机器学习即服务 (MLaaS) 市场 - 增长、趋势、COVID-19 影响和预测(2022 - 2027 年)

机器学习即服务 (MLaaS) 市场按应用(营销和广告、预测性维护、自动化网络管理、欺诈检测和风险分析)、组织规模(中小型企业、大型企业)、终端用户(IT 和电信、汽车、医疗保健、航空航天和国防、零售、政府、BFSI)和地理。

市场快照

Machine Learning as a Service (MLaaS) Market
Study Period: 2020-2027
Base Year: 2021
Fastest Growing Market: Asia Pacific
Largest Market: North America
CAGR: 39.25 %

Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and its growth?

市场概况

机器学习即服务 (MLaaS) 市场(以下简称市场研究)在 2021 年价值 22.6 亿美元,预计到 2027 年将达到 167 亿美元,在此期间的复合年增长率为 39.25% 2022-2027(以下简称预测期)。

  • 机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子领域,它使训练算法能够通过使用统计方法进行分类或预测,从而揭示数据挖掘项目中的关键见解。这些洞察力随后推动应用程序和业务内的决策制定,理想地影响关键增长指标。由于它围绕算法、模型复杂性和计算复杂性展开,因此需要熟练的专业人员来开发这些解决方案。
  • 随着数据科学和人工智能的进步,机器学习的性能迅速提高。公司正在确定这项技术的潜力,因此,预计该技术的采用率将在预测期内增加。公司正在提供基于订阅模式的机器学习解决方案,使消费者更容易利用这项技术。此外,它还提供了按需付费的灵活性。 
  • 机器学习即服务 (MLaaS) 是一系列服务,提供机器学习工具作为云计算服务的一部分。这些来自供应商的服务提供的工具包括数据可视化、API、人脸识别、自然语言处理、预测分析和深度学习。实际计算由提供商的数据中心处理。MLaaS 模式有望主导市场,用户可以选择针对不同业务需求的各种解决方案。此外,诸如基于云的服务、物联网和自动化的日益普及以及对消费者行为分析的需求不断增长等因素,预计将推动机器学习即服务市场的增长。
  • 机器学习即服务利用深度学习技术进行预测分析以增强决策制定。然而,MLaaS 的使用给 ML 模型所有者带来了安全挑战,也给数据所有者带来了数据隐私挑战。数据所有者担心他们在 MLaaS 平台上的数据的隐私和安全。相比之下,MLaaS 平台所有者担心他们的模型可能会被冒充客户的对手窃取。
  • COVID-19 大流行导致许多组织加速迁移到公共云解决方案,因为云服务弹性可以满足服务需求的意外高峰。在 COVID-19 时期,迁移到云帮助公司重塑了他们开展业务的方式。对 AI 服务的需求不断增长,许多云提供商提供 AIaaS 和 MLaaS。 

报告范围

机器学习即服务 (MLaaS) 是一种广泛的服务,可提供机器学习 (ML) 工具作为云计算服务的一项功能。MLaaS 供应商提供的工具包括 API、数据可视化、自然语言处理、预测分析和人脸识别。供应商的云基础设施处理所有实际计算。

该研究提供了基于应用程序、组织规模、最终用户和地理位置的细分市场的深入视角。市场研究还涵盖了 COVID-19 的影响以及市场在大流行期间的反应。

Application
Marketing and Advertisement
Predictive Maintenance
Automated Network Management
Fraud Detection and Risk Analytics
Other Applications (NLP, Sentiment Analysis, and Computer Vision)
Organization Size
Small and Medium Enterprises
Large Enterprises
End-User
IT and Telecom
Automotive
Healthcare
Aerospace and Defense
Retail
Government
BFSI
Other End-Users (Education, Media and Entertainment, Agriculture, and Trading Market Place)
Geography
North America
Europe
Asia Pacific
Rest of the World

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主要市场趋势

越来越多地采用物联网和自动化来推动市场

  • 物联网运营确保数千台或更多设备在企业网络上正确、安全地运行,并且收集的数据既及时又准确。虽然复杂的后端分析引擎负责处理数据流的繁重工作,但确保数据质量通常留给过时的方法。为了确保控制庞大的物联网基础设施,一些物联网平台供应商正在烘焙机器学习技术以提高其运营管理能力。
  • 机器学习可以通过利用复杂算法分析大量数据来揭开物联网数据中隐藏模式的神秘面纱。ML 推理可以利用关键流程中的统计衍生动作,用自动化系统补充或替代手动流程。基于 ML 构建的解决方案使 IoT 数据建模过程自动化,从而消除了模型选择、编码和验证的迂回和劳动密集型活动。
  • 采用物联网的小型企业可以显着节省耗时的机器学习过程。MLaaS 供应商可以更快地进行更多查询,提供更多类型的分析,以便从物联网网络中多个设备生成的大量数据缓存中获取更多可操作信息。
  • 随着企业越来越多地采用基于物联网的技术和解决方案,越来越多的公司利用机器学习技术进行数据分析。因此,MLaaS 有望推动物联网的创新。根据爱立信的数据,物联网连接总数有望从 2020 年的 124 亿增加到 2026 年的 264 亿,复合年增长率为 13%。尽管 MLaaS 已经与各种传感器集成,但 MLaaS 已准备好在物联网和自动化中发挥关键作用。
  • 在 AIOps 发布的网络管理中的自动化、人工智能和机器学习研究中,2019 年,85% 的受访者表示他们的组织拥有不止一种自动化。然而,只有 27% 的受访者认为他们的组织已为全面自动化做好充分准备。然而,约 65% 的受访者表示,机器学习对于网络管理至关重要,预计将推动未来的自动化。
Machine Learning as a Service (MLaaS) Market

北美有望占据最大市场份额

  • 由于强大的创新生态系统,预计北美将在市场上占据重要份额,这得益于联邦对先进技术的战略投资,再加上来自全球知名研究机构的有远见的科学家和企业家的存在,这推动了发展MLaaS。
  • 该地区还见证了 5G、物联网和连接设备的显着增长。因此,通信服务提供商 (CSP) 需要通过虚拟化、网络切片、新用例和服务需求来有效地管理不断增长的复杂性。这有望推动 MLaaS 解决方案,因为传统的网络和服务管理方法不再可持续。 
  • 此外,该地区的主要科技公司,如微软、谷歌、亚马逊和 IBM,已成为 ML 即服务竞赛的主要参与者。由于每家公司都拥有庞大的公共云基础设施和机器学习平台,这使得这些公司能够将机器学习即服务变为现实,让那些希望将人工智能用于从客户服务到机器人流程自动化、营销、分析等方方面面的人、预测性维护等,以协助训练正在部署的 AI 日期模型。 
  • 该地区的机器学习市场正在因云而发生变化,无服务器计算使开发人员能够快速启动和运行机器学习应用程序。此外,机器学习即服务业务的主要驱动力是信息服务。无服务器计算带来的最显着变化是消除了扩展物理数据库硬件的需要。
  • 这种趋势允许供应商引入 ML 即服务,以简化 ML 在企业采用和 SME 中的采用。例如,2020 年 12 月,Calligo 推出了 MLaas,以扩大公司的托管数据服务组合,通过确保数据隐私、数据质量、安全性和准确性来提高中小企业和企业等企业的生产力。通过消除雇用数据科学资源的需要,这有助于企业避免成本挑战。 
Machine Learning as a Service (MLaaS) Market

竞争格局

高度的市场整合加剧了微软、IBM、谷歌和亚马逊等知名企业之间的竞争。为了在市场上占据重要份额,其他参与者正在积极扩大其产品组合和地域分布。

  • 2022 年 2 月 - 电信巨头 AT&T 和 AI 公司 H2O 合作推出了面向企业的人工智能功能商店。这提供了一个用于协作、共享、重用和发现机器学习功能的存储库,以加快 AI 项目的部署并提高投资回报率。
  • 2021 年 12 月 - AWS 宣布了六项新的 Amazon SageMaker 功能。这将使机器学习更容易获得和更具成本效益。这汇集了强大的新功能,包括用于创建准确的机器学习预测的无代码环境,使用高技能的注释器进行更准确的数据标记。
  • 2021 年 11 月 - SAS 为其旗舰 SAS Viya 平台增加了对开源用户的支持。SAS Viya 用于开源集成和实用程序。软件用户建立了一种 API 优先策略,通过机器学习推动了数据准备过程。

竞争格局

高度的市场整合加剧了微软、IBM、谷歌和亚马逊等知名企业之间的竞争。为了在市场上占据重要份额,其他参与者正在积极扩大其产品组合和地域分布。

  • 2022 年 2 月 - 电信巨头 AT&T 和 AI 公司 H2O 合作推出了面向企业的人工智能功能商店。这提供了一个用于协作、共享、重用和发现机器学习功能的存储库,以加快 AI 项目的部署并提高投资回报率。
  • 2021 年 12 月 - AWS 宣布了六项新的 Amazon SageMaker 功能。这将使机器学习更容易获得和更具成本效益。这汇集了强大的新功能,包括用于创建准确的机器学习预测的无代码环境,使用高技能的注释器进行更准确的数据标记。
  • 2021 年 11 月 - SAS 为其旗舰 SAS Viya 平台增加了对开源用户的支持。SAS Viya 用于开源集成和实用程序。软件用户建立了一种 API 优先策略,通过机器学习推动了数据准备过程。

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Study Assumptions and Market Definition

    2. 1.2 Scope of the Study

  2. 2. RESEARCH METHODOLOGY

  3. 3. EXECUTIVE SUMMARY

  4. 4. MARKET INSIGHTS

    1. 4.1 Market Overview

    2. 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis

      1. 4.2.1 Threat of New Entrants

      2. 4.2.2 Bargaining Power of Buyers

      3. 4.2.3 Bargaining Power of Suppliers

      4. 4.2.4 Threat of Substitute Products

      5. 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry

    3. 4.3 Industry Value Chain Analysis

    4. 4.4 Assessment of Impact of COVID-19 on the Market

  5. 5. MARKET DYNAMICS

    1. 5.1 Market Drivers

      1. 5.1.1 Increasing Adoption of IoT and Automation

      2. 5.1.2 Increasing Adoption of Cloud-based Services

    2. 5.2 Market Restraints

      1. 5.2.1 Privacy and Data Security Concerns

      2. 5.2.2 Need for Skilled Professionals

  6. 6. MARKET SEGMENTATION

    1. 6.1 Application

      1. 6.1.1 Marketing and Advertisement

      2. 6.1.2 Predictive Maintenance

      3. 6.1.3 Automated Network Management

      4. 6.1.4 Fraud Detection and Risk Analytics

      5. 6.1.5 Other Applications (NLP, Sentiment Analysis, and Computer Vision)

    2. 6.2 Organization Size

      1. 6.2.1 Small and Medium Enterprises

      2. 6.2.2 Large Enterprises

    3. 6.3 End-User

      1. 6.3.1 IT and Telecom

      2. 6.3.2 Automotive

      3. 6.3.3 Healthcare

      4. 6.3.4 Aerospace and Defense

      5. 6.3.5 Retail

      6. 6.3.6 Government

      7. 6.3.7 BFSI

      8. 6.3.8 Other End-Users (Education, Media and Entertainment, Agriculture, and Trading Market Place)

    4. 6.4 Geography

      1. 6.4.1 North America

      2. 6.4.2 Europe

      3. 6.4.3 Asia Pacific

      4. 6.4.4 Rest of the World

  7. 7. COMPETITIVE LANDSCAPE

    1. 7.1 Company Profiles*

      1. 7.1.1 Microsoft Corporation

      2. 7.1.2 IBM Corporation

      3. 7.1.3 Google LLC

      4. 7.1.4 SAS Institute Inc.

      5. 7.1.5 Fair Isaac Corporation (FICO)

      6. 7.1.6 Hewlett Packard Enterprise Company

      7. 7.1.7 Yottamine Analytics LLC

      8. 7.1.8 Amazon Web Services Inc.

      9. 7.1.9 BigML Inc.

      10. 7.1.10 Iflowsoft Solutions Inc.

      11. 7.1.11 Monkeylearn Inc.

      12. 7.1.12 Sift Science Inc.

      13. 7.1.13 H2O.ai Inc.

  8. 8. INVESTMENT ANALYSIS

  9. 9. FUTURE OF THE MARKET

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Frequently Asked Questions

The Machine Learning as a Service (MLaaS) Market market is studied from 2020 - 2027.

The Machine Learning as a Service (MLaaS) Market is growing at a CAGR of 39.25% over the next 5 years.

The Machine Learning as a Service (MLaaS) Market is valued at 1 Million USD in 2020.

The Machine Learning as a Service (MLaaS) Market is valued at 12 Million USD in 2027.

Asia Pacific is growing at the highest CAGR over 2021- 2026.

North America holds highest share in 2021.

Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google LLC, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation are the major companies operating in Machine Learning as a Service (MLaaS) Market.

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