Revolucionando a tecnologia: liberando o poder do aprendizado de máquina como um serviço para inovação contínua

O aprendizado de máquina como serviço (MLaaS) é um modelo baseado em nuvem que permite às empresas acessar e utilizar algoritmos e ferramentas de aprendizado de máquina sem experiência interna. Os provedores de MLaaS oferecem soluções escalonáveis, permitindo que as organizações integrem facilmente recursos de aprendizado de máquina em seus aplicativos, processos e sistemas. Essa abordagem agiliza o desenvolvimento, acelera a inovação e democratiza o aprendizado de máquina, tornando-o acessível a diversos setores e aplicações.

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A Data Bridge Market Research analisa que o Espanha Mercado de aprendizado de máquina como serviço, que foi de 5,45 mil milhões de dólares em 2021, deverá atingir 79,34 mil milhões de dólares até 2029, com uma CAGR de 39,76% durante o período de previsão de 2022 a 2029. As políticas e incentivos proativos do governo espanhol estão a impulsionar a integração perfeita de tecnologias de aprendizagem automática, particularmente o MLaaS, capacitando as empresas a aproveitar a análise e a automação avançadas, promovendo a inovação e a competitividade em diversos setores.

Principais conclusões do estudo

Interface de programação de aplicativos baseada na Web (APIS) espera-se que impulsione a taxa de crescimento do mercado

As interfaces de programação de aplicativos (APIs) baseadas na Web desempenham um papel fundamental no mercado espanhol de MLaaS, integrando perfeitamente recursos de aprendizado de máquina em aplicativos da Web. As APIs facilitam a comunicação eficiente entre aplicativos de software, permitindo que as empresas incorporem facilmente funcionalidades de aprendizado de máquina sem codificação complexa. Esta acessibilidade promove a adoção generalizada em Espanha, capacitando os programadores a incorporar funcionalidades sofisticadas de aprendizagem automática nas suas aplicações baseadas na Web, promovendo a inovação e melhorando as experiências dos utilizadores em vários setores.

Escopo do relatório e segmentação de mercado

Análise do segmento:

O aprendizado de máquina como serviço na Espanha o mercado é segmentado com base em serviço, função de negócios, modelo de implantação, tamanho da organização, aplicação e usuário final.

• Com base no serviço, o aprendizado de máquina espanhol como serviço o mercado é segmentado em serviços gerenciados, serviços profissionais e profissionais
• Com base na função empresarial, o aprendizado de máquina espanhol como serviço O mercado é segmentado em recursos humanos, vendas e marketing, finanças e operação
• Com base no modelo de implantação, o aprendizado de máquina espanhol como serviço o mercado é segmentado em nuvem e local
• Com base no tamanho da organização, o aprendizado de máquina como serviço da Espanha o mercado é segmentado em grandes organizações e pequenas e médias organizações
• Com base na aplicação, o aprendizado de máquina espanhol como serviço o mercado é segmentado em descoberta de medicamentos, detecção de fraudes e gerenciamento de riscos, processamento de linguagem natural, marketing e publicidade, segurança e vigilância, reconhecimento de imagem, análise preditiva, mineração de dados e realidade aumentada e virtual
• Com base no usuário final, o aprendizado de máquina como serviço da Espanha O mercado é segmentado em bancos, serviços financeiros e seguros, TI e telecomunicações, pesquisa e acadêmico, governo e setor público, varejo e comércio eletrônico, manufatura, saúde e produtos farmacêuticos, viagens e logística, energia e serviços públicos, e mídia e entretenimento

Jogadores principais

A Data Bridge Market Research reconhece as seguintes empresas como os principais players do mercado espanhol de aprendizado de máquina como serviço no mercado espanhol de aprendizado de máquina como serviço: Google (EUA), Microsoft (EUA), IBM (EUA), SAP (Alemanha), Amazon Web Services, Inc. (EUA)

Desenvolvimentos de mercado

• Em maio de 2023, a NVIDIA revelou a integração de seu software empresarial de IA ao Azure Machine Learning da Microsoft. Esta colaboração visa capacitar os clientes globais do Azure com uma plataforma segura e pronta para empresas. Apresentando mais de 100 camadas de software NVIDIA AI Enterprise suportadas, ele facilita o desenvolvimento, a implantação e o gerenciamento acelerados de iniciativas avançadas de IA, solidificando uma base robusta para empresas que utilizam tecnologias de ponta.
• Em setembro de 2022, a Fundação Novartis, a Microsoft AI for Health e a Escola de Saúde Pública Global da NYU lançaram a AI4HealthyCities Health Equity Network. Esta iniciativa colaborativa visa combater as desigualdades na saúde cardíaca, aproveitando a análise de dados e a inteligência artificial. A aliança procura soluções inovadoras para promover a igualdade na saúde e abordar as disparidades no bem-estar cardiovascular
• Em agosto de 2022, a Truist Corporation ampliou seus serviços de investimento digital, lançando o Truist Invest, um consultor Robo, e o Truist Invest Pro, uma solução híbrida. Combinando planejamento automatizado com um ambiente objetivo, atende a diversos setores, como finanças, saúde, esportes, etc. O Truist Invest Pro oferece às empresas a flexibilidade tanto da tomada de decisão autônoma quanto de recomendações orientadas por consultores, aprimorando suas estratégias de investimento.
• Em março de 2022, a H&M adotou a automação de armazéns da GreyOrange, aproveitando sistemas robóticos de atendimento. Atraída pelo sucesso comprovado da GreyOrange em melhorar o desempenho e a eficiência de outras empresas, a H&M incorporou a sua tecnologia. Os robôs GreyOrange contribuem agora para diversas tarefas de armazém, refletindo o compromisso da H&M em agilizar as operações através de soluções de automação inovadoras
• Em fevereiro de 2022, a H2O.ai lançou recursos aprimorados de H2O MLOps, aumentando os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina com explicabilidade, flexibilidade e opções de configuração aprimoradas. Essas adições proporcionam aos usuários maior controle, governança e escalabilidade, elevando a eficiência e a transparência dos seus processos de aprendizado de máquina. Os avanços fortalecem o compromisso da H2O.ai em capacitar os usuários com ferramentas abrangentes para operações de aprendizado de máquina simplificadas e eficazes

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