MLaaS(Machine Learning as a Service)는 기업이 사내 전문 지식 없이도 기계 학습 알고리즘 및 도구에 액세스하고 활용할 수 있도록 지원하는 클라우드 기반 모델입니다. MLaaS 제공업체는 확장 가능한 솔루션을 제공하여 조직이 기계 학습 기능을 애플리케이션, 프로세스 및 시스템에 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. 이러한 접근 방식은 개발을 간소화하고 혁신을 가속화하며 기계 학습을 민주화하여 다양한 산업 및 애플리케이션에 액세스할 수 있도록 합니다.
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Data Bridge Market Research는 다음과 같이 분석합니다. 스페인 서비스 시장으로서의 기계 학습2021년 54억 5천만 달러였던 는 2022~2029년 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 39.76%로 2029년에는 793억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 스페인 정부의 적극적인 정책과 인센티브는 기계 학습 기술의 원활한 통합을 주도하고 있습니다. 특히 MLaaS는 기업이 고급 분석 및 자동화를 활용하여 다양한 부문에서 혁신과 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원합니다.
연구의 주요 결과
웹 기반 APIS(응용 프로그래밍 인터페이스) 시장 성장률을 견인할 것으로 예상됨
웹 기반 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 기계 학습 기능을 웹 애플리케이션에 원활하게 통합하여 스페인의 MLaaS 시장에서 중추적인 역할을 합니다. API는 소프트웨어 애플리케이션 간의 효율적인 통신을 촉진하여 기업이 복잡한 코딩 없이 기계 학습 기능을 쉽게 내장할 수 있도록 해줍니다. 이러한 접근성은 스페인에서 광범위한 채택을 촉진하여 개발자가 정교한 기계 학습 기능을 웹 기반 애플리케이션에 통합하고 혁신을 촉진하며 다양한 산업 전반에 걸쳐 사용자 경험을 향상할 수 있도록 지원합니다.
보고서 범위 및 시장 세분화
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보고서 지표
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세부
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예측기간
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2022년부터 2029년까지
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기준 연도
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2021
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역사적인 연도
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2020(2014~2019년까지 맞춤 설정 가능)
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양적 단위
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수익(단위: USD 10억), 수량(단위), 가격(단위: USD)
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해당 세그먼트
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서비스(관리형 서비스, 전문가, 전문 서비스), 업무 기능(인사, 영업 및 마케팅, 재무, 운영), 배포 모델(클라우드, 온프레미스), 조직 규모(대규모 조직, 중소기업), 애플리케이션( 마약 발견, 사기 탐지 및 위기 관리, 자연어 처리, 마케팅 및 광고, 보안 및 감시, 이미지 인식, 예측 분석, 데이터 마이닝, 증강 및 가상 현실), 최종 사용자(은행, 금융 서비스 및 보험, IT 및 통신, 연구 및 학술, 정부 및 공공 부문, 소매 및 전자상거래, 제조, 의료 및 제약, 여행 및 물류, 에너지 및 유틸리티, 미디어 및 엔터테인먼트)
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해당 시장 참여자
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Google(미국), Microsoft(미국), IBM(미국), SAP(독일), Amazon Web Services, Inc.(미국)
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보고서에서 다루는 데이터 포인트
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Data Bridge 시장 조사팀이 선별한 시장 보고서에는 시장 가치, 성장률, 시장 부문, 지리적 범위, 시장 플레이어 및 시장 시나리오와 같은 시장 통찰력 외에도 심층적인 전문가 분석, 가져오기/내보내기 분석, 가격 분석, 생산 소비 분석, 유봉 분석.
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세그먼트 분석:
서비스형 스페인 기계 학습 시장은 서비스, 비즈니스 기능, 배포 모델, 조직 규모, 애플리케이션 및 최종 사용자를 기준으로 분류됩니다.
- 서비스를 기반으로 스페인의 머신러닝 서비스 시장은 관리 서비스, 전문 서비스, 전문 서비스로 분류됩니다.
- 비즈니스 기능을 기반으로 스페인 머신러닝을 서비스로 제공 시장은 인사, 영업 및 마케팅, 재무, 운영으로 분류됩니다.
- 배포 모델을 기반으로 스페인 기계 학습 서비스 시장은 클라우드와 온프레미스로 구분됩니다.
- 조직 규모에 따라 스페인의 기계 학습 서비스는 시장은 대규모 조직과 중소기업으로 구분됩니다.
- 응용 프로그램을 기반으로 스페인 기계 학습 서비스 시장은 신약 발견, 사기 탐지 및 위험 관리, 자연어 처리, 마케팅 및 광고, 보안 및 감시, 이미지 인식, 예측 분석, 데이터 마이닝, 증강 및 가상 현실로 분류됩니다.
- 최종 사용자를 기반으로 스페인 기계 학습 서비스를 제공합니다. 시장은 은행, 금융 서비스, 보험, IT 및 통신, 연구 및 학술, 정부 및 공공 부문, 소매 및 전자 상거래, 제조, 의료 및 제약, 여행 및 물류, 에너지 및 유틸리티, 미디어 및 엔터테인먼트로 분류됩니다.
주요 플레이어
Data Bridge Market Research는 Google(미국), Microsoft(미국), IBM(미국), SAP(독일), Amazon Web 등 스페인의 서비스 시장으로서의 기계 학습을 주요 스페인 기계 학습으로 인식합니다. 서비스 주식회사(미국)
시장 개발
- 2023년 5월 NVIDIA는 AI 엔터프라이즈 소프트웨어를 Microsoft의 Azure Machine Learning에 통합했다고 밝혔습니다. 이 협업의 목표는 안전한 엔터프라이즈 지원 플랫폼을 통해 전 세계 Azure 고객에게 역량을 부여하는 것입니다. 100개 이상의 지원되는 NVIDIA AI 엔터프라이즈 소프트웨어 레이어를 갖춘 이 제품은 고급 AI 이니셔티브의 개발, 배포 및 관리를 가속화하여 최첨단 기술을 활용하는 기업을 위한 강력한 기반을 강화합니다.
- 2022년 9월, 노바티스 재단, Microsoft AI for Health, NYU 글로벌 공중 보건 대학이 AI4HealthyCities 건강 평등 네트워크를 출시했습니다. 이 협업 이니셔티브는 데이터 분석과 인공 지능을 활용하여 심장 건강 불평등에 맞서 싸우는 것을 목표로 합니다. 동맹은 건강 형평성을 향상시키고 심혈관 건강의 격차를 해소하기 위한 혁신적인 솔루션을 모색합니다.
- 2022년 8월 Truist Corporation은 디지털 투자 서비스를 확대하고 Robo Advisor인 Truist Invest와 하이브리드 솔루션인 Truist Invest Pro를 출시했습니다. 자동화된 계획과 객관적인 환경을 결합하여 금융, 의료, 스포츠 등 다양한 분야에 서비스를 제공합니다. Truist Invest Pro는 기업에 자율적인 의사 결정과 자문 중심 추천의 유연성을 제공하여 투자 전략을 향상시킵니다.
- 2022년 3월, H&M은 로봇 주문 처리 시스템을 활용하여 GreyOrange의 창고 자동화를 도입했습니다. 다른 회사의 성과와 효율성을 향상시키는 데 있어 GreyOrange의 입증된 성공에 이끌려 H&M은 GreyOrange의 기술을 통합했습니다. GreyOrange 로봇은 이제 혁신적인 자동화 솔루션을 통해 운영을 간소화하려는 H&M의 노력을 반영하여 다양한 창고 작업에 기여합니다.
- 2022년 2월, H2O.ai는 향상된 설명 가능성, 유연성 및 구성 옵션으로 기계 학습 워크플로를 강화하는 향상된 H2O MLOps 기능을 출시했습니다. 이러한 추가 기능을 통해 사용자는 더 큰 제어, 거버넌스 및 확장성을 제공하여 기계 학습 프로세스의 효율성과 투명성을 높일 수 있습니다. 이번 발전으로 사용자에게 간소화되고 효과적인 기계 학습 작업을 위한 포괄적인 도구를 제공하려는 H2O.ai의 노력이 강화되었습니다.
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