Рынок машинного обучения ANALYSIS

Машинное обучение - это отрасль искусственного интеллекта, которая позволяет машинам учиться непосредственно из данных, опыта и примеров. Разрешая компьютерам выполнять конкретные задачи с умом, машинное обучение позволяет компьютерам выполнять сложные процессы, изучая примеры или данные, а не следуя заранее запрограммированным правилам. Увеличение объема данных, генерируемых по отраслевым вертикалям, создает исчерпывающее хранилище для машин, на котором можно учиться, что еще больше подтверждается быстрыми шагами, достигнутыми в вычислительной мощности компьютеров, что, в свою очередь, повышает аналитические возможности систем машинного обучения.

Увеличение достижений в области технологий, ведущих к более высокой точности систем, способствующих росту рынка

Люди взаимодействуют с различными системами, которые основаны на машинном обучении, такими как рекомендательные системы, системы распознавания голоса и системы распознавания изображений. Быстрое развитие технологий в системе распознавания изображений повысило точность системы, что вызвало спрос на машинное обучение в различных системах. Например, в 2010 году точность машинного обучения составляла 72%, а в 2015 году достигла 96%. Способность машин обрабатывать большие объемы данных и использовать данные для прогнозирования сделала машинное обучение ключевым инструментом в различных приложениях, таких как BFSI, здравоохранение и т. Д.

Интеграция машинного обучения в робототехнику способствовала росту рынка машинного обучения

Прогресс в робототехнической промышленности создал различные инновации в роботах с интеграцией сенсорных технологий и материалов. Достижения в области машинного обучения увеличили возможности роботов для участия в таких приложениях, как дроны и автономные транспортные средства. Кроме того, растущий спрос на передовые роботизированные системы в различных вертикалях, таких как автомобилестроение, электроника, продукты питания и напитки, здравоохранение и т. д., способствовал росту рынка. По данным Международной федерации роботов, в 2016 году около 294 000 единиц промышленные роботы Они были развернуты по всему миру. В 2016 году японская компания Fanuc объявила о разработке робота с технологией глубокого обучения с подкреплением, которая позволяет роботу тренироваться в течение очень короткого периода времени.

Машинное обучение Таксономия рынка

На основе модели развертывания глобальный рынок машинного обучения подразделяется на:

• Помещения
• облачный

На основе применения глобальный рынок машинного обучения подразделяется на:

• Банковское дело, финансовые услуги и страхование
• Образование
• Энергетика
• Здравоохранение и фармацевтика
• Производство
• Государственные услуги
• розничная торговля
• Транспорт и логистика

Ожидается, что в ближайшем будущем рынок машинного обучения будет стремительно расти из-за растущего сектора здравоохранения.

Точность является одной из основных проблем в секторе здравоохранения. Машинное обучение может обеспечить более точную диагностику и медицинские услуги, что, в свою очередь, увеличило спрос на машинное обучение в секторе здравоохранения. Например, диагностика диабетической болезни глаз требует частого осмотра снимков в задней части глаза специалистом. Особенности изображения помогают выявить чувствительность заболевания, что в свою очередь свидетельствует об утечке жидкости и кровотечении. В 2016 году Google разработал алгоритм глубокого обучения, который анализирует изображения и обеспечивает обучение системы с помощью набора данных из 128 000 изображений. Таким образом, система диагностирует заболевание с уровнем точности, аналогичным офтальмологам человека. Аналогичным образом, исследователи Google разрабатывают глубокое обучение алгоритм ранней диагностики рака кожи и рака молочной железы.

Ключевые компании на мировом рынке машинного обучения

Корпорация Microsoft, SAP SE, Sas Institute Inc., Amazon Web Services, Inc., Bigml, Inc., Google Inc., Fair Isaac Corporation, Hewlett Packard Enterprise Development Lp и Intel Corporation являются одними из крупнейших компаний, работающих на мировом рынке машинного обучения.