التعلم الآلي (ML) حجم السوق ، ومشاركة وتحليل الصناعة ، حسب نوع المؤسسة (المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم (SMEs) والمؤسسات الكبيرة) ، عن طريق النشر (السحابة والرسم) ، عن طريق الاستخدام النهائي (الرعاية الصحية ، والتجزئة ، وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات ، و BFSI ، والسيارات والسيارات ، والتصنيع ، والآخرين) ، والتجزئة ، والاتصالات.

بلغ قيمة السوق العالمية للتعلم الآلي (ML) 35.32 مليار دولار أمريكي في عام 2024. ومن المتوقع أن ينمو السوق من 47.99 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى 309.68 مليار دولار بحلول عام 2032 ، ويظهر معدل نمو سنوي مركب قدره 30.5 ٪ خلال فترة التنبؤ.

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI). إنها طريقة تحليل البيانات التي تعلم أجهزة الكمبيوتر للتعلم من الخوارزميات والبيانات وتقليد الطريقة التي يتعلم بها البشر بسرعة. زيادة اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعى و ML في مختلف الصناعات الاستخدام النهائي ، مثل الرعاية الصحية والسيارات والتجزئة والتصنيع ، من بين أمور أخرى ، ستلعب دورًا مهمًا في نمو السوق. علاوة على ذلك ، في عام 2020 ، اعتمدت العديد من الدول تدابير الحجر الصحي وسياسات الإبعاد الاجتماعي للتخفيف من تأثير جائحة Covid-19. ينوي المطورون والباحثون استخدام أدوات ML لتحليل آثار هذه التدابير والسياسات. على سبيل المثال،

• في أبريل 2020 ، طور باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا يستخدم بيانات من جائحة Covid-19. يستفيد النموذج من خوارزميات ذكاء الآلة لتحديد أو التنبؤ بانتشار الفيروس وفعالية تدابير الحجر الصحي. من المحتمل أن تزيد هذه المبادرات من الطلب على قدرات ML المتقدمة.

كان تفشي COVID-19 قد تسارع بسرعة نمو سوق التعلم الآلي ، ومن المتوقع أن يستمر هذا الاتجاه خلال فترة التقييم أيضًا. ويرجع ذلك إلى ارتفاع اعتماد تقنية ML في السيارات وتجارة التجزئة والرعاية الصحية وغيرها من القطاعات.

ساعد تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي الباحثين على مكافحة جائحة Covid-19. على سبيل المثال ، وفقًا لمؤسسة Brookings ، استخدم الباحثون في كوريا الجنوبية بيانات تحديد الموقع الجغرافي ولقطات كاميرا المراقبة لتتبع مرضى فيروس كورونافيروس. استخدم علماء البيانات هذه الخوارزميات الذكاء في هذه اللقطات للتنبؤ بموقع تفشي المرض التالي وإبلاغ السلطات المسؤولة وتتبع المرضى الإيجابيين COVID-19 في الوقت الفعلي. هذه المبادرات النشطة قد ترتفع الطلب على حلول التعلم الآلي على مدار السنوات القادمة.

اتجاهات السوق التعلم الآلي (ML)

دمج الذكاء الآلي مع حلول التحليلات لتعزيز تقدم السوق

في السنوات الأخيرة ، مجالتحليلات البيع بالتجزئةتوسع بسرعة. زادت العديد من شركات التجارة الإلكترونية ، مثل Alibaba و eBay و Amazon ، من مبيعاتها وتحسين رضا المستهلكين باستخدام تقنيات تحليل البيانات المتقدمة. ظهرت أساليب ترميز الكلام المعرفية بناءً على مبادئ ML نتيجة للبحث والتطوير في تقنيات التعرف على الكلام والصوت.

من المرجح أن يصبح التعلم الآلي اتجاهًا مهمًا في تحليلات الأمن حيث تتبنى الشركات أطر الأمان المتقدمة. نظرًا لأن كميات كبيرة من البيانات يتم إنشاؤها وتبادلها عبر العديد من الشبكات ، يجد المتخصصون في الإنترنت أنه من الصعب للغاية في تحليل وتتبع التهديدات الإلكترونية المحتملة. نظرًا لأن هذه التهديدات أصبحت أكثر انتشارًا ومعقدة ، فإن خوارزميات التعلم الآلي تساعد فرق ومنظمات الأمن في التنبؤ بالتنبؤ والتتبع والتعرف على الهجمات الإلكترونية بسرعة أكبر. هذه العوامل سوف توسع حجم السوق.

تنزيل عينة مجانية للتعرف على المزيد حول هذا التقرير.

عوامل نمو السوق التعلم الآلي (ML)

زيادة الطلبات في قطاع الرعاية الصحية من المحتمل أن تعزز نمو السوق

يتم استخدام تقنية ML بالفعل في مجموعة متنوعة من تطبيقات الرعاية الصحية. في هذه الصناعة ، تقوم هذه التكنولوجيا بتقييم ملايين نقاط البيانات المميزة وتتوقع نتائجها بالإضافة إلى توفر درجات مخاطر سريعة وتخصيص الموارد الدقيقة.

أحد أهم تطبيقات هذه التكنولوجيا في الرعاية الصحية هو تشخيص واكتشاف الظروف/الأمراض التي يصعب تحديدها في بعض الأحيان. يمكن أن يشمل ذلك العديد من الأمراض الوراثية والسرطانات التي يصعب اكتشافها في مراحلها المبكرة. مثال بارز على ذلك هو IBM Watson Genomics ، والذي يوضح كيف تسلسل الورم القائم على الجينوم ، إلى جانبالحوسبة المعرفية، قد تساعد في تشخيص السرطان. يستخدم Berg ، عملاق الأدوية الحيوية ، الذكاء الاصطناعي لإنتاج حلول علاجية لمناطق مثل السرطان.

رؤية الكمبيوتر هي تقنية ثورية تجمع بين ML والتعلم العميق. تم قبوله من قبل برنامج Innereye من Microsoft ، والذي يركز على أدوات تشخيص الصور لتحليل الصور. من المحتمل أن تعزز هذه العوامل نمو السوق.

العوامل التقييدية

القيود الفنية وعدم الدقة لإعاقة تقدم السوق

تقدم ML Platform العديد من الفوائد التي يمكن أن تدفع نمو السوق. ومع ذلك ، فإن هذه التكنولوجيا تفتقر إلى بعض المعلمات التي يمكن أن تعيق نمو السوق. واحدة من العوامل التقييدية الرئيسية لمنصة ML هي خوارزميات غير دقيقة وغير متطورة. الدقة مهمة للغاية في البيانات الكبيرة والتعلم الآلي ، ويمكن أن تؤدي الخوارزميات غير الدقيقة إلى إنتاج عناصر معيبة. لذلك ، يلزم التفاعل البشري لوضع جميع معلمات النظام في مكانه والتأكد من أن هامش الخطأ قريب أو يساوي الصفر. هذا العامل قد يعوق آفاق السوق.

التعلم الآلي (ML) تحليل تجزئة السوق

عن طريق تحليل نوع المؤسسة

الشركات الكبيرة لزيادة إنفاقها التقني لنشر تقنيات الذكاء الاصطناعي و ML

استنادًا إلى نوع المؤسسة ، ينقسم السوق إلى مؤسسات صغيرة ومتوسطة الحجم ومؤسسات كبيرة. شكل قطاع المؤسسات الكبيرة أكبر حصة في السوق في عام 2024. ينمو تنفيذ علوم البيانات وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في هذه المؤسسات لإدخال رؤى كمية في عملياتها. تعمل الشركات الكبيرة أيضًا على تسخيرالتعلم العميقوالتعلم الاصطناعي وتحسين القرارات لتوفير خدمات عالية الجودة.

من المحتمل أن تظهر قطاع الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم معدل نمو كبير خلال فترة التنبؤ. من المتوقع أن تصبح ML و AI التقنيات الرئيسية التي تمكن الشركات الصغيرة والمتوسطة من الوصول إلى الموارد الرقمية مع تقليل استثمارات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات.

عن طريق تحليل النشر

زيادة الطلب على الحلول القائمة على السحابة للمساعدة في اعتماد حلول ML

من حيث النشر ، يتم تصنيف السوق إلى السحابة والرسم. من المتوقع أن يسجل قطاع السحابة معدل نمو ملحوظ خلال فترة التنبؤ. المرونة ، وترقيات البرامج التلقائية ، وإدارة الكوارث عبر أنظمة النسخ الاحتياطي المستندة إلى مجموعة النظراء ، والكفاءة المعززة هي بعض المزايا الرئيسية التي زادت من تنفيذ نماذج التسليم المستندة إلى مجموعة النظراء لحلول وخدمات برامج التعلم العميق.

استحوذ قطاع السحابة على حصة كبيرة في السوق في عام 2024. ويعزى نمو هذا القطاع إلى سعة الحساب الكبيرة والامتثال لأمن البيانات الذي يقدمه نموذج النشر هذا.

عن طريق تحليل صناعة الاستخدام النهائي

لمعرفة كيف يمكن لتقريرنا أن يساعد في تبسيط عملك، التحدث إلى المحلل

تطبيقات ذكاء الآلات الصاعدة في صناعة الرعاية الصحية لمشاهدة نمو ملحوظ في السوق

تعمل الصناعات بكميات كبيرة من تقنية ML للاستفادة من البيانات لاستخلاص رؤى في الوقت الفعلي. تمكن هذه الأفكار من المستخدمين النهائيين من الحصول على مزيد من الميزة على المنافسين والعمل بشكل أكثر كفاءة.

خلال سيناريو ما قبل التغلب على 19 ، ارتفع استخدام الأجهزة والمستشعرات القابلة للارتداء لتقييم صحة المرضى في الوقت الفعلي الطلب على تطبيقات ذكاء الآلات في صناعة الرعاية الصحية. تساعد هذه التكنولوجيا الخبراء الطبيين في تحديد الاتجاهات وتحليل البيانات لتحسين التشخيص والعلاج ، وبالتالي زيادة حصة سوق التعلم الآلي.

التحليل الإقليمي

تتم دراسة السوق العالمية في جميع أنحاء أوروبا وآسيا والمحيط الهادئ والشرق الأوسط وأفريقيا وأمريكا اللاتينية بالجغرافيا.

للحصول على مزيد من المعلومات حول التحليل الإقليمي لهذا السوق، تنزيل عينة مجانية

استحوذت أمريكا الشمالية على أقصى حصة في السوق في عام 2024. وقد وسع وجود مستثمرين بارزين في البحث والتطوير ، مثل Oracle Corporation و Amazon.com و IBM Corporation ، حجم السوق الإقليمي. علاوة على ذلك ، من المتوقع أن يؤدي توفر البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والاستثمارات الضخمة إلى زيادة نمو السوق في أمريكا الشمالية. على سبيل المثال ، استثمرت وكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة للدفاع (DARPA) في الولايات المتحدة حوالي ملياري دولار أمريكي لنشر التعلم الآلي وغيرها من تقنيات الذكاء الاصطناعي.

لمعرفة كيف يمكن لتقريرنا أن يساعد في تبسيط عملك، التحدث إلى المحلل

من المتوقع أن تسجل أوروبا نموًا قويًا في السوق العالمية. ويعزى ذلك إلى زيادة استخدام تقنية ML في الأسواق الناشئة التي تضم عدد كبير من العمال المهرة مثل المملكة المتحدة وألمانيا. يتأثر السوق الإقليمي بشكل أكبر بتحسين وصول العملاء إلى الخدمات والسلع التي تدعم الذكاء الاصطناعى. جعلت الرقمنة السريعة الناجمة عن جائحة Covid-19 الشركات الاستثمار بشكل كبير في تقنيات تكنولوجيا المعلومات. وفقًا لمسح McKinsey مؤخرًا ، نما الإنفاق بنسبة 25 ٪ في أوروبا في جميع الصناعات ، مقارنة بعام 2020 ، مع زيادة معظم قادة التكنولوجيا الرقمية. ستخلق هذه التطورات فرصًا جديدة للسوق وتزيد من نمو السوق في أوروبا.

من المتوقع أن تسجل آسيا والمحيط الهادئ معدل نمو أكثر قوة خلال فترة التنبؤ. تتمتع الاقتصادات النامية في المنطقة ، مثل الصين والهند والفلبين ، بنظام بيئي نابض بالحياة وقوي بمساعدة قوة عاملة ماهرة ، مما يعزز نمو السوق الإقليمي. تقوم الحكومة اليابانية أيضًا بمبادرات مختلفة لتشجيع استخدام الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء البلاد وتعزيز اعتماد خدمات التعلم الآلي ، والتي ستلعب دورًا مهمًا في تحسين توقعات السوق في اليابان. هذه هي بعض العوامل الرئيسية التي ستحفز نمو سوق APAC.

في الشرق الأوسط وأفريقيا ، تبذل دول الخليج الغنية بالنفط جهودًا نشطة لتنويع اقتصاداتها من خلالالذكاء الاصطناعي. لقد أدركت معظم دول الخليج أهمية التكنولوجيا المتقدمة وتركز على تطوير تقنيات جديدة. تقود الإمارات العربية المتحدة العالم العربي في الابتكار واعتماد التقنيات. أيضا ، ستعزز مبادرات المدينة الذكية والنقل المستقل الطلب على الذكاء الاصطناعي في المنطقة.

تقوم دول أمريكا اللاتينية ، مثل البرازيل والمكسيك وأوروجواي ، بتطوير سياسات جديدة من الذكاء الاصطناعي والاستراتيجيات المتماسكة لتعزيز اعتماد التقنيات المتقدمة. من المتوقع أن تخلق هذه المنطقة فرصًا جديدة في السوق في المستقبل.

اللاعبون الرئيسيون في الصناعة

اللاعبون الرئيسيون لتقديم وظائف جديدة في عروضهم الحالية لتعزيز موقف السوق

تقدم الشركات التي تعمل في السوق العالمية حلولًا آلية للذكاء الآلي لبناء نماذج التعلم بسهولة وتسريع الوقت للتسويق. عمليات التعلم الآلي من Microsoft (MLOPS) أوديفوبسيستخدم قدرات Azure ML التي تمكن علماء البيانات من ابتكار العمليات الحرجة بمسؤولية. تقدم شركة Microsoft Corporation باستمرار قدرات جديدة في عروض المنتجات لتعزيز وضعها في السوق.

قائمة أفضل شركات التعلم الآلي (ML):

• شركة IBM (الولايات المتحدة)
• SAP SE(ألمانيا)
• أوراكل كوربوريشن(نحن.)
• شركة Hewlett Packard Enterprise(نحن.)
• شركة Microsoft (الولايات المتحدة)
• Amazon ، Inc. (الولايات المتحدة)
• شركة إنتل(نحن.)
• Databricks(نحن.)
• شركة SAS Institute Inc.(نحن.)
• Bigml ، Inc. (الولايات المتحدة)

تطورات الصناعة الرئيسية

• يناير 2022 -قدمت شركة Acquia نماذج ML للتجزئة المتقدمة لمنصة بيانات العميل الخاصة بها لزيادة قيمة عمر العميل. مع هذا الإطلاق ، تهدف الشركة إلى مساعدة تجار التجزئة على الحصول على رؤية شاملة لأعمالهم. تساعد Acquia تجار التجزئة في فهم العتلات ضمن جهود التسويق والمبيعات.
• أبريل 2021:أطلقت شركة Microsoft Corporation قاعدة بيانات مفتوحة للصحة والجينوم ، والنقل ، والعمالة والاقتصاد ، والسكان والسلامة ، وغيرها من المجالات لزيادة دقة نماذج التعلم الآلي التي تستخدم مجموعات البيانات المتاحة للجمهور. علاوة على ذلك ، فإن هذا يمكّن الشركة من توفير رؤى فائقة من خلال استخدام مجموعات بيانات Azure المفتوحة بالتزامن مع تحليلات بيانات Azure وحلول ML ، مما يعزز مبيعات ML-As-A-Services (MLAAs).
• مايو 2021:قدمت Google Cloud Vertex AI ، وهو حل/منصة ML المدارة والتي تمكن المؤسسات من تسريع صيانة ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، تستخدم Vertex AI خدمات Google Cloud Services لإنشاء ML ضمن واجهة برمجة التطبيقات الواحدة وواجهة المستخدم لتبسيط عملية النشر والتدريب وبناء نماذج ML على نطاق واسع.
• فبراير 2020:قدمت Oracle Corporation Oracle Cloudمنصة علم البيانات. تم تصميم المنصة لمساعدة الأعمال التجارية في التدريب التعاوني ، وبناء ، ونشر ، وإدارة نماذج ML لتعزيز أداء برامج علوم البيانات.
• مايو 2020-Azure Machine Learning هي خدمة قائمة على السحابة تتيح للمستخدمين إنشاء حلول ML وإدارتها. ويساعد علماء البيانات والمهندسين في زيادة استخدام قدراتهم الحالية إنشاء النماذج ومعالجة البيانات. كما أنه يساعدهم في توزيع أعباء العمل ، ونشر أعباء العمل على السحابة.

تغطية الإبلاغ

يقدم تقرير أبحاث السوق العالمي تحليلًا شاملاً للسوق. وهو يركز على الجوانب الرئيسية مثل الشركات البارزة والتطبيقات الرائدة للمنتج. إلى جانب ذلك ، يسلط التقرير الضوء على تطورات الصناعة الرئيسية ويقدم نظرة ثاقبة على اتجاهات السوق. بالإضافة إلى العوامل المذكورة أعلاه ، يتضمن التقرير جوانب أخرى ساهمت في نمو السوق في السنوات الأخيرة.

للحصول على رؤى واسعة النطاق حول السوق، تحميل للتخصيص

الإبلاغ عن نطاق وتجزئة