Marktgrößen- und Marktanteilsanalyse für maschinelles Lernen als Service – Wachstumstrends und -prognosen (2024 – 2029)

Der Bericht deckt Anbieter von maschinellen Lerndiensten ab und ist nach Anwendung (Marketing und Werbung, vorausschauende Wartung, automatisiertes Netzwerkmanagement, Betrugserkennung und Risikoanalyse), Organisationsgröße (kleine und mittlere Unternehmen, große Unternehmen), Endbenutzer (IT und Telekommunikation, Automobil, Gesundheitswesen, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Einzelhandel, Regierung, BFSI) und Geographie (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Rest der Welt). Die Marktgrößen und Prognosen werden für alle oben genannten Segmente in Wert (USD) angegeben.

Marktgröße für maschinelles Lernen als Dienste (MLAAS).

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Marktübersicht für maschinelles Lernen als Service (MLaaS).
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Studienzeitraum 2019 - 2029
Marktgröße (2024) USD 71.34 Milliarden
Marktgröße (2029) USD 309.37 Milliarden
CAGR(2024 - 2029) 34.10 %
Schnellstwachsender Markt Asien-Pazifik
Größter Markt Nordamerika

Hauptakteure

Markt für maschinelles Lernen als Service (MLaaS).

*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert

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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.

Markttrends für maschinelles Lernen als Dienste (MLAAS).

Zunehmende Einführung von IoT und Automatisierung, um den Markt voranzutreiben

  • IoT-Operationen stellen sicher, dass Tausende oder mehr Geräte in einem Unternehmensnetzwerk ordnungsgemäß und sicher funktionieren und dass die erfassten Daten zeitnah und genau sind. Während ausgefeilte Back-End-Analyse-Engines den größten Teil der Datenstromverarbeitung übernehmen, wird die Sicherstellung der Datenqualität oft veralteten Methoden überlassen. Einige Anbieter von IoT-Plattformen nutzen die Technologie des maschinellen Lernens, um ihre Betriebsmanagementfähigkeiten zu verbessern und die Kontrolle über die weitläufigen IoT-Infrastrukturen sicherzustellen.
  • Maschinelles Lernen kann die verborgenen Muster in IoT-Daten entmystifizieren, indem es mithilfe ausgefeilter Algorithmen große Datenmengen analysiert. ML-Inferenz kann manuelle Prozesse durch automatisierte Systeme ergänzen oder ersetzen, die statistisch abgeleitete Aktionen in kritischen Prozessen verwenden. Auf ML basierende Lösungen automatisieren den IoT-Datenmodellierungsprozess und machen so die umständlichen und arbeitsintensiven Aktivitäten der Modellauswahl, Codierung und Validierung überflüssig.
  • Kleine Unternehmen, die IoT einführen, können den zeitaufwändigen Prozess des maschinellen Lernens erheblich einsparen. MLaaS-Anbieter führen möglicherweise mehr Abfragen schneller durch und bieten mehr Arten von Analysen, um aus riesigen Datencaches, die von mehreren Geräten im IoT-Netzwerk generiert werden, verwertbarere Informationen zu erhalten.
  • Laut der Manufacturing Vision Study von Zebra wird erwartet, dass intelligente Asset-Monitoring-Systeme auf Basis von IoT und RFID bis 2022 herkömmliche, auf Tabellenkalkulationen basierende Ansätze übertreffen werden. Laut einer Studie der Microsoft Corporation haben 85 % der Unternehmen mindestens ein IIoT-Anwendungsfallprojekt. Es wurde erwartet, dass diese Zahl steigen wird, da 94 % der Befragten angaben, dass sie im Jahr 2021 IIoT-Initiativen verfolgen würden. Diese Fälle könnten in naher Zukunft Chancen für MLaaS-Anbieter schaffen.
  • Der zunehmende Einsatz cloudbasierter Technologie in vielen Unternehmen kommt der Datenübertragung zugute, da diese Verbindungen einfacher hergestellt werden können. Dies ermöglicht jedem Mitarbeiter einer Organisation den Zugriff auf Daten und erhöht so die Kosteneffizienz eines Unternehmens. Im April 2023 gaben Oracle Corporation und GitLab Inc. die Verfügbarkeit eines neuen Angebots bekannt, das die ML- und KI-Funktionalitäten erweitert. Kunden können KI- und ML-Workloads mit GPU-fähigen GitLab-Läufern auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI) ausführen und erhalten Zugriff auf die Bereitstellung von Cloud-Diensten, wo immer sie benötigt werden, einschließlich lokaler und Multi-Cloud-Umgebungen.
Markt für maschinelles Lernen als Service (MLaaS) Geschätzte Anzahl von IoT-Verbindungen, in Milliarden, nach Typ, weltweit 2020–2026

Nordamerika wird voraussichtlich den größten Marktanteil halten

  • Es wird erwartet, dass Nordamerika aufgrund des robusten Innovationsökosystems, das durch strategische Bundesinvestitionen in Spitzentechnologie vorangetrieben wird und durch die Anwesenheit visionärer Wissenschaftler und Unternehmer aus weltweit renommierten Forschungseinrichtungen ergänzt wird, einen bedeutenden Marktanteil halten wird, was die Entwicklung vorangetrieben hat von MLaaS.
  • Beispielsweise kündigte die US-amerikanische National Science Foundation (NSF) im Mai 2023 in Zusammenarbeit mit Hochschuleinrichtungen, anderen Bundesbehörden und anderen Interessengruppen an, 140 Millionen US-Dollar in die Gründung von sieben neuen National Artificial Intelligence Research Institutes (AI) zu investieren. Durch diese Investition möchte die Regierung KI-Systeme und -Technologien fördern und eine vielfältige KI-Belegschaft in den Vereinigten Staaten entwickeln, um einen kohärenten Ansatz für KI-bezogene Chancen und Risiken voranzutreiben. Solche Investitionen der Regionalregierung werden neue Wachstumschancen für den untersuchten Markt schaffen.
  • Aufgrund des bemerkenswerten Wachstums in Ländern wie Kanada und den Vereinigten Staaten entfällt der Großteil des Mlaas-Geschäfts auf die nordamerikanische Region. In diesen Ländern gibt es eine große Vielfalt an kleinen und großen Start-ups. Infolgedessen wächst der Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung in Nordamerika. In Bezug auf technologische Durchbrüche und Nutzung ist Nordamerika weltweit die am schnellsten wachsende Region im Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung. Es verfügt über die Infrastruktur und die Mittel, um in maschinelles Lernen als Dienstleistung zu investieren. Darüber hinaus dürften erhöhte Verteidigungsausgaben und technische Verbesserungen in der Telekommunikationsbranche das Marktwachstum im gesamten Prognosezeitraum ankurbeln.
  • In der Region kam es außerdem zu einer erheblichen Verbreitung von 5G, IoT und vernetzten Geräten. Daher müssen Kommunikationsdienstanbieter (CSPs) eine ständig wachsende Komplexität durch Virtualisierung, Network Slicing, neue Anwendungsfälle und Serviceanforderungen effizient bewältigen. Es wird erwartet, dass dies MLaaS-Lösungen vorantreiben wird, da traditionelle Netzwerk- und Service-Management-Ansätze nicht mehr nachhaltig sind.
  • Darüber hinaus haben sich große Technologieunternehmen in der Region wie Microsoft, Google, Amazon und IBM zu wichtigen Akteuren im Wettlauf um ML-as-a-Service entwickelt. Da jedes der Unternehmen über eine umfangreiche öffentliche Cloud-Infrastruktur und ML-Plattformen verfügt, können die Unternehmen maschinelles Lernen als Service für diejenigen Wirklichkeit werden lassen, die KI für alles nutzen möchten, vom Kundenservice bis zur robotergestützten Prozessautomatisierung, für Marketing, Analysen, vorausschauende Wartung usw., um das Training der eingesetzten KI-Datumsmodelle zu unterstützen.
  • Die Hauptakteure in dieser Region konzentrieren sich auf die Expansion, um ihren Kunden nahtlose Erlebnisse zu bieten und so die Nachfrage auf dem MlaaS-Markt zu steigern. Beispielsweise kündigte AWS im Februar 2022 die weltweite Ausweitung der lokalen AWS-Zonen an. Das Unternehmen gab die Fertigstellung seiner ersten 16 lokalen AWS-Zonen in den Vereinigten Staaten bekannt und plant die Einführung neuer lokaler AWS-Zonen in 32 neuen Ballungsräumen in 26 Ländern weltweit.
  • Der ML-Markt der Region verändert sich aufgrund der Cloud, und Serverless Computing ermöglicht es Entwicklern, ML-Anwendungen schnell zum Laufen zu bringen. Darüber hinaus sind Informationsdienste der Haupttreiber des ML-as-a-Service-Geschäfts. Die bedeutendste Änderung, die Serverless Computing mit sich gebracht hat, besteht darin, dass die Notwendigkeit, physische Datenbankhardware zu skalieren, entfällt.
Markt für maschinelles Lernen als Service (MLaaS) Wachstumsrate nach Regionen

Branchenüberblick über maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLAAS).

Die starke Marktkonsolidierung hat den Wettbewerb zwischen prominenten Playern wie Microsoft, IBM, Google und Amazon verschärft. Um einen bedeutenden Anteil am Markt für maschinelles Lernen als Service (MLAAS) zu erobern, erweitern andere Akteure aktiv ihr Produktportfolio und ihre geografische Präsenz.

Im Februar 2023 kündigte Civo, der Anbieter cloudnativer Dienste, die Einführung von Kubeflow as a Service an, seinem neuen verwalteten Dienst für maschinelles Lernen, um die Entwicklererfahrung zu verbessern und den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Gewinnung von Erkenntnissen aus ML-Algorithmen zu reduzieren. Mit dieser Einführung möchte das Unternehmen ML für Organisationen aller Größen zugänglich machen.

Im Februar 2022 arbeiteten der Telekommunikationsriese ATT und das KI-Unternehmen H2O zusammen und starteten einen Feature-Store für künstliche Intelligenz für Unternehmen. Dies stellt ein Repository für die Zusammenarbeit, den Austausch, die Wiederverwendung und die Entdeckung von Funktionen für maschinelles Lernen bereit, um die Bereitstellung von KI-Projekten zu beschleunigen und den ROI zu verbessern.

Marktführer im Bereich Machine Learning as a Services (MLAAS).

  1. Microsoft Corporation

  2. IBM Corporation

  3. Google LLC

  4. SAS Institute Inc.

  5. Fair Isaac Corporation (FICO)

*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert

Marktkonzentration für maschinelles Lernen als Service (MLaaS).
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Marktnachrichten für maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLAAS).

  • Mai 2023 NVIDIA kündigt die Integration seiner NVIDIA AI-Unternehmenssoftware in Microsofts Azure Machine Learning an, um Unternehmen bei der Beschleunigung ihrer KI-Initiativen zu unterstützen. Durch diese Integration möchte das Unternehmen eine sichere, unternehmensfähige Plattform für Azure-Kunden weltweit schaffen, mit der sie ihre Plattform mit über 100 vollständig unterstützten NVIDIA AI Enterprise-Softwareebenen erstellen, bereitstellen und verwalten können.
  • Februar 2022 H2O.ai veröffentlicht neue H2O MLOps-Funktionen, die die Erklärbarkeit, Flexibilität und Konfiguration von Arbeitsabläufen für maschinelles Lernen verbessern. Die Funktionen sorgten für mehr Kontrolle, Governance und Skalierbarkeit innerhalb ihres maschinellen Lernworkflows.

Marktbericht für maschinelles Lernen als Dienste (MLAAS) – Inhaltsverzeichnis

  1. 1. EINFÜHRUNG

    1. 1.1 Studienannahmen und Marktdefinition

      1. 1.2 Umfang der Studie

      2. 2. FORSCHUNGSMETHODIK

        1. 3. ZUSAMMENFASSUNG

          1. 4. MARKTEINBLICKE

            1. 4.1 Marktübersicht

              1. 4.2 Branchenattraktivität – Porters Fünf-Kräfte-Analyse

                1. 4.2.1 Verhandlungsmacht der Käufer

                  1. 4.2.2 Verhandlungsmacht der Lieferanten

                    1. 4.2.3 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer

                      1. 4.2.4 Bedrohung durch Ersatzprodukte

                        1. 4.2.5 Wettberbsintensität

                        2. 4.3 Analyse der Branchenwertschöpfungskette

                          1. 4.4 Bewertung der Auswirkungen von COVID-19 auf den Markt

                          2. 5. MARKTDYNAMIK

                            1. 5.1 Marktführer

                              1. 5.1.1 Zunehmende Akzeptanz von IoT und Automatisierung

                                1. 5.1.2 Zunehmende Akzeptanz cloudbasierter Dienste

                                2. 5.2 Marktbeschränkungen

                                  1. 5.2.1 Datenschutz- und Datensicherheitsbedenken

                                    1. 5.2.2 Bedarf an Fachkräften

                                  2. 6. MARKTSEGMENTIERUNG

                                    1. 6.1 Anwendung

                                      1. 6.1.1 Marketing und Werbung

                                        1. 6.1.2 Vorausschauende Wartung

                                          1. 6.1.3 Automatisiertes Netzwerkmanagement

                                            1. 6.1.4 Betrugserkennung und Risikoanalyse

                                              1. 6.1.5 Andere Anwendungen (NLP, Stimmungsanalyse und Computer Vision)

                                              2. 6.2 Organisationsgröße

                                                1. 6.2.1 Kleine und mittlere Unternehmen

                                                  1. 6.2.2 Große Unternehmen

                                                  2. 6.3 Endbenutzer

                                                    1. 6.3.1 IT und Telekommunikation

                                                      1. 6.3.2 Automobil

                                                        1. 6.3.3 Gesundheitspflege

                                                          1. 6.3.4 Luft- und Raumfahrt und Verteidigung

                                                            1. 6.3.5 Einzelhandel

                                                              1. 6.3.6 Regierung

                                                                1. 6.3.7 BFSI

                                                                  1. 6.3.8 Andere Endnutzer (Bildung, Medien und Unterhaltung, Landwirtschaft und Handelsmarkt)

                                                                  2. 6.4 Erdkunde

                                                                    1. 6.4.1 Nordamerika

                                                                      1. 6.4.2 Europa

                                                                        1. 6.4.3 Asien-Pazifik

                                                                          1. 6.4.4 Rest der Welt

                                                                        2. 7. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT

                                                                          1. 7.1 Firmenprofile

                                                                            1. 7.1.1 Microsoft Corporation

                                                                              1. 7.1.2 IBM Corporation

                                                                                1. 7.1.3 Google LLC

                                                                                  1. 7.1.4 SAS Institute Inc.

                                                                                    1. 7.1.5 Fair Isaac Corporation (FICO)

                                                                                      1. 7.1.6 Hewlett Packard Enterprise Company

                                                                                        1. 7.1.7 Yottamine Analytics LLC

                                                                                          1. 7.1.8 Amazon Web Services Inc.

                                                                                            1. 7.1.9 BigML Inc.

                                                                                              1. 7.1.10 Iflowsoft Solutions Inc.

                                                                                                1. 7.1.11 Monkeylearn Inc.

                                                                                                  1. 7.1.12 Sift Science Inc.

                                                                                                    1. 7.1.13 H2O.ai Inc.

                                                                                                  2. 8. INVESTITIONSANALYSE

                                                                                                    1. 9. ZUKUNFT DES MARKTES

                                                                                                      **Je nach Verfügbarkeit
                                                                                                      bookmark Sie können Teile dieses Berichts kaufen. Überprüfen Sie die Preise für bestimmte Abschnitte
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                                                                                                      Branchensegmentierung für maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLAAS).

                                                                                                      Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) ist eine breite Palette von Diensten, die Tools für maschinelles Lernen (ML) als Funktion von Cloud-Computing-Diensten anbieten. MLaaS-Anbieter bieten Tools an, darunter APIs, Datenvisualisierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, prädiktive Analysen und Gesichtserkennung. Die eigentliche Berechnung erfolgt über die Cloud-Infrastruktur des Anbieters.

                                                                                                      Die Studie bietet einen detaillierten Überblick über die Marktsegmente basierend auf Anwendung, Unternehmensgröße, Endbenutzer und Geografie (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Rest der Welt). Die Marktstudie befasst sich auch mit den Auswirkungen von COVID-19 und der Reaktion des Marktes während der Pandemie. Die Marktgrößen und Prognosen werden für alle oben genannten Segmente in Wert (USD) angegeben.

                                                                                                      Anwendung
                                                                                                      Marketing und Werbung
                                                                                                      Vorausschauende Wartung
                                                                                                      Automatisiertes Netzwerkmanagement
                                                                                                      Betrugserkennung und Risikoanalyse
                                                                                                      Andere Anwendungen (NLP, Stimmungsanalyse und Computer Vision)
                                                                                                      Organisationsgröße
                                                                                                      Kleine und mittlere Unternehmen
                                                                                                      Große Unternehmen
                                                                                                      Endbenutzer
                                                                                                      IT und Telekommunikation
                                                                                                      Automobil
                                                                                                      Gesundheitspflege
                                                                                                      Luft- und Raumfahrt und Verteidigung
                                                                                                      Einzelhandel
                                                                                                      Regierung
                                                                                                      BFSI
                                                                                                      Andere Endnutzer (Bildung, Medien und Unterhaltung, Landwirtschaft und Handelsmarkt)
                                                                                                      Erdkunde
                                                                                                      Nordamerika
                                                                                                      Europa
                                                                                                      Asien-Pazifik
                                                                                                      Rest der Welt

                                                                                                      Häufig gestellte Fragen zur Marktforschung zu maschinellem Lernen als Dienstleistung (MLAAS).

                                                                                                      Die Größe des Marktes für maschinelles Lernen als Service (MLaaS) wird im Jahr 2024 voraussichtlich 71,34 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 34,10 % auf 309,37 Milliarden US-Dollar wachsen.

                                                                                                      Im Jahr 2024 wird die Größe des Marktes für maschinelles Lernen als Service (MLaaS) voraussichtlich 71,34 Milliarden US-Dollar erreichen.

                                                                                                      Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google LLC, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO) sind die größten Unternehmen, die auf dem Markt für maschinelles Lernen als Service (MLaaS) tätig sind.

                                                                                                      Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024–2029) mit der höchsten CAGR wachsen.

                                                                                                      Im Jahr 2024 hat Nordamerika den größten Marktanteil im Markt für maschinelles Lernen als Service (MLaaS).

                                                                                                      Im Jahr 2023 wurde die Größe des Machine Learning as a Service (MLaaS)-Marktes auf 53,20 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Bericht deckt die historische Marktgröße des Marktes für maschinelles Lernen als Service (MLaaS) für die Jahre 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Marktgröße für maschinelles Lernen als Service (MLaaS) für die Jahre 2024, 2025 , 2026, 2027, 2028 und 2029.

                                                                                                      Branchenbericht Machine Learning as a Service.

                                                                                                      Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate von Machine Learning as a Service im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Analyse von Machine Learning as a Service umfasst eine Marktprognose bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.

                                                                                                      close-icon
                                                                                                      80% unserer Kunden suchen maßgeschneiderte Berichte. Wie möchten Sie, dass wir Ihren anpassen?

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