머신 러닝 시장 분석

기계 학습은 데이터, 경험 및 예제에서 직접 배울 수있는 인공 지능의 지점입니다. 컴퓨터를 허용하여 특정 작업을 스마트하게 수행 할 수 있습니다. 기계 학습은 예를 들어 또는 데이터에서 학습하여 복잡한 프로세스를 수행 할 수 있으므로 사전 프로그래밍 규칙보다. 산업 수직에 걸쳐 생성 된 데이터의 증가 볼륨은 기계 학습에 대한 배기 저장소를 생성, 컴퓨터의 처리 전력으로 만든 급속한 strides에 의해 더 백업되는 무언가, 기계 학습 시스템의 분석 기능을 강화하기 위해.

시스템 연료 시장 성장의 높은 정확도를 선도하는 기술 혁신

사람들은 추천 시스템, 음성 인식 시스템 및 이미지 인식 시스템과 같은 기계 학습을 기반으로하는 다양한 시스템과 상호 작용합니다. 이미지 인식 체계에 있는 기술에 있는 급속한 발전은 각종 체계에 있는 기계 학습을 위한 수요를 연료를 공급하는 체계의 정확도를 증가했습니다. 예를 들어, 이미지 라벨링 도전에서 기계 학습의 정확도는 2010 년 72%였으며 2015 년 96%에 도달했습니다. 대용량의 데이터를 처리하고 예측에 대한 데이터를 사용하는 기계의 능력은 BFSI, 의료 등과 같은 다양한 응용 분야에서 중요한 도구를 학습했습니다.

로봇에서 기계 학습의 통합은 머신 러닝 시장의 연료 성장

로봇 산업의 Rampant 발전은 센서 기술과 재료의 통합과 로봇의 다양한 혁신을 만들었습니다. 기계 학습의 발전은 드론과 자율 차량과 같은 응용 프로그램에 기여하기 위해 로봇의 기능을 증가했다. 또한, 자동차, 전자, 식품 및 음료, 의료 등 다양한 수직의 진보 로봇 시스템에 대한 수요가 시장의 성장을 연료를 공급했습니다. 2016 년 로봇 국제 연맹에 따르면, 약 294,000 대 산업용 로봇 전세계에 배포되었습니다. 예를 들어 : 2016 년 Fanuc, 일본 기반 회사 인 Fanuc은 로봇이 매우 짧은 기간 동안 스스로 훈련 할 수있게 해주는 깊은 보강 학습 기술을 갖춘 로봇의 개발을 발표했습니다.

머신 러닝 시장 세금

배포 모델의 기초에, 글로벌 머신 러닝 시장은 다음과 같습니다:

• 온-프레미스
• 클라우드 기반

응용 프로그램의 기초에, 글로벌 머신 러닝 시장은 다음과 같습니다:

• 은행, 금융 서비스 및 보험
• 교육과정
• 에너지
• 의료 & 제약
• 회사연혁
• 공공 서비스
• 제품정보
• 운송 및 물류

머신 러닝 시장은 가까운 미래에 의료 분야를 성장하기 위해 경사로 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다.

정확도는 의료 부문의 주요 우려 중 하나입니다. 기계 학습은 의료 분야의 기계 학습에 대한 더 정확한 진단 및 의료 서비스를 제공하는 기능을 가지고 있습니다. 예를 들어, 당뇨병 환자의 진단은 전문가의 눈 뒤쪽에 사진을 자주 검사해야합니다. 이미지의 특징은 질병의 감도를 확인하는 것을 돕습니다, 차례로, 액체 누설 및 출혈을 나타냅니다. 또한 2016년에 Google은 심층 학습 알고리즘을 개발하여 이미지를 분석하고 128,000 이미지의 데이터 세트를 사용하여 시스템에 대한 교육을 제공합니다. 따라서, 체계는 인간적인 안과 의사와 유사한 정확도의 수준을 가진 질병을 진단합니다. 비슷한 선에서 Google 연구자들은 개발 깊은 학습 피부암과 야기암의 조기 진단 알고리즘.

Global Machine Learning Market의 주요 기업

Microsoft Corporation, SAP SE, Sas Institute Inc., Amazon Web Services, Inc., Bigml, Inc., Google Inc., Fair Isaac Corporation, Hewlett Packard Enterprise Development Lp 및 Intel Corporation은 글로벌 머신러닝 시장에서 운영되는 주요 회사 중 하나입니다.