Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse für maschinelles Lernen, nach Typ (überwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen), nach Anwendung (Marketing und Werbung, Betrugserkennung und Risikomanagement, Computer Vision, Sicherheit und Überwachung, prädiktive Analysen, erweiterte und virtuelle Realität und andere) und regionale Prognose bis 2035

ÜBERBLICK ÜBER DEN MASCHINENLERNEN-MARKT

Die globale Marktgröße für maschinelles Lernen betrug im Jahr 2026 40014,85 Millionen US-Dollar und wird bis 2035 voraussichtlich 1293331,86 Millionen US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 37,3 % im Prognosezeitraum entspricht.

Der weltweite Markt für maschinelles Lernen (ML) erlebte im letzten Jahrzehnt ein explosionsartiges Wachstum, das auf hohe Rechenleistung, boomende Big Data und einen branchenübergreifenden Anstieg der Nachfrage nach Automatisierung für Intelligenz zurückzuführen ist. MLs werden in vielen Bereichen eingesetzt, vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen, den Einzelhandel, die Automobilindustrie bis hin zur Fertigung in Bereichen, die von prädiktiven Analysen bis hin zu Betrugserkennung, personalisiertem Marketing und autonomen Systemen reichen. Mit der zunehmenden Digitalisierung und Modernisierung von Betriebsmodellen steigt der Bedarf an skalierbaren und leistungsoptimierenden ML-Lösungen, wobei cloudbasierte ML-Plattformen ein wichtiger Wegbereiter sind, um diese Hindernisse für die Einführung abzubauen.

Jüngste Marktstudien deuten darauf hin, dass der ML-Markt Anfang der 2033er Jahre voraussichtlich auf Hunderte Milliarden Dollar anwachsen wird und eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von dauerhaft über 30 % aufweisen wird. Nordamerika ist führend auf dem Markt, aber der asiatisch-pazifische Raum entwickelt sich schnell, da die Investitionen in die KI-Forschung hoch sind und die Regierung die Initiativen vorantreibt. Zu den Hauptakteuren auf dem Markt zählen Amazon Web Services, Google Cloud, IBM, Microsoft und NVIDIA sowie eine wachsende Zahl von Startups mit nischen- oder domänenspezifischen Lösungen. Da ML immer stärker in Technologien wie Edge Computing und generative KI eingebettet ist, kann davon ausgegangen werden, dass der Markt zu einem zentralen Faktor für die digitale Innovationsökonomie wird.

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GLOBALE KRISEN, DIE SICH AUF DEN MACHINE-LEARNING-MARKT AUSWIRKENCOVID-19-AUSWIRKUNGEN

"Die Branche des maschinellen Lernens hatte einen positiven Effekt, da Unternehmen während der COVID-19-Pandemie zunehmend in Automatisierung und KI investierten"

Die COVID-19-Pandemie hat den Markt für maschinelles Lernen (ML) stark beeinträchtigt und ist sowohl eine Herausforderung als auch ein Wegbereiter. Ursprünglich waren viele Branchen mit Budgetbeschränkungen und Projektverzögerungen konfrontiert, was zu einer kurzfristigen Verlangsamung der Bereitstellung nicht notwendiger ML-Programme führte. Die Pandemie hat jedoch auch die Notwendigkeit in Gang gesetzt, dringend datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, was die digitale Transformation in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Logistik und dem E-Commerce beschleunigt. ML-Anwendungen wurden zu einem Schlüsselelement im Kampf gegen die Krise. Sie wurden verwendet, um die Ausbreitung des Virus zu verfolgen, die Impfstoffverteilung zu optimieren, die Nachfrage für Lieferketten vorherzusagen und Ferndienste wie Telemedizin und Online-Kurse bereitzustellen.

Langfristig hat COVID-19 die Einführung von ML erheblich beschleunigt und es von einem Vorteil zu einer Geschäftsanforderung gemacht. Unternehmen investieren weiterhin in Automatisierung und KI, um die Belastbarkeit und das Kundenerlebnis zu verbessern und den Arbeitsaufwand aus unsicheren Gründen zu minimieren. Cloudbasierte ML-Dienste und -Plattformen erfreuten sich aufgrund der neuen Norm der Fernarbeit und der Nachfrage nach skalierbaren, flexiblen KI-Infrastrukturen einem Boom der Nachfrage. Diese Phase der Störung bestätigte wiederum die Bedeutung von ML für die Beschleunigung des kontinuierlichen Wachstums und der Innovation, die weiterhin die digitale Wirtschaft nach der Pandemie prägen.

NEUESTER TREND

"Aufstieg von Basismodellen und generativer KI zur Förderung des Marktwachstums"

Ein aktueller Trend auf dem Markt für maschinelles Lernen sind Grundlagenmodelle und generative KI, mit besonderem Schwerpunkt auf großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT von OpenAI, Gemini von Google und LLaMA von Meta. Diese Modelle bestehen aus riesigen Datensätzen und können für eine Vielzahl nachgelagerter Aufgaben feinabgestimmt werden; Dazu gehören Inhaltsproduktion, Codegenerierung, Automatisierung des Kundensupports und erweiterte Datenanalyse. Unternehmen übernehmen diese Modelle zunehmend in Geschäftsabläufen durch den Einsatz von APIs oder benutzerdefinierter Bereitstellung und gehen vom maschinellen Lernen zu umfassenderen, flexibleren KI-Systemen über.

Marktsegmentierung für maschinelles Lernen

Nach Typ

Je nach Typ kann der globale Markt in überwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen eingeteilt werden

• Überwachtes Lernen: Beim überwachten Lernen gibt es einen beschrifteten Trainingsdatensatz mit bekannter Eingabe und einer entsprechenden korrekten Ausgabe. Es lernt, Eingaben auf Ausgaben abzubilden, um Fehler zu minimieren. Beispiele wie das Klassifikationsproblem oder das Regressionsproblem sind häufig.
• Halbüberwachtes Lernen: Beim halbüberwachten Lernen wird eine Kombination aus beschrifteten und vielen unbeschrifteten Daten verwendet. Ziel ist es, die Lerngenauigkeit angesichts des Bedarfs an großen beschrifteten Datensätzen zu erhöhen. Wenn die Kennzeichnung von Daten kostspielig oder zeitaufwändig ist, ist dieser Ansatz anwendbar.
• Unüberwachtes Lernen: Beim unüberwachten Lernen werden dem Modell Daten, aber keine gekennzeichneten Antworten präsentiert, und es muss verborgene Muster oder Gruppierungen aufdecken. Clustering- und Dimensionsreduktionstechniken gehören zu dieser Kategorie. Es wird häufig für die explorative Datenanalyse verwendet.
• Reinforcement Learning: Reinforcement Learning ist eine Art Lernen, bei dem ein Agent durch die Auseinandersetzung mit einer Umgebung lernt und für seine Handlungen belohnt/bestraft wird. Das Ziel besteht darin, eine Richtlinie zu trainieren, die die kumulative Belohnung maximiert. Es wird häufig in der Robotik, Spielen und autonomen Systemen eingesetzt.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in Marketing und Werbung, Betrugserkennung und Risikomanagement, Computer Vision, Sicherheit und Überwachung, Predictive Analytics, Augmented und Virtual Reality und andere eingeteilt werden

• Marketing und Werbung: ML hilft bei der Untersuchung des Verbraucherverhaltens, der Segmentierung und der Personalisierung in großem Maßstab. Algorithmen erraten, auf welche Anzeigen oder Produkte ein Nutzer wahrscheinlich klicken wird. Es implementiert Echtzeit-Gebote und Leistungsanalysen, um die Werbeausgaben zu optimieren. Dies führt zu einem höheren ROI und einer höheren Kundenzufriedenheit.
• Betrugserkennung und Risikomanagement: ML-Modelle können Anomalien in Transaktionsmustern erkennen, um in Echtzeit vor potenziellem Betrug zu warnen. Sie verwenden große Mengen an Datensätzen, um Hinweise auf subtile Risiken zu finden, die vom menschlichen Auge möglicherweise nicht erkannt werden. Finanzinstitute nutzen es als eine Form der Bonitätsbewertung, der Bewertung des Versicherungsrisikos und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Eine schrittweise Verbesserung der Modelle wird durch kontinuierliches Lernen im Laufe der Zeit erreicht.
• Computer Vision: ML treibt Computer-Vision-Systeme an, um Interpretationen und Analysen visueller Daten wie Bilder und Videos darzustellen. Die Anwendungen reichen von der Gesichtserkennung über die Objekterkennung und medizinische Bildgebung bis hin zu autonomen Fahrzeugen. Dabei spielt Deep Learning, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), eine wichtige Rolle. Dieser Bereich ist in der Industrie- und Verbrauchertechnik von wesentlicher Bedeutung.
• Sicherheit und Überwachung: ML ist in der Lage, Überwachungssysteme zu verbessern, indem es die Echtzeit-Videoanalyse bei der Bedrohungserkennung unterstützt. Es kann verdächtiges Verhalten oder unbefugten Zugriff oder Gefahren erkennen. Diese Modelle verringern Fehlalarme und erhöhen die Reaktionszeiten. Wird häufig für die Sicherheit in der Öffentlichkeit, auf Flughäfen, in Smart Cities usw. eingesetzt.
• Predictive Analytics: ML ermöglicht Predictive Analytics durch Vorhersagen zukünftiger Trends auf der Grundlage historischer Trends. Zu seinen Einsatzgebieten zählen Absatzprognosen, Bedarfsplanung und Gesundheitsdiagnostik. Ziel ist eine proaktive, datengesteuerte Entscheidungsfindung. Wettbewerbsvorteile ergeben sich für Unternehmen, die Ergebnisse vorhersagen, bevor sie es tun.
• Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR): ML verbessert AR/VR durch Objekterkennung in Echtzeit, Gestenerkennung und Szenenanalyse. Es verändert Umgebungen entsprechend dem Verhalten und Geschmack der Benutzer. Im Bereich Spiel-, Bildungs- und Trainingssimulationen verbessert ML den Realismus und die Interaktivität der Simulation. Es handelt sich um einen aufstrebenden Bereich mit starken Verbindungen zum Bereich der räumlichen Datenverarbeitung.

MARKTDYNAMIK

Treibende Faktoren

"Die Erweiterung der Daten (Big Data Growth) zur Ankurbelung des Marktes"

Ein Faktor für das Wachstum des Marktes für maschinelles Lernen ist die Ausweitung der Daten (Big Data Growth). Unternehmen in der modernen Welt erstellen und sammeln große Datenmengen aus Bereichen wie IoT-Geräten, sozialen Medien, Online-Transaktionen und Sensoren. Daten ernähren das maschinelle Lernen; Je mehr Daten, desto mehr Lernaufwand ist erforderlich und desto besser wird das Modell sein. Die immer schnellere Datenproduktion durch strukturierte und unstrukturierte Daten erhöht die Nachfrage nach ML-Lösungen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

"Entwicklungen in der Entwicklung von Computerleistung und Cloud-Infrastruktur zur Erweiterung des Marktes"

Die höhere Verfügbarkeit leistungsstarker GPUs, TPUs und cloudbasierter ML-Plattformen (z. B. AWS SageMaker, Google AI Platform) hat den Zeit- und Kostenaufwand für das Training von Modellen drastisch reduziert. Eine skalierbare Cloud-Infrastruktur ermöglicht es kleinen und mittleren Unternehmen, Zugang zu ML-Funktionen zu erhalten, ohne zu Beginn große Investitionen in Hardware zu tätigen.

Zurückhaltender Faktor

"Hohe Implementierungs- und Betriebskosten behindern möglicherweise das Marktwachstum"

Auch wenn die cloudbasierte Lösung die Eintrittsbarrieren verringert; Es kann immer noch kostspielig sein und CE erfordert enorme Ressourcen, um ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu warten – insbesondere für kleinere und mittlere Unternehmen. Zu den Kosten gehören Dateninfrastruktur, Fachpersonal, Modelloptimierung und Integration mit anderen Systemen. Viele Unternehmen leiden in der Anfangsphase unter dem ROI.

Gelegenheit

"Ausweitung auf Edge Computing, um Chancen für das Produkt auf dem Markt zu schaffen"

Angesichts der steigenden Nachfrage nach Echtzeitberechnungen auf Geräten bietet Edge Computing eine große Chance für maschinelles Lernen. Durch die Unterstützung von ML-Modellen zur direkten Ausführung auf Geräten wie Smartphones, Wearables und IoT-Sensoren können Unternehmen Latenz- und Bandbreitengebühren reduzieren. Dies wird neue Anwendungsfälle in der Welt autonomer Fahrzeuge, Städte der Zukunft und Industrieautomatisierung eröffnen. Da die Edge-Geräte immer leistungsfähiger werden, wird die Akzeptanz von ML in Branchen zunehmen, die eine sofortige Datenanalyse benötigen.

Herausforderung

"Die Verwaltung der Skalierbarkeit und Wartung von Modellen könnte eine potenzielle Herausforderung für Verbraucher darstellen"

Bei der Verwendung komplexer Modelle für maschinelles Lernen in kritischen Systemen wird die Skalierbarkeit, Robustheit und langfristige Wartung der Modelle zu einem wichtigen Problem. Bei Modellen mit guter Leistung kann es bei der Bereitstellung aufgrund von Datenverschiebungen oder Transformationen der Umgebung langfristig zu Leistungseinbußen kommen. Die Unternehmen müssen in kontinuierliche Überwachung, Umschulungsstrategien und Governance investieren, um während ihres gesamten Lebenszyklus eine dauerhafte Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Compliance von ML-Anwendungen zu erreichen.

Regionale Einblicke in den Markt für maschinelles Lernen

• Nordamerika

Nordamerika ist die am schnellsten wachsende Region in diesem Markt. Der US-amerikanische Markt für maschinelles Lernen ist aus mehreren Gründen exponentiell gewachsen. Nordamerika, insbesondere die USA, sind wichtige Akteure auf dem Markt für maschinelles Lernen, angetrieben durch die hohen Investitionen in Forschung und Entwicklung, die hochentwickelte Computerinfrastruktur und ihre breite Durchdringung in verschiedenen Bereichen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen und Technologie. Zu den Akteuren zählen hier das Silicon Valley sowie die großen Technologieunternehmen wie Google, Microsoft und IBM, die aktiv Innovationen vorantreiben. Darüber hinaus wird das Wachstum von KI- und ML-Start-ups durch staatliche Unterstützung und Risikokapitalinvestitionen gefördert. Der reifere Markt in der Region, auf den man sich verlassen kann, um ML-Lösungen in großem Umfang einzuführen.

• Europa

Europa zeigt eine hohe Geschwindigkeit bei der Einführung von maschinellem Lernen, und in Branchen wie der Automobil-, Fertigungs- und Finanzbranche gibt es einen zunehmenden Trend zur KI-Ethik und -Regulierung. Deutschland, Frankreich und das Vereinigte Königreich stehen an der Spitze der Forschung und praktischen Anwendung, während europäische Institutionen die KI-Politik und -Standards kontrollieren. Die Europäische Union versucht, aus der KI-Forschung Kapital zu schlagen und regulatorische Rahmenbedingungen wie die DSGVO zu ermöglichen, um ein ausgewogenes Verhältnis von Innovation und Governance zu entwickeln. Ob Startup oder großes Unternehmen, die Unternehmen nutzen ML, um Automatisierung und Innovation zu verbessern.

• Asien

Asien, insbesondere China, Indien und Japan, entwickeln sich zu einem Kraftzentrum auf dem Markt für maschinelles Lernen, da die Regierungen selbst massiv in die KI-Infrastruktur investieren. Chinas harter Vorstoß für KI mit Unterstützung der Regierungspolitik und Technologiegiganten wie Baidu und Alibaba macht China zu einem Weltmarktführer. Indien entwickelt sich zu einem Treffpunkt für KI-Talente und ML-Lösungen und zahlreiche Startups nutzen ML für die digitale Transformation. Japan setzt ML in der Robotik, in der Fertigung und auf dem Markt für autonome Fahrzeuge ein und treibt den Markt und die Wettbewerbsfähigkeit der Region voran

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

"Wichtige Akteure der Branche gestalten den Markt durch Innovation und Marktexpansion"

Wichtige Akteure der Branche prägen den Markt für maschinelles Lernen durch strategische Innovation und Marktexpansion. Diese Unternehmen führen fortschrittliche Techniken und Prozesse ein, um die Qualität und Leistung ihrer Angebote zu verbessern. Darüber hinaus erweitern sie ihre Produktlinien um spezielle Varianten, um den unterschiedlichen Kundenwünschen gerecht zu werden. Darüber hinaus nutzen sie digitale Plattformen, um die Marktreichweite zu erhöhen und die Vertriebseffizienz zu steigern. Durch Investitionen in Forschung und Entwicklung, die Optimierung von Lieferkettenabläufen und die Erschließung neuer regionaler Märkte treiben diese Akteure das Wachstum voran und setzen Trends im Markt für maschinelles Lernen.

Liste der Top-Unternehmen für maschinelles Lernen

• IBM [USA]
• Dell [USA]
• HPE [USA]
• Oracle [USA]
• Google [USA]

ENTWICKLUNG DER SCHLÜSSELINDUSTRIE

April 2023: Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Dienst, der die Möglichkeit zur Erstellung und Bereitstellung generativer KI-Anwendungen optimiert. Es ermöglicht Entwicklern, anstatt die zugrunde liegende Infrastruktur zu verwalten, auf eine Mischung grundlegender Modelle wichtiger KI-Unternehmen zuzugreifen und diese zu integrieren, um auf KI basierende Anwendungen zu entwickeln und zu skalieren. Dieser Dienst soll KI-Funktionen demokratisieren, damit sie Unternehmen jeder Größe erreichen.

BERICHTSBEREICH

Die Studie bietet eine detaillierte SWOT-Analyse und liefert wertvolle Einblicke in zukünftige Entwicklungen im Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die das Marktwachstum vorantreiben, und untersucht ein breites Spektrum an Marktsegmenten und potenziellen Anwendungen, die die Entwicklung des Unternehmens in den kommenden Jahren prägen könnten. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Meilensteine, um ein umfassendes Verständnis der Marktdynamik zu ermöglichen und potenzielle Wachstumsbereiche hervorzuheben.

Der Markt für maschinelles Lernen steht vor einem erheblichen Wachstum, das durch sich verändernde Verbraucherpräferenzen, steigende Nachfrage in verschiedenen Anwendungen und fortlaufende Innovationen bei Produktangeboten angetrieben wird. Obwohl Herausforderungen wie eine begrenzte Verfügbarkeit von Rohstoffen und höhere Kosten auftreten können, wird die Expansion des Marktes durch ein zunehmendes Interesse an Speziallösungen und Qualitätsverbesserungen unterstützt. Wichtige Akteure der Branche kommen durch technologische Fortschritte und strategische Erweiterungen voran und verbessern so sowohl das Angebot als auch die Marktreichweite. Da sich die Marktdynamik verändert und die Nachfrage nach vielfältigen Optionen steigt, wird erwartet, dass der Markt für maschinelles Lernen floriert, wobei kontinuierliche Innovation und eine breitere Akzeptanz seine zukünftige Entwicklung vorantreiben werden.