse des Unternehmensmarktanteils und COVID-19 Einflussanalyse
Preise und Kaufoptionen Profitieren Sie von maßgeschneiderten Kaufoptionen, die genau Ihren Forschungsanforderungen entsprechen. Kaufoptionen erkunden

Der Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung ist wie folgt tabellarisch dargestellt:

Parameter Details
Abgedeckte Segmente

Nach Softwaretools und Diensten

  • Software Tools
  • Datenspeicherung und -archivierung
  • Cloud- und webbasierte Anwendungsprogrammierschnittstelle (APIs)
  • Andere (Modellvalidator, Entscheidungsbericht/Prädiktor/Schulung und Berichtsspeicherung)

Durch Service

  • Professional Services
  • Managed Services

Von Unternehmensanwendungen

  • Vermarktung und Werbung
  • Risikoanalyse und Betrugserkennung
  • Predictive Maintenance (Mustererkennung und -generierung, Anomalieerkennung)
  • Augmented Reality (Mustererkennung und -generierung, Objekterkennung, automatisierte Simulation, Vorhersage/Empfehlung)
  • Netzwerkanalyse und automatisiertes Verkehrsmanagement (SDN und NFV/automatische Verkehrsgenerierung/usw.)
  • Andere (Datenklassifizierung, Empfehlungsmaschinen, Social Media und Kundenanalysen, Vertriebslebenszyklusmanagement)

Nach Organisationsgröße

  • KMU
  • Große Unternehmen

Abgedeckte Regionen und Länder
  • Nordamerika – (USA, Kanada, Mexiko)
  • Europa – (Großbritannien, Frankreich, Deutschland, Italien, Spanien, übriges Europa)
  • Asien-Pazifik – (China, Japan, Indien, Südkorea, Südostasien, übriger Asien-Pazifik)
  • Lateinamerika – (Brasilien, Argentinien, übriges Lateinamerika)
  • Naher Osten und Afrika – (GCC-Länder, Südafrika, übriger Naher Osten und Afrika)
Abgedeckte Firmen
  • Microsoft (Washington
  • UNS)
  • Amazon Web Services (Washington
  • UNS)
  • Hewlett Packard Enterprises (Kalifornien
  • UNS)
  • Google Inc. (Kalifornien
  • UNS)
  • BigML Inc. (Oregon
  • UNS)
  • FICO (Kalifornien
  • UNS)
  • IBM Corporation (New York
  • UNS)
  • AT&T (Dallas
  • UNS)
  • Fuzzy.ai (Montreal
  • Kanada)
  • Yottamine Analytics (Washington
  • UNS)
  • Ersatz Labs (Kalifornien
  • UNS)
  • Sift-Science (Kalifornien
  • UNS)
Berichterstattung Marktwachstumstreiber, Beschränkungen, Chancen, Porters Fünf-Kräfte-Analyse, PEST Analyse, Wertschöpfungskettenanalyse, Regulierungslandschaft, Technologielandschaft, Patentanalyse, Markt Attraktivitätsanalyse nach Segmenten und Nordamerika, Analyse des Unternehmensmarktanteils und COVID-19 Einflussanalyse
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FAQ
Oft gestellte Frage
  • Der weltweite Wert für maschinelles Lernen als Dienstleistung wird im Jahr 4123.45 auf 2022 Millionen US-Dollar geschätzt und wird im Jahr 58798.08 voraussichtlich 2030 Millionen US-Dollar erreichen, was einer jährlichen Wachstumsrate von 39.40 % entspricht.

  • Die wichtigsten Marktteilnehmer sind Microsoft (Washington, USA), Amazon Web Services (Washington, USA), Hewlett Packard Enterprises (Kalifornien, USA), Google, Inc. (Kalifornien, USA), BigML Inc. (Oregon, USA). , FICO (Kalifornien, USA), IBM Corporation (New York, USA), AT&T (Dallas, USA), Fuzzy.ai (Montreal, Kanada), Yottamine Analytics (Washington, USA), Ersatz Labs (Kalifornien, USA), Sift -Wissenschaft (Kalifornien, USA).

  • Es wird erwartet, dass der Markt mit einer CAGR von wächst 39.40 % zwischen 2023 und 2030.

  • Zu den treibenden Faktoren des maschinellen Lernens als Dienstleistung gehören:

    • Die Erweiterung zielte darauf ab, das Kundenverhalten zu verstehen

  • Nordamerika war im Jahr 2022 das führende regionale Segment des maschinellen Lernens als Dienstleistung.