2026년 글로벌 머신러닝 운영(MLOps) 시장 조사 보고서의 세부 목차
1 보고서 개요
1.1 연구 범위
1.2 유형별 시장 분석
1.2.1 유형별 글로벌 기계 학습 운영(MLOps) 시장 규모 성장률: 2019 VS 2024 VS 2035
1.2.2 온프레미스
1.2.3 클라우드
1.2.4 기타
1.3 애플리케이션별 시장
1.3.1 애플리케이션별 글로벌 기계 학습 운영(MLOps) 시장 성장: 2019 VS 2024 VS 2035
1.3.2 BFSI
1.3.3 의료
1.3.4 소매
1.3.5 제조
1.3.6 공공 부문
1.3.7 기타
1.4 연구 목표
고려된 1.5년
고려된 1.6년
2 글로벌 성장 추세
2.1 글로벌 기계 학습 운영(MLOps) 시장 관점(2019-2035년)
2.2 지역별 기계 학습 운영(MLOps) 성장 추세
2.2.1 지역별 글로벌 기계 학습 운영(MLOps) 시장 규모: 2019 VS 2024 VS 2035
2.2.2 기계 학습 작업(MLOps) 지역별 역사적인 시장 규모(2019-2026)
2.2.3 기계 학습 작업(MLOps) 지역별 예측 시장 규모(2026-2035)
2.3 기계 학습 작업(MLOps) 시장 역학
2.3.1 기계 학습 작업(MLOps) 산업 동향
2.3.2 기계 학습 운영(MLOps) 시장 동인
2.3.3 기계 학습 운영(MLOps) 시장 과제
2.3.4 기계 학습 운영(MLOps) 시장 제한
3 주요 플레이어별 경쟁 환경
3.1 수익별 글로벌 최고 기계 학습 운영(MLOps) 플레이어
3.1.1 글로벌 최고 기계 학습 운영(MLOps) 플레이어 수익별(2019-2026)
3.1.2 글로벌 기계 학습 운영(MLOps) 수익 플레이어별 시장 점유율(2019-2026)
3.2 회사 유형(계층 1, 계층 2 및 계층 3)별 글로벌 기계 학습 운영(MLOps) 시장 점유율
3.3 대상 플레이어: 기계 학습 운영(MLOps) 수익별 순위
3.4 글로벌 기계 학습 작업(MLOps) 시장 집중 비율
3.4.1 글로벌 기계 학습 작업(MLOps) 시장 집중 비율(CR5 및 HHI)
3.4.2 2024년 기계 학습 작업(MLOps) 수익별 글로벌 상위 10개 및 상위 5개 회사
3.5 기계 학습 작업(MLOps) 주요 플레이어 본사 및 봉사 지역
3.6 주요 플레이어 기계 학습 작업(MLOps) 제품 솔루션 및 서비스
3.7 기계 학습 작업(MLOps) 시장 진출 날짜
3.8 합병 및 인수, 확장 계획
4 유형별 기계 학습 작업(MLOps) 분석 데이터
4.1 유형별 글로벌 기계 학습 작업(MLOps) 역사적 시장 규모(2019-2026)
4.2 글로벌 기계 학습 유형별 운영(MLOps) 예측 시장 규모(2026-2035)
5 애플리케이션별 기계 학습 운영(MLOps) 분석 데이터
5.1 애플리케이션별 글로벌 기계 학습 운영(MLOps) 역사적 시장 규모(2019-2026)
5.2 애플리케이션별 글로벌 기계 학습 운영(MLOps) 예측 시장 규모(2026-2035)
6 North 미국
6.1 북미 기계 학습 작업(MLOps) 시장 규모(2019-2035)
6.2 북미 기계 학습 작업(MLOps) 시장 국가별 성장률: 2019 VS 2024 VS 2035
6.3 국가별 북미 기계 학습 작업(MLOps) 시장 규모(2019-2026)
6.4 북미 기계 학습 국가별 운영(MLOps) 시장 규모(2026-2035)
6.5 미국
6.6 캐나다
7 유럽
7.1 유럽 기계 학습 운영(MLOps) 시장 규모(2019-2035)
7.2 국가별 유럽 기계 학습 운영(MLOps) 시장 성장률: 2019 VS 2024 VS 2035
7.3 국가별 유럽 기계 학습 작업(MLOps) 시장 규모(2019-2026)
7.4 국가별 유럽 기계 학습 작업(MLOps) 시장 규모(2026-2035)
7.5 독일
7.6 프랑스
7.7 영국
7.8 이탈리아
7.9 러시아
7.10 북유럽 국가
8 아시아 태평양
8.1 아시아 태평양 기계 학습 작업(MLOps) 시장 규모(2019-2035년)
8.2 아시아 태평양 기계 학습 작업(MLOps) 시장 지역별 성장률: 2019 VS 2024 VS 2035
8.3 지역별 아시아 태평양 기계 학습 작업(MLOps) 시장 규모 (2019-2026)
8.4 지역별 아시아 태평양 기계 학습 운영(MLOps) 시장 규모(2026-2035)
8.5 중국
8.6 일본
8.7 한국
8.8 동남아시아
8.9 인도
8.10 호주
9 라틴 아메리카
9.1 라틴 아메리카 기계 학습 운영 (MLOps) 시장 규모(2019-2035)
9.2 국가별 라틴 아메리카 기계 학습 작업(MLOps) 시장 성장률: 2019 VS 2024 VS 2035
9.3 국가별 라틴 아메리카 기계 학습 작업(MLOps) 시장 규모(2019-2026)
9.4 국가별 라틴 아메리카 기계 학습 작업(MLOps) 시장 규모 (2026-2035)
9.5 멕시코
9.6 브라질
10 중동 및 아프리카
10.1 중동 및 아프리카 기계 학습 작업(MLOps) 시장 규모(2019-2035)
10.2 국가별 중동 및 아프리카 기계 학습 작업(MLOps) 시장 성장률: 2019 VS 2024 VS 2035
10.3 국가별 중동 및 아프리카 기계 학습 운영(MLOps) 시장 규모(2019-2026)
10.4 국가별 중동 및 아프리카 기계 학습 운영(MLOps) 시장 규모(2026-2035)
10.5 터키
10.6 사우디아라비아
10.7 UAE
11 주요 플레이어 프로필
11.1 IBM
11.1.1 IBM 회사 세부정보
11.1.2 IBM 비즈니스 개요
11.1.3 IBM 기계 학습 운영(MLOps) 소개
11.1.4 IBM 기계 학습 운영(MLOps) 비즈니스 수익(2019-2026)
11.1.5 IBM 최근 개발
11.2 DataRobot
11.2.1 DataRobot 회사 세부 정보
11.2.2 DataRobot 비즈니스 개요
11.2.3 DataRobot MLOps(기계 학습 운영) 소개
11.2.4 MLOps(기계 학습 운영) 비즈니스의 DataRobot 수익(2019-2026)
11.2.5 DataRobot 최근 개발
11.3 SAS
11.3.1 SAS 회사 세부 정보
11.3.2 SAS 비즈니스 개요
11.3.3 SAS Machine Learning Operations(MLOps) 소개
11.3.4 SAS Machine Learning Operations(MLOps) 비즈니스 수익(2019-2026)
11.3.5 SAS 최근 개발
11.4 Microsoft
11.4.1 Microsoft 회사 세부정보
11.4.2 Microsoft 비즈니스 개요
11.4.3 Microsoft 기계 학습 운영(MLOps) 소개
11.4.4 기계 학습 운영(MLOps) 비즈니스에서 Microsoft 수익(2019-2026)
11.4.5 Microsoft 최근 개발
11.5 Amazon
11.5.1 Amazon 회사 세부 정보
11.5.2 Amazon 비즈니스 개요
11.5.3 Amazon 기계 학습 운영 (MLOps) 소개
11.5.4 기계 학습 운영(MLOps) 비즈니스에서의 Amazon 수익(2019-2026)
11.5.5 Amazon 최근 개발
11.6 Google
11.6.1 Google 회사 세부정보
11.6.2 Google 비즈니스 개요
11.6.3 Google 기계 학습 운영(MLOps) 소개
11.6.4 MLOps(기계 학습 운영) 비즈니스의 Google 수익(2019~2026)
11.6.5 Google 최근 개발
11.7 Dataiku
11.7.1 Dataiku 회사 세부정보
11.7.2 Dataiku 비즈니스 개요
11.7.3 Dataiku 기계 학습 운영(MLOps) 소개
11.7.4 Dataiku 수익 기계 학습 운영(MLOps) 비즈니스(2019-2026)
11.7.5 Dataiku 최근 개발
11.8 Databricks
11.8.1 Databricks 회사 세부 정보
11.8.2 Databricks 비즈니스 개요
11.8.3 Databricks 기계 학습 운영(MLOps) 소개
11.8.4 Databricks MLOps(기계 학습 운영) 비즈니스 수익(2019~2026년)
11.8.5 Databricks 최근 개발
11.9 HPE
11.9.1 HPE 회사 세부 정보
11.9.2 HPE 비즈니스 개요
11.9.3 HPE MLOps(머신 러닝 운영) 소개
11.9.4 HPE MLOps(머신 러닝 운영) 비즈니스 수익 (2019-2026)
11.9.5 HPE 최근 개발
11.10 Lguazio
11.10.1 Lguazio 회사 세부 정보
11.10.2 Lguazio 비즈니스 개요
11.10.3 Lguazio MLOps(MLOps) 소개
11.10.4 기계 학습 운영 부문의 Lguazio 수익 (MLOps) 비즈니스(2019-2026)
11.10.5 Lguazio 최근 개발
11.11 ClearML
11.11.1 ClearML 회사 세부정보
11.11.2 ClearML 비즈니스 개요
11.11.3 ClearML 기계 학습 운영(MLOps) 소개
11.11.4 기계 학습 운영의 ClearML 수익 (MLOps) 비즈니스(2019-2026)
11.11.5 ClearML 최근 개발
11.12 Modzy
11.12.1 Modzy 회사 세부정보
11.12.2 Modzy 비즈니스 개요
11.12.3 Modzy 기계 학습 운영(MLOps) 소개
11.12.4 Modzy 기계 학습 운영 수익 (MLOps) 비즈니스(2019-2026)
11.12.5 Modzy 최근 개발
11.13 Comet
11.13.1 Comet 회사 세부 정보
11.13.2 Comet 비즈니스 개요
11.13.3 Comet 기계 학습 운영(MLOps) 소개
11.13.4 기계 학습 운영에서 Comet 수익 (MLOps) 비즈니스(2019-2026)
11.13.5 Comet 최근 개발
11.14 Cloudera
11.14.1 Cloudera 회사 세부정보
11.14.2 Cloudera 비즈니스 개요
11.14.3 Cloudera 기계 학습 운영(MLOps) 소개
11.14.4 기계 학습 운영에서 Cloudera 수익 (MLOps) 비즈니스(2019-2026)
11.14.5 Cloudera 최근 개발
11.15 Paperpace
11.15.1 Paperpace 회사 세부정보
11.15.2 Paperpace 비즈니스 개요
11.15.3 Paperpace 기계 학습 운영(MLOps) 소개
11.15.4 기계 학습 분야의 Paperpace 수익 운영(MLOps) 사업(2019-2026)
11.15.5 Paperpace 최근 개발
11.16 Valohai
11.16.1 Valohai 회사 세부정보
11.16.2 Valohai 사업 개요
11.16.3 Valohai 기계 학습 운영(MLOps) 소개
11.16.4 Valohai 수익 기계 학습 운영(MLOps) 비즈니스(2019-2026)
11.16.5 Valohai 최근 개발
12 분석가의 관점/결론
13 부록
13.1 연구 방법론
13.1.1 방법론/연구 접근 방식
13.1.2 데이터 소스
13.2 면책 조항
13.3 작성자 세부정보
