U.S. Machine Learning (ML) Market Size, Share & COVID-19 Impact Analysis, By Enterprise Type (Small and Mid-Sized Enterprises (SMEs) and Large Enterprises), By Deployment (Cloud and On-premise), By End-use Industry (Healthcare, Retail, IT and Telecommunication, BFSI, Automotive and Transportation, Advertising and Media, Manufacturing, and Others), and Country Forecast, 2023-2030

O tamanho do mercado de aprendizado de máquina dos EUA (ML) foi avaliado em US $ 4,74 bilhões em 2022.

Um relatório do Center for Security and Emerging Technology (CSET) afirma que 167 investidores dos EUA participaram de 401 transações, fornecendo às empresas chinesas de IA com 37% (ou US $ 40,2 bilhões) em financiamento de 2015 a 2021. Qualcomm Ventures e Intel Capital fez 13 e 11 investimentos, respectivamente, respectivamente, como as sancações de Washington ficaram pintadas.

Nos EUA, o campo da inteligência artificial (IA) está se expandindo a uma taxa exponencial. O aprendizado profundo é um subconjunto de ML na tecnologia de IA. O processo de aprendizado de máquina é realizado usando o nível hierárquico de redes neurais artificiais (RNA). Devido a avanços em algoritmos de aprendizado profundo, prevê -se que o mercado nos EUA se expanda. Além disso, está sendo previsto que o mercado de ML se expandirá em todas as indústrias de uso final como resultado de inúmeras empresas que fortalecem suas profundas capacidades de aprendizado para incentivar a inovação.

Impacto covid-19

CoVID-19 Pandemia para criar oportunidades de mercado sem precedentes para empresas líderes

As organizações de saúde foram obrigadas a reavaliar rapidamente suas tecnologias e avançar com planos paraTransformação digitalÀ medida que o coronavírus começou a se espalhar pelos EUA, além da pandemia Covid-19, empresas que investiram e implementaram tecnologias disruptivas, como computação de borda, inteligência artificial (IA), dispositivos conectados e ML, começaram a acionar futuros negócios.

Esses fatores contribuíram significativamente para o crescimento do mercado de aprendizado de máquina dos EUA.

Últimas tendências

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Adoção rápida de big data em várias indústrias de uso final para aumentar a demanda por ML

Os volumes de dados cresceram até o ponto em que mais dados foram criados nos últimos anos do que nunca na história da humanidade. As indústrias BFSI, Healthcare, TI e Telecom e Automotive estão entre as mais afetadas pelo Big Data. A adaptação aos serviços de big data cresceu a uma taxa louvável nos EUA.

Para começar a pesquisa sobre ML,Big Data Analytics, predictive technologies, and AI—all of which are necessary to give the U.S. agriculture a strong edge in food and agricultural production—the USDA's National Institute of Food and Agriculture awarded 11 grants in the AFRI Food and Agriculture Non-formal Education (FANE) program supports content development and activities for non-formal education to foster development of technology-savvy youth, totaling more than USD 7 million in December 2021. The Food and Agriculture O Programa Cyberinformatics and Tools (FACT) sob a Iniciativa de Pesquisa de Agricultura e Alimentos do USDA-NIFA (AFRI) fornece financiamento para esses subsídios.

Fatores determinantes

O aumento de dados não estruturados aumentará o desenvolvimento de soluções de aprendizado de máquina

O uso de dados não estruturados nos processos analíticos, regulatórios e de tomada de decisão está em ascensão. Nas campanhas de marketing e inteligência de negócios, a tomada de decisões humanas é frequentemente influenciada pela análise de dados não estruturados. Esta forma de dados pode ser vista nas análises produzidas por processos algorítmicos de aprendizado de máquina, dados deInternet das Coisas (IoT)Dispositivos, como tickers, sensores e outros funcionais, bem como rich mídia, incluindo clima, vigilância e dados geoespaciais.

Segundo a Forbes, prevê -se que os dados não estruturados aumentem 175 bilhões de zettabytes até 2025, abrindo caminho para uma forte demanda por soluções de IA e ML nos próximos anos.

Fatores de restrição

Falta de habilidades de codificação que provavelmente limitarão o crescimento do mercado

Especialistas no campo de codificação são difíceis de encontrar nos EUA devido à falta de talento de TI. Embora a tecnologia moderna esteja presente em todos os lugares, é quase impossível implementar a transformação digital hoje sem a ajuda de novos especialistas em tecnologia. Essa forte realidade só piorará à medida que a lacuna entre a demanda e a oferta de especialistas em TI altamente qualificados cresce. Uma pesquisa global da McKinsey constatou que, até 2030, haverá uma escassez de aproximadamente 82,5 milhões de codificadores. A partir de agora, 87% das empresas estão tendo problemas para encontrar o talento de codificação necessário.

No entanto, algumas indústrias, particularmente aquelas que envolvem análise de dados, conseguem estar em alta demanda e crescer rapidamente, além de precisar desesperadamente de funcionários. Além disso, o Bureau of Labor Statistics dos EUA estima que haverá uma escassez de engenheiros que excedam 1,2 milhão até 2026. Prevê -se que isso impeça temporariamente a expansão da participação de mercado de aprendizado de máquina dos EUA.

Segmentação

Por análise do tipo corporativo

Proliferação de tecnologias de IA e ML entre as PMEs para impulsionar o crescimento do mercado

O mercado é dividido em pequenas e médias empresas (PMEs) e grandes empresas por tipo corporativo. Nos próximos anos, as PMEs nos EUA provavelmente usarão mais soluções de aprendizado de máquina. Na economia de hoje,inteligência artificialOs sistemas têm o potencial de reduzir custos, especialmente para PME.

Enquanto algumas grandes empresas dos EUA liderem a adoção global de IA e aprendizado de máquina, os formuladores de políticas agora enfrentam o desafio de ajudar essas tecnologias a se espalhar por toda a economia. As ferramentas de aprendizado de máquina precisam ser disponibilizadas para 89% das empresas dos EUA, com menos de 20 funcionários e 98% daqueles com menos de 100 funcionários para ajudar o país a atingir todo o seu potencial de produtividade. As PME ainda estão se recuperando dos efeitos da crise CoVID-19 em andamento, portanto, um aumento de produtividade habilitado para AI seria bastante útil.

Por análise de implantação

Plataformas de aprendizado de máquina baseadas em nuvem para aumentar o progresso do mercado

Com base na implantação, o mercado foi dividido em local e nuvem. Alguns dos principais players do mercado fornecem baseado em nuvem ou no localaprendizado de máquinasoluções. O segmento em nuvem deve testemunhar um crescimento notável. Flexibilidade, atualizações automáticas de software, gerenciamento de desastres por meio de sistemas de backup baseados em nuvem e eficiência aprimorada são as principais vantagens que levaram à implementação de modelos de entrega baseados em nuvem para soluções e serviços de software de aprendizado profundo.

O Google Cloud, por exemplo, é fornecido pela Alphabet, Inc. Uma ampla gama de ferramentas de IA e ML estão disponíveis no Google Cloud. O BIGML fornece implantações no local para empresas que exigem configuração, manutenção e gerenciamento de suas próprias instalações.

Por análise da indústria de uso final

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BFSI e segmentos automotivos e de transporte para testemunhar uma taxa de crescimento notável devido à adoção de soluções de ML

Os bancos e outras organizações monetárias influenciam os avanços nas tecnologias de aprendizado de máquina para detectar deturpação e apontar informações significativas nos dados. Nos EUA, o comércio eletrônico provou ser um dos principais impulsionadores das práticas comerciais do comércio de varejo. Os varejistas usam inteligência de máquina para coletar dados, analisá -los e usá -los para fornecer aos clientes experiências de compras personalizadas. A demanda dos setores financeiro e de varejo por essa tecnologia é alimentada por esses fatores.

Espera -se que o setor automotivo e de transporte cresça consideravelmente nos próximos anos. A demanda por soluções de ponta é impulsionada pela pesquisa e desenvolvimento em carros autônomos e transporte autônomo.

Principais participantes do setor

Os principais participantes estão se concentrando em expandir sua presença geográfica para competir no mercado

O cenário competitivo do mercado de ML dos EUA é consolidado com alguns participantes importantes operando globalmente e regionalmente. Para fortalecer suas posições no mercado dos EUA e ampliar seus respectivos portfólios, os principais players estão formando alianças estratégicas.

Lista das principais empresas perfiladas:

• IBM Corporation(NÓS.)
• Oracle Corporation(NÓS.)
• Hewlett Packard Enterprise Company(NÓS.)
• Microsoft Corporation(NÓS.)
• Amazon, Inc.(NÓS.)
• Fair Isaac Corporation(NÓS.)
• RapidMiner Inc.(NÓS.)
• H2o.ai(NÓS.)
• Teradata (EUA)
• TIBCO Software Inc. (EUA)

Principais desenvolvimentos da indústria

• Junho de 2022 -A integração da plataforma Teradata Vantage Multi-Cloud Data and Analytics com a Amazon Sagemaker e sua disponibilidade geral foram divulgados por Teradata. Esta ação apoia a estrutura de análise da Analytics 123 da Teradata, que oferece às organizações que lutam com iniciativas de IA/ML de nível de produção uma abordagem passo a passo para escalar sua implantação de modelo analítico.
• Outubro de 2022 -O sistema de inteligência artificial System-on-Chip (SOC) da IBM foi disponibilizado recentemente ao público. O dispositivo foi projetado para treinar e executar modelos de aprendizado profundo com mais eficiência e significativamente mais rápidos que as CPUs. O sistema possui 32 núcleos de processamento e 23 bilhões de transistores no SOC devido a um nó de processo de 5 nm.

Cobertura do relatório

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O relatório de pesquisa fornece uma análise abrangente do mercado. Ele se concentra em aspectos -chave, como empresas de destaque e aplicações principais do produto. Além disso, o relatório destaca os principais desenvolvimentos do setor e oferece informações sobre as tendências do mercado. Além dos fatores acima mencionados, o relatório inclui outros fatores que contribuíram para o crescimento do mercado nos últimos anos.

Scopo e segmentação de relatório