世界の機械学習 (ML) 市場

クラウドベースのサービスの採用の増加と効果的な出力を実行する能力

機械学習では大量のデータを確認することができ、人々が見落としがちな傾向やパターンを特定できます。たとえば、Amazon などの e コマース サイトでは、顧客の閲覧パターンや過去の購入履歴を把握しているため、適切な商品、割引、リマインダーを提供できます。さらに、

人間の介入なしに操作を実行する能力

機械学習により、障害の特定とその軽減が可能になり、プロセスの標準と進歩に直接影響します。エラーが発生すると、プロセスの改善が可能になります。間違いや障害を防ぐ能力に加えて、ML には在庫予測アルゴリズムがあります。データから構築されたモデルは、エラーが発生する可能性がある時期を予測できるため、エラーの発生を防ぐ予防措置を講じることができます。これにより、予測期間中に市場が成長する可能性が高いでしょう。

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自動運転車と複数のハンドルデータセットの最新動向

企業は、このオープンソースの人工知能ライブラリを使用して、機械学習機能を開発しています。たとえば、TensorFlow は、組織が Java プロジェクト、データフローグラフ、およびさまざまなアプリケーションを構築するために使用するライブラリです。Java 用の API も存在します。たとえば、Accenture Consultancy および専門サービス企業は、時価総額が 2,290 億米ドルの機械学習ベースのテクノロジーを使用しています。このため、市場は予測期間中に成長すると予想されています。

多くの最新のモバイルデバイスは、ユーザーがサイクリングやランニングなどの特定のアクティビティを実行すると自動的に認識できます。今日、初心者の機械学習エンジニアは、慣性センサーを備えたモバイルデバイスを使用して取得された数人のフィットネスアクティビティレコードを含むデータセットを使用して、この種のプロジェクトを練習しています。さらに、学生は将来の行動を正確に予測できる分類モデルを使用しています。このため、データセット市場における機械学習の採用は、予測期間中に増加する可能性があります。

ML は自動車分野でも導入されています。たとえば、アメリカの多国籍企業である Tesla は、自動運転車の導入を発表しました。物議を醸していますが、自動運転車は機械学習で導入された最も注目すべき進歩の 1 つです。この市場は、予測期間中に高い CAGR で成長すると予想されています。

機械学習市場は、機械学習の統合により拡大しています。

熟練した従業員の不足

ただし、ほとんどの組織が機械学習をビジネス プロセスに統合する際に直面する主な問題は、分析の才能を持つ有能な従業員の不足であり、分析資料を監視できる人材の必要性はさらに高まっています。

市場セグメンテーション

市場プレーヤー

最近の開発

• インドの NITI Aayog では、糖尿病と心臓リスクの早期診断と特定のための DNN モデルの使用に現在取り組んでいます。 FDA は、ヘルスケア分野で AI と機械知能を活用するための法的枠組みも構築しています。
• Nvidia はハイエンドのビデオゲームグラフィックスを提供していますが、同社の AI と機械学習への賭けは近年成果を上げ始めています。
• ロンドンに拠点を置く Wayve 社は、2022 年 1 月に 2 億ドルを調達しました。その結果、企業は困難な運転状況に対処できる人工知能をトレーニングおよび構築するための準備がより整うことになります。
• Accenture は、テクノロジーを使用して業務を変更する企業を頻繁に支援する、世界有数のコンサルティング組織およびテクノロジーの権威です。機械学習は、アクセンチュアのさまざまな専門分野の 1 つです。