North America Machine Learning (ML) Taille du marché, partage et analyse d'impact Covid-19, par type d'entreprise (petites et moyennes entreprises (PME) et grandes entreprises), par déploiement (cloud et sur site), par l'industrie finale (Healthcare, Retail, IT et télécommunication, BFSI, automobile et transport, publicité et médias, fabrication

L'Amérique du Nord est la deuxième plus grande région de croissance du marché mondial de l'apprentissage automatique (ML). Il devrait croître à un TCAC de 36,8% au cours de la période de prévision. Le marché mondial devrait passer de 19,20 milliards USD en 2022 à 225,91 milliards USD d'ici 2030.

La présence de plusieurs grandes industries et une infrastructure informatique robuste ont fait de l'Amérique du Nord l'un des plus grands marchés pour l'informatique cognitive. La hausse des investissements dans les secteurs de la santé, de la défense et du BFSI, des progrès technologiques dans l'industrie des télécommunications, et l'adoption de services, tels que les informations de sécurité et les applications cloud, devraient stimuler la croissance du marché du ML en Amérique du Nord au cours de la période de prévision.

Notre rapport sur le marché ML d'Amérique du Nord couvre les pays suivants - États-Unis et Canada.

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Dernières tendances

IoT et adoption d'automatisation pour créer de nouvelles avenues pour la croissance du marché

Usage deInternet des objets (IoT)Assure la sécurité et le fonctionnement correct de centaines ou plus d'appareils sur un réseau d'entreprise ainsi que la précision et la rapidité des données recueillies. Pour garder le contrôle des grands systèmes IoT, certains fournisseurs de plates-formes IoT nord-américains ont utilisé des technologies d'apprentissage automatique pour améliorer leurs capacités de gestion des opérations.

L'apprentissage automatique peut être en mesure de déchiffrer les modèles cachés des données IoT en analysant d'énormes volumes de données avec des algorithmes forts. Dans les activités cruciales, les systèmes automatisés qui utilisent l'inférence ML et les actions générées statistiquement peuvent soit remplacer ou améliorer les opérations manuelles. Les solutions basées sur la ML automatisent le processus de modélisation des données IoT, supprimant les étapes laborieuses et longues de codage et de validation des modèles de validation. Ces facteurs amélioreront la demande deApprentissage automatique (ML)Solutions en Amérique du Nord.

Facteurs moteurs

L'embauche de boom des rôles d'apprentissage automatique dans l'industrie technologique de l'Amérique du Nord pour stimuler l'expansion du marché

L'IA et le ML sont désormais des outils courants utilisés dans une variété de champs. Cette évolution est particulièrement évidente dans le secteur des entreprises, où l'application de la technologie d'IA est prête à prendre de l'importance. D'ici 2030, environ 70% des entreprises auront intégré au moins un type de technologie d'IA dans leur stratégie opérationnelle, selon une récente étude du McKinsey Global Institute.

Comme l'IA est utilisée par divers types d'entreprises, les scientifiques de la ML travaillent à plein temps dans plusieurs industries. Le Bureau américain des statistiques du travail (BLS) a déclaré que les employeurs éminents dans ce domaine étendu sont les concepteurs de systèmes informatiques et le gouvernement fédéral, qui devait croître de 21% de 2021 à 2031.

Facteurs de contenus

Manque de confidentialité et de violations de la vie privée dans les demandes d'IA et de ML pour restreindre la croissance du marché

En ce qui concerne la confidentialité de l'IA, il est différent de la confidentialité des données. La formation de réglementations appropriées qui protège la vie privée sans étouffer les progrès technologiques de l'IA est l'un des principaux défis de la protection de la vie privée dans l'apprentissage automatique. Les stratégies de preuve Cantrust Index rapportent que moins de la moitié des Canadiens (39% ont confiance dans leurs médias, leur gouvernement, leurs affaires, leurs dirigeants et leurs organisations non gouvernementales en 2023, articulant le modèle mondial de méfiance croissante et "dérangeante" envers les institutions.

Clearview AI, une entreprise américaine, a violé les lois canadiennes en matière de confidentialité en collectant des photographies d'adultes et même d'enfants au Canada à des fins de reconnaissance faciale et de surveillance de masse sans leur consentement. Ces photos ont également été utilisées par la Société pour la vente commerciale, ce qui sape gravement la confiance des clients dans les entreprises de l'IA et la capacité des nations à directement des questions relatives à la vie privée et à l'IA. Ces événements inhibent le développement du marché en Amérique du Nord.

Jouants clés de l'industrie

Il y a beaucoup de grands acteurs dans la part de marché tels que IBM, Oracle et Microsoft, entre autres, qui ont beaucoup d'expérience dans le travail dans les mégadonnées et les plateformes analytiques. Le nombre de cas d'utilisation de la ML dans tous les secteurs a été en pleine expansion en raison de l'entrée de nouveaux arrivants supplémentaires sur le marché. H2O.ai, DataiKu et d'autres nouveaux entrants de premier plan ont eu un impact significatif sur le marché.

Liste des principales sociétés profilé:

• IBM Corporation(NOUS.)
• Oracle Corporation(NOUS.)
• Hewlett Packard Enterprise Company (États-Unis)
• Microsoft Corporation(NOUS.)
• Amazon, Inc.(NOUS.)
• Fintelilics Technology Inc. (Canada)
• Convergence (Canada)
• Veritone (États-Unis)
• Gathr(NOUS.)

Développements clés de l'industrie:

• Janvier 2023:Hewlett-Packard Enterprise (HPE) a annoncé qu'elle acquérirait Pachyderm, une startup d'intelligence artificielle, avec l'intention de développer une toute nouvelle intégréeIntelligence artificielle (IA)Plateforme pour compléter son portefeuille de produits "AI-à l'échelle". Avec les technologies Supercomputing de HPE et l'environnement de développement de l'apprentissage automatique HPE, la société espère intégrer les capacités reproductibles d'IA reproductibles de Pachyderm en une seule plate-forme.
• Mars 2022:Ajoutant à ses analyses et au traitement des transactions, Oracle a introduit Oracle MySQL Heatwave qui prend en charge l'apprentissage automatique dans la catabase. Étant donné que MySQL Heatwave ML automatise complètement le cycle de vie de ML et stocke tous les modèles formés dans la base de données MySQL, ni le modèle ni les données ne doivent être transférés vers un service ou un outil d'apprentissage automatique.

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Ce rapport d'étude de marché fournit des informations qualitatives et quantitatives sur le marché et une analyse détaillée de la taille et du taux de croissance du marché de l'Amérique du Nord pour tous les segments possibles sur le marché. En outre, le rapport fournit une analyse élaborative de la dynamique du marché et du paysage concurrentiel. Diverses informations clés présentées dans le rapport sont un aperçu du nombre de procédures, un aperçu de l'analyse des prix des types de produits, un aperçu du scénario réglementaire par des pays clés, une analyse des pipelines, des lancements de nouveaux produits, des développements clés de l'industrie - des fusions, des acquisitions et des partenariats et, l'impact du CoVID-19 sur le marché.

Rapport Portée et segmentation