DUBLÍN--(BUSINESS WIRE)--El "Informe de análisis de tamaño del mercado global de aprendizaje automático como servicio, participación y tendencias de la industria por usuario final, por oferta, por tamaño de la organización, por aplicación, por perspectiva regional y pronóstico, 2022 - 2028" El informe se ha agregado a la oferta de ResearchAndMarkets.com.Se espera que el tamaño del mercado global de aprendizaje automático como servicio alcance los $ 36,2 mil millones para 2028, aumentando a un crecimiento del mercado del 31,6% CAGR durante el período de pronóstico.El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que incluye análisis de datos estadísticos para crear la salida de predicción deseada sin el uso de programación explícita.Utiliza una secuencia de algoritmos para comprender el vínculo entre los conjuntos de datos a fin de producir el resultado deseado.Está diseñado para incluir funcionalidades de inteligencia artificial (IA) y computación cognitiva.El aprendizaje automático como servicio (MLaaS) se refiere a un grupo de servicios de computación en la nube que proporcionan tecnologías de aprendizaje automático.El aumento de la demanda de computación en la nube, así como el crecimiento relacionado con la inteligencia artificial y la computación cognitiva, son los principales impulsores del crecimiento de la industria de servicios del aprendizaje automático.El crecimiento de la demanda de soluciones basadas en la nube, como la computación en la nube, el aumento en la adopción de soluciones analíticas, el crecimiento del mercado de la inteligencia artificial y la computación cognitiva, el aumento de las áreas de aplicación y la escasez de profesionales capacitados están influyendo en el aprendizaje automático como servicio. mercado.A medida que más empresas migran sus datos del almacenamiento local al almacenamiento en la nube, crece la necesidad de una organización de datos eficiente.Dado que las plataformas MLaaS son esencialmente proveedores de la nube, permiten que las soluciones administren adecuadamente los datos para experimentos de aprendizaje automático y canalizaciones de datos, lo que facilita que los ingenieros de datos accedan y procesen los datos.Para las organizaciones, los proveedores de MLaaS ofrecen capacidades como visualización de datos y análisis predictivo.También proporcionan API para análisis de sentimientos, reconocimiento facial, evaluaciones de solvencia, inteligencia corporativa y atención médica, entre otras cosas.Los proveedores de MLaaS abstraen los cálculos reales de estos procesos, por lo que los científicos de datos no tienen que preocuparse por ellos.Para la experimentación de aprendizaje automático y la construcción de modelos, algunos proveedores de MLaaS incluso cuentan con una interfaz de arrastrar y soltar.Aumento de la demanda de computación en la nube y auge de Big DataLa industria está creciendo debido a la mayor aceptación de las tecnologías de computación en la nube y el uso de plataformas de redes sociales.La computación en la nube ahora es ampliamente utilizada por todas las empresas que suministran soluciones de almacenamiento empresarial.El análisis de datos se realiza en línea utilizando el almacenamiento en la nube, lo que brinda la ventaja de evaluar los datos en tiempo real recopilados en la nube.La computación en la nube permite el análisis de datos desde cualquier ubicación y en cualquier momento.Además, el uso de la nube para implementar el aprendizaje automático permite a las empresas obtener datos útiles, como el comportamiento del consumidor y las tendencias de compra, prácticamente desde almacenes de datos vinculados, lo que reduce los costos de infraestructura y almacenamiento.Como resultado, el aprendizaje automático como negocio de servicios está creciendo a medida que la tecnología de computación en la nube se adopta más ampliamente.Uso del aprendizaje automático para impulsar los sistemas de inteligencia artificialEl aprendizaje automático se utiliza para impulsar el razonamiento, el aprendizaje y la autocorrección en los sistemas de inteligencia artificial (IA).Los sistemas expertos, el reconocimiento de voz y la visión artificial son ejemplos de aplicaciones de IA.El aumento de la popularidad de la IA se debe a los esfuerzos actuales, como la infraestructura de big data y la computación en la nube.Las principales empresas de todas las industrias, incluidas Google, Microsoft y Amazon (Software y TI);Bloomberg, American Express (Servicios Financieros);y Tesla y Ford (Automotive), han identificado la IA y la computación cognitiva como un impulsor estratégico clave y han comenzado a invertir en aprendizaje automático para desarrollar sistemas más avanzados.Estas importantes empresas también han brindado apoyo financiero a jóvenes empresas emergentes para producir nuevas tecnologías creativas.Restricciones técnicas e imprecisiones de MLLa plataforma ML proporciona una gran cantidad de ventajas que ayudan en la expansión del mercado.Sin embargo, se prevé que varios parámetros en la plataforma impidan la expansión del mercado.La presencia de inexactitud en estos algoritmos, que a veces son inmaduros y subdesarrollados, es uno de los principales factores limitantes del mercado.En las industrias de fabricación de big data y aprendizaje automático, la precisión es crucial.Una falla menor en el algoritmo podría resultar en la producción de artículos incorrectos.Se espera que esto aumente exorbitantemente los costos operativos para el propietario de la unidad de fabricación en lugar de disminuirlos.Segmentos de mercado cubiertos en el informe:Para obtener más información sobre este informe, visite https://www.researchandmarkets.com/r/ujjbulResearchAndMarkets.com Laura Wood, directora sénior de prensa press@researchandmarkets.com Para horario de oficina EST llame al 1-917-300-0470 Para EE. UU./Canadá llamada gratuita al 1-800-526-8630 Para horario de oficina GMT llame al +353-1- 416-8900ResearchAndMarkets.com Laura Wood, directora sénior de prensa press@researchandmarkets.com Para horario de oficina EST llame al 1-917-300-0470 Para EE. UU./Canadá llamada gratuita al 1-800-526-8630 Para horario de oficina GMT llame al +353-1- 416-8900