機械学習は、機械がデータ、経験、例から直接学ぶことを可能にする人工知能の枝です。 コンピュータが特定のタスクをスマートに実行できるようにすることで、機械学習により、コンピュータは例やデータから学習することで複雑なプロセスを運ぶことができます。 業界を横断するデータ量の増加により、機械が学習するための排気リポジトリが作成され、コンピューターの処理能力が急速に向上し、機械学習システムの分析機能を強化しています。
システム燃料市場成長の高精度化につながる技術の進歩の増加
推奨システム、音声認識システム、画像認識システムなどの機械学習をベースに、さまざまなシステムと連携しています。 映像認識システムの技術の急速な進歩はシステムの正確さを高めましたり、さまざまなシステムで機械学習のための要求を燃料にしました。 たとえば、画像ラベル作成チャレンジでは、機械学習の精度は2010年に72%、2015年には96%に達しました。 大量のデータを処理し、予測のためのデータを使用する機械の能力は、BFSI、ヘルスケアなどのさまざまなアプリケーションで機械学習のキーツールをしました。
ロボティクスの機械学習の統合は機械学習の市場の成長を燃料にしました
ロボット業界における豊富な進歩により、センサー技術と素材の融合により、ロボットのさまざまなイノベーションが生まれてきました。 機械学習の進歩により、ドローンや自動運転車などの用途でロボットの能力が向上しました。 また、自動車、エレクトロニクス、食品、飲料、ヘルスケアなど、様々な分野における先進的なロボットシステムに対する需要が高まっています。 ロボット国際連盟によると、2016年、およそ294,000単位の 産業ロボット 世界中で展開されました。 例:平成28年、日本を拠点とするFanuc社が、高度強化学習技術を搭載したロボットの開発を発表しました。これにより、ロボットが非常に短時間でトレーニングすることができます。
機械学習 市場税法
展開モデルに基づいて、グローバル機械学習市場は次のように区分されます。
アプリケーションに基づいて、グローバル機械学習市場は次のように区分されます。
機械学習市場は、近い将来にヘルスケア分野を成長させるため、ランプント成長を目撃する見込みです。
精度は、医療分野における主要な懸念の1つです。 機械学習は、より正確な診断と医療サービスを提供するために能力を持っています, 順番にヘルスケア分野で機械学習のための拡張要求を持っています. 例えば、糖尿病性眼疾患の診断は、専門家による眼の背部で画像の頻繁な検査を必要とします。 画像の機能は、疾患の感度を識別するのに役立ちます。これは、流体漏れと出血を示します。 また、2016年、Googleはディープラーニングアルゴリズムを開発し、データセット128,000枚の画像を用いて画像分析やシステムへのトレーニングを行っています。 従って、システムは人間の眼科医に類似した正確さのレベルと病気を診断します。 同様のラインでは、Googleの研究者が開発しています ディープラーニング 皮膚がんおよび膀胱がんの早期診断のためのアルゴリズム。
グローバル機械学習市場における主要企業
Microsoft Corporation、SAP SE、SAS Institute Inc.、Amazon Web Services、Inc.、Bigml、Inc.、Google Inc.、フェアIsaac Corporation、Hhewlett Packard Enterprise Development Lp、およびIntel Corporationは、グローバル機械学習市場で動作する主要な企業の一部です。
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著者について
Ankur Rai は、さまざまな分野にわたるコンサルティングとシンジケート レポートの取り扱いで 5 年以上の経験を持つリサーチ コンサルタントです。市場開拓戦略、機会分析、競合状況、市場規模の推定と予測を中心としたコンサルティングおよび市場調査プロジェクトを管理しています。また、未開拓の市場に参入するための絶対的な機会を特定してターゲットにする方法についてもクライアントにアドバイスしています。
世界中の何千もの企業に加わり、優れたビジネスソリューションを提供します。.