미국 머신 러닝 (ML) 시장 규모, 공유 및 Covid-19 영향 분석, 엔터프라이즈 유형 (중소 기업 (SMES) 및 대기업 (대규모 기업), 배포 (클라우드 및 온 프레미스), 최종 사용 산업 (의료, 소매, IT 및 Telecommunication, BFSI, Automotive, Advernation, Media, Manufaction, 2023-20), 2023-20, 2023-20, 2023-20, 기타).

미국 머신 러닝 (ML) 시장 규모는 2022 년에 474 억 달러로 가치가있었습니다. 시장은 2023 년 2023 년 6,44 억 달러에서 2030 년까지 5,900 억 달러로 증가하여 예측 기간 동안 37.2%의 CAGR을 나타냅니다.

CSET (Cenoy for Security and Emerging Technology)의 보고서에 따르면 미국의 167 명의 투자자가 401 건의 거래에 참여하여 2015 년부터 2021 년까지 중국 AI 기업에 37% (또는 USD 402 억 달러)를 제공했습니다. WARKMONT의 제재는 각각 13 개와 11 개 투자를 만들었습니다.

미국에서는 인공 지능 분야 (AI)가 지수로 확장되고 있습니다. 딥 러닝은 AI 기술에서 ML의 하위 집합입니다. 머신 러닝 프로세스는 계층 적 수준의 인공 신경망 (ANN)을 사용하여 수행됩니다. 딥 러닝 알고리즘의 발전으로 인해 미국 시장이 확장 될 것으로 예상됩니다. 또한, ML 시장은 혁신을 장려하기 위해 딥 러닝 기능을 강화하는 수많은 비즈니스의 결과로 ML 시장이 모든 최종 사용 산업에서 확장 될 것으로 예상되고 있습니다.

Covid-19 영향

COVID-19 Pandemic은 선도적 인 회사를위한 전례없는 시장 기회를 창출하는 Pandemic

의료 기관은 기술을 신속하게 재평가하고 계획을 세우도록 강요 받았다.디지털 혁신코로나 바이러스가 미국 전역에 퍼지기 시작하면서, 코비드 19 퍼 샌혈 (Pandemic) 기간 동안 Edge Computing, 인공 지능 (AI), 연결된 장치 및 ML과 같은 파괴 기술에 투자하고 구현 한 회사는 이러한 기술이 미래의 비즈니스 자동화의 초기 효과에서 회복하는 데 도움이되고 있음을 깨닫기 시작했습니다.

이러한 요인들은 미국 기계 학습 시장 성장에 크게 기여했습니다.

최신 트렌드

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ML에 대한 수요 급증을 위해 다양한 최종 사용 산업에서 빅 데이터의 빠른 채택

데이터 볼륨은 지난 몇 년 동안 인류 역사에서 그 어느 때보 다 더 많은 데이터가 생성 된 시점까지 성장했습니다. BFSI, Healthcare, IT & Telecom 및 자동차 산업은 빅 데이터의 영향을 가장 많이받습니다. 빅 데이터 서비스에 대한 적응은 미국에서 칭찬할만한 속도로 성장했습니다. 구조화되지 않은 소스와 구조화되지 않은 소스의 데이터에 대한 점점 더 많은 수요는 국가의 강력한 빅 데이터 시장의 주요 원인으로, 점점 커지고있는 공공 및 개인 유틸리티 및 서비스로 인해 가능합니다.

ML에 대한 연구를 시작하려면빅 데이터 분석, 예측 기술 및 AI (미국 농업은 식품 및 농업 생산에서 강력한 우위를 제공하는 데 필요합니다. USDA의 National Institute of Food and Agriculture)는 AFRI 식량 농업 및 농업 비공식 교육 (FANE) 프로그램에서 11 개의 보조금을 수여했습니다. 컨텐츠 개발 및 비외식 청소년의 컨텐츠 개발 및 활동을 지원합니다. USDA-NIFA 농업 및 식품 연구 이니셔티브 (AFRI)에 따른 CyberInformatics and Tools (FACT) 프로그램은 이러한 보조금에 대한 자금을 제공합니다.

운전 요인

구조화되지 않은 데이터의 증가는 머신 러닝 솔루션의 개발을 촉진 할 것입니다.

분석, 규제 및 의사 결정 프로세스에서 구조화되지 않은 데이터의 사용이 증가하고 있습니다. 마케팅 캠페인 및 비즈니스 인텔리전스에서 인간의 의사 결정은 구조화되지 않은 데이터 분석의 영향을받습니다. 이 형태의 데이터는 기계 학습 알고리즘 프로세스, 데이터에 의해 생성 된 분석에서 볼 수 있습니다.사물 인터넷 (IoT)티커, 센서 및 기타 기능적 기능 및 날씨, 감시 및 지리 공간 데이터를 포함한 풍부한 미디어와 같은 장치.

Forbes에 따르면, 비 구조화 된 데이터는 2025 년까지 1,750 억 개의 제트 타베 바이트 증가하여 향후 몇 년 동안 AI 및 ML 솔루션에 대한 강력한 수요를 포장 할 것으로 예상됩니다.

구속 요인

시장 성장을 제한 할 수있는 코딩 기술의 부족

코딩 분야의 전문가들은 IT 인재 부족으로 인해 미국에서 찾기가 어렵습니다. 현대 기술이 어디에나 존재하지만 새로운 기술 전문가의 도움없이 오늘날 디지털 혁신을 구현하는 것은 거의 불가능합니다. 이 뚜렷한 현실은 고도로 숙련 된 IT 전문가의 수요와 공급 사이의 격차가 커짐에 따라 악화 될 것입니다. 글로벌 맥킨지 설문 조사에 따르면 2030 년까지 약 8,550 만 명의 코더가 부족할 것입니다. 현재 기업의 87%가 필요한 코딩 인재를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.

그러나 일부 산업, 특히 데이터 분석과 관련된 산업은 동시에 수요가 높고 직원이 절실히 절실히 증가하고 빠르게 성장할 수 있습니다. 또한 미국 노동 통계국은 2026 년까지 120 만 명을 초과하는 엔지니어가 부족할 것으로 추정합니다. 이는 일시적으로 미국 기계 학습 시장 점유율의 확장을 방해 할 것으로 예상됩니다.

분할

엔터프라이즈 유형 분석에 의해

시장 성장을 주도하기 위해 중소기업들 사이에서 AI 및 ML 기술의 확산

시장은 기업 유형별로 중소 기업 (SME) 및 대기업으로 나뉩니다. 앞으로 몇 년 동안 미국의 중소기업은 머신 러닝 솔루션을 더 많이 사용할 것으로 보입니다. 오늘날의 경제에서인공 지능시스템은 특히 중소기업의 비용을 절감 할 가능성이 있습니다.

일부 대규모 미국 기업들은 AI 및 기계 학습의 글로벌 채택을 주도하고 있지만, 정책 입안자들은 이제 이러한 기술이 경제 전반에 퍼지도록 돕는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기계 학습 도구는 직원이 20 명 미만인 미국 기업의 89%와 직원이 100 명 미만인 98%가 전국의 생산성 잠재력에 도달하도록 도와야합니다. 중소기업은 여전히 ​​진행중인 CovID-19 위기의 영향에서 회복되고 있으므로 AI 지원 생산성 향상은 매우 편리합니다.

배포 분석에 의해

클라우드 기반 머신 러닝 플랫폼은 시장 진전을 강화합니다

배치를 기반으로 시장은 온 프레미스 및 클라우드로 나뉩니다. 시장의 주요 플레이어 중 일부는 클라우드 기반 또는 온 프레미스를 제공합니다.기계 학습솔루션. 클라우드 세그먼트는 놀라운 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 백업 시스템을 통한 유연성, 자동 소프트웨어 업그레이드, 재난 관리 및 향상된 효율성은 딥 러닝 소프트웨어 솔루션 및 서비스를위한 클라우드 기반 전달 모델을 구현 한 주요 이점입니다.

예를 들어 Google Cloud는 Alphabet, Inc.에서 제공합니다. Google Cloud에서 광범위한 AI 및 ML 도구를 사용할 수 있습니다. BigML은 자체 설치의 구성, 유지 및 관리가 필요한 비즈니스에 온 프레미스 배포를 제공합니다.

최종 사용 산업 분석으로

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ML 솔루션 채택으로 인한 주목할만한 성장률을 목격하기위한 BFSI 및 자동차 및 운송 부문

은행 및 기타 통화 조직은 기계 학습 기술의 발전에 영향을 미쳐 허위 진술을 감지하고 데이터에 대한 중요한 통찰력을 지적합니다. 미국에서는 전자 상거래가 소매 무역 비즈니스 관행의 주요 동인으로 입증되었습니다. 소매 업체는 Machine Intelligence를 사용하여 데이터를 수집하고 분석하며 고객에게 개인화 된 쇼핑 경험을 제공하는 데 사용합니다. 이 기술에 대한 금융 및 소매 부문의 수요는 이러한 요인들에 의해 촉진됩니다.

자동차 및 운송 산업은 향후 몇 년 동안 상당히 성장할 것으로 예상됩니다. 최첨단 솔루션에 대한 수요는 자율 주행 자동차 및 자율 운송에 대한 연구 개발에 의해 주도됩니다.

주요 업계 플레이어

주요 플레이어는 시장에서 경쟁하기 위해 지리적 입지를 확장하는 데 집중하고 있습니다.

미국 ML 시장의 경쟁 환경은 전 세계 및 지역에서 운영되는 몇몇 주요 업체들과 통합됩니다. 미국 시장에서 자신의 위치를 ​​강화하고 각각의 포트폴리오를 넓히기 위해 주요 플레이어는 전략적 제휴를 형성하고 있습니다.

프로파일 링 된 주요 회사 목록 :

• IBM Corporation(우리를.)
• Oracle Corporation(우리를.)
• Hewlett Packard Enterprise Company(우리를.)
• Microsoft Corporation(우리를.)
• Amazon, Inc.(우리를.)
• Fair Isaac Corporation(우리를.)
• Rapidminer Inc.(우리를.)
• h2o.ai(우리를.)
• Teradata (미국)
• TIBCO Software Inc. (미국)

주요 산업 개발

• 2022 년 6 월 -Teradata Vantage 멀티 클라우드 데이터 및 분석 플랫폼과 Amazon Sagemaker와 일반 가용성이 Teradata에 의해 공개되었습니다. 이 조치는 Teradata의 Analytics 123 Analytics Framework를 지원하는데, 이는 생산 수준 AI/ML 이니셔티브로 어려움을 겪고있는 조직에 분석 모델 배포를 확장하기위한 단계별 접근 방식을 제공합니다.
• 2022 년 10 월 -IBM의 시스템 온 칩 (SOC) 인공 지능 시스템은 최근 대중에게 제공되었습니다. 이 장치는 CPU보다 딥 러닝 모델을보다 효율적이고 상당히 빠르게 훈련시키고 실행하도록 설계되었습니다. 이 시스템에는 5nm 공정 노드로 인해 SOC에 32 개의 처리 코어와 230 억 트랜지스터가 있습니다.

보고서 적용 범위

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연구 보고서는 시장에 대한 포괄적 인 분석을 제공합니다. 저명한 회사 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 이 외에도이 보고서는 주요 산업 개발을 강조하고 시장 동향에 대한 통찰력을 제공합니다. 위에서 언급 한 요인 외에도이 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 다른 요인이 포함됩니다.

보고 범위 및 세분화