O Mercado de Aprendizado de Máquina Global O tamanho foi avaliado em 14,91 bilhões de dólares em 2021 e espera-se chegar a um CAGR de 38,1% de 2021 a 2030. O mercado mundial deverá atingir cerca de US$ 302,62 bilhões até 2030. De acordo com um relatório de pesquisa publicado por Visão esférica & Consultoria. As tecnologias de aprendizagem automática são disponibilizadas como parte dos serviços de computação em nuvem através de uma série de serviços conhecidos como machine learning-as-a-service (MLaaS). As ferramentas fornecidas através desses serviços de fornecedores incluem visualização de dados, APIs, reconhecimento facial, processamento de linguagem natural, análise preditiva e aprendizagem profunda. O cálculo é realizado pelos centros de dados do provedor. O modelo MLaaS está bem posicionado para governar o mercado, uma vez que os consumidores têm uma ampla gama de alternativas para escolher que são adaptadas a diferentes demandas de negócios. Além disso, fatores como o aumento do uso de serviços baseados em nuvem, IoT, automação e pesquisa de comportamento do consumidor devem contribuir para o crescimento do mercado para o aprendizado de máquina como um serviço.

Os avanços tecnológicos e a crescente tendência da computação em nuvem são esperados para alimentar a expansão da receita do mercado de aprendizagem automática. Os sistemas podem aprender, antecipar e melhorar seus algoritmos graças ao aprendizado de máquina. Como novos riscos são identificados, o software antivírus, por exemplo, aprende a exibi-los. Mesmo em contextos dinâmicos ou incertos, os algoritmos podem gerenciar dados multidimensionais e multivariados. Além disso, espera-se que o uso das Redes Adversariais Gerativas (GAN) e da Internet das Coisas (IoT) cresça, contribuindo para uma maior receita CAGR entre 2022 e 2030.

Com o uso de análise de dados, os computadores podem continuamente aprender com dados, fazer previsões com base nesses dados e fazer alterações sem ser explicitamente programado para fazê-lo. Este processo é conhecido como aprendizado de máquina, um subtipo de inteligência artificial.

Processamento e extração de insights do enorme volume de dados produzido quando as pessoas e outros elementos ambientais interagem com a tecnologia seria tremendamente desafiador sem a velocidade e sofisticação do aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. Além disso, a ML tem uma enorme promessa para desenvolver tecnologias como carros auto-condução e "cidades inteligentes" com infra-estrutura que pode economizar automaticamente tempo e desperdício de energia, bem como dispositivos portáteis baseados em dados que rastreiam metas de fitness e saúde.

Análise de Big Data e detecção de tendências e padrões em bancos de dados que poderiam de outra forma ir despercebidos são facilitados pelo aprendizado de máquina. Por exemplo, o ML ajuda um site de e-commerce como a Amazon a analisar os padrões de navegação e compra de seus usuários, o que, por sua vez, ajuda a fornecer as chances, bens e lembretes adequados aos usuários. Os resultados são então aplicados para servir os consumidores com anúncios relevantes. Os sistemas podem aprender, gerar previsões e melhorar algoritmos graças ao aprendizado de máquina.

As aplicações de aprendizado de máquina no mundo real melhoraram a usabilidade, velocidade, eficiência e precisão dos processos de rotina. Sistemas de aprendizado de máquina são educados precisamente para realizar trabalhos mais rapidamente e com precisão do que as pessoas graças à ciência dos dados. Esta tecnologia está sendo usada por uma série de líderes de negócios em todo o mundo para adquirir uma vantagem competitiva e vincular os objetivos da empresa com interesses dos funcionários. Ao longo do ano de previsão, o aumento da inovação e do desenvolvimento em tecnologias ML, incluindo Aprendizagem de Máquina No-Code, Aprendizagem de Máquina Tiny, Aprendizagem de Máquina Quantum, Aprendizagem Automática e outros, está previsto para impulsionar o crescimento global da receita.

Fatores de condução

A adoção de IoT e automação aumentará, impulsionando o mercado. As operações de IoT garantem que as centenas ou mais dispositivos conectados a uma rede de negócios estejam funcionando de forma segura e correta, e que os dados que estão sendo recolhidos sejam precisos e oportunos. Os motores de análise complexos de back-end realizam o levantamento pesado do processamento do fluxo de dados, mas os métodos desatualizados são usados rotineiramente para verificar a integridade dos dados. Alguns provedores de tecnologias de plataforma IoT estão aprimorando seus conhecimentos de gerenciamento de operações usando tecnologias de aprendizado de máquina para assumir o controle de sistemas de IoT consideráveis.

O aprendizado de máquina pode ser capaz de descobrir os padrões ocultos em dados de IoT analisando quantidades maciças de dados com algoritmos poderosos. Sistemas automatizados que complementam ou substituem operações manuais em tarefas importantes podem usar ações estatisticamente geradas e inferência ML. Usando soluções baseadas em ML, as fases de seleção, codificação e validação de modelos demoradas e difíceis são removidas do processo de modelagem de dados de IoT.

A adoção da IoT por pequenas empresas pode resultar em economias significativas de tempo para o processo de aprendizado de máquina demorado. A fim de extrair informações mais significativas dos enormes caches de dados criados por vários dispositivos na rede IoT, os fornecedores MLaaS podem realizar mais consultas mais rapidamente e oferecer mais tipos de análise.

Fatores de reciclagem

Erros no aprendizado de máquina são muito comuns. Um algoritmo pode ser ensinado sem ser incluído se os conjuntos de dados são pequenos o suficiente. Isso leva a previsões imprecisas e a exibição de publicidade não relacionada aos clientes. Tais erros podem ir despercebidos por um período muito longo, e corrigi-los pode levar consideravelmente mais tempo. Modelos de empresa rígida também impedem o mercado de gerar mais dinheiro. Uma vez que a ML é uma tecnologia flexível, ela precisa de infraestrutura flexível e pessoal qualificado. No entanto, nem todas as empresas permitem a inovação e são adaptáveis nas suas práticas de empresa, o que restringe o desenvolvimento das receitas do mercado.

Covid 19 Impacto

As 19 situações do Covid tiveram um impacto sobre outras empresas, incluindo o setor de aprendizagem automática. Algumas indústrias se expandem durante a pandemia, apesar das circunstâncias extremas e da quebra incerta. No momento do COVID 19, o mercado de aprendizado de máquina era estável e tinha perspectivas de expansão. A influência no mercado global para o aprendizado de máquina foi mínima em comparação com algumas outras indústrias.

Devido aos avanços na automação e tecnologia, o mercado mundial de aprendizado de máquina experimentou um crescimento estagnado. O mercado tem crescido positivamente como resultado da disponibilidade de inúmeras máquinas antigas e smartphones para trabalho remoto. Técnicas de aprendizado de máquina foram utilizadas em várias indústrias para avançar o mercado.

Segmentação

O mercado global de aprendizado de máquina é segmentado em componente, tamanho da organização, aplicação, uso final e região.

Global Machine Learning Market, Por Componente

O mercado global de aprendizado de máquina é segmentado em software e serviços baseados no tipo de componente. Em 2021, a quota de receita do segmento de software foi a mais alta. Software suporta inspeção de dados, análise e tomada de decisão estratégica. Devido a uma série de benefícios, incluindo a capacidade de reduzir a carga de trabalho e o tempo, automatizando tarefas, sua ampla gama de aplicações na interação com os clientes e sua maior confiabilidade no manuseio de dados, muitas empresas estão implementando software de aprendizado de máquina para criar seus próprios modelos ML, o que é esperado para impulsionar o crescimento de receita do segmento. Por exemplo, a categorização de imagem tornou-se muito popular no setor corporativo devido à sua capacidade de desafiar os sistemas existentes criados para o mesmo propósito. Grandes quantidades de dados anteriormente necessários para serem peneirados e classificados por pessoas. Empresas como Facebook, Twitter e Google utilizam a categorização de imagens para evitar que o conteúdo indesejável seja amplamente popular.

Global Machine Learning Market, por tamanho da organização

O mercado global de aprendizado de máquina é segmentado em pequenas e médias empresas e grandes empresas com base no tamanho da empresa. A maior quota de receitas em 2021 veio do segmento de grandes empresas. O uso de inteligência artificial e ciência de dados para dar insights quantitativos sobre empresas que são esperados para impulsionar o crescimento da receita do segmento está crescendo. As grandes empresas empregam abordagens ML para fornecer serviços de mercado eficientes. Também é usado para prever como diferentes dificuldades resultariam.

Global Machine Learning Market, por aplicação

O mercado global de machine learning é segmentado com base na aplicação em inteligência artificial, visão computacional, realidade aumentada e virtual, processamento de linguagem natural, segurança e vigilância, marketing e publicidade, gerenciamento de rede automatizado, manutenção preditiva e outros. Em 2021, a categoria de detecção de fraudes e análise de risco teve a maior quota de receita. As máquinas gerenciam conjuntos de dados grandes muito mais efetivamente do que os humanos. O aprendizado de máquina pode encontrar e identificar milhares de padrões na rota de compra de um usuário.

O passo inicial no processo de detecção de fraudes ML é a coleta e classificação de dados. Em seguida, os dados de treinamento são alimentados no modelo para prever o risco de fraude. Análise de riscos e detecção de fraudes têm sido problemas para o setor bancário e financeiro. O risco de fraude é aumentado pelo aumento do volume de transações provocadas por uma variedade de mecanismos de pagamento, incluindo telefones, cartões de crédito/débito e outros. As empresas estão achando mais e mais difícil autenticar suas transações, o que está aumentando a necessidade de tecnologias de ponta para resolver esses problemas.

Global Machine Learning Market, By End Use

O setor automotivo, aeroespacial e militar, varejo e comércio eletrônico, governo, saúde e ciências da vida, mídia e entretenimento, TI e telecomunicações, BFSI e outros segmentos do mercado global de aprendizado de máquina são baseados no uso final. Em 2021, o setor automotivo representou a maior quota de receita. Veículos auto-condução usam aprendizado de máquina. A tecnologia ajuda as empresas a desenvolver uma compreensão mais profunda de seus clientes. O aprendizado de máquina é um componente chave dos modelos de negócios de certas empresas. Por exemplo, a Uber combina com drivers com pilotos usando algoritmos. Outro uso comum de aprendizado de máquina é o reconhecimento de imagem. É um método para encontrar e gravar um objeto. Reconhecimento padrão, detecção de rosto e reconhecimento de cara são outras aplicações desta abordagem.

Global Machine Learning Market, por região

De acordo com a análise regional, esperava-se que a indústria de aprendizagem automática da América do Norte contribuisse para a maior quota de receitas em 2021. Juntamente com o aumento dos investimentos em tecnologias de ponta, como inteligência artificial, computação em nuvem e outros, a tecnologia de aprendizado de máquina está sendo empregada cada vez mais frequentemente em toda a região. A demanda por tecnologias de ponta está prevista para aumentar devido ao enorme número de dados que as empresas de mídia social e TI geram. Por exemplo, a Elemeno AI, uma empresa de aprendizado de máquina baseada em nuvem, estreou sua plataforma de Operações de Aprendizagem de Máquinas (ML-Ops) em 3 de maio de 2022, para ajudar as organizações a usarem as vantagens da AI. Oferece aos cientistas de dados uma experiência de usuário simples (UX) para criar modelos de aprendizado de máquina, a partir do zero.

Desenvolvimentos recentes no Global Machine Learning Market

• Janeiro 2022: Para acelerar a transição de software da Stellantis, a Amazon e a Stellantis trabalharam juntos para lançar experiências conectadas centradas no cliente em milhões de veículos. A colaboração está prevista para mudar as experiências in-vehicle dos clientes da Stellantis e acelerar a transição do setor automotivo para um futuro sustentável definido por software.

Lista de Jogadores de Mercado

• Google (Estados Unidos)
• Amazon.com (Estados Unidos)
• Intel Corporation (Estados Unidos)
• Facebook Inc (Estados Unidos)
• Microsoft Corporation (Estados Unidos)
• IBM Corporation (Estados Unidos)
• Baidu Inc (China)
• Wipro Limited (Estados Unidos)
• Nuance Communications (Estados Unidos)
• Apple Inc (Estados Unidos)
• Cisco Systems, Inc (Estados Unidos)

Segmentação

Por Componente

• Software
• Serviços

Por tamanho da organização

• Pequena empresa
• Empresa de tamanho médio

Por aplicação

• Detecção de fraude
• Análise de riscos

Uso Final

• Automóvel
• Aeroespacial e Defesa
• Varejo e comércio eletrônico
• Governo
• Saúde e Ciências da Vida
• Mídia e Entretenimento
• Telecomunicações
• BFSI
• Outros

Por região

América do Norte

• América do Norte, por país
  • EUA.
  • Canadá
  • México
• América do Norte, por Componente
• América do Norte, por Tamanho da organização
• América do Norte, por Aplicação
• América do Norte, por Uso Final

Europa

• Europa, por país
  • Alemanha
  • Rússia
  • U.K.
  • França
  • Itália
  • Espanha
  • Países Baixos
  • Resto da Europa
• Europa, por Componente
• Europa, por Tamanho da organização
• Europa, por aplicação
• Europa, por uso final

Ásia Pacífico

• Ásia Pacific, por País
  • China
  • Índia
  • Japão
  • Coreia do Sul
  • Austrália
  • Indonésia
  • Resto da Ásia Pacífico
• Ásia Pacific, por Component
• Ásia Pacific, por Tamanho da organização
• Ásia Pacific, por Aplicação
• Ásia Pacific, por Uso Final

Oriente Médio e África

• Oriente Médio e África, por país
  • Emirados Árabes
  • Arábia Saudita
  • Catar
  • África do Sul
  • Resto do Oriente Médio e África
• Oriente Médio e África, por Componente
• Oriente Médio e África, por Tamanho da organização
• Oriente Médio e África, por Aplicação
• Oriente Médio e África, por Uso Final

América do Sul

• América do Sul, por País
  • Brasil
  • Argentina
  • Colômbia
  • Resto da América do Sul
• América do Sul, por Componente
• América do Sul, por Tamanho da organização
• América do Sul, por Aplicação
• América do Sul, por Uso Final