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Rapport sur le marché des opérations d'apprentissage automatique mondial et des États-Unis (MOLPS) et des prévisions 2024-2034

Published on: 2024-01-04 | No of Pages : 430 | Industry : IT

Publisher : MRA | Format : PDF

Rapport sur le marché des opérations d'apprentissage automatique mondial et des États-Unis (MOLPS) et des prévisions 2024-2034

MLOPS est le processus de mise en place d'un modèle expérimental d'apprentissage automatique dans un système de production. Le mot est un composé de «l'apprentissage de la Machine» et de la pratique de développement continu de DevOps dans le domaine du logiciel. Les modèles d'apprentissage automatique sont testés et développés dans des systèmes expérimentaux isolés. Lorsqu'un algorithme est prêt à être lancé, MLOPS est pratiqué entre les scientifiques des données, les DevOps et les ingénieurs d'apprentissage automatique pour faire passer l'algorithme vers les systèmes de production. Semblable aux approches DevOps ou DataOPS, MLOPS cherche à augmenter l'automatisation et à améliorer la qualité des modèles de production, tout en se concentrant sur les exigences commerciales et réglementaires. Alors que les Mlops ont commencé comme un ensemble de meilleures pratiques, il évolue lentement vers une approche indépendante de la gestion du cycle de vie ML. MOPLS s'applique à l'ensemble du cycle de vie - de l'intégration à la génération de modèles (cycle de vie de développement logiciel, à l'intégration continue / à la livraison continue), à ​​l'orchestration et au déploiement, à la santé, au diagnostic, à la gouvernance et aux métriques commerciales.
Analyse et connaissances du marchémarché mondial et américain des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS)
Ce rapport se concentre sur le marché mondial et des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS), couvre également les données de segmentation d'autres régions au niveau régional et au niveau du comté.
Le chiffre d'affaires des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) était de 545,5 millions de dollars américains en 2023 et est prévu à une taille réajustée de 9066,7 millions de dollars américains d'ici 2033 avec un TCAC de 41,8% pendant la période d'examen (2023-2033).
Les principaux fournisseurs qui fournissent des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) dans le monde sont IBM, Datarobot, SAS, Microsoft, Amazon, Google, DataiKu, Databricks et autres. Les cinq meilleurs fournisseurs détiennent ensemble plus de 45% de la part de marché, le plus grand producteur étant IBM avec 10% de la part de marché. Les principales régions offrant des opérations d'apprentissage automatique dans le monde sont l'Amérique du Nord, l'Europe, la Chine et le Moyen-Orient. En termes de catégories de produits, le type sur site a la part de marché la plus élevée à plus de 55%, suivie de Cloud Mlops à 35%. En termes de ses applications, BFSI est sa principale zone d'application, avec plus de 25% de part de marché, suivie du secteur public et de la fabrication.
Opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOPL) et taille du marché
Le marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) est segmenté au niveau régional et country, par les joueurs, Par type et Par application. Les entreprises, les parties prenantes et les autres participants sur le marché mondial des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) pourront gagner le dessus car elles utilisent le rapport comme une ressource puissante. L'analyse segmentaire se concentre sur les revenus et les prévisions Par type et Par application pour la période 2018-2033.
Pour le marché américain, ce rapport se concentre sur la taille du marché des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) par les acteurs, Par type et Par application, pour la période 2018-2033. Les acteurs clés incluent les joueurs mondiaux et locaux, qui jouent un rôle important aux États-Unis.
Par entreprise
Ibm
Datarobot
Sas
Microsoft
Amazone
Google
Dataiku
Databricks
HPE
Lguazio
Clearml
Modzy
Comète
Cloudera
Espace de papier
Valohai
Segment Par type
Sur site
Nuage
Autres
Segment Par application
BFSI
Soins de santé
Vente au détail
Fabrication
Secteur public
Autres
Par région
Amériques
États-Unis
Canada
Mexique
Brésil
Chine
APAC (à l'exclusion de la Chine)
Japon
Corée du Sud
Chine Taïwan
Asean
Inde
Emea
L'Europe 
Moyen-Orient
Afrique
Introduction du chapitre

Chapitre 1

Présentation de la définition des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS), Taille du marché mondial, taille du marché des États-Unis, pourcentage des États-Unis sur le marché mondial. Cette section introduit également la dynamique du marché, les derniers développements du marché, les facteurs moteurs et les facteurs restrictifs du marché, les défis et les risques rencontrés par les entreprises de l'industrie et l'analyse des politiques pertinentes dans l'industrie.

Chapitre 2

Fournit l'analyse de divers segments de marché Par type, couvrant les revenus et le potentiel de développement de chaque segment de marché, pour aider les lecteurs à trouver le marché des océans bleus dans différents segments de marché.

Chapitre 3

Fournit l'analyse de divers segments de marché Par application, couvrant le potentiel de revenus et de développement de chaque segment de marché, pour aider les lecteurs à trouver le marché des océans bleus sur différents marchés en aval.

Chapitre 4

Analyse détaillée des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) Landsage concurrentiel, revenus, parts de marché et classement de l'industrie, dernier plan de développement, fusion et informations d'acquisition, etc.

Chapitre 5

Revenu des opérations d'apprentissage automatique (MOPL) au niveau mondial et régional. Il fournit une analyse quantitative de la taille du marché et du potentiel de développement de chaque région et introduit le développement du marché, les perspectives de développement futures, l'espace du marché de chaque pays dans le monde.

Chapitre 6

Amériques Par type, par demande et par revenus de pays pour chaque segment.

Chapitre 7

EMEA Par type, Par application et par région, revenus pour chaque segment.

Chapitre 8

Chine Par type, par revenus de demande pour chaque segment.

Chapitre 9

APAC (à l'exclusion de la Chine) Par type, Par application et par région, revenus pour chaque segment.

Chapitre 1

0Fournit des profils d'entreprises clés, en introduisant la situation de base des principales sociétés sur le marché en détail, y compris les descriptions et les spécifications des produits, les revenus des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS), la marge brute et le développement récent, etc.

Chapitre 1

1Points de vue / conclusions de l'analyste

Table of Content

1 couverture de l'étude
1.1 Opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) Introduction du produit
1.2 Opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) Outlook 2018 vs 2023 vs 2033
1.2.1 Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOLPS) pour l'année 2018-2033
1.2.2 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) pour l'année 2018-2033
1.3 Opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) Taille du marché, États-Unis vs Global, 2018 vs 2023 vs 2033
1.3.1 La part de marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) dans Global, 2018 vs 2023 vs 2033
1.3.2 Le taux de croissance des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) Taille du marché, États-Unis vs Global, 2018 vs 2023 vs 2033
1.4 Dynamique du marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS)
1.4.1 Tendances de l'industrie des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS)
1.4.2 Conducteurs du marché des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS)
1.4.3 Défis du marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS)
1.4.4 Constructions du marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS)
1.5 Hypothèses et limitations
1.6 Objectifs de l'étude
1,7 ans considéré
2 opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) par type
2.1 Segment de marché des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) par type
2.1.1 sur site
2.1.2 Cloud
2.1.3 Autres
2.2 Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par type (2018, 2023 et 2033)
2.3 Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOLPS) par type (2018-2033)
2.4 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) par type (2018, 2023 et 2033)
2.5 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) par type (2018-2033)
3 opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) par application
3.1 Segment de marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) par application
3.1.1 BFSI
3.1.2 Santé
3.1.3 Retail
3.1.4 Fabrication
3.1.5 secteur public
3.1.6 Autres
3.2 Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par application (2018, 2023 et 2033)
3.3 Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOLPS) par application (2018-2033)
3.4 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MOLPS) par application (2018, 2023 et 2033)
3.5 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MOLPS) par application (2018-2033)
4 Global Machine Learning Operations (MLOPS) Paysage concurrent par entreprise
4.1 Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par entreprise
4.1.1 Les sociétés mondiales clés des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS), classées par revenus (2023)
4.1.2 Revenus des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par joueur (2018-2023)
4.2 Ratio de concentration des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) (CR)
4.2.1 Ratio de concentration du marché des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) (CR) (2018-2023)
4.2.2 Global Top 5 et Top 10 les plus grandes sociétés d'opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) en 2023
4.2.3 Part de marché des opérations d'apprentissage automatique mondiales (MOLPS) par type d'entreprise (niveau 1, niveau 2 et niveau 3)
4.3 Acteurs clés mondiaux des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) Selon le siège et la zone servie
4.4 acteurs clés mondiaux des opérations d'apprentissage automatique (MOPL), produit et application
4.5 acteurs clés mondiaux des opérations d'apprentissage automatique (MOPL), date de saisie dans cette industrie
4.6 Compagnies fusions et acquisitions, plans d'expansion
4.7 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MOLPS) par entreprise
4.7.1 acteurs clés des opérations d'apprentissage automatique (MOPL) aux États-Unis, classés par revenus (2023)
4.7.2 Revenus des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) par les joueurs (2021, 2023 et 2023)
5 Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par région
5.1 Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par région: 2018 vs 2023 vs 2033
5.2 Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par région (2018-2033)
5.2.1 Opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOPL) Taille du marché par région: 2018-2023
5.2.2 Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par région (2024-2033)
6 Amériques
6.1 Amériques Opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) Taille du marché GROPTION YOY 2018-2033
6.2 Americas Machine Learning Operations (MOPL) Taille du marché par type
6.2.1 Americas Machine Learning Operations (MLOPS) Taille du marché par type (2018-2023)
6.2.2 Americas Machine Learning Operations (MLOPS) Taille du marché par type (2024-2033)
6.2.3 Americas Machine Learning Operations (MLOPS) Part de marché par type (2018-2033)
6.3 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des Amériques (MOLPS) par application
6.3.1 Americas Machine Learning Operations (MLOPS) Taille du marché par application (2018-2023)
6.3.2 Amériques Opérations d'apprentissage automatique (MOPL) Taille du marché par application (2024-2033)
6.3.3 Americas Machine Learning Operations (MLOPS) Part de marché par application (2018-2033)
6.4 Americas Machine Learning Operations (MOPL) Faits et chiffres du marché par pays (2018, 2023 et 2033)
6.4.1 États-Unis
6.4.2 Canada
6.4.3 Mexique
6.4.4 Brésil
7 EMEA
7.1 Opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) Taille du marché GROPTION YOY 2018-2033
7.2 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) par type
7.2.1 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) par type (2018-2023)
7.2.2 Opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOPL) Taille du marché par type (2024-2033)
7.2.3 Part de marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MLOPS) par type (2018-2033)
7.3 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) par application
7.3.1 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) par application (2018-2023)
7.3.2 Opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOPL) Taille du marché par application (2024-2033)
7.3.3 Part de marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MLOPS) par application (2018-2033)
7.4 EMEA Machine Learning Operations (MLOPS) Faits et chiffres du marché par pays (2018, 2023 et 2033)
7.4.1 Europe
7.4.2 Moyen-Orient
7.4.3 Afrique
8 Chine
8.1 China Machine Learning Operations (MOLPS) Taille du marché GROPTION YOY 2018-2033
8.2 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique chinois (MOLPS) par type
8.2.1 China Machine Learning Operations (MOPL) Taille du marché par type (2018-2023)
8.2.2 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique chinois (MOLPS) par type (2024-2033)
8.2.3 Part de marché des opérations d'apprentissage automatique China (MOLPS) par type (2018-2033)
8.3 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique China (MOLPS) par application
8.3.1 China Machine Learning Operations (MOPL) Taille du marché par application (2018-2023)
8.3.2 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique chinois (MOPLO
8.3.3 Part de marché des opérations d'apprentissage automatique China (MOLPS) par application (2018-2033)
9 APAC (à l'exclusion de la Chine)
9.1 Operations d'apprentissage automatique APA
9.2 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique APAC (MOLPS) par type
9.2.1 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique APAC (MLOPS) par type (2018-2023)
9.2.2 Opérations d'apprentissage automatique APAC (MLOPS) Taille du marché par type (2024-2033)
9.2.3 APAC Machine Learning Operations (MLOPS) Part de marché par type (2018-2033)
9.3 Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique APAC (MOLPS) par application
9.3.1 APAC Machine Learning Operations (MLOPS) Taille du marché par application (2018-2023)
9.3.2 Opérations d'apprentissage automatique APAC (MOPL) Taille du marché par application (2024-2033)
9.3.3 APAC Machine Learning Operations (MLOPS) Part de marché par application (2018-2033)
9.4 Opérations d'apprentissage automatique APAC (MOPL) Faits et chiffres du marché par pays (2018, 2023 et 2033)
9.4.1 Japon
9.4.2 Corée du Sud
9.4.3 Chine Taiwan
9.4.4 Asie du Sud-Est
9.4.5 Inde
10 profils de joueurs clés
10.1 IBM
10.1.1 Détails de l'entreprise IBM
10.1.2 Présentation des activités IBM
10.1.3 IBM Machine Learning Operations (MLOPS) Introduction
10.1.4 IBM Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) (2018-2023)
10.1.5 IBM Développement récent
10.2 Datarobot
10.2.1 Détails de l'entreprise Datarobot
10.2.2 Aperçu de l'activité Datarobot
10.2.3 Opérations d'apprentissage automatique Datarobot (MOPL)
10.2.4 Datarobot Revenue in Machine Learning Operations (MOPL) (2018-2023)
10.2.5 Datarobot Développement récent
10.3 SAS
10.3.1 Détails de l'entreprise SAS
10.3.2 Aperçu des activités SAS
10.3.3 Opérations d'apprentissage automatique SAS (MLOPS) Introduction
10.3.4 SAS Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) Business (2018-2023)
10.3.5 SAS Développement récent
10.4 Microsoft
10.4.1 Détails de l'entreprise Microsoft
10.4.2 Présentation de l'activité Microsoft
10.4.3 Microsoft Machine Learning Operations (MLOPS) Introduction
10.4.4 Microsoft Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) (2018-2023)
10.4.5 Développement récent de Microsoft
10.5 Amazon
10.5.1 Détails de l'entreprise Amazon
10.5.2 Aperçu de l'activité Amazon
10.5.3 Amazon Machine Learning Operations (MLOPS) Introduction
10.5.4 Amazon Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) (2018-2023)
10.5.5 Amazon Développement récent
10.6 Google
10.6.1 Détails de l'entreprise Google
10.6.2 Aperçu de l'activité Google
10.6.3 Google Machine Learning Operations (MLOPS) Introduction
10.6.4 Google Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) Business (2018-2023)
10.6.5 Google Développement récent
10.7 DataiKu
10.7.1 Détails de l'entreprise DataiKu
10.7.2 Aperçu de l'activité DataiKu
10.7.3 Opérations d'apprentissage automatique DataIKU (MOPL)
10.7.4 DataiKu Revenue in Machine Learning Operations (MOPL) (2018-2023)
10.7.5 DataiKu Développe récent
10.8 Databricks
10.8.1 Détails de l'entreprise Databricks
10.8.2 Présentation des activités de Databricks
10.8.3 Opérations d'apprentissage automatique Databricks (MLOPS)
10.8.4 Databricks Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) Business (2018-2023)
10.8.5 Databricks Développement récent
10,9 HPE
10.9.1 Détails de l'entreprise HPE
10.9.2 Aperçu des activités HPE
10.9.3 Opérations d'apprentissage automatique HPE (MOPL) Introduction
10.9.4 Fenues HPE dans les opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2023)
10.9.5 Développement récent HPE
10.10 lguazio
10.10.1 Détails de l'entreprise Lguazio
10.10.2 Aperçu de l'activité Lguazio
10.10.3 Opérations d'apprentissage automatique Lguazio (MLOPS) Introduction
10.10.4 Lguazio Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) (2018-2023)
10.10.5 Lguazio Développement récent
10.11 Clearml
10.11.1 Détails de l'entreprise ClearML
10.11.2 Aperçu de l'activité ClearML
10.11.3 ClearML Machine Learning Operations (MOPL) Introduction
10.11.4 ClearML Revenue in Machine Learning Operations (MOLPS) (2018-2023)
10.11.5 Développement récent ClearML
10.12 Modzy
10.12.1 Détails de l'entreprise Modzy
10.12.2 Présentation de l'entreprise Modzy
10.12.3 Modzy Machine Learning Operations (MLOPS) Introduction
10.12.4 Modzy Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) (2018-2023)
10.12.5 Modzy Développement récent
10.13 comète
10.13.1 Détails de l'entreprise comète
10.13.2 Présentation des affaires de la comète
10.13.3 Opérations d'apprentissage automatique de la comète (MLOPS) Introduction
10.13.4 COMET Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) (2018-2023)
10.13.5 Comet Développement récent
10.14 Cloudera
10.14.1 Détails de l'entreprise Cloudera
10.14.2 Présentation de l'activité Cloudera
10.14.3 Opérations d'apprentissage automatique Cloudera (MOPL) Introduction
10.14.4 Cloudera Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) (2018-2023)
10.14.5 Cloudera Développement récent
10.15 PAPIERPACE
10.15.1 Détails de l'entreprise Paperpace
10.15.2 Présentation des activités de l'espace papier
10.15.3 Paperpace Machine Learning Operations (MLOPS) Introduction
10.15.4 Revenus dans l'espace de papier dans les opérations d'apprentissage automatique (MOPL) (2018-2023)
10.15.5 Papier Papier Développement récent
10.16 Valohai
10.16.1 Détails de la société Valohai
10.16.2 Aperçu de l'activité Valohai
10.16.3 Valohai Machine Learning Operations (MOPL) Introduction
10.16.4 Valohai Revenue in Machine Learning Operations (MOPL) (2018-2023)
10.16.5 Valohai Développement récent
11 Résultats de la recherche et conclusion
12 annexe
12.1 Méthodologie de recherche
12.1.1 Méthodologie / approche de recherche
12.1.2 Source de données
12.2 Avertissement
12.3 Détails de l'auteur

List of Figure

Liste des tables
Tableau 1. Opérations d'apprentissage automatique (MOPL) Taille du marché des États-Unis vs Global, CAGR (2018 vs 2023 vs 2033)
Tableau 2. Tendances du marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS)
Tableau 3. Conducteurs du marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS)
Tableau 4. Défis du marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS)
Tableau 5. Constructions du marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS)
Tableau 6. Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOLPS) par type: 2018 vs 2023 vs 2033 (US $ US)
Tableau 7. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MOLPS) par type: 2018 vs 2023 vs 2033 (US $ US)
Tableau 8. Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par application: 2018 vs 2023 vs 2033 (US $ US)
Tableau 9. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) par application: 2018 vs 2023 vs 2033 (US $ US)
Tableau 10. Companies mondiales clés des opérations d'apprentissage automatique (MOPL), classées par revenus (2023) et (US $ US)
Tableau 11. Revenus des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOLPS) par joueur, (US $ US), 2018-2023
Tableau 12. Part des revenus des opérations d'apprentissage automatique mondiales (MOPL), 2018-2023
Tableau 13. Ratio de concentration des sociétés d'apprentissage automatique des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (CR5 et HHI)
Tableau 14. Opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par type d'entreprise (niveau 1, niveau 2 et niveau 3) et (sur la base des revenus des opérations d'apprentissage automatique (MOPL) en 2023)
Tableau 15. Acteurs clés mondiaux des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS), siège et zone servis
Tableau 16. Acteurs clés mondiaux des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS), produit et application
Tableau 17. Acteurs clés mondiaux des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS), date d'entrée dans cette industrie
Tableau 18. Mergers des entreprises et acquisitions, plans d'expansion
Tableau 19. Acteurs clés des opérations d'apprentissage automatique (MOPL) aux États-Unis, classés par revenus (2023) et (US $ US)
Tableau 20. Revenus des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MOPL) par les joueurs, (US $ million), 2021, 2023 et 2023
Tableau 21. Part de revenus des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MOPL), 2021, 2023 et 2023
Tableau 22. Opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOLPS) Taille de la taille du marché (TCAC) par région (US $ Million): 2018 vs 2023 vs 2033
Tableau 23. Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOLPS) par région (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 24. Opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOPL) Prévisions de taille du marché par région (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 25. Taille du marché des Amériques (MOLPS) Taille du marché par type (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 26. Taille du marché des Amériques (MOLPS) Taille du marché par type (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 27. Americas Machine Learning Operations (MLOPS) Taille du marché par application (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 28. Americas Machine Learning Operations (MLOPS) Taille du marché par application (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 29. Americas Machine Learning Operations (MOLPS) Taille du marché Taille de la taille du marché (TCAC) par pays (US $ USD): 2018 vs 2023 vs 2033
Tableau 30. Americas Machine Learning Operations (MLOPS) Taille du marché par pays (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 31. Americas Machine Learning Operations (MLOPS) Taille du marché par pays (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 32. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) par type (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 33. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) par type (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 34. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MLOPS) par application (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 35. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) par application (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 36. Opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) Taille de la taille du marché (TCAC) par pays (US $ US): 2018 vs 2023 vs 2033
Tableau 37. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) par pays (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 38. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) par pays (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 39. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique chinois (MOLPS) par type (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 40. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique en porcelaine (MOLPS) par type (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 41. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique en porcelaine (MOLPS) par application (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 42. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique chinois (MOLPS) par application (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 43. China Machine Learning Operations (MOLPS) Taille de la taille du marché (TCAC) par pays (US $ US): 2018 vs 2023 vs 2033
Tableau 44. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique APAC (MOLPS) par type (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 45. Opérations d'apprentissage automatique APAC (MOPL) Taille du marché par type (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 46. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique APAC (MOLPS) par application (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 47. Opérations d'apprentissage automatique APAC (MOPL) Taille du marché par application (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 48. Opérations d'apprentissage automatique APAC (MOLPS) Taille de la taille du marché (TCAC) par pays (US $ US): 2018 vs 2023 vs 2033
Tableau 49. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique APAC (MOLPS) par région (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 50. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique APAC (MOLPS) par région (2024-2033) et (US $ US)
Tableau 51. Détails de l'entreprise IBM
Tableau 52. Présentation des activités IBM
Tableau 53. Produit des opérations d'apprentissage automatique IBM (MOLPS)
Tableau 54. IBM Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) Business (2018-2023) & (US $ Million)
Tableau 55. IBM Développement récent
Tableau 56. Détails de l'entreprise Datarobot
Tableau 57. Présentation des activités de Datarobot
Tableau 58. Produit des opérations d'apprentissage automatique Datarobot (MOPL)
Tableau 59. Business Datarobot Revenue in Machine Learning Operations (MOLPS) (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 60. Datarobot Développement récent
Tableau 61. Détails de l'entreprise SAS
Tableau 62. Aperçu des activités SAS
Tableau 63. Product d'opérations d'apprentissage automatique SAS (MOLPS)
Tableau 64. SAS Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) Business (2018-2023) & (US $ Million)
Tableau 65. Développement récent SAS
Tableau 66. Détails de l'entreprise Microsoft
Tableau 67. Présentation des activités de Microsoft
Tableau 68. Produit Microsoft Machine Learning Operations (MLOPS)
Tableau 69. Microsoft Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) Business (2018-2023) & (US $ Million)
Tableau 70. Développement récent de Microsoft
Tableau 71. Détails de la société Amazon
Tableau 72. Aperçu de l'activité Amazon
Tableau 73. Produit des opérations d'apprentissage automatique Amazon (MLOPS)
Tableau 74. Amazon Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) Business (2018-2023) & (US $ Million)
Tableau 75. Développement récent d'Amazon
Tableau 76. Détails de l'entreprise Google
Tableau 77. Aperçu de l'activité Google
Tableau 78. Produit Google Machine Learning Operations (MLOPS)
Tableau 79. Revenus Google dans les opérations d'apprentissage automatique (MOPL) (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 80. Développement récent Google
Tableau 81. Détails de l'entreprise DataiKu
Tableau 82. Aperçu de l'activité DataIKU
Tableau 83. Produit des opérations d'apprentissage automatique DataIKU (MOLPS)
Tableau 84. DataIKu Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 85. DataiKu Développement récent
Tableau 86. Détails de l'entreprise Databricks
Tableau 87. Aperçu des activités de Databricks
Tableau 88. Produit des opérations d'apprentissage automatique (MOLP)
Tableau 89. Revenus de Databricks in Machine Learning Operations (MLOPS) (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 90. Databricks Développement récent
Tableau 91. Détails de l'entreprise HPE
Tableau 92. Aperçu des activités HPE
Tableau 93. Produit HPE Machine Learning Operations (MLOPS)
Tableau 94. Ferme HPE dans les opérations d'apprentissage automatique (MOPL) (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 95. Développement récent HPE
Tableau 96. Détails de l'entreprise Lguazio
Tableau 97. Présentation des activités de Lguazio
Tableau 98. Produit des opérations d'apprentissage automatique Lguazio (MOPL)
Tableau 99. Entreprise des revenus de Lguazio dans les opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 100. Développement récent de Lguazio
Tableau 101. Détails de l'entreprise ClearML
Tableau 102. Aperçu de l'activité ClearML
Tableau 103. Produit des opérations d'apprentissage automatique ClearML (MLOPS)
Tableau 104. Entreprise des revenus de ClearML dans les opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 105. Développement récent de ClearML
Tableau 106. Détails de l'entreprise Modzy
Tableau 107. Présentation de Modzy Business
Tableau 108. Produit des opérations d'apprentissage automatique Modzy (MOPL)
Tableau 109. Modzy Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) Business (2018-2023) & (US $ Million)
Tableau 110. Développement récent de Modzy
Tableau 111. Détails de l'entreprise Comet
Tableau 112. Présentation de l'activité de la comète
Tableau 113. Produit des opérations d'apprentissage automatique de comète (MOPL)
Tableau 114. Revenus de comètes dans les opérations d'apprentissage automatique (MOPL) (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 115. Développement récent de la comète
Tableau 116. Détails de l'entreprise Cloudera
Tableau 117. Aperçu de l'activité Cloudera
Tableau 118. Produit des opérations d'apprentissage automatique Cloudera (MLOPS)
Tableau 119. Business des revenus de Cloudera dans les opérations d'apprentissage automatique (MOPL) (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 120. Développement récent de Cloudera
Tableau 121. Détails de l'entreprise en papier
Tableau 122. Présentation de l'activité Paperpace
Tableau 123. Produit des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS)
Tableau 124. Revenus dans les opérations d'apprentissage automatique (MOLP) (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 125. Papier Papier Développement récent
Tableau 126. Détails de l'entreprise Valohai
Tableau 127. Aperçu de l'activité de Valohai
Tableau 128. Produit des opérations d'apprentissage automatique Valohai (MOPL)
Tableau 129. Business Valohai Revenue in Machine Learning Operations (MLOPS) (2018-2023) et (US $ US)
Tableau 130. Développement récent de Valohai
Tableau 131. Programmes de recherche / conception de ce rapport
Tableau 132. Informations sur les données clés à partir de sources secondaires
Tableau 133. Informations sur les données clés provenant des sources primaires
Liste des figures
Figure 1. Image du produit des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS)
Figure 2. Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOLPS), (US $ US), 2018 vs 2023 vs 2033
Figure 3. Taille du marché mondial des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) 2018-2033 (US $ US)
Figure 4. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MOLPS), (US $ US), 2018 vs 2023 vs 2033
Figure 5. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MOLPS) 2018-2033 (US $ US)
Figure 6. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MOLPS) dans Global 2018-2033
Figure 7. Rapport des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS)
Figure 8. Image du produit de sur site
Figure 9. Image du produit du cloud
Figure 10. Image du produit des autres
Figure 11. Part de marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOLPS) par type en 2023 et 2033
Figure 12. Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par type (2018-2033) et (US $ US)
Figure 13. Part de marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MOLPS) par type (2018-2033)
Figure 14. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) par type 2023 et 2033
Figure 15. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) par type (2018-2033) et (US $ US)
Figure 16. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) par type (2018-2033)
Figure 17. Image du produit de BFSI
Figure 18. Image du produit des soins de santé
Figure 19. Image du produit de la vente au détail
Figure 20. Image du produit de la fabrication
Figure 21. Image du produit du secteur public
Figure 22. Image du produit des autres
Figure 23. Part de marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par application en 2023 et 2033
Figure 24. Taille du marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par application (2018-2033) et (US $ US)
Figure 25. Part de marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par application (2018-2033)
Figure 26. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) par application en 2023 et 2033
Figure 27. Taille du marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) par application (2018-2033) et (US $ US)
Figure 28. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique des États-Unis (MLOPS) par application (2018-2033)
Figure 29. Les 5 et 10 plus grandes sociétés d'opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) au monde: parts de marché par les opérations d'apprentissage automatique (MOPL) en 2023
Figure 30. Global Machine Learning Operations (MOLPS) Taille du marché Part de marché par région: 2018 vs 2023 vs 2033
Figure 31. Part de marché des opérations mondiales d'apprentissage automatique (MLOPS) par région (2018-2033)
Figure 32. Americas Machine Learning Operations (MLOPS) Taille du marché Rate de croissance 2018-2033 (US $ US)
Figure 33. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique des Amériques (MLOPS) par type (2018-2033)
Figure 34. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique des Amériques (MLOPS) par application (2018-2033)
Figure 35. Taux de croissance de la taille du marché des États-Unis (MOLPS) Taille de la taille du marché (2018-2033) et (US $ US)
Figure 36. Taux de croissance du marché du marché canadien (MOLPS) Taille de la taille du marché (2018-2033) et (US $ US)
Figure 37. Taux de croissance de la taille du marché du marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2033) et (US $ US)
Figure 38. Taux de croissance du marché du marché des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) (2018-2033) et (US $ US)
Figure 39. Opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) Taille de la taille du marché 2018-2033 (US $ US)
Figure 40. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) par type (2018-2033)
Figure 41. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique EMEA (MOLPS) par application (2018-2033)
Figure 42. Europe Machine Learning Operations (MLOPS) Taille de la taille du marché (2018-2033) et (US $ US)
Figure 43. Opérations d'apprentissage automatique du Moyen-Orient (MLOPS) Taille de la taille du marché (2018-2033) et (US $ US)
Figure 44. Africa Machine Learning Operations (MOLPS) Taille de la taille du marché (2018-2033) et (US $ US)
Figure 45. Taux de croissance de la taille du marché de l'apprentissage machine en porcelaine (MOLPS) 2018-2033 (US $ US)
Figure 46. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique chinois (MOLPS) par type (2018-2033)
Figure 47. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique chinois (MOLPS) par application (2018-2033)
Figure 48. Opérations d'apprentissage automatique APAC (MOLPS) Taille de la taille du marché 2018-2033 (US $ US)
Figure 49. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique APAC (MOLPS) par type (2018-2033)
Figure 50. Part de marché des opérations d'apprentissage automatique APAC (MOLPS) par application (2018-2033)
Figure 51. Japan Machine Learning Operations (MLOPS) Taille du marché Taille du marché (2018-2033) et (US $ US)
Figure 52. Taux de croissance de la taille du marché de la Corée du Sud (MOLPS) (2018-2033) et (US $ US)
Figure 53. China Taiwan Machine Learning Operations (MOLPS) Taille du marché (2018-2033) et (US $ US)
Figure 54. Taux de croissance de la taille du marché de l'Asie du Sud-Est (MOLPS) (2018-2033) et (US $ US)
Figure 55. India Machine Learning Operations (MOLPS) Taille de la taille du marché (2018-2033) et (US $ US)
Figure 56. Taux de croissance des revenus IBM dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2023)
Figure 57. Taux de croissance des revenus de Datarobot dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MOPL) (2018-2023)
Figure 58. Taux de croissance des revenus SAS dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MOPL) (2018-2023)
Figure 59. Taux de croissance des revenus Microsoft dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) (2018-2023)
Figure 60. Taux de croissance des revenus d'Amazon dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) (2018-2023)
Figure 61. Taux de croissance des revenus Google dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) (2018-2023)
Figure 62. Taux de croissance des revenus de DataIKU dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MOLPS) (2018-2023)
Figure 63. Taux de croissance des revenus de Databricks dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2023)
Figure 64. Taux de croissance des revenus HPE dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2023)
Figure 65. Taux de croissance des revenus de Lguazio dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2023)
Figure 66. Taux de croissance des revenus de ClearML dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2023)
Figure 67. Taux de croissance des revenus de Modzy dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2023)
Figure 68. Taux de croissance des revenus de la comète dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MOPL) (2018-2023)
Figure 69. Taux de croissance des revenus de Cloudera dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MOPL) (2018-2023)
Figure 70. Taux de croissance des revenus de l'espace de papier dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2023)
Figure 71. Taux de croissance des revenus de Valohai dans les activités des opérations d'apprentissage automatique (MLOPS) (2018-2023)
Figure 72. Approches ascendantes et descendantes pour ce rapport
Figure 73. Triangulation des données
Figure 74. Clé des principaux dirigeants interrogés

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