Maschinelles Lernen als Dienstleistungsmarkt 2019 Globaler Trend, Segmentierung und Chancen, Prognose 2025
Maschinelles Lernen als Dienstleistungsmarkt :
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Zusammenfassung
Machine Learning als Dienstleistungsmarkt soll bis 2025 USD 16,13 Milliarden erreichen.
Der Markt für Machine Learning als Dienstleistung mit einem geschätzten Wert von USD 0,87 Milliarden im Jahr 2017 wird voraussichtlich mit einer gesunden Wachstumsrate von mehr als 43,9% im Prognosezeitraum 2018-2025 wachsen. Maschinelles Lernen als Dienstleistung ist eine bedeutende Palette von Lösungen und Dienstleistungen, die von Cloud-Dienstanbietern angeboten werden. Zu den von Service Providern angebotenen Tools gehören APIs, Datenvisualisierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Gesichtserkennung, Deep Learning und Predictive Analytics. Der Hauptvorteil dieser Dienste besteht darin, dass die Kunden schnell mit dem maschinellen Lernen beginnen können, ohne dass Software auf ihren Servern installiert oder heruntergeladen werden muss. Technologische Verbesserungen, das Wachstum des Datenvolumens und der Anstieg der IT-Ausgaben in einigen der sich entwickelnden Regionen sind die Hauptfaktoren, die das Wachstum des Weltmarkts antreiben. Darüber hinaus erhöhen die wachsende Akzeptanz von Cloud-basierten Technologien und die zunehmende Notwendigkeit, das Kundenverhalten zu kennen, die Nachfrage nach Maschinellem Lernen als Dienstleistung. Darüber hinaus dürfte die hohe Nachfrage nach Private Cloud in Unternehmen das Wachstum des Marktes antreiben. Daneben bedeuten ein Anstieg des Anwendungsbereichs und wachsende Investitionen im Gesundheitssektor in naher Zukunft erhebliche Wachstumschancen für den Markt. Es wird jedoch davon ausgegangen, dass ein Mangel an geschultem Fachwissen und verschiedene Sicherheitsbedenken das Marktwachstum behindern.
Die Regionalanalyse von Machine Learning als Dienstleistungsmarkt wird für die Schlüsselregionen Asien-Pazifik, Nordamerika, Europa, Lateinamerika und Rest der Welt in Betracht gezogen. In Regionen wie Asien-Pazifik, Mittlerer Osten und Afrika hat die zunehmende Nutzung von Pkw das Wachstum des Marktes für maschinelles Lernen als Dienstmarkt im Prognosezeitraum 2018-2025 bestimmt. Es wird geschätzt, dass der asiatisch-pazifische Raum einen bedeutenden Anteil am Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung hat. Entwicklungsländer wie Indien und China sind wichtige Akteure, die die Nachfrage nach Machine Learning als Dienstleistungsmarkt ankurbeln. In Europa, Nordamerika, dem Nahen Osten und Afrika wird kontinuierlich ein infrastrukturelles Wachstum verzeichnet, das die Nachfrage nach Machine Learning als Dienstleistungsmarkt in den nächsten Jahren befeuert. Der asiatisch-pazifische Raum trägt zum Wachstum des globalen Marktes für Machine Learning als Dienstleistungsmarkt bei und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum 2018-2025 eine höhere Wachstumsrate / CAGR aufweisen.
Ziel der Studie ist es, die Marktgrößen verschiedener Segmente und Länder in den letzten Jahren zu definieren und die Werte für die nächsten acht Jahre vorherzusagen. Der Bericht soll sowohl qualitative als auch quantitative Aspekte der Branche in jeder der an der Studie beteiligten Regionen und Ländern berücksichtigen. Darüber hinaus enthält der Bericht detaillierte Informationen zu den entscheidenden Aspekten wie Antriebsfaktoren und Herausforderungen, die das zukünftige Wachstum des Marktes bestimmen werden. Darüber hinaus umfasst der Bericht auch die in den Mikromärkten verfügbaren Anlagemöglichkeiten für die Beteiligten sowie die detaillierte Analyse der Wettbewerbslandschaft und des Produktangebots der wichtigsten Akteure. Die detaillierten Segmente und Untersegmente des Marktes werden nachfolgend erläutert:
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Nach Typ:
- Software-Tools
- Cloud- und webbasierte Anwendungsprogrammierschnittstelle (APIs)
- Andere
Nach Anwendung:
- Herstellung
- Verkauf
- Gesundheitswesen und Lebenswissenschaften
- Telekommunikation
- BFSI
- Andere (Energie & Versorgung, Bildung, Regierung)
Die für die Studie in Betracht gezogenen Jahre lauten wie folgt:
Historisches Jahr – 2015, 2016
Basisjahr – 2017
Prognosezeitraum – 2018 bis 2025
Zu den führenden Marktteilnehmern zählen hauptsächlich
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- Amazon Web Services
- BigML
- FICO
- Yottamine Analytics
- Ersatz Labs
- Predictron Labs
- H2O.ai
- AT & T
- Sift Science
Zielgruppe des Machine Learning als Dienstleistungsmarkt in der Marktstudie:
- SchlüsselberatungUnternehmen und Berater
- Große, mittlere und kleine Unternehmen
- Risikokapitalgeber
- Wiederverkäufer mit Mehrwert (VARs)
- Wissensanbieter von Drittanbietern
- Investmentbanker
- Investoren
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 1. Zusammenfassung
1.1. Marktschnappschuss
1.2. Wichtige Trends
1.3. Globale und segmentale Marktschätzungen und Prognosen, 2015-2025 (Mrd. USD)
1.3.1. Maschinelles Lernen als Dienstleistung nach Typ, 2015-2025 (Mrd. USD)
1.3.2. Maschinelles Lernen als Dienstleistung nach Anwendung, 2015-2025 (Mrd. USD)
1.3.3. Maschinelles Lernen als Dienstleistung nach Regionen, 2015-2025 (Mrd. USD)
1.4. Schätzungsmethodik
1,5. Forschungsannahme
Kapitel 2. Maschinelles Lernen als Dienstleistungsmarkt Definition und Umfang
2.1. Ziel der Studie
2.2. Marktdefinition & Umfang
2.2.1. Entwicklung der Industrie
2.2.2. Umfang der Studie
2.3. Für die Studie berücksichtigte Jahre
2.4. Währungsumrechnungskurse
Kapitel 3. Maschinelles Lernen als Dienstleistungsmarktdynamik
3.1. Siehe Sägenanalyse
3.1.1. Marktführer
3.1.2. Markt Herausforderungen
3.1.3. Marktchancen
Kapitel 4. Maschinelles Lernen als Dienstleistungsmarkt Branchenanalyse
4.1. Porter 5 Force Modell
4.1.1. Verhandlungsmacht der Käufer
4.1.2. Verhandlungsmacht der Lieferanten
4.1.3. Bedrohung durch neue Teilnehmer
4.1.4. Bedrohung durch Substitute
4.1.5. Konkurrenzkampf
4.1.6. Futuristischer Ansatz für das 5-Force-Modell von Porter
4.2. PEST-Analyse
4.2.1. Politisches Szenario
4.2.2. Wirtschaftliches Szenario
4.2.3. Soziales Szenario
4.2.4. Technologisches Szenario
4.3. Analyse der Wertschöpfungskette
4.3.1. Lieferant
4.3.2. Hersteller / Dienstleister
4.3.3. Händler
4.3.4. Endverbraucher
4.4. Wichtigste Kaufkriterien
4,5. Gesetzlicher Rahmen
4,6. Kostenstrukturanalyse
4.6.1. Rohstoffkostenanalyse
4.6.2. Herstellkostenanalyse
4.6.3. Arbeitskostenanalyse
4.7. Investition gegen Annahmeszenario
4,8. Analystenempfehlung und Schlussfolgerung
Kapitel 5. Maschinelles Lernen als Dienstleistung nach Typ
5.1. Marktschnappschuss
5.2. Marktleistung – Potenzialmodell
5.3 Wichtige Marktteilnehmer
5.4. Maschinelles Lernen als Dienstleistung, Untersegmentanalyse
5.4.1. Software-Tools
5.4.1.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2015–2025 (Mrd. USD)
5.4.1.2. Regionale Aufschlüsselung Schätzungen und Prognosen, 2015-2025 (Mrd. USD)
5.4.2. Cloud- und webbasierte Anwendungsprogrammierschnittstelle (APIs)
5.4.2.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2015–2025 (Mrd. USD)
5.4.2.2. Regionale Aufschlüsselung Schätzungen und Prognosen, 2015-2025 (Mrd. USD)
5.4.3. Andere
; 5.4.3.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2015–2025 (Mrd. USD)
5.4.3.2. Regionale Aufschlüsselung Schätzungen und Prognosen, 2015-2025 (Mrd. USD)
Kontinuierlich…
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