스페인 서비스 시장으로서의 머신 러닝 – 2029년까지의 산업 동향 및 예측

시장 분석 및 규모

서비스로서의 머신 러닝 시장 내의 회사들은 코로나바이러스 사태 이후 안정적인 수익 흐름을 확보하기 위해 헬스테크, BFSI , 통신과 같은 필수 산업에 집중하고 있습니다. 그러나 기술적 오류와 머신 러닝 경험이 있는 전문가의 부족은 조직에서 머신 러닝을 도입하는 데 있어 주요 제한 요인 중 하나로 보입니다. 이는 서비스로서의 머신 러닝 플랫폼을 구현하는 데 장애물이 될 수 있습니다. 또한 장비 부족으로 인한 지식 보안 부족은 시장 확장에 부정적인 영향을 미칩니다. 따라서 서비스로서의 머신 러닝 시장 참여자는 정부 및 제한 기관과 협력하여 서비스로서의 머신 러닝 사업을 표준화해야 합니다.

Data Bridge Market Research에 따르면, 2021년 54억 5천만 달러였던 서비스로서의 머신러닝 시장 가치는 2029년까지 793억 4천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2022~2029년의 예측 기간 동안 연평균 성장률은 39.76%가 될 것으로 예상됩니다.

시장 정의

머신 러닝은 컴퓨터가 다양한 데이터 세트에 노출되었을 때 기본 기능을 학습하고 변경할 수 있는 기능을 제공하는 기술입니다. 머신 러닝은 비즈니스에 가장 중요한 도구가 되었습니다. Amazon과 Google과 같은 기술 거대 기업은 고객 기반을 늘리고 강화하기 위해 막대한 비용을 지출하고 있습니다.

보고 범위 및 시장 세분화

스페인 머신러닝 서비스  시장 역학

이 섹션에서는 시장 동인, 이점, 기회, 제약 및 과제를 이해하는 것을 다룹니다. 이 모든 내용은 아래와 같이 자세히 논의됩니다.

운전자:

• 기술의 발전

빠른 발전과 혁신이 제재 기술에서 일어나고 있습니다. 많은 솔루션 공급업체가 이 분야에서 많은 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어, Affectiva는 최근 200만 개가 넘는 얼굴 비디오의 가장 큰 지식 저장소를 보유한 감정 분석 기술을 출시하여 구매자가 타의 추종을 불허하는 통찰력으로 높은 정확도를 달성하도록 제재했습니다. 그 외에도 Cognitec System, Emotient, Gesturetek, Saffron, Palantir와 같은 소규모 업체와 같은 대체 업체가 제스처 인식, 얼굴 인식, 심리적 특징 컴퓨팅 및 체세포 분석 분야에서 중요한 발전을 이루고 있습니다. 이러한 발전은 향후 몇 년 동안 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

• 데이터 저장 및 보관

딥 러닝 알고리즘에서 정보 저장 및 보관 패키지는 엄청나게 진보된 문제에 대한 해결책을 예측하는 데 중요한 역할을 합니다. 딥 러닝 알고리즘 프로그램은 여러 층으로 구성된 합성 신경망을 다루기 때문에 결과를 제공하기 위해 엄청난 양의 정보 집합이 필요합니다. 딥 러닝 알고리즘 프로그램은 정보 저장 및 보관 패키지를 사용하여 인공 신경망 내의 고급 기능에 집중합니다.

• 모델러 및 처리

Over the last decade, machine learning technologies have evolved into “algorithms” developed from numerous fields together with statistics, arithmetic, neurobiology, and computing, creating them commercially viable and computationally sturdy. several applications offered these days like speech recognition, fraud detection, and network improvement use a spread of machine learning techniques supported classification, regression, and estimation to method structured knowledge sets.

• Cloud and Web-Based Application Programming Interface (APIS)

In machine learning rule, demand of information is a vital input parameter. A number of the business verticals like banking and monetary services would like an outsized quantity of information instantly to predict the market behavior. Machine learning algorithms get terribly less time to predict solutions when gathering information from information storage and archiving software package. To beat this quality, machine learning algorithms produce an interface between cloud and therefore the application platform.

Opportunities:

• Increasing investments in the healthcare industry

In the field of medicine, huge information is deployed for computing difficult statistics in huge amounts thus on deliver trends and patterns that square measure crucial for applications within the attention business. Huge information aids physicians in anticipating issues before they occur. The Elsevier Health Analytics cluster has revolutionized patient care in FRG by deploying huge information. The corporate is closely coordinative with health economists, physicians, statisticians, IT specialists and analysts for growing the evidence-driven information on acceptable treatments. This is often managed by huge information in attention and befittingly employed by medical professionals with the assistance of AI. The preparation of huge information in attention has so increased the expansion of Germany’s marketplace for machine learning.

Restrictions/ challenges:

Lack of sure-handed labor to put in machine learning as a service market could be a key issue which will hamper growth of the world machine learning as a service market to an exact extent. In addition, businesses would like skilled services to customise specific functions to implement on their MLaaS platforms. Stringent compliance problems is another issue expected to restrain the target market.

이 머신 러닝 서비스  시장 보고서는 최근의 새로운 개발, 무역 규정, 수출입 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 지역 시장 참여자의 영향, 새로운 수익 창출처, 시장 규정의 변화, 전략적 시장 성장 분석, 시장 규모, 범주 시장 성장, 응용 분야 틈새 시장 및 지배력, 제품 승인, 제품 출시, 지리적 확장, 시장의 기술 혁신에 대한 분석 기회를 제공합니다. 머신 러닝 서비스 시장에 대한 자세한 정보를 얻으려면  Data Bridge Market Research에 연락하여 분석가 브리핑을 받으세요. 저희 팀은 시장 성장을 달성하기 위한 정보에 입각한 시장 결정을 내리는 데 도움을 드립니다.

머신러닝 서비스  시장 에 대한 COVID-19의 영향

COVID-19 팬데믹은 전 세계가 사회적 거리두기 기술을 실행함에 따라 머신 러닝에 대한 관심을 촉진했습니다. 머신 러닝을 서비스 시장으로 통합하는 것은 통합의 양과 특성에 따라 모든 소프트웨어 시스템과 서비스를 통해 가능해야 합니다. 열 카메라와 클러스터 식별 프레임워크의 활용은 공항, 기차역 및 완전히 다른 대중 방문 장소에서 일반화되었습니다. 이로 인해 머신 러닝이 서비스 시장으로 주목받게 되었고, 이는 차례로 대상 시장을 향상시킬 것으로 예상됩니다. 또한, COVID 치료 센터와 관련된 클리닉에서 제한된 구역에 있는 사람들의 존재를 인식하기 위해 AI를 사용하는 것은 세계 머신 러닝 서비스 시장에 긍정적인 영향을 미칩니다. AI와 조사에 사용되는 계산은 머신 러닝 서비스 시장에서 운영되는 플레이어/공급업체에게 역동적인 기회를 만드는 좋은 추적을 통해 개선되었습니다.

스페인 머신러닝 서비스  시장 범위

서비스로서의 머신 러닝  시장은 서비스, 비즈니스 기능 배포 모델, 조직 규모, 애플리케이션, 최종 사용자를 기준으로 세분화됩니다. 이러한 세그먼트의 성장은 업계에서 성장이 미미한 세그먼트를 분석하고 사용자에게 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

서비스

• 관리 서비스
• 전문적인
• 전문적인 서비스

 사업 기능

• 인적자원
• 영업 및 마케팅
• 재무 및 운영

 배포 모델

• 구름
• 온 프레미스

 조직 규모

• 대규모 조직
• 소규모 및 중규모 조직

 애플리케이션

• 약물 발견
• 사기 탐지 및 위험 관리
• 자연어 처리
• 마케팅 및 광고
• 보안 및 감시
• 이미지 인식
• 예측 분석
• 데이터 마이닝
• 증강현실과 가상현실

최종 사용자

• 은행 및 금융 서비스
• 보험
• IT 및 통신
• 연구 및 학술
• 정부 및 공공 부문
• 소매 및 전자 상거래
• 조작
• 헬스케어 및 제약
• 여행 및 물류
• 에너지 및 유틸리티
• 미디어 및 엔터테인먼트

경쟁 환경 및  서비스로서의 머신 러닝  시장 점유율 분석

서비스로서의 머신 러닝  시장 경쟁 구도는 경쟁자별 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보에는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 용량, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 폭과 범위, 애플리케이션 지배력이 있습니다. 위에 제공된 데이터 포인트는 서비스로서의 머신 러닝 시장과 관련된 회사의 초점에만 관련이 있습니다.

서비스로서의 머신 러닝 시장에서 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

• 구글(미국),
• 마이크로소프트(미국),
• IBM(미국),
• SAP(독일),
• Amazon Web Services, Inc. (미국)

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