Maschinelles Lernen als Service (MLaaS) Marktgröße

Marktanalyse für maschinelles Lernen als Dienste (MLAAS).

Die Größe des Marktes für maschinelles Lernen als Dienstleistung wird im Jahr 2024 auf 71,34 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 309,37 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 34,10 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht

• Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das es Trainingsalgorithmen ermöglicht, mithilfe statistischer Methoden Klassifizierungen oder Vorhersagen zu treffen und so wichtige Erkenntnisse im Rahmen von Data-Mining-Projekten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse treiben die Entscheidungsfindung innerhalb von Anwendungen und Unternehmen voran und wirken sich idealerweise auf wichtige Wachstumskennzahlen aus. Da es um Algorithmen, Modellkomplexität und Rechenkomplexität geht, sind für die Entwicklung dieser Lösungen qualifizierte Fachkräfte erforderlich.
• Der Markt für maschinelles Lernen als Service (MLaaS) wird im Prognosezeitraum wahrscheinlich ein starkes Wachstum verzeichnen, da MLaaS-Algorithmen verwendet werden, um Muster in den Daten zu finden, und Benutzer sich nicht um die tatsächlichen Berechnungen kümmern müssen. MLaaS ist die einzige Full-Stack-KI-Plattform, die mobile Anwendungen, Enterprise Intelligence, industrielle Automatisierung und Steuerungssysteme kombiniert.
• Mit den Fortschritten in der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz beschleunigte sich die Leistung des maschinellen Lernens rasant. Unternehmen erkennen das Potenzial dieser Technologie und daher wird erwartet, dass die Akzeptanzrate dieser Technologie im Prognosezeitraum zunehmen wird. Unternehmen bieten Lösungen für maschinelles Lernen im Rahmen eines abonnementbasierten Modells an, was den Verbrauchern die Nutzung dieser Technologie erleichtert. Darüber hinaus bietet es Flexibilität auf Pay-as-you-use-Basis.
• Darüber hinaus wird MLaaS häufig in der Betrugserkennung, Lieferkettenoptimierung, Risikoanalyse, Fertigung und anderen Bereichen eingesetzt. Benutzer können eine interne Infrastruktur von Grund auf frei aufbauen, was die Verwaltung und Speicherung Ihrer Daten erleichtert.
• Die ML-Startups erhalten ML-Investitionen in Millionenhöhe. Im Juni 2022 sicherte sich Inflection AI beispielsweise eine der größten Finanzierungsrunden für künstliches maschinelles Lernen mit einem Gesamtvolumen von 225 Millionen US-Dollar. Es wird als Startup für maschinelles Lernen und KI bezeichnet. Das Unternehmen hat Eigenkapitalfinanzierungen in Höhe von 225 Millionen US-Dollar von Risikokapitalgebern erhalten. Es wird erwartet, dass diese ML-Investition das maschinelle Lernen verbessern und in naher Zukunft intuitive Mensch-Computer-Schnittstellen ermöglichen wird.
• Machine Learning-as-a-Service nutzt Deep-Learning-Techniken für prädiktive Analysen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Die Verwendung von MLaaS bringt jedoch Sicherheitsherausforderungen für ML-Modelleigentümer und Datenschutzherausforderungen für Dateneigentümer mit sich. Dateneigentümer sind besorgt über den Datenschutz und die Sicherheit ihrer Daten auf MLaaS-Plattformen. Im Gegensatz dazu befürchten MLaaS-Plattformbesitzer, dass ihre Modelle von Angreifern gestohlen werden könnten, die sich als Kunden ausgeben.
• Die COVID-19-Pandemie hat viele Unternehmen dazu veranlasst, ihre Migrationen zu Public-Cloud-Lösungen zu beschleunigen, da die Elastizität von Cloud-Diensten unerwartete Spitzen der Servicenachfrage abfedern kann. Migrationen in die Cloud haben Unternehmen dabei geholfen, die Art und Weise, wie sie ihre Geschäfte während der Zeit von COVID-19 führen, neu zu erfinden. Der Bedarf an KI-Diensten ist gewachsen und viele Cloud-Anbieter bieten AIaaS und MLaaS an.