Europe Machine Learning (ML) Market Size, Share & COVID-19 Impact Analysis, By Enterprise Type (Small and Mid-Sized Enterprises (SMEs) and Large Enterprises), By Deployment (Cloud and On-premise), By End-use Industry (Healthcare, Retail, IT and Telecommunication, BFSI, Automotive and Transportation, Advertising and Media, Manufacturing, and Others), and Regional Forecast, 2023-2030

Europa zeigt nach dem asiatisch -pazifischen Raum und Nordamerika eine gesunde Wachstumsrate auf dem globalen Markt für maschinelles Lernen (ML). Es wird voraussichtlich im Prognosezeitraum auf einer CAGR von 35,0% wachsen. Der globale Markt wird voraussichtlich von 19,20 Milliarden USD im Jahr 2022 auf 225,91 Mrd. USD bis 2030 wachsen.

Maschinelles Lernen (ML) undKünstliche Intelligenz (KI)Systeme gewinnen weltweit an Popularität. Da erwartet wird, dass ML- und KI -Ausgaben sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor erheblich steigen, ist Westeuropa ein vielversprechender Markt. Darüber hinaus wächst der Marktanteil von Europa Machine Learning aufgrund der zunehmenden Einführung autonomer Fahrzeuge und der zunehmenden Verwendung von Big Data im Gesundheitssektor.

Unser Bericht über den Markt für maschinelles Lernen in Europa deckt die folgenden Länder ab - Großbritannien, Deutschland, Frankreich, Skandinavien und den Rest Europas.

Neueste Trends

Integration von KI/ML -Technologien in florierende europäische Automobilindustrie zur Steigerung des Marktwachstums

Automobilhersteller in Europa sind sich der potenziellen Probleme bewusst, die sich aus der Verwendung von KI in den Prozessen ergeben könnten, und veranlassen sie, Strategien zu entwickeln, die diesen Problemen entgegenwirken oder gemindert werden können. Für sie ist es eine absolute Priorität, Fahrzeuge auf den Markt zu setzen, die den höchsten ethischen und Sicherheitsstandards entsprechen.

Nach Angaben der European Automobile Manufacturers 'Association (ACEA) ist die einzig praktikable Option, um beide Spezifitäten des Automobilsektors zu behandeln, und die Art und Weise, wie Automobilprodukte entwickelt, getestet, hergestellt und kommerzialisiert werden, ist ein sektorierender und lichttoucher Ansatz für KI.

Antriebsfaktoren

Verbesserte Verwendung von Big Data im Gesundheitssektor, um den Marktfortschritt voranzutreiben

Im Bereich Medizin werden Big Data zur Berechnung massiver Mengen komplizierter Statistiken bereitgestellt, um Trends und Muster bereitzustellen, die für Anwendungen in der Gesundheitsbranche von entscheidender Bedeutung sind. Big Data unterstützt Ärzte bei der Vorhersage von Problemen, bevor sie auftreten. Beispielsweise hat die Elsevier Health Analytics Group die Patientenversorgung in Deutschland durch Einsatz von Big Data revolutioniert. Das Unternehmen koordiniert eng mit Gesundheitsökonomen, Ärzten, Statistikern, IT-Spezialisten und Analysten für wachsende evidenzgetriebene Kenntnisse über angemessene Behandlungen. Dies wird von Big Data im Gesundheitswesen verwaltet und von medizinischen Fachkräften mit Hilfe der KI angemessen eingesetzt. Dieser Faktor hat das Wachstum des Marktes für maschinelles Lernen in Europa erweitert.

Rückhaltefaktoren

Mangelnde Bereitschaft und die digitale Lücke Europas können die Marktentwicklung behindern

Eine aufkommende Lücke in der Entwicklung und Einführung der Technologien für künstliche Intelligenz (AI) in Europa beiträgt nun die digitale Lücke Europas mit den Führungskräften der Welt. Diese Lücke kann wachsen, wenn KI -Forschung nicht schneller und weit verbreitet ist. Obwohl die Digitalisierung eine entscheidende technische und organisatorische Voraussetzung für die Einführung von KI ist, hat die digitale Lücke Europas mit den USA, die ungefähr 35%beträgt, in den letzten Jahren nicht abgenommen. Trotz der Tatsache, dass frühe digitale Unternehmen die ersten waren, die starke KI -Positionen etablierten, beherbergt Europa nur 10% der weltweit digitalen Einhörner und nur zwei europäische Unternehmen befinden sich in den globalen digitalen Top 30.

Europas Frühphaseninvestitionen in KI sind niedriger als die in China und den USA, obwohl etwa 25% der KI-Startups waren. Darüber hinaus ist Europa den USA nicht voraus, wenn es um die Förderung künstlicher Intelligenz (KI) fördert, und weniger als die Hälfte der europäischen Unternehmen hat mindestens eine KI -Technologie implementiert, wobei die Mehrheit noch in der Pilotphase ist. Infolgedessen wird die Expansion des Marktes wahrscheinlich eine Weile verlangsamen.

Hauptakteure der Branche

Um dem Marktwettbewerb einen Schritt voraus zu sein, konzentrieren sich die Anbieter darauf, ihren Kundenstamm zu erweitern. Infolgedessen verfolgen wichtige Akteure eine Reihe von strategischen Initiativen, einschließlich Partnerschaften und Fusionen und Übernahmen.

Liste der wichtigsten Unternehmen, die vorgestellt wurden:

• SAP SE(Deutschland)
• Knime AG (Schweiz)
• Software -Verstand(Polen)
• KI überlegen(Deutschland)
• Konux GmbH(Deutschland)
• Verschiebungstechnologie (Frankreich)
• Tiefes Übersetzer (Deutschland)
• SS & C Blue Prism (Großbritannien)
• Darktrace (UK)
• GFK (Deutschland)

Schlüsselentwicklungen der Branche:

• November 2022:KNIME, ein Datenanalyseunternehmen, führte Knime Hub auf dem Knime Fall Summit 2022 von Austin, dem Flaggschiff des Unternehmens, vor. Knime hat festgestellt, dass die Benutzerfreundlichkeit für UpsKilling von entscheidender Bedeutung ist, und hat im vergangenen Jahr stark in die Verbesserung der Benutzererfahrung seiner Plattform mit niedrigem Code, No-Code-Open-Source-Datenanalyse investiert.
• März 2022:Die Shift -Technologie ging in eine Partnerschaft mit Duck Creek Technologies, einem globalen Anbieter von Technologielösungen für die Immobilien- und Unfallversicherungsbranche (P & C) ein, um Betrugserkennungsfunktionen zu starten, die mit KI auf dem Markt integriert sind.

Berichterstattung

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Der Forschungsbericht enthält qualitative und quantitative Einblicke und eine detaillierte Analyse der Marktgröße und -wachstumsrate in Europa für alle möglichen Marktsegmente. Darüber hinaus bietet der Bericht eine ausführliche Analyse der Marktdynamik und der Wettbewerbslandschaft. Verschiedene wichtige Erkenntnisse im Bericht sind ein Überblick über die Anzahl der Verfahren, die Preisanalyse von Produkttypen, das regulatorische Szenario der wichtigsten Länder, die Pipeline-Analyse, neue Produkteinführungen, wichtige Industrieentwicklungen-Fusionen, Akquisitionen und Partnerschaften und die Auswirkungen von CoVID-19 auf dem Markt.

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