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Jul 29, 2019 1:31 AM ET

Mercado de aprendizaje automático a 2025 – Fair Isaac, Google, Hewlett Packard, IBM, Microsoft, SAP SE, BigML, H2O


Mercado de aprendizaje automático a 2025 – Fair Isaac, Google, Hewlett Packard, IBM, Microsoft, SAP SE, BigML, H2O

iCrowd Newswire - Jul 29, 2019

El Mercado Mundial de Aprendizaje Automático representó US$ 1.289,5 Millones en 2016 y se espera que crezca a un CAGR del 49,7% durante el período de previsión 2017-2025, para representar US$ 39,986,7 Mn en 2025.

Este informe incluye un análisis exhaustivo del mercado y se evalúa a través de datos de volumen y precios válidos en 3 enfoques, así como en los ingresos de las empresas elevadas. Concluye con estimaciones precisas y auténticas del mercado teniendo en cuenta todos los parámetros y la dinámica del mercado. cada detalle crucial y decisivo para el desarrollo y la restricción del mercado se menciona en puntos finos con soluciones y sugerencias que afectarán al mercado en un futuro próximo. La segmentación del mercado se estudia específicamente para proporcionar información profunda para las inversiones complementarias del mercado.

Con el avance en la tecnología de computación y almacenamiento, la potencia informática se ha multiplicado durante la última década. Esto ha creado nuevas capacidades para administrar e calcular los grandes conjuntos de datos y, cuando se combina con la tecnología de aprendizaje automático, ha proporcionado la mejor información a las empresas. La disponibilidad de una gran cantidad de datos y la demanda de un servicio al cliente superior, operaciones eficientes y la mejora de los ingresos por ventas son los dos factores clave que impulsan significativamente el crecimiento del mercado del aprendizaje automático.

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La lista de empresas
1. Amazon Web Services, Inc.
2. Fair Isaac Corporation
3. Google, Inc.
4. Hewlett Packard Enterprise
5. IBM Corporation
6. Microsoft Corporation
7. SAP SE
8. BigML, Inc.
9. H2O.ai
10. SAS Institute Inc.

Todas las industrias de la región están adoptando IoT, big data, análisis para explorar más a fondo los casos de uso para las empresas y proporcionar servicios de atención al cliente superiores, adoptar operaciones comerciales eficientes y mejorar los ingresos por ventas. La naturaleza del negocio se está volviendo muy competitiva y para competir eficientemente, las empresas hoy en día confían más en el análisis de negocios.

Tradicionalmente, las herramientas analíticas de negocio se utilizaban para proyectar las ventas de los datos sobre eventos que tenían una semana o un mes de edad. Con el avance de la tecnología de aprendizaje automático que aprende en tiempo real y proporciona recomendaciones o patrones en tiempo real, lo que ayuda a ofrecer una experiencia de usuario personalizada, calcular precios dinámicos en tiempo real, optimizar la gestión de la cadena de suministro y pronto. Se espera que estas características alimenten el mercado del aprendizaje automático durante el período de previsión.

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A finales de 2017, la industria de la computación en la nube había logrado una adopción significativa en todas las principales industrias del mundo. Debido a esta tendencia, se prevé que las empresas produzcan un servicio de alta calidad mediante la adopción de servicios de aprendizaje automático basados en la nube.

La tecnología de aprendizaje automático es bastante costosa y compleja de construir internamente por cada empresa. No todos los tamaños medios o en cierta medida incluso las grandes empresas pueden no requerir todas las aplicaciones completas de la tecnología de aprendizaje automático.

El uso específico del aprendizaje automático para los casos de uso específicos para cada empresa se considera como el mejor modelo de negocio de la tecnología de aprendizaje automático. Por lo tanto, en los próximos años, se espera que la adopción de la nube gane una gran tracción y se espera que se convierta en una prioridad para cada tipo de empresa. Este impacto de los servicios de aprendizaje automático basados en la nube daría lugar a la generación de múltiples oportunidades para los proveedores en el mercado del aprendizaje automático.

Perspectivas estratégicas del mercado de aprendizaje automático

– La asociación se observó como la estrategia más adoptada en el Mercado Global de Aprendizaje Automático. Pocos de la estrategia reciente de algunos de los actores del panorama del mercado de aprendizaje automático se enumeran a continuación-

– 2017: Google anunció la apertura de un laboratorio de investigación de aprendizaje automático ‘Google AI China Center’ con sede en Beijing. Con esta expansión, Google refuerza su posición en el mercado de aprendizaje automático en China.

– 2017: IBM anunció su primer aprendizaje automático que se inaugurará en Bengaluru, India. Muchas organizaciones colaboraron con expertos de IBM para la creación de modelos analíticos.

– 2017: SAP introdujo una nueva plataforma de datos analíticos para SAP Student Activity Hub. Esta plataforma proporcionará una visión en tiempo real del comportamiento y el éxito de los estudiantes.

La compañía también proporcionó herramientas integradas al Centro de actividad de los estudiantes para el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la inteligencia artificial.

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– Ahorrar y reducir el tiempo de investigación de nivel básico mediante la identificación del crecimiento, tamaño, actores líderes y segmentos en el mercado de aprendizaje automático.
– Destaca las prioridades clave del negocio con el fin de ayudar a las empresas a realinear sus estrategias de negocio.
– Los principales hallazgos y recomendaciones destacan las tendencias progresivas cruciales de la industria en el mercado global de aprendizaje automático, lo que permite a los actores de toda la cadena de valor desarrollar estrategias eficaces a largo plazo.
– Desarrollar/modificar planes de expansión de negociomediantes mediante el uso de mercados desarrollados y emergentes de crecimiento sustancial.
– Examinar las tendencias y perspectivas profundas del mercado mundial junto con los factores que impulsan el mercado, así como los que lo obstaculizan.
– Mejorar el proceso de toma de decisiones mediante la comprensión de las estrategias que sustentan el interés de seguridad con respecto a los productos de cliente, segmentación, precios y distribución.

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