¿Cuál es el negocio más fácil que puede comenzar a usar el aprendizaje automático o la IA?

El mercado global de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) está aumentando rápidamente debido principalmente a la revolución de Internet. El proceso de conectar el mundo prácticamente ha generado una gran cantidad de datos que está impulsando la adopción de soluciones de aprendizaje automático.

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Esto se debe a que la implementación del aprendizaje automático mejora la velocidad y la precisión de las funciones realizadas por el sistema.

Fabricación, venta minorista, telecomunicaciones, salud y ciencias de la vida, BFSI y otros son los segmentos en los que el mercado global de aprendizaje automático como servicio se clasifica en función del uso final. De ellos, el segmento de la salud y las ciencias de la vida es el principal contribuyente al mercado, principalmente debido a la creciente necesidad de aprendizaje automático en el sector para integrar datos estructurados y no estructurados. Los datos generados son principalmente de registros de salud electrónicos (EHR), datos genómicos y de reclamos.

América del Norte continuará siendo líder

El segmento de la nube privada, dependiendo del tipo de implementación, lideró el MLaaS global en 2016 en términos de ingresos. Sin embargo, se espera que el segmento de nube pública gane cuota de mercado debido a la facilidad de instalación y como una solución rentable para las organizaciones.

La necesidad de hacer una gran cantidad de datos utilizables aumenta la adopción

“La digitalización y la revolución de Internet han llevado a un volumen creciente de datos estructurados y no estructurados en las empresas, que deben ser utilizables para el crecimiento organizacional. Este es el factor clave que impulsa la adopción de soluciones de aprendizaje automático, impulsando así el mercado global de MLaaS, según un analista de TMR. Además, se prevé que la creciente incorporación de dispositivos conectados a IoT presente nuevas oportunidades para el mercado de máquinas como servicio. Esto se debe a que se espera que las capacidades de aprendizaje automático se integren con más plataformas y aplicaciones para que las organizaciones las aprovechen.

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Yo diría que no es un negocio fácil donde puedes comenzar a usar Machine Learning o AI. ML o AI son muy complejos en sí mismos, por lo tanto, las implementaciones también son complejas, independientemente del tipo de negocio.

Ahora, hay algunas industrias donde se requiere tener una experiencia previa para que pueda implementar el aprendizaje automático o los proyectos de aprendizaje profundo de manera adecuada. Por ejemplo; Data Scientist en Tesla Motor es muy diferente a Data Scientist en Walmart. Ambos son súper talentosos, pero sus antecedentes los hacen exitosos en las industrias donde trabajan.

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