Размер рынка машинного обучения как услуги (MLaaS) по компонентам (решения и услуги), размеру организации, приложениям и отраслевой вертикали - тенденции роста, региональная доля, конкурентная разведка, прогнозный отчет на 2025-2037 гг.

Машинное обучение как рынок услуг: драйверы роста и проблемы

Драйверы роста

• Достижения в области облачных вычислений. Облачные платформы предоставляют масштабируемую инфраструктуру, позволяющую предприятиям расширять или сокращать свои вычислительные ресурсы по мере необходимости. Это упрощает обучение и развертывание моделей машинного обучения без значительных первоначальных затрат. Облачное MLaaS устраняет необходимость в дорогостоящем локальном оборудовании, сокращая затраты на эксплуатацию и обслуживание. Модели ценообразования с оплатой по мере использования (PAYG) позволяют предприятиям любого размера получить доступ к передовым инструментам машинного обучения.
  
  Облачные вычисления гарантируют доступ к решениям MLaaS из любого места, где есть подключение к Интернету, что позволяет глобальным компаниям развертывать модели машинного обучения в распределенных командах и регионах. Более того, поставщики облачных услуг, такие как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, предлагают готовые инструменты, API и платформы для распространенных задач машинного обучения, снижая входной барьер для предприятий и разработчиков. К 2024 году новые достижения в области облачных вычислений обещают повысить гибкость, масштабируемость и устойчивость до беспрецедентного уровня. В первом квартале 2022 года AWS занимала самую большую долю рынка услуг облачной инфраструктуры — 33%. В первом квартале 2022 года доля рынка Microsoft Azure составляла 22 %, за ней следовали Google с долей 10 % и остальные компании с долей 35 %.
• Эффективность затрат и времени: MLaaS устраняет необходимость в дорогостоящем локальном оборудовании, таком как серверы и графические процессоры, которое традиционно требуется для поддержки операций машинного обучения. Вместо этого компании полагаются на поставщиков облачных услуг' PAYG-модели ценообразования, позволяющие значительно сократить капитальные затраты. Облачные платформы MLaaS сокращают текущие затраты на обслуживание и эксплуатацию, перекладывая такие задачи, как обновления программного обеспечения, мониторинг системы и масштабируемость, на поставщика услуг. Это также снижает потребность в собственных специалистах по машинному обучению, поскольку платформы предлагают готовые алгоритмы и модели.
  
  Предварительно настроенные инструменты, API и платформы позволяют компаниям быстро разрабатывать, обучать и развертывать модели машинного обучения, не создавая системы с нуля. Это значительно сокращает время, необходимое для внедрения решений на основе ИИ.
• Сосредоточьтесь на автоматизации: MLaaS позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как ввод данных, обслуживание клиентов (через чат-боты) и управление цепочкой поставок, сокращая вмешательство человека и количество ошибок. Модели автоматизированного машинного обучения могут обрабатывать большие наборы данных в режиме реального времени, позволяя быстрее принимать решения в сфере финансов, здравоохранения и розничной торговли. Компании используют MLaaS для прогнозной аналитики, что позволяет автоматически обнаруживать аномалии оборудования и проводить упреждающее обслуживание. Это сокращает время простоя и продлевает срок службы активов.
  
  Интеллектуальная автоматизация непрерывно собирает, обрабатывает и анализирует данные с помощью машинного обучения (МО) и других когнитивных технологий. Интеллектуальная автоматизация находит применение в различных отраслях. Например, в финансовом и банковском секторе было зарегистрировано сокращение на 70 % ручных усилий при операциях по сверке счетов и сокращение времени обработки транзакций при регистрации клиентов на 90 %.

Задачи

• Проблемы конфиденциальности и безопасности данных. Надежная конфиденциальная информация, такая как данные клиентов, финансовые отчеты или медицинские данные, на облачных платформах MLaaS повышает уязвимость к кибератакам. Кроме того, строгие законы о конфиденциальности данных, такие как GDPR в Европе и CCPA, требуют от предприятий обеспечения надежных мер безопасности данных. Несоблюдение может привести к крупным штрафам и репутационному ущербу. Многие организации не решаются использовать MLaaS, опасаясь возможных нарушений требований.
• Проблемы с доступностью и качеством данных. Многим организациям не хватает данных или они имеют неструктурированные, неполные или противоречивые наборы данных, что приводит к неоптимальной производительности модели. Без надлежащей предварительной обработки данных модели машинного обучения не смогут обеспечить точные прогнозы и ценную информацию.