기계 학습으로서의 머신 러닝 (MLAAS)은 엔터프라이즈 유형 (SMES 및 대기업), 애플리케이션 (마케팅 및 광고, 사기 탐지 및 위험 관리, 증강 및 가상 현실, 자연 언어 처리 및 기타 (BFSI, Unerveri, Othern, Aerrescrare, ANERE) 유틸리티)) 및 지역 예측, 2025-2032

MLAAS (Global Machine Learning)는 더 많은 산업이 ML 플랫폼을 사용함에 따라 확장되고 있습니다. 조직은 MLAA를 사용하여 전문 서비스를 통해 클라우드 기반 플랫폼에서 기계 학습 도구를 얻을 수 있지만 ML 시스템에 대한 광범위한 내부 지식이 필요하지 않습니다.

MLAAS 시장은 이제 다양한 비즈니스 부문 및 응용 프로그램의 고유 한 요구 사항과 일치하는 특수 도구를 제공합니다.

서비스 (MLAAS) 시장 드라이버로서의 기계 학습

AI 및 ML 시장을 확장하기 위해

MLAAS 시장의 성장을위한 추진력은 모든 산업에서 기계 학습 도구를 사용하는 모든 산업 분야의 비즈니스에서 비롯됩니다. 회사는 AI와 ML이 비즈니스 결과를 향상시키는 동시에 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 새로운 솔루션을 개발할 수있는 강력한 방법을 실현하고 있습니다.

진행중인 연구 시장을 발전시키기 위해

AI와 ML의 빠른 발전은 성장을 주도함으로써 MLAAS 시장을 앞서 나가고 있습니다. 진행중인 연구는 딥 러닝 및 자연어 처리 기능을 향상시키는 더 나은 알고리즘과 고급 모델을 생성합니다.

서비스로서의 기계 학습 (MLAAS) 시장 구속

고객 데이터 보호와 관련된 위험 잠재적 인 장애로 사용하십시오

MLAAS 산업은 비즈니스가 고객 데이터 보호와 관련된 위험을 처리해야하기 때문에 주요 성장 한도에 직면 해 있습니다. 데이터를 클라우드 머신 러닝 서비스에 넣는 비즈니스는 민감한 정보를 적절하게 처리해야합니다. 데이터가 타사 서버에있는 경우, 조직은 불법 데이터 액세스 및 보안 위반과 관련된 문제에 직면하고 GDPR 및 CCPA 규칙을 준수해야합니다.

서비스로서의 기계 학습 (MLAAS) 시장 기회

이 시장에서 기회를 창출하기 위해 다양한 산업 분야의 응용 프로그램 증가

새로운 산업과 응용 프로그램이 많은 비즈니스 기회를 제공하기 때문에 MLAAS 시장은 빠르게 성장할 것입니다. 기업은 기계 학습을 어려운 문제를 해결하고 혁신을 일으키는 방법으로보고 있으므로 새로운 MLAAS 응용 프로그램을 검색합니다. 농업 산업은 기계 학습을 작물 모니터링을 개선하고 인공 지능을 사용하여 향후 수확 결과를 추정하기위한 서비스로 적용합니다.

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 시장 동인, 구속 및 기회
• 주요 산업 플레이어의 영향과 주요 개발
• 비즈니스 성장
• 주요 국가의 연구 개발 이니셔티브

분할

구성 요소 별 분석

구성 요소별로 서비스 (MLAAS) 시장은 솔루션 및 서비스로 나뉩니다.

솔루션 세그먼트는 기계 학습 도구를 구축하고 배포 할 수있는 즉시 사용 가능한 모델, 인터페이스 및 플랫폼과 자동 학습 도구를 제공하여 기본 ML 기술을 처리합니다. 고품질 ML 애플리케이션이 사용하기 쉬워지기 때문에 더 많은 조직이 이러한 솔루션을 운영에 추가합니다.

서비스 부문을 통해 회사는 MLAAS 솔루션을 설정하고 제어하는 ​​데 필요한 기술과 서비스를 제공합니다. 더 많은 회사가 기계 학습 운영을 처리하기 위해 훈련 된 전문가가 필요하기 때문에 서비스 시장은 크게 확장됩니다.

엔터프라이즈 유형별 분석

엔터프라이즈 유형에 따라 시장은 중소기업과 대기업으로 나뉩니다.

소기업은이 기술이 저렴하고 액세스하기 쉬워지기 때문에 MLAAS 채택을 주도합니다. 쉬운 AI 플랫폼 액세스를 통해 중소기업은 운영을 창출하고 확장 할 수있는 더 많은 힘을 얻고 시장 범위를 확장합니다.

대기업은 자신의 용량을 사용하여 전 세계 여러 부대 및 부서에서 ML 기술을 확장하여 MLAAS 한도를 확보하고 제품 업데이트를 유도함으로써 시장 성장을 연료로 확장합니다.

응용 프로그램 별 분석

응용 프로그램을 기반으로 시장은 마케팅 및 광고, 사기 탐지 및 위험 관리, 예측 분석, 증강 및 가상 현실, 자연어 처리 및 기타 (네트워크 분석)로 나뉩니다.

기본적으로 MLAA는 회사가 마케팅 및 광고 기능에서 청중과 상호 작용하는 방식을 변화시킵니다. 마케팅 조직 MLAAS 기술의 인상적인 사용은 시장 전체를 성장시킬 수있는 추가 비즈니스 기회를 만듭니다.

사기 탐지 및 위험 관리 부서는 MLAA에 의존하여 비즈니스를 직면 한 재정적 위협으로부터 보호합니다. 사이버 위협이 더 일반적이고 정교 해지 기 때문에 조직은 위험을 더 잘 관리하기 위해 MLAAS 솔루션이 필요하므로 시장 성장을 강하게 유도합니다.

산업별 분석

산업에 따라 시장은 BFSI, 제조, 의료, 항공 우주 및 방어, 정부 및 기타 (에너지 및 유틸리티)로 나뉩니다.

BFSI 조직은 ML을 서비스로 사용하여 더 많은 데이터를 관리하고 고객에게 디지털 방식으로 서비스를 제공하므로 운영을 개선하고 위험을 낮게 유지하기 위해 고급 ML 시스템이 필요합니다. 세그먼트가 크게 급증 할 수 있습니다.

제조 산업에서 MLAA는 제품 품질을 모니터링하고 재고 개선을 관리하면서 장비 고장을 예측하여 성능을 향상시킵니다. 더 나은 생산 방법을 위해 MLAAS 기술을 사용하면 부문 성장이 발생하여 MLAAS 시장 규모를 촉진합니다.

지역 분석

지역을 기반으로 한 기계 학습 (MLAAS) 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카 및 중동 및 아프리카에서 연구되었습니다.

MLAAS 시장은 북미 조건, 특히 미국의 조건으로부터 상당한 전력을받습니다.이 지역은 ML 기술 개발을 이끄는 수많은 클라우드 서비스 제공 업체, 기술 회사 및 스타트 업 회사를 개최합니다. 미국은 광범위한 AI 돈 지출을 통해 첨단 기술 성장을 지원하므로 기업이 새로운 아이디어를 조기에 이끌 수 있습니다. 의료 및 소매 부문을 통해 금융 서비스의 북미 회사는 MLAAS 솔루션을 전략의 중심에 두어 시장에서 앞서 나가고 있습니다.

• National Institute of Standards and Technology Institute에 따르면, 미국 기업의 65%가 2024 년까지 MLAAS 솔루션을 채택 할 것으로 예상됩니다.
• 미국 FDA에 따라 미국 의료 부문의 MLAAS 채택은 2024 년에 40% 증가 할 것으로 예상됩니다.

유럽은 특별한 시장 습관을 가진 MLAAS 시장 참가자 중 하나입니다. GDPR 스타일의 규칙에 따라 유럽 개발자는 고객 개인 정보를 안전하게 유지하는 MLAAS 솔루션을 구축해야합니다. 더 많은 유럽 조직이 MLAA를 사용하여 제조, 의료 및 금융 비즈니스에 대한 특정 관심사로 작업을 개선합니다. 연구 프로그램과 관련된이 지역의 다양한 산업을 통해 특정 비즈니스 요구를 충족시키는 맞춤형 MLAAS 솔루션의 개발을 가능하게합니다.

아시아 태평양 기업은 디지털 경제가 성장하고 디지털 인프라가 확대 된 이후 MLAAS 기술을 더 많이 활용합니다. 많은 AI 및 기계 학습 연구 프로젝트가 중국, 일본, 인도 및 한국에서 성장합니다. 이 지역의 수많은 사람들과 더 나은 인터넷 연결은 고객이 MLAAS 서비스를 향한 대규모 데이터를 생성합니다. 아시아 태평양의 여러 산업 분야의 많은 조직은 이제 온라인 상점, 금융 서비스 및 제조 플랜트에 AI 기술을 사용합니다.

주요 플레이어는 다루었습니다

이 보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함되어 있습니다.

• Microsoft Corporation (미국)
• Google LLC (Alphabet Inc.) (미국)
• IBM Corporation (미국)
• Amazon Web Services, Inc. (미국)
• AT & T (미국)
• Bigml Inc. (오레곤)
• Hewlett Packard Enterprise Company (미국)
• Fair Isaac Corporation (FICO) (미국)
• SAS Institute Inc. (미국)
• Yottamine Analytics LLC (미국)
• Ersatz Labs (미국)
• fuzzy.ai (미국)
• Sift-Science Inc. (미국)

주요 산업 개발

• 2024 년 2 월, Google Cloud는 Vertex AI를 업데이트하여 더 많은 사람들이 생성 AI를 사용하고 기계 학습 프로세스를 단순화 할 수 있도록 업데이트했습니다. 이 플랫폼은 응용 프로그램을 더 잘 개발할 수있는 더 많은 사용자에게 Gemini 모델을 제공하고 모델을 사용자 정의하고 게시 할 수있는 더 나은 도구를 제공함으로써 향상되었습니다. Google Cloud는 Vertex AI 보안 제어 및 데이터 관리 기능을 개선하여 비즈니스 고객이 시스템을보다 수용 할 수 있도록 노력했습니다.
• 2024 년 3 월, Microsoft는 Power BI와 Azure Machine Learning과 파트너 관계를 맺어 데이터보기와 기계로 예측을보다 쉽게 ​​전환 할 수있었습니다. 업데이트 된 제품을 사용하면 Power BI 사용자가 Azure ML 모델을 보고서에 직접 포함시켜 대시 보드와 함께 실시간 예측을 볼 수 있습니다.
• 2024 년 2 월, Wipro는 IBM과 협력하여 비즈니스 AI 채택 속도를 높이기위한 AI-Ready 플랫폼을 출시했습니다. Wipro는 IBM과 힘을 합쳐 고객에게 IBM의 AI 및 클라우드 서비스를 AI 애플리케이션 개발 프로세스를 처리하기위한 Wipro의 업계 지식과 연결하는 완벽한 플랫폼을 제공합니다.