Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse für maschinelles Lernen (ML), nach Unternehmenstyp (kleine und mittlere Unternehmen (KMU) und große Unternehmen), nach Bereitstellung (Cloud und vor Ort), nach Endverbrauchsbranche (Gesundheitswesen, Einzelhandel, IT und Telekommunikation, BFSI, Automobil und Transport, Werbung und Medien, Fertigung und andere) und regionale Prognose, 2026–2034

Die globale Marktgröße für maschinelles Lernen (ML) wurde im Jahr 2025 auf 47,99 Milliarden US-Dollar geschätzt. Es wird erwartet, dass der Markt von 65,28 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 432,63 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wächst und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 26,7 % aufweist. Nordamerika dominierte den Markt für maschinelles Lernen (ML) mit einem Marktanteil von 32,5 % im Jahr 2025.

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der Künstlichen Intelligenz (KI). Es handelt sich um eine Datenanalysemethode, die Computern beibringt, aus Algorithmen und Daten zu lernen und schnell die Art und Weise nachzuahmen, wie Menschen lernen. Die zunehmende Einführung von KI- und ML-Technologien in verschiedenen Endverbrauchsbranchen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie, dem Einzelhandel und der Fertigung wird eine wichtige Rolle für das Marktwachstum spielen. Darüber hinaus haben im Jahr 2020 mehrere Länder Quarantänemaßnahmen und Richtlinien zur sozialen Distanzierung eingeführt, um die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie abzumildern. Entwickler und Forscher wollten mithilfe von ML-Tools die Auswirkungen dieser Maßnahmen und Richtlinien analysieren. Zum Beispiel,

• Im April 2020 entwickelten Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) ein Modell, das Daten aus der COVID-19-Pandemie nutzt. Das Modell nutzt Algorithmen der maschinellen Intelligenz, um die Ausbreitung des Virus und die Wirksamkeit von Quarantänemaßnahmen zu bestimmen oder vorherzusagen. Solche Initiativen dürften die Nachfrage nach fortschrittlichen ML-Funktionen in die Höhe treiben.

Der COVID-19-Ausbruch hatte das Marktwachstum für maschinelles Lernen rapide beschleunigt, und es wird erwartet, dass sich dieser Trend auch im Bewertungszeitraum fortsetzt. Dies ist auf die zunehmende Einführung der ML-Technologie in der Automobilindustrie, im Einzelhandel, im Gesundheitswesen und in anderen Sektoren zurückzuführen.

Der Einsatz von KI-Technologie half Forschern bei der Bekämpfung der COVID-19-Pandemie. Nach Angaben der Brookings Institution verwendeten Forscher in Südkorea beispielsweise Geolokalisierungsdaten und Überwachungskameraaufnahmen, um Coronavirus-Patienten zu verfolgen. Die Datenwissenschaftler nutzten dieses Filmmaterial und maschinelle Intelligenzalgorithmen, um den Ort des nächsten Ausbruchs vorherzusagen, die zuständigen Behörden zu informieren und COVID-19-positive Patienten in Echtzeit zu verfolgen. Solche aktiven Initiativen könnten in den kommenden Jahren die Nachfrage nach Lösungen für maschinelles Lernen steigern.

Markttrends für maschinelles Lernen (ML).

Integration von maschineller Intelligenz mit Analyselösungen zur Steigerung des Marktfortschritts

In den letzten Jahren hat sich der Bereich derEinzelhandelsanalysenist rasant gewachsen. Viele E-Commerce-Unternehmen wie Alibaba, eBay und Amazon haben durch den Einsatz fortschrittlicher Datenanalysetechnologien ihre Umsätze gesteigert und die Kundenzufriedenheit verbessert. Als Ergebnis der Forschung und Entwicklung im Bereich Sprach- und Stimmerkennungstechnologien sind kognitive Ansätze zur Sprachkodierung entstanden, die auf ML-Prinzipien basieren.

Maschinelles Lernen wird wahrscheinlich zu einem wichtigen Trend in der Sicherheitsanalyse werden, da Unternehmen fortschrittliche Sicherheits-Frameworks einführen. Da große Datenmengen entstehen und über zahlreiche Netzwerke ausgetauscht werden, fällt es Cyber-Experten schwer, potenzielle Cyber-Bedrohungen zu analysieren und zu verfolgen. Da diese Bedrohungen immer weiter verbreitet und komplexer werden, unterstützen maschinelle Lernalgorithmen Sicherheitsteams und Organisationen dabei, Cyberangriffe schneller vorherzusagen, zu verfolgen und zu erkennen. Diese Faktoren werden die Marktgröße vergrößern.

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Wachstumsfaktoren für den Markt für maschinelles Lernen (ML).

Zunehmende Anwendungen im Gesundheitssektor dürften das Marktwachstum ankurbeln

ML-Technologie wird bereits in einer Vielzahl von Anwendungen im Gesundheitswesen eingesetzt. In dieser Branche wertet diese Technologie Millionen verschiedener Datenpunkte aus, prognostiziert Ergebnisse und liefert schnelle Risikobewertungen und eine genaue Ressourcenzuweisung.

Eine der wichtigsten Anwendungen dieser Technologie im Gesundheitswesen ist die Diagnose und Erkennung von Zuständen/Krankheiten, die manchmal schwer zu erkennen sind. Dazu können verschiedene Erbkrankheiten und Krebsarten gehören, die im Frühstadium schwer zu erkennen sind. Ein prominentes Beispiel hierfür ist IBM Watson Genomics, das zeigt, wie genombasierte Tumorsequenzierung mit kombiniert wirdkognitives Rechnen, könnte bei der Krebsdiagnose hilfreich sein. Berg, ein biopharmazeutischer Riese, nutzt KI, um therapeutische Lösungen für Bereiche wie Krebs zu entwickeln.

Computer Vision ist eine revolutionäre Technik, die ML und Deep Learning kombiniert. Es wurde vom InnerEye-Programm von Microsoft akzeptiert, das sich auf Bilddiagnosetools für die Bildanalyse konzentriert. Diese Faktoren dürften das Marktwachstum ankurbeln.

EINHALTENDE FAKTOREN

Technische Einschränkungen und mangelnde Genauigkeit behindern den Marktfortschritt

Die ML-Plattform bietet mehrere Vorteile, die das Marktwachstum vorantreiben können. Allerdings fehlen dieser Technologie bestimmte Parameter, die das Marktwachstum behindern können. Einer der größten Hemmfaktoren der ML-Plattform sind ungenaue und unentwickelte Algorithmen. Präzision ist bei Big Data und maschinellem Lernen sehr wichtig, und ungenaue Algorithmen können zur Produktion fehlerhafter Artikel führen. Daher ist menschliches Eingreifen erforderlich, um alle Parameter des Systems einzurichten und sicherzustellen, dass die Fehlermarge nahe oder gleich Null liegt. Dieser Faktor kann die Marktaussichten beeinträchtigen.

Marktsegmentierungsanalyse für maschinelles Lernen (ML).

Nach Unternehmenstypanalyse

Große Unternehmen erhöhen ihre Technologieausgaben für den Einsatz von KI- und ML-Technologien

Je nach Unternehmenstyp wird der Markt in kleine und mittlere Unternehmen sowie Großunternehmen unterteilt. Das Segment der Großunternehmen hatte im Jahr 2026 mit 55,61 % den größten Marktanteil. Die Implementierung von Datenwissenschaft und KI-Technologie nimmt in diesen Organisationen zu, um quantitative Erkenntnisse in ihre Abläufe einzubringen. Auch große Unternehmen arbeiten an der Nutzungtiefes Lernen, künstliches Lernen und Optimierung von Entscheidungen zur Bereitstellung hochwertiger Dienstleistungen.

Das Segment der kleinen und mittleren Unternehmen wird im Prognosezeitraum voraussichtlich eine deutliche Wachstumsrate aufweisen. ML und KI werden voraussichtlich zu den Schlüsseltechnologien werden, die es KMU ermöglichen, auf digitale Ressourcen zuzugreifen und gleichzeitig ihre IKT-Investitionen zu reduzieren.

Durch Bereitstellungsanalyse

Steigende Nachfrage nach Cloud-basierten Lösungen zur Unterstützung der Einführung von ML-Lösungen

Hinsichtlich der Bereitstellung wird der Markt in Cloud und On-Premise unterteilt. Es wird erwartet, dass das Cloud-Segment im Prognosezeitraum eine bemerkenswerte Wachstumsrate verzeichnen wird. Flexibilität, automatische Software-Upgrades, Katastrophenmanagement über cloudbasierte Backup-Systeme und verbesserte Effizienz sind einige der Hauptvorteile, die die Implementierung cloudbasierter Bereitstellungsmodelle für Deep-Learning-Softwarelösungen und -Dienste verstärkt haben.

Prognosen zufolge wird das Cloud-Segment im Jahr 2026 53,14 % des Gesamtmarktanteils ausmachen.Das Wachstum dieses Segments ist auf die große Rechenkapazität und Datensicherheitskonformität zurückzuführen, die dieses Bereitstellungsmodell bietet.

Durch Analyse der Endverbrauchsbranche

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Steigende Machine-Intelligence-Anwendungen in der Gesundheitsbranche verzeichnen ein bemerkenswertes Marktwachstum

Branchen arbeiten mit großen Datenmengen und nutzen die ML-Technologie, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Endbenutzern, sich einen größeren Vorteil gegenüber der Konkurrenz zu verschaffen und effizienter zu arbeiten.Das Segment IT und Telekommunikation wird im Jahr 2026 voraussichtlich 17,56 % des Marktanteils ausmachen.

Während des Szenarios vor COVID-19 steigerte der Einsatz tragbarer Geräte und Sensoren zur Beurteilung des Gesundheitszustands von Patienten in Echtzeit die Nachfrage nach maschinellen Intelligenzanwendungen im Gesundheitswesen. Die Technologie hilft medizinischen Experten, Trends zu erkennen und Daten zu analysieren, um Diagnose und Behandlung zu verbessern und so den Marktanteil des maschinellen Lernens zu erhöhen.

REGIONALE ANALYSE

Der globale Markt wird geografisch in Europa, im asiatisch-pazifischen Raum, im Nahen Osten und in Afrika sowie in Lateinamerika untersucht.

Nordamerika

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Nordamerika dominierte den Markt mit einer Bewertung von 15,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 und 21,33 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026.Nordamerika eroberte im Jahr 2024 den größten Marktanteil. Die Präsenz prominenter F&E-Investoren wie Oracle Corporation, Amazon.com und IBM Corporation hat die regionale Marktgröße vergrößert. Darüber hinaus wird erwartet, dass die Verfügbarkeit einer etablierten IT-Infrastruktur und enorme Investitionen das Marktwachstum in Nordamerika vorantreiben werden. Beispielsweise investierte die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) der USA rund 2 Milliarden US-Dollar in den Einsatz von maschinellem Lernen und anderen KI-Technologien. Der US-Markt wird bis 2026 auf 16,7 Milliarden US-Dollar geschätzt.

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Europa

Es wird erwartet, dass Europa ein starkes Wachstum auf dem Weltmarkt verzeichnen wird. Dies wird auf den zunehmenden Einsatz von ML-Technologie in Schwellenländern zurückgeführt, die über eine große Zahl qualifizierter Arbeitskräfte verfügen, wie beispielsweise Großbritannien und Deutschland. Der regionale Markt wird weiterhin durch einen verbesserten Kundenzugang zu KI-gestützten Dienstleistungen und Gütern beeinflusst. Die durch die COVID-19-Pandemie ausgelöste rasante Digitalisierung hat dazu geführt, dass Unternehmen erheblich in IT-Technologien investieren. Laut einer aktuellen McKinsey-Umfrage sind die IT-Ausgaben in Europa branchenübergreifend im Vergleich zu 2020 um 25 % gestiegen, wobei die meisten führenden Unternehmen im Bereich der digitalen Technologie ihre Investitionen erhöhen. Diese Entwicklungen werden neue Marktchancen schaffen und das Marktwachstum in Europa steigern. Der britische Markt wird bis 2026 einen Wert von 6,61 Milliarden US-Dollar haben, während der deutsche Markt bis 2026 einen Wert von 6,02 Milliarden US-Dollar haben wird.

Asien-Pazifik

Es wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum eine robustere Wachstumsrate verzeichnen wird. Die aufstrebenden Volkswirtschaften der Region wie China, Indien und die Philippinen verfügen über ein lebendiges und robustes Startup-Ökosystem, das von qualifizierten Arbeitskräften unterstützt wird, was das regionale Marktwachstum stärken wird. Die japanische Regierung ergreift außerdem verschiedene Initiativen, um den Einsatz künstlicher Intelligenz im ganzen Land zu fördern und die Einführung maschineller Lerndienste zu fördern, die eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Marktprognosen in Japan spielen werden. Dies sind einige der Schlüsselfaktoren, die das Wachstum des APAC-Marktes vorantreiben werden. Der japanische Markt wird bis 2026 einen Wert von 5,15 Milliarden US-Dollar haben, der chinesische Markt wird bis 2026 einen Wert von 6,07 Milliarden US-Dollar haben und der indische Markt wird bis 2026 einen Wert von 4,89 Milliarden US-Dollar haben.

Im Nahen Osten und in Afrika unternehmen die ölreichen Golfstaaten aktive Anstrengungen zur Diversifizierung ihrer Volkswirtschaftenkünstliche Intelligenz. Die meisten Golfstaaten haben die Bedeutung fortschrittlicher Technologie erkannt und konzentrieren sich auf die Entwicklung neuartiger Technologien. Die VAE sind in der arabischen Welt führend bei Innovation und Einführung von Technologien. Darüber hinaus werden Smart-City-Initiativen und autonomer Verkehr die Nachfrage nach KI in der Region steigern.

Lateinamerikanische Länder wie Brasilien, Mexiko und Uruguay entwickeln neue KI-Richtlinien und kohärente Strategien, um die Einführung fortschrittlicher Technologien zu stärken. Es wird erwartet, dass diese Region in Zukunft neue und lukrative Marktchancen schaffen wird.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure werden neue Funktionalitäten in ihre bestehenden Angebote einführen, um ihre Marktposition zu stärken

Die auf dem Weltmarkt tätigen Unternehmen bieten automatisierte Machine-Intelligence-Lösungen an, um auf einfache Weise Lernmodelle zu erstellen und die Markteinführungszeit zu verkürzen. Microsofts Machine Learning Operations (MLOps) oderDevOpsnutzt die ML-Funktionen von Azure, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, kritische Prozesse verantwortungsvoll zu erneuern. Die Microsoft Corporation führt kontinuierlich neue Funktionen in ihre Produktangebote ein, um ihre Marktposition zu stärken.

Liste der Top-Unternehmen für maschinelles Lernen (ML):

• IBM Corporation (USA)
• SAP SE(Deutschland)
• Oracle Corporation(UNS.)
• Hewlett Packard Enterprise Company(UNS.)
• Microsoft Corporation (USA)
• Amazon, Inc. (USA)
• Intel Corporation(UNS.)
• Datensteine(UNS.)
• SAS Institute Inc.(UNS.)
• BigML, Inc. (USA)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

• Januar 2022–Acquia führte fortschrittliche ML-Modelle für den Einzelhandel für seine Kundendatenplattform ein, um den Customer Lifetime Value zu steigern. Mit dieser Einführung wollte das Unternehmen Einzelhändlern helfen, eine ganzheitliche Sicht auf ihr Geschäft zu erlangen. Acquia unterstützt Einzelhändler dabei, die Hebel ihrer Marketing- und Vertriebsbemühungen zu verstehen.
• April 2021:Die Microsoft Corporation hat eine offene Datenbank für Gesundheit und Genomik, Transport, Arbeit und Wirtschaft, Bevölkerung und Sicherheit und andere Bereiche eingeführt, um die Genauigkeit von Modellen für maschinelles Lernen zu erhöhen, die öffentlich verfügbare Datensätze verwenden. Darüber hinaus ist das Unternehmen dadurch in der Lage, Hyperscale-Einblicke bereitzustellen, indem es Azure Open Datasets in Verbindung mit den Datenanalyse- und ML-Lösungen von Azure nutzt, was den Umsatz mit ML-as-a-Services (MLaaS) steigert.
• Mai 2021:Google Cloud hat Vertex AI eingeführt, eine verwaltete ML-Lösung/Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, die Wartung und Bereitstellung von KI-Modellen zu beschleunigen. Darüber hinaus nutzt Vertex AI Google Cloud-Dienste zum Erstellen von ML unter einer API und Benutzeroberfläche, um den Prozess der Bereitstellung, Schulung und Erstellung von ML-Modellen im großen Maßstab zu optimieren.
• Februar 2020:Die Oracle Corporation hat die Oracle Cloud eingeführtData Science-Plattform. Die Plattform wurde entwickelt, um Unternehmen bei der gemeinsamen Schulung, Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen zu unterstützen, um die Leistung von Data-Science-Programmen zu verbessern.
• Mai 2020–Azure Machine Learning ist ein cloudbasierter Dienst, der es Benutzern ermöglicht, ML-Lösungen zu erstellen und zu verwalten. Es unterstützt Datenwissenschaftler und Ingenieure dabei, die Nutzung ihrer vorhandenen Fähigkeiten und Frameworks zur Modellerstellung und Datenverarbeitung zu maximieren. Es hilft ihnen auch bei der Verteilung, Skalierung und Bereitstellung ihrer Workloads in der Cloud.

BERICHTSBEREICH

Der globale Marktforschungsbericht bietet eine umfassende Analyse des Marktes. Es konzentriert sich auf Schlüsselaspekte wie namhafte Unternehmen und führende Anwendungen des Produkts. Darüber hinaus beleuchtet der Bericht wichtige Branchenentwicklungen und bietet Einblicke in die Markttrends. Zusätzlich zu den oben genannten Faktoren berücksichtigt der Bericht weitere Aspekte, die zum Wachstum des Marktes in den letzten Jahren beigetragen haben.

Anfrage zur Anpassung  um umfassende Marktkenntnisse zu erlangen.

BERICHTSUMFANG UND SEGMENTIERUNG