Mercado de aprendizaje automático global (ML) llegará a USD 309.68 mil millones para 2032; Integración de la inteligencia mecánica con soluciones de análisis para impulsar el progreso del mercado

Lo globalMercado de aprendizaje automático (ML)El tamaño se valoró en USD 35.32 mil millones en 2024. Se espera que el mercado crezca de USD 47.99 mil millones en 2025 a USD 309.68 mil millones para 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual del 30.5% durante el período de pronóstico.

Fortune Business Insights ™ presenta esta información en su último informe titulado“Tamaño del mercado de aprendizaje automático (ML), participación y análisis de la industria, por tipo empresarial (empresas pequeñas y medianas (PYME) y grandes empresas), por implementación (nube y en la instalación), por la industria de uso final (atención médica, minorista, minorista, TI y telecomunicaciones, BFSI, automotriz y transporte, publicidad y medios de comunicación, fabricación y otros), y regionales, redescastes, 2025-2032.

El aprendizaje automático (ML) es una tecnología de análisis de datos que puede capacitar a las computadoras para aprender de los datos y los algoritmos para que puedan imitar la forma humana de aprendizaje.Mercado de inteligencia artificial (IA)Y las tecnologías de ML están encontrando un uso robusto en una amplia gama de industrias de uso final, como la atención médica, el automóvil, el comercio minorista y la fabricación, entre otras. Además, la pandemia Covid-19 llevó a los gobiernos de todo el mundo a imponer diversas restricciones de movimiento y normas de distanciamiento social. Muchos países también estaban adoptando estas medidas para minimizar el impacto de la pandemia Covid-19.

Los actores clave del mercado encuentran diversas oportunidades de crecimiento durante la pandemia Covid-19

El brote Covid-19 fue fundamental para acelerar el crecimiento del mercado de aprendizaje automático, y esta tendencia también puede continuar en el futuro. La tecnología ML se está utilizando ampliamente en varias industrias, incluidos el automóvil, el comercio minorista y la atención médica.

La tecnología de IA fue de gran ayuda para los investigadores que buscaban varias formas de combatir esta pandemia. Por ejemplo, según la Institución de Brookings, los investigadores de Corea del Sur obtuvieron datos de geolocalización y imágenes de la cámara de vigilancia para mantener un vías cerradas de los pacientes infectados por coronavirus. Estos científicos de datos utilizaron el video y los algoritmos de inteligencia de máquinas para anticipar la ubicación del próximo brote e informar a las autoridades apropiadas para rastrear a los pacientes positivos de CoVID-19 en tiempo real. Estos desarrollos pueden estimular el uso de soluciones de ML en los próximos años.

Amazon Sagemaker para introducir capacidades novedosas para aumentar el rendimiento del aprendizaje automático

En diciembre de 2022, Amazon Sagemaker, el servicio ML de extremo a extremo, ofrecido por Amazon Web Services (AWS), anunció que introdujo ocho nuevas capacidades. Estas capacidades ayudarán a mejorar el rendimiento de los procesos ML. Las capacidades de gobernanza de Amazon Sagemaker ofrecieron visibilidad del rendimiento del modelo a lo largo del ciclo de vida del aprendizaje automático.

ML encuentra aplicaciones sólidas en el sector de la salud

La tecnología ML se ha vuelto bastante popular en varias aplicaciones de atención médica. Esta industria vertical utiliza ML para analizar millones de puntos de datos diversos y predecir los resultados. También proporciona puntajes de riesgo rápido y asignación exacta de recursos.

Una de las aplicaciones más críticas de esta tecnología en la atención médica es detectar y diagnosticar afecciones/enfermedades que no pueden identificarse en sus primeras etapas. Esto puede incluir varias enfermedades y cánceres hereditarios. Por ejemplo, IBM Watson Genomics, que muestra cómo una combinación de secuenciación de tumores y computación cognitiva basada en el genoma, puede ayudar a los profesionales médicos a impulsar sus capacidades de diagnóstico de cáncer, es un ejemplo destacado de la importancia de ML en la atención médica. Berg, un gigante biofarmacéutico, utiliza IA para producir soluciones terapéuticas para áreas como el cáncer.

Panorama competitivo

Jugadores clave para introducir nuevas funcionalidades en sus ofertas existentes para fortalecer la posición del mercado

Las principales compañías proporcionan soluciones automatizadas de inteligencia de máquinas para aliviar el proceso de fabricar modelos de aprendizaje y acelerar el tiempo promedio de mercado. Por ejemplo, las operaciones de aprendizaje automático de Microsoft (MLOPS) o DevOps utilizan las capacidades ML de Azure. El gigante tecnológico introduce regularmente nuevas capacidades en sus ofertas de productos para fortalecer su presencia en el mercado.

Desarrollo de la industria notable:

• Abril de 2021:Microsoft Corporation introdujo una base de datos abierta para transporte, salud y genómica, población y seguridad, trabajo y economía y otras áreas para reforzar la precisión de los modelos ML que utilizan conjuntos de datos que están disponibles públicamente. Esto permite a la Compañía entregar ideas de hiperescala mediante el uso de conjuntos de datos abiertos de Azure en combinación con el análisis de datos de Azure y las soluciones ML, aumentando así las ventas de ML como servicio (MLAA).

• IBM Corporation (EE. UU.)
• SAP SE (Alemania)
• Oracle Corporation (EE. UU.)
• Hewlett Packard Enterprise Company (EE. UU.)
• Microsoft Corporation (EE. UU.)
• Amazon, Inc. (EE. UU.)
• Intel Corporation (EE. UU.)
• Databricks (EE. UU.)
• SAS Institute Inc. (EE. UU.)
• BIGML, Inc. (EE. UU.)

Para obtener un resumen de informe detallado y un alcance de investigación de este mercado, haga clic aquí:

https://www.fortunebusinessights.com/machine-letarning-market-102226

Otros resultados de informes

• Se espera que Europa registre una fuerte tasa de crecimiento en el mercado global debido al uso creciente de la tecnología de ML en los países emergentes que tienen una gran base de trabajadores altamente calificados como Alemania y el Reino Unido.
• Las grandes empresas segmentaron la mayor participación de mercado en 2024. Estas organizaciones están implementando tecnología de IA y ciencia de datos a gran escala para obtener información cuantitativa en sus operaciones. Las empresas a gran escala también están tratando de aprovechar el aprendizaje artificial, el aprendizaje profundo y la optimización de las decisiones para proporcionar servicios de calidad a sus clientes.

Tabla de segmentación