글로벌 및 한국 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 성장 통계, 크기 추정, 신흥 트렌드, 2030 전망
지역 연구 보고서에 따르면 글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 규모는 2021년에 34억 달러였으며 예측 기간(2022년 -2030).
데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 정의
데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼은 사용자에게 기계 학습 알고리즘을 구축, 배포 및 모니터링할 수 있는 도구를 제공합니다. 이러한 플랫폼은 지능적인 의사 결정 알고리즘을 데이터와 결합하여 개발자가 비즈니스 솔루션을 만들 수 있도록 합니다. 일부 플랫폼은 필요한 데이터를 최종 솔루션에 쉽게 연결하는 드래그 앤 드롭 모델링 및 시각적 인터페이스와 같은 기능을 갖춘 사전 구축된 알고리즘과 단순한 워크플로우를 제공하는 반면, 다른 플랫폼은 개발 및 코딩에 대한 더 많은 지식이 필요합니다. 이러한 알고리즘에는 다른 기계 학습 기능 외에도 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 및 추천 시스템을 위한 기능이 포함될 수 있습니다.
일부 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼의 특성으로 인해 집중적인 데이터 과학 기술이 없는 사용자도 플랫폼의 기능을 활용할 수 있습니다. AI 플랫폼은 기본 애플리케이션 개발을 허용하는 PaaS(Platform as a Service)와 매우 유사하지만 이러한 제품은 기계 학습 옵션을 제공한다는 점에서 다릅니다.
데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 가격
데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼의 가격은 USD 7430에서 USD 10000 사이로 예상됩니다. 가격은 소프트웨어에 통합된 기능 및 사양에 따라 다릅니다. 소프트웨어의 주요 기능에는 감성 지능, 대화 능력, 광범위한 지식 기반, 개인 및 성격이 포함됩니다.
독점 샘플 보고서를 PDF 버전으로 다운로드@ https://www.regionalresearchreports.com/request-sample/global-data-science-and-machine-learning-market/ICT-115
시장 범위
연구 연구는 임박한 투자 포켓을 설명하기 위해 현재 시장 동향 및 향후 추정과 함께 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장에 대한 심층 분석을 제공합니다. 주요 동인, 제약 및 기회에 대한 정보와 시장 규모에 미치는 영향 분석이 제공됩니다. Porter의 5가지 힘 분석은 시장에서 활동하는 공급자와 구매자의 힘을 조명합니다. 시장 잠재력을 판단하기 위해 2022년부터 2030년까지 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장의 정량 분석이 제공됩니다.
이 보고서에는 또한 다음 시장 정보를 포함하여 시장 규모, 미개척 기회 지수 및 글로벌 시장에서 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼의 예측이 포함되어 있습니다.
글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 수익, 2018-2021, 2022-2030, (백만 달러)
글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 판매, 2018-2021, 2022-2030, (단위)
2021년 글로벌 상위 5대 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 기업(%)
Regional Research Reports는 소비, 생산, 수익 창출, 수요 측면, 공급 측면, 가격 변화, 제품 유형과 관련된 이 최종 사용 산업의 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 제조업체, 공급업체, 유통업체 및 업계 전문가를 조사했습니다. 분석, 최근 개발 및 전략, 산업 동향, 동인, 과제, 장애물 및 잠재적 위험.
데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 세분화
글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장, 배포 모델별, 2018-2021, 2022-2030(백만 달러)
2021년 배포 모델별 글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 세그먼트 백분율(%)
전제에
구름
잡종
글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장, 구성 요소별, 2018-2021, 2022-2030(백만 달러)
2021년 구성 요소별 글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 세그먼트 백분율(%)
해결책
서비스
글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장, 최종 사용자별, 2018-2021, 2022-2030(백만 달러)
2021년 최종 사용자별 글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 세그먼트 백분율(%)
소기업
중간 시장
기업
글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장, 산업별, 2018-2021, 2022-2030(백만 달러)
2021년 산업별 글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 세그먼트 백분율(%)
BFSI
보건 의료
에너지 및 유틸리티
IT 및 통신
소매 및 전자상거래
조작
정부 및 국방
미디어 및 엔터테인먼트
기타
글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장, 지역 및 국가별, 2018-2021, 2022-2030(백만 달러)
2021년 지역 및 국가별 글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 세그먼트 백분율(%)
북아메리카
우리를
캐나다
멕시코
유럽
독일
프랑스
영국.
이탈리아
러시아
북유럽 국가
베네룩스
나머지 유럽
아시아
중국
일본
대한민국
동남아시아
인도
나머지 아시아
남아메리카
브라질
아르헨티나
남아메리카의 나머지 지역
중동 및 아프리카
칠면조
이스라엘
사우디 아라비아
UAE
중동 및 아프리카의 나머지 지역
챗봇의 과제
소프트웨어는 그것과 함께 올 수 있습니다자신의 도전 세트. 많은 산업과 사용 사례(예: 고객 지원 및 전자 상거래)를 변화시키고 있는 챗봇에는 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 문제가 있습니다.
보고서 범위에 대한 통찰력 얻기@ https://www.regionalresearchreports.com/table-of-content/global-data-science-and-machine-learning-market/ICT-115
인간 에이전트에 대한 선호도: 챗봇은 많은 작업에서 훌륭하지만 상당한 양의 공감이 필요한 상황과 같은 일부 상황에서는 인간 에이전트가 더 잘 처리할 수 있습니다.
사람에게 전달: 챗봇이 사용자의 질문에 대한 답을 가지고 있지 않은 때가 올 수 있습니다. 이 문제를 성공적으로 해결할 수 있는 방식으로 시스템을 설계하는 것이 중요합니다. 일반적으로 이를 해결하는 가장 좋은 방법은 사용자를 상담원으로 전환하는 것입니다.
글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장 동향
또한 NLP 소프트웨어와 같은 인공 지능 기술은 챗봇 솔루션을 사용하기 쉽고 강력하게 만들어 보다 정확한 결과를 제공합니다. 다음은 이 소프트웨어와 관련된 추세입니다.
대화형 인터페이스
일반적으로 사용자는 불타는 질문에 대한 답을 얻기 위해 대화형 인터페이스를 찾고 있습니다. 예를 들어 보다 자연스러운 방식으로 데이터를 쿼리하려고 합니다. 자연어 이해가 향상되었기 때문에 사람들은 데이터에 대해 이야기하고 자연스럽고 직관적인 언어를 사용하여 통찰력을 찾고 탐색할 수 있습니다. 이 강력한 기술을 통해 사용자는 SQL 쿼리를 암기하는 대신 패턴을 발견하고 데이터에 숨겨진 의미를 찾는 데 집중할 수 있습니다.
데이터 분석가와 같은 데이터 중심의 사업가는 챗봇과 같은 대화형 인터페이스의 이점을 누릴 수 있습니다. 사용자는 직관적인 언어를 사용하여 원하는 자료를 찾을 수 있습니다. 직관적인 데이터 쿼리 방법은 회사 데이터에 액세스하고 이해할 수 있는 더 큰 사용자 기반을 의미합니다.
목소리
음성은 다른 사람과 상호 작용하는 기본적인 방법입니다. 이제 우리가 음성을 사용하여 기계와 대화하고 해당 음성봇을 위한 플랫폼이 큰 성공을 거둔 것은 자연스러운 일입니다. 음성은 기술을 보다 인간적인 느낌으로 만들고 사람들이 기술을 더 신뢰할 수 있도록 합니다. 음성은 궁극적으로 AI 기반 세계 내에서 인간의 의사 소통 및 장치와의 관계를 중재하는 중요한 자연스러운 인터페이스임이 입증될 것입니다.
인공 지능
AI는 대부분은 아니지만 많은 유형의 소프트웨어에서 빠르게 유망한 기능이 되고 있습니다. 기계 학습을 통해 최종 사용자는 데이터의 패턴을 식별하여 콘텐츠를 이해하고 보고 있는 내용을 이해하도록 도울 수 있습니다. 이 패턴 인식은 더 강력하고 상황을 인식하는 챗봇의 부상을 촉진하고 있습니다.
글로벌 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 시장의 경쟁사 분석
다음을 포함한 주요 시장 회사 및 참가자에 대한 분석:
2018-2021년 글로벌 시장의 주요 기업 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 수익(예상), (백만 달러)
2021년 글로벌 시장에서 주요 기업 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 수익 점유율(%)
글로벌 시장의 주요 기업 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 판매, 2018-2021(예상), (MT)
2021년 글로벌 시장에서 주요 기업 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼 판매 점유율(%)
또한 보고서는 시장의 주요 경쟁사에 대해 자세히 설명합니다.
IBM
마이크로소프트
Google
아마존
MATLAB
아나콘다
알터릭스
래피드마이너
Qlik AutoML
펠토리온 플랫폼
알스튜디오
딥노트
익스플로리움
티미스위트
TensorFlow
하늘빛
V7
H2O
데이터이쿠 DSS
데이터로봇
박스 스킬
빅ML
나이프
플로이드허브
깊은 인지
데이터브릭
이 보고서를 구매해야 하는 이유는 무엇입니까?
기존 시장과 신흥 시장 모두에서 시장의 현재와 미래에 대한 명확한 이해를 얻으십시오.
보고서가 시장 규모 추정, 주요 업체, 개발 및 시장 동향에 중점을 둔 상당한 정보로 구성되어 있으므로 엔트리 레벨 연구에 대한 완전한 정보.
심층 보고서 정보 읽기@ https://www.regionalresearchreports.com/industry-reports/global-data-science-and-machine-learning-market/ICT-115
이 보고서는 전 세계 모든 주요 지역 및 국가에 대한 심층적인 세그먼트 시장 분석을 보여줍니다.
시장 내 최신 개발 및 뉴스와 시장 점유율 및 기술과 함께 시장 리더에 대한 통계.
가치(백만 달러)와 거래량(단위)의 현재, 과거 및 예측 시장 규모.
시장 목표를 이해하기 위한 3개월간의 분석가 지원 및 시장 추정 시트(엑셀)
이 보고서에서 답변한 주요 질문:
2022년부터 2030년까지 시장 전망과 성장률은 어떻게 될까요?
시장의 주요 역학 및 추세는 무엇입니까?
시장 성장의 주요 원동력은 무엇입니까?
시장에 개발된 장애물은 무엇입니까?
시장 포지셔닝 점유율을 가진 주요 기업은 누구입니까?
예측 기간 동안 시장에서 증분 달러 투자 기회를 얼마나 목격할 수 있습니까?
SWOT, PORTER’s, PESTEL 연구를 통한 시장 참여자 분석 및 시장 분석