Es wird erwartet, dass die Marktgröße für Reinforcement Learning bis Ende 2035 8406,2 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was einem jährlichen Wachstum von 66 % im Prognosezeitraum, d. h. 2023–2035, entspricht. Im Jahr 2022 betrug die Branchengröße des Bewehrungsmarktes über 19,20 Milliarden US-Dollar. Das Aufkommen von Einzelhändlern und E-Commerce-Händlern ist der Haupttreiber für diesen Markt. Der Bedarf an maßgeschneiderten Kommunikations- und Werbemaßnahmen, die auf die Kaufgewohnheiten der Kunden abgestimmt sind, ist zu einer absoluten Notwendigkeit geworden. Personalisierung ist der Schlüssel, um Kunden relevante Einkaufserlebnisse zu bieten, die es ihnen ermöglichen, ihre Treue zu binden. Indem sie es E-Händlern ermöglichen, das Kundenverhalten zu lernen und zu analysieren und Produkte und Dienstleistungen an die Interessen des Kunden anzupassen, beweisen Reinforcement-Learning-Algorithmen ihren Wert.
Auf dem Handelsmarkt macht Reinforcement Learning 77 % des Marktanteils von Reinforcement Learning aus. KI-Start-ups gewinnen aufgrund ihrer robusten Tools zur Optimierung finanzieller Ziele von Trainingssystemen sowie zur Bewertung und Generierung von Handelsstrategien immer mehr an Bedeutung.
Wachstumsbeschleuniger
Herausforderungen:
Basisjahr | 2022 |
Prognosejahr | 2023-2035 |
CAGR | ~ 66 % |
Marktgröße im Basisjahr (2022) | ~ 19,20 Milliarden US-Dollar |
Prognosejahr der Marktgröße (2035) | ~ 8406,2 Milliarden US-Dollar |
Regionaler Geltungsbereich |
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Bereitstellung (lokal, cloudbasiert)
Der Reinforcement-Learning-Markt wird im Hinblick auf die Bereitstellung in Cloud-basiert und On-Premises unterteilt. Im Prognosezeitraum wird für Cloud-Dienste eine bemerkenswerte Wachstumsrate prognostiziert, die 63 % des Weltmarktes ausmacht. Zu den wichtigsten Vorteilen, die den Einsatz cloudbasierter Bereitstellungsmodelle für Deep-Learning-Softwarelösungen und -Dienste verstärkt haben, gehören Flexibilität, automatische Software-Updates, Katastrophenmanagement über cloudbasierte Backup-Systeme und verbesserte Effizienz.
Unternehmensgröße (große, kleine und mittlere Unternehmen)
Der Reinforcement-Learning-Markt ist je nach Unternehmenstyp in Großunternehmen und KMU unterteilt. Bis Ende 2035 werden die größten Marktanteile voraussichtlich auf Großunternehmen entfallen. Der Einsatz von Datenwissenschaft und Technologien der künstlichen Intelligenz nimmt bei Unternehmen zu, die eine quantitative Perspektive auf ihre Abläufe gewinnen möchten.
Endverbraucher (Gesundheitswesen, BFSI, Einzelhandel, Telekommunikation, Regierung und Verteidigung, Energie und Versorgung, Fertigung)
Im Prognosezeitraum wird der Reinforcement-Learning-Markt im BFSI-Segment nach Endbenutzern ein deutliches Wachstum verzeichnen. Um die Bedürfnisse ihrer Kunden zu verstehen und eine maßgeschneiderte Lösung anzubieten, setzen BFSI-Unternehmen zunehmend auf Lösungen für maschinelles Lernen. BFSI-Unternehmen werden ermutigt, maschinelle Lerntechnologien zu nutzen, um automatisierte Verarbeitung, datengesteuerte Kundeneinblicke und personalisierten Kontakt mit Kunden zu erreichen.
Unsere eingehende Analyse des globalen Reinforcement-Learning-Marktes umfasst die folgenden Segmente
Einsatz |
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Unternehmensgröße |
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Endbenutzer |
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Nordamerikanische Marktprognose
Es wird geschätzt, dass der Markt für Reinforcement Learning in Nordamerika bis Ende 2035 den größten Umsatzanteil von etwa 37 % erreichen wird, da die Investitionen in die Durchführung von Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten zur Programmierung effizienter Taktiken für Reinforcement Learning zunehmen. Das Aufkommen von IT-Lösungen und Organisationen, die ethischen KI-Praktiken Priorität einräumen, sind wichtige Impulse für die Branche. Auch gestiegene Ausgaben für IT-Dienstleistungen tragen zum positiven Wachstum des Marktes bei. Darüber hinaus haben die Regionen mit einem gut etablierten autonomen Automobilsektor einen großen Einfluss auf den Verstärkungsmarkt.
Europäische Marktstatistik
Reinforcement Learning hat in allen Branchen in Europa eine hohe Marktnachfrage. Die Schwelle für den Einsatz von KI- und ML-Software wurde durch die Entwicklung von Reinforcement-Learning-Algorithmen deutlich gesenkt. KI- und ML-Software befindet sich in Europa auf einem schnellen Wachstumspfad. Tschechien, Frankreich und Deutschland haben einen wesentlichen Beitrag zur Einführung generativer KI geleistet. Auch die niederländische Regierung steht dem Einsatz von KI- und ML-Technologien sehr aufgeschlossen gegenüber. Laut einer durchgeführten Umfrage nutzen 13 % der niederländischen Unternehmen KI-Technologien. All diese Faktoren tragen gemeinsam zum Wachstum des Reinforcement-Learning-Marktes bei.
Autorennachweise: Abhishek Verma, Hetal Singh
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