Verstärkte Diagnose im Gesundheitswesen, Wachstum des E-Commerce und Einführung digitaler Technologien: Ein Leitfaden für Top-Unternehmen für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der Informatik und künstlichen Intelligenz (KI), die Daten und ihre Algorithmen nutzt, um menschliches Lernen nachzuahmen und seine Genauigkeit langsam zu verbessern. Viele Bereiche wie Computer Vision, große Sprachmodelle, E-Mail-Filterung, Medizin, Spracherkennung und Landwirtschaft nutzen ML in großem Umfang, um ihre Leistung zu verbessern und die Gesamtkosten für die separate Entwicklung von Algorithmen zu senken.

Die groß angelegte Einführung digitaler Technologien durch mehrere Branchen auf der ganzen Welt zur Verbesserung ihrer betrieblichen Effizienz und Steigerung ihrer Rentabilität ist einer der Schlüsselfaktoren für die Förderung des Einsatzes von ML-Lösungen. Insbesondere der Gesundheitssektor nutzt ML in großem Umfang, um medizinisches Fachpersonal bei der Diagnose von Krankheiten zu unterstützen, die im Frühstadium oft schwer zu erkennen sind, wie z. B. Erbkrankheiten und verschiedene Arten von Krebs.

Einem Bericht von Fortune Business Insights zufolgeDer Markt für maschinelles LernenEs wird erwartet, dass das Unternehmen bis 2034 einen Wert von 432,63 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was einem CAGR von 26,7 % im prognostizierten Zeitraum 2026–2034 entspricht. Der Markt lag im Jahr 2025 ebenfalls bei 47,99 Milliarden US-Dollar und im Jahr 2026 bei 65,28 Milliarden US-Dollar.

Hier ist eine Liste der Top-7-Unternehmen für maschinelles Lernen:

1. IBM Corporation 

IBM Corporation, eines der führenden Unternehmen für maschinelles Lernen, bietet ein komplettes Set an ML-Lösungen, mit denen Unternehmen verschiedene KI-Tools effektiver entwerfen, implementieren und verwalten können. Das Unternehmen ist in verschiedenen Branchen tätig und unterstützt Unternehmen dabei, die Fähigkeiten von ML für Aktivitäten wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, prädiktive Analysen und Bilderkennung zu nutzen.

Mai 2023:IBM kündigte die Einführung von WatsonX an, einer KI- und Datenplattform, die entwickelt wurde, um ML-Unternehmen die Nutzung des vollen Potenzials von ML zu ermöglichen. Die neue Plattform bietet verschiedene Tools zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Modellen und räumt dabei der Datenverwaltung und dem Vertrauen in verschiedene Cloud-Umgebungen Priorität ein.

2. SAP SE

SAP bietet eine große Vielfalt an ML-Tools und -Funktionen, die in seine Unternehmenssoftwarelösungen integriert sind. Diese Lösungen ermöglichen es Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, ihre Abläufe zu rationalisieren und das Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie ML in allen Abläufen einsetzen, von der vorausschauenden Wartung bis zum Lieferkettenmanagement.

Mai 2023:SAP stärkte seine Partnerschaft mit Microsoft durch den Einsatz von ML und fortschrittlicher Unternehmens-KI. Die Unternehmen für maschinelles Lernen integrieren die SuccessFactors-Lösungen der ersteren mit Microsoft 365 Copilot und Copilot in Viva Learning, um HR-Teams bei ihren Teamrekrutierungs- und -entwicklungsprozessen zu unterstützen.

3. Orakel

Oracle bietet mehrere ML-Funktionen, die in seine Cloud-, Datenbank- und Unternehmensanwendungen eingebettet sind. Diese vom Unternehmen angebotenen Tools ermöglichen es Unternehmen, auf nützliche Erkenntnisse zuzugreifen, ihren Entscheidungsprozess zu verbessern und Aufgaben zu automatisieren, indem sie KI und ML in ihre Prozesse und Anwendungen integrieren.

September 2023:Oracle hat eine brandneue generative KI-Lösung für Unternehmen auf den Markt gebracht, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern, ihre Geschäftsabläufe zu rationalisieren und das Kundenerlebnis durch den Einsatz von ML-Lösungen zu verbessern.

4. Microsoft Corporation

Microsoft bietet im Rahmen seiner Azure Machine Learning-Plattform eine breite Palette an ML-Lösungen und -Diensten an. Es ist eines der führenden ML-Unternehmen weltweit. Diese Suite umfasst mehrere vorgefertigte ML-Modelle und gibt Unternehmen die Möglichkeit, personalisierte Modelle für verschiedene Anwendungen zu entwickeln, zu trainieren und zu implementieren, von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Computer Vision. Dadurch wird diese Technologie skalierbar und für Unternehmen zugänglicher.

Mai 2023:Microsoft hat Microsoft Fabric auf den Markt gebracht, eine umfassende Analyseplattform, die verschiedene Arten von Daten und Analysetools in einer einheitlichen Lösung vereint. Zu diesen Tools gehören Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory und Power BI. Die neue Einführung hilft Datenexperten und Unternehmen, die Leistungsfähigkeit ihrer Daten zu nutzen und den Grundstein für die KI/ML-Ära zu legen.

5. Amazon, Inc.

Amazon Web Services (AWS) ist einer der führenden Anbieter cloudbasierter ML-Dienste. Es bietet eine umfangreiche Palette an ML-Tools, wie Amazon SageMaker, das den Prozess der Entwicklung, Schulung und Implementierung verschiedener ML-Modelle vereinfacht, und Amazon Rekognition. Diese Tools bieten Unternehmen eine große Auswahl an Produkten, aus denen sie die Leistungsfähigkeit dieser fortschrittlichen Technologie nutzen können.

September 2023:Anthropic hat AWS als primären Cloud-Service-Anbieter ausgewählt. Das Unternehmen möchte die Tranium- und Inferentia-Chips von Amazon verwenden, um sein kommendes Foundation-Modell zu trainieren und einzusetzen. Diese Entscheidung nutzt die kostengünstigen und leistungsstarken ML-Beschleuniger von AWS.

6. Intel Corporation

Intel bietet eine breite Palette an Open-Source-KI-Referenzkits, um Datenwissenschaftlern und Entwicklern bei der Bereitstellung von KI-Modellen zu helfen. Diese Kits bestehen aus Trainingsdaten, Modellcode, oneAPI-Komponenten und Pipeline-Anweisungen für maschinelles Lernen und verbessern so den Zugang zu KI in verschiedenen lokalen, Cloud- und Edge-Umgebungen.

Juni 2023:Intel bietet 34 Open-Source-KI-Referenzkits an, die in Zusammenarbeit mit Accenture erstellt wurden. Diese Kits stellen Entwicklern und Datenwissenschaftlern die Tools zur Verfügung, die sie für eine effizientere Nutzung von KI benötigen. Sie bestehen aus Trainingsdaten, ML-Pipeline-Anweisungen, Modellcode und oneAPI-Komponenten, um den Einsatz von KI in verschiedenen Umgebungen zu verbessern, von vor Ort bis zur Cloud und Edge.

7. SAS Institute Inc.

SAS verfügt über ein umfangreiches Portfolio an ML-Lösungen, wie unter anderem SAS Intelligent Decisioning, SAS Model Manager und SAS Visual Data Mining & Machine Learning, um Unternehmen bei prädiktiver Modellierung, Datenanalyse und Entscheidungsautomatisierung zu unterstützen.

Mai 2023:SAS verstärkte seine verantwortungsvollen Innovationsinitiativen, indem es neue Partnerschaften mit anderen Unternehmen einging und sein Engagement für den Aufbau vertrauenswürdiger KI erneuerte. Dazu gehören die Erweiterung seines Datenethik-Teams und die Entwicklung eines ethischen KI-Gesundheitslabors. Darüber hinaus kündigte SAS seine Zusammenarbeit mit dem UNC Center for Galapagos Studies an, um Crowd-gesteuerte KI und maschinelles Lernen zum Schutz gefährdeter Meeresschildkröten einzusetzen.

Maschinelles Lernen – Der Weg in die Zukunft

Die Zukunft der maschinellen Lernbranche ist vielversprechend, da immer mehr Branchen diese Technologie nutzen, um ihre Geschäftsleistung zu verbessern und ihre Gewinnmargen zu erhöhen. Angesichts des rasanten Wachstums der E-Commerce-Branche auf der ganzen Welt wird erwartet, dass die Nutzung von ML-Lösungen in den kommenden Jahren erheblich zunehmen wird. Viele E-Commerce-Giganten wie Amazon, eBay und Alibaba haben bereits damit begonnen, die Leistungsfähigkeit von ML zu nutzen, um das Kaufverhalten ihrer Kunden zu untersuchen und entsprechend verschiedene Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies und viele andere lukrative Vorteile, die ML bietet, werden nur noch mehr Möglichkeiten für den Erfolg dieser Technologie schaffen.