Operações de aprendizado de máquina (MLOPS) Tamanho do mercado, participação, crescimento e análise da indústria, por série (local, nuvem e outros), por aplicação (BFSI, saúde, varejo, manufatura, setor público e outros), insights regionais e previsão A 2032

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Visão geral do Relatório de Mercado de Operações de Aprendizado de Máquinas (MLOPS)

O tamanho do mercado de operações globais de aprendizado de máquina foi de US $ 1,58 bilhão em 2023 e o mercado deve tocar em US $ 25,85 bilhões até 2032 na CAGR 41,8% durante o período de previsão.

As operações de aprendizado de máquina (MLOPs) são um termo que se refere às melhores práticas para as empresas administrarem com sucesso a Inteligência Artificial (IA) com a ajuda de produtos de software e serviços em nuvem. O MLOPS é uma combinação de aprendizado de máquina e a prática contínua de desenvolvimento do DevOps no campo de software. O MLOPS visa implantar e manter modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção de maneira confiável e eficiente.

As operações de aprendizado de máquina (MLOPs) também envolvem automatizar e padronizar os processos em todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, como preparação de dados, treinamento de modelos, teste, integração, liberação e monitoramento12. As operações de aprendizado de máquina (MLOPs) são uma função colaborativa que requer a coordenação e o alinhamento de diferentes partes interessadas, como cientistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de software, engenheiros de DevOps, analistas de negócios, gerentes de produto e usuários finais.

Impacto covid-19

"A pandemia aumentou a demanda do mercado devido ao aumento da demanda em várias indústrias"

A pandemia global da Covid-19 tem sido sem precedentes e impressionantes, com o mercado de operações de aprendizado de máquina (MLOPS) experimentando uma demanda superior do que esperada em todas as regiões em comparação com os níveis pré-pandêmicos. O aumento repentino do CAGR é atribuído ao crescimento e à demanda do mercado que retornam aos níveis pré-pandêmicos assim que a pandemia terminar.

A pandemia COVID-19 teve um impacto significativo nas operações de aprendizado de máquina (MLOPS). A pandemia aumentou a demanda por soluções de aprendizado de máquina em vários domínios, como saúde, educação, comércio eletrônico e mídias sociais. Esses domínios exigem plataformas e serviços de operações de aprendizado de máquina (MLOPs) para gerenciar e escalar seus modelos de aprendizado de máquina de maneira eficaz e eficiente. Por exemplo, as organizações de saúde usam MLOPs para implantar e monitorar modelos para diagnóstico, prognóstico, descoberta de medicamentos e desenvolvimento de vacinas1. Da mesma forma, as plataformas de comércio eletrônico usam MLOPs para otimizar seus sistemas de recomendação, gerenciamento de inventário e atendimento ao cliente

Últimas tendências

"Espera-se que o surgimento de plataformas e serviços MLOPs baseados em nuvem aliviem o crescimento do mercado"

Uma das tendências recentes no mercado MLOPS é o surgimento de plataformas e serviços MLOPs baseados em nuvem. As plataformas e serviços de operações de aprendizado de máquina baseados em nuvem (MLOPs) oferecem várias vantagens sobre soluções locais, como menor custo, maior escalabilidade, implantação mais rápida, integração mais fácil e melhor segurança. As plataformas e serviços MLOPs baseados em nuvem também permitem que as organizações aproveitem a experiência e os recursos dos provedores de nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud e Alibaba Cloud. Esses provedores de nuvem oferecem várias ferramentas e estruturas para a construção, implantação e gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina em suas plataformas425. Por exemplo, a AWS oferece o Sagemaker, o Azure oferece aprendizado de máquina, o GCP oferece a plataforma de IA, o IBM Cloud oferece o Watson Studio e o Alibaba Cloud oferece PAI. Essas ferramentas e estruturas fornecem recursos como ingestão de dados, pré -processamento, engenharia de recursos, treinamento de modelos, teste, validação, implantação, monitoramento, reciclagem, governança e colaboração. Espera-se que as plataformas e serviços MLOPs baseados em nuvem cresçam a uma taxa mais alta do que as soluções locais nos próximos anos.

Segmentação de mercado de operações de aprendizado de máquina (MLOPS)

Por tipo

De acordo com o Type, o mercado pode ser segmentado em local, nuvem e outros.

Por aplicação

Com base na idade, o mercado pode ser dividido em BFSI, saúde, varejo, manufatura, setor público e outros.

Fatores determinantes

"Crescente complexidade e diversidade de modelos de aprendizado de máquina para promover o crescimento do mercado"

Um dos fatores determinantes para o crescimento do mercado é a crescente complexidade e diversidade dos modelos de aprendizado de máquina. Os modelos de aprendizado de máquina estão se tornando mais complexos e diversos em termos de arquiteturas, algoritmos, parâmetros, entradas, saídas, métricas de desempenho e casos de uso. Esses modelos requerem métodos e ferramentas mais sofisticados para gerenciar seus estágios do ciclo de vida do desenvolvimento à implantação e manutenção. As plataformas e serviços MLOPs fornecem esses métodos e ferramentas para lidar com a complexidade e a diversidade dos modelos de aprendizado de máquina. Eles permitem que as organizações padronizem seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em diferentes equipes e projetos. Eles também permitem que as organizações automatizem seus processos de aprendizado de máquina, desde a preparação de dados até a implantação para modelar o monitoramento. Eles também permitem que as organizações otimizem seu desempenho de aprendizado de máquina, fornecendo loops de feedback para melhoria do modelo

"Crescente necessidade de colaboração e alinhamento entre diferentes partes interessadasPara impulsionar o crescimento do mercado"

Outro fator determinante para o crescimento do mercado do MLOPS é a crescente necessidade de colaboração e alinhamento entre diferentes partes interessadas envolvidas em projetos de aprendizado de máquina. Os projetos de aprendizado de máquina envolvem várias partes interessadas com diferentes funções e responsabilidades, como cientistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de software, engenheiros de DevOps, analistas de negócios, gerentes de produto e usuários finais. Essas partes interessadas têm objetivos, expectativas e perspectivas diferentes sobre modelos de aprendizado de máquina. Eles também têm habilidades, ferramentas e fluxos de trabalho diferentes para trabalhar com modelos de aprendizado de máquina. As plataformas e serviços MLOPs fornecem uma plataforma e linguagem comum para essas partes interessadas colaborarem e alinharem seus esforços em projetos de aprendizado de máquina. Eles permitem que essas partes interessadas compartilhem dados, código, modelos, métricas e insights em diferentes estágios do ciclo de vida do aprendizado de máquina.

Fator de restrição

"Falta de padronização e custo de interoperabilidade para dificultar o crescimento do mercado"

Um dos fatores de restrição para o crescimento do mercado é a falta de padronização e interoperabilidade entre diferentes plataformas e serviços MLOPs. As plataformas e serviços MLOPs são desenvolvidos e oferecidos por vários fornecedores, como provedores de nuvem, empresas de software e startups. Esses fornecedores têm diferentes abordagens, projetos e implementações de plataformas e serviços MLOPs. Eles também têm diferentes recursos, funções e interfaces para suas plataformas e serviços MLOPs. Isso leva à falta de padronização e interoperabilidade entre diferentes plataformas e serviços MLOPs.

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Operações de aprendizado de máquina (MLOPs) Mercado Regional Insights

"América do Norte para liderar o mercado devido a uma forte presença dos principais players"

A região da América do Norte mostrou o maior crescimento do mercado de operações de aprendizado de máquina (MLOPS). A América do Norte tem uma forte presença de players líderes no mercado MLOPS, como AWS, Microsoft, Google, IBM e Databricks. Esses jogadores oferecem várias plataformas e serviços MLOPs a seus clientes em diferentes setores e domínios. Eles também investem pesadamente em pesquisa e desenvolvimento de novas e inovadoras soluções MLOPs. Eles também colaboram com outros jogadores do ecossistema, como academia, startups e parceiros, para promover e avançar a adoção do MLOPS.

Principais participantes do setor

"Os principais participantes estão empregando tecnologias avançadas para estimular um crescimento adicional do mercado "

Todos os principais players são motivados a oferecer serviços superiores e mais avançados, a fim de obter uma vantagem competitiva no mercado. Para aumentar sua presença no mercado, os fornecedores estão usando uma variedade de técnicas, incluindo lançamentos de produtos, crescimento regional, alianças estratégicas, parcerias, fusões e aquisições.

Lista de empresas de operações de aprendizado de máquina (MLOPs)

• IBM (U.S)
• DataRobot (U.S)
• SAS (U.S)
• Microsoft (U.S)
• Amazon (U.S)
• Google (U.S)
• Dataiku (France)
• Databricks (U.S)
• HPE (U.S)
• Iguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (U.S)
• Comet (U.S)
• Cloudera (U.S)
• Paperspace (U.S)
• Valohai (Finland)

Cobertura do relatório

Este relatório examina um entendimento do tamanho, tamanho, participação, taxa de crescimento, segmentação por tipo de operações de aprendizado de máquina (MLOPs) por tipo, aplicação, principais players e cenários de mercado anteriores e atuais. O relatório também coleta os dados e previsões precisos do mercado por especialistas em mercado. Além disso, ele descreve o estudo do desempenho financeiro, investimentos, crescimento, marcas de inovação e lançamentos de novos produtos deste setor pelas principais empresas e oferecem informações profundas sobre a estrutura atual do mercado, análise competitiva com base em participantes -chave, principais forças motrizes e restrições Isso afeta a demanda por crescimento, oportunidades e riscos.

Além disso, os efeitos da pandemia pós-Covid-19 nas restrições internacionais do mercado e uma profunda compreensão de como a indústria se recuperará, e as estratégias também são declaradas no relatório. O cenário competitivo também foi examinado em detalhes para fornecer esclarecimentos do cenário competitivo.

Este relatório também divulga a pesquisa baseada em metodologias que definem a análise de tendências de preços de empresas-alvo, coleta de dados, estatísticas, concorrentes-alvo, exportação de importação, informações e registros de anos anteriores com base nas vendas do mercado. Além disso, todos os fatores significativos que influenciam o mercado, como indústria de pequenas ou médias empresas, indicadores macroeconômicos, análise da cadeia de valor e dinâmica do lado da demanda, com todos os principais players de negócios, foram explicados em detalhes. Essa análise está sujeita a modificação se os principais players e a análise viável da dinâmica do mercado mudarem.