SpheRICAL INSIGHTS LLP

ຂະຫນາດຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກມີມູນຄ່າ 14.91 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2021 ແລະຄາດວ່າຈະບັນລຸ CAGR ຂອງ 38.1% ຈາກ 2021 ຫາ 2030. ຕະຫຼາດທົ່ວໂລກຄາດວ່າຈະບັນລຸປະມານ 302.62 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2030. ອີງຕາມບົດລາຍງານການຄົ້ນຄວ້າຈັດພີມມາ. ໂດຍ Spherical Insights & ໃຫ້ຄໍາປຶກສາ. ບໍລິສັດທີ່ຄຸ້ມຄອງ: Google (ສະຫະລັດ), Amazon.com (ສະຫະລັດ), Intel Corporation (ສະຫະລັດ), Facebook Inc (ສະຫະລັດ), Microsoft Corporation (ສະຫະລັດ), IBM Corporation (ສະຫະລັດ), Baidu Inc (ຈີນ) , Wipro Limited (ສະຫະລັດ), Nuance Communications (ສະຫະລັດ), Apple Inc (ສະຫະລັດ), Cisco Systems, Inc (ສະຫະລັດ) ແລະອື່ນໆ 20+ ຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ສໍາຄັນທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ພວກເຮົາໄດ້ເພີ່ມເຂົ້າໃນບົດລາຍງານສຸດທ້າຍ. ເສດຖະກິດໂລກ: ການວິເຄາະຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຖົດຖອຍທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນແລະຜົນກະທົບສົງຄາມລັດເຊຍ – ອູແກຣນທີ່ພວກເຮົາໄດ້ເພີ່ມເຂົ້າໃນບົດລາຍງານ.

ນິວຢອກ, ສະ​ຫະ​ລັດ, ເດືອນ​ພະ​ຈິກ. ວັນທີ 23, 2022 (ຂ່າວທົ່ວໂລກ) — The ຂະຫນາດຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກ ມີມູນຄ່າ 14,91 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2021 ແລະຄາດວ່າຈະບັນລຸອັດຕາການເຕີບໂຕປະຈໍາປີ (CAGR) ຂອງ 38,1% ຈາກ 2021 ຫາ 2030. ຕະຫຼາດທົ່ວໂລກຄາດວ່າຈະບັນລຸປະມານ 302,62 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດໃນປີ 2030. ອີງຕາມບົດລາຍງານການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຈັດພີມມາ. ໂດຍ Spherical Insights & ໃຫ້ຄໍາປຶກສາ. ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຂະບວນການທີ່ໃຊ້ປັນຍາປະດິດ (AI) ເພື່ອສະຫນອງລະບົບທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ອັດຕະໂນມັດຈາກປະສົບການແລະດີຂຶ້ນໃນໄລຍະເວລາໂດຍບໍ່ມີການກໍານົດໂຄງການຢ່າງຊັດເຈນ. ການພັດທະນາໂຄງການທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນແລະນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອຮຽນຮູ້ສໍາລັບຕົວມັນເອງແມ່ນເປົ້າຫມາຍທີ່ສໍາຄັນຂອງເຕັກໂນໂລຢີນີ້.

ໄດ້​ຮັບ​ຕົວ​ຢ່າງ PDF Brochure​: https://www.sphericalinsights.com/request-sample/1313

ພື້ນທີ່ຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ເອີ້ນວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຮຽນຮູ້ໂດຍກົງຈາກຂໍ້ມູນ, ປະສົບການແລະຕົວຢ່າງ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດປະຕິບັດວຽກງານບາງຢ່າງໄດ້ຢ່າງສະຫຼາດໂດຍການຮຽນຮູ້ຈາກຕົວຢ່າງຫຼືຂໍ້ມູນແທນທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນໂຄງການ, ເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີປະຕິບັດຂັ້ນຕອນທີ່ສັບສົນ. ຄັງເກັບມ້ຽນທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບເຄື່ອງຈັກທີ່ຈະຮຽນຮູ້ຈາກແມ່ນຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍປະລິມານຂໍ້ມູນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກໍາໃນທົ່ວແນວຕັ້ງອຸດສາຫະກໍາ. ນີ້ໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນຕື່ມອີກໂດຍຄວາມກ້າວຫນ້າໄວໃນພະລັງງານການປຸງແຕ່ງຄອມພິວເຕີ, ເຊິ່ງໃນນັ້ນປັບປຸງທັກສະການວິເຄາະຂອງລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

ການຂະຫຍາຍຕົວທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງລະບົບແມ່ນການຊຸກຍູ້ການຂະຫຍາຍຕະຫຼາດ. ຜູ້ຄົນມີສ່ວນຮ່ວມກັບລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ລວມທັງການຮັບຮູ້ສຽງ, ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ແລະລະບົບຄໍາແນະນໍາ. ຄວາມຕ້ອງການຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຫຼາຍໆລະບົບໄດ້ຖືກກະຕຸ້ນໂດຍການປັບປຸງຢ່າງໄວວາຂອງເຕັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ເຊິ່ງໄດ້ເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງລະບົບ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນສິ່ງທ້າທາຍການຕິດປ້າຍຮູບພາບ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 72% ໃນປີ 2010 ເປັນ 96% ໃນປີ 2015. ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນໃນຫຼາຍຂົງເຂດ, ລວມທັງ BFSI, ການດູແລສຸຂະພາບ, ແລະອື່ນໆ, ຍ້ອນຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງຂອງຄອມພິວເຕີ. ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແລະນໍາໃຊ້ມັນສໍາລັບການຄາດຄະເນ.

ຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຍັງໄດ້ຂະຫຍາຍອອກໄປເນື່ອງຈາກການເຊື່ອມໂຍງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າໄປໃນຫຸ່ນຍົນ. ຫຸ່ນຍົນໄດ້ຮັບການພັດທະນາຫຼາຍຢ່າງເປັນຜົນມາຈາກການພັດທະນາຢ່າງໄວວາຂອງເຕັກໂນໂລຊີ sensing ແລະວັດສະດຸ. ການພັດທະນາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງຫຸ່ນຍົນເພື່ອປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນໂຄງການຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ ແລະ drones. ນອກຈາກນັ້ນ, ຕະຫຼາດໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນຍ້ອນຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບລະບົບຫຸ່ນຍົນທີ່ກ້າວຫນ້າໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫລາຍ, ລວມທັງລົດຍົນ, ເອເລັກໂຕຣນິກ, ອາຫານແລະເຄື່ອງດື່ມ, ແລະການດູແລສຸຂະພາບ. ປະມານ 294,000 ຫຸ່ນຍົນອຸດສາຫະກໍາໄດ້ຖືກນໍາໄປໃຊ້ໃນທົ່ວໂລກໃນປີ 2016, ອີງຕາມສະຫະພັນຫຸ່ນຍົນສາກົນ.

ຊອກຫາຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບອຸດສາຫະກໍາທີ່ສໍາຄັນທີ່ແຜ່ຂະຫຍາຍໄປທົ່ວ 231 ໜ້າ ກັບ 119 ຕາຕະລາງຂໍ້ມູນຕະຫຼາດ ແລະ ຕົວເລກ & ຕາຕະລາງ ຈາກບົດລາຍງານຂະຫນາດຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກ ໂດຍປະເພດອົງປະກອບ (ຊອບແວ, ການບໍລິການ), ໂດຍຂະຫນາດຂອງອົງການ (ວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະຂະໜາດກາງ), ໂດຍແອັບພລິເຄຊັນ (ການກວດສອບການສໍ້ໂກງ ແລະການວິເຄາະຄວາມສ່ຽງ), ໂດຍການນຳໃຊ້ສຸດທ້າຍ (ຍານຍົນ, ການບິນອະວະກາດ ແລະການປ້ອງກັນ, ການຂາຍຍ່ອຍ ແລະອີຄອມເມີຊ, ລັດຖະບານ, ການດູແລສຸຂະພາບ & ວິ​ທະ​ຍາ​ສາດ​ຊີ​ວິດ, ສື່​ມວນ​ຊົນ & ການ​ບັນ​ເທີງ, ໄອ​ທີ & ໂທລະ​ຄົມ, BFSI, ອື່ນໆ), ໂດຍ​ພາກ​ພື້ນ (ອາ​ເມລິ​ກາ​ເຫນືອ, ເອີ​ຣົບ, ເອ​ເຊຍ​ປາ​ຊີ​ຟິກ, ຕາ​ເວັນ​ອອກ​ກາງ & ອາ​ຟຣິ​ກາ, ແລະ​ອາ​ເມລິ​ກາ​ໃຕ້) – ຂະ​ຫນາດ​ຕະ​ຫຼາດ & ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ເຖິງ 2030.” ລາຍລະອຽດພ້ອມກັບຕາຕະລາງເນື້ອໃນ.

ຊື້ດຽວນີ້ລາຍງານເຕັມ: https://www.sphericalinsights.com/checkout/1313

ການຂາດແຄນບຸກຄົນທີ່ມີຄຸນວຸດທິທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍຕົ້ນຕໍທີ່ບໍລິສັດສ່ວນໃຫຍ່ພົບໃນເວລາທີ່ປະສົມປະສານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າໃນຂະບວນການທຸລະກິດຂອງພວກເຂົາ, ແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ທີ່ສາມາດຕິດຕາມເນື້ອຫາການວິເຄາະແມ່ນສູງກວ່າ. ບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໄດ້ຄອບງໍາການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີແລະການພັດທະນາ algorithm ໃຫມ່ນັບຕັ້ງແຕ່ການມາເຖິງຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່. ດຽວກັນນີ້ແມ່ນຄວາມຈິງສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເຊິ່ງພຽງແຕ່ຝຶກອົບຮົມຕົວເອງໃຫ້ຄິດຕົວເອງໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບາງສິ່ງທີ່ຕົ້ນຕໍທີ່ຢຸດເຊົາການຂະຫຍາຍຕະຫຼາດ.

ຜົນກະທົບຂອງ Covid 19 ຕໍ່ຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກ

ໄພພິບັດ Covid 19 ມີຜົນກະທົບກັບອຸດສາຫະກໍາອື່ນໆ, ເຊັ່ນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ທ່າມກາງການແຜ່ລະບາດຂອງພະຍາດ, ບາງຂະແຫນງການເຕີບໃຫຍ່ເຖິງວ່າຈະມີສະຖານະການຮ້າຍແຮງແລະຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ. ຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກມີຄວາມໝັ້ນຄົງ ແລະ ມີທ່າແຮງໃນການເຕີບໂຕໃນຊ່ວງເວລາຂອງ COVID 19. ກົງກັນຂ້າມກັບຫຼາຍອຸດສາຫະກຳອື່ນໆ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກມີຜົນກະທົບເລັກນ້ອຍຕໍ່ຕະຫຼາດໂລກ.

ຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກ, ໂດຍອົງປະກອບ

ພາກສ່ວນການບໍລິການຄາດວ່າຈະປະສົບກັບການເຕີບໂຕຂອງລາຍຮັບທີ່ສອດຄ່ອງໃນໄລຍະເວລາຄາດຄະເນ. ໂດຍອັດຕະໂນມັດຂະບວນການປ່ຽນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຄວາມເຂົ້າໃຈ, ທຸລະກິດສາມາດບັນລຸຈຸດປະສົງທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ເຊັ່ນ: ການຮັກສາລູກຄ້າທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາສໍາລັບພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າ, ແລະມຸມເບິ່ງລູກຄ້າ 360 ອົງສາເພື່ອຄວາມເຂົ້າໃຈເລິກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ.

ຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກ, ໂດຍຂະໜາດອົງກອນ

ຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກໄດ້ຖືກແບ່ງອອກເປັນທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍແລະຂະຫນາດກາງແລະທຸລະກິດຂະຫນາດໃຫຍ່ໂດຍອີງໃສ່ຂະຫນາດຂອງບໍລິສັດ. ພາກສ່ວນທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຂະໜາດກາງຄາດວ່າຈະປະສົບກັບການເຕີບໂຕຂອງລາຍຮັບທີ່ສອດຄ່ອງໃນໄລຍະທີ່ຄາດໄວ້. ອົງການຈັດຕັ້ງຂະຫນາດກາງແລະຂະຫນາດນ້ອຍກໍາລັງນໍາໃຊ້ວິທີການ ML ຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອເຂົ້າເຖິງຊັບພະຍາກອນດິຈິຕອນແລະຫຼຸດລົງການລົງທຶນຂອງເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນແລະການສື່ສານ (ICT). ການພັດທະນາຢ່າງໄວວາແລະ SMEs ມີສ່ວນຮ່ວມສູງໄດ້ຊຸກຍູ້ການນໍາໃຊ້ໂຊລູຊັ່ນ ML ແລະການບໍລິການທົ່ວໂລກຍ້ອນການຂະຫຍາຍຕົວທາງດ້ານດິຈິຕອນແລະການເພີ່ມຄວາມສ່ຽງທາງອິນເຕີເນັດຕໍ່ຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດແລະຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ.

ສອບຖາມກ່ອນຊື້ບົດລາຍງານການຄົ້ນຄວ້ານີ້: https://www.sphericalinsights.com/inquiry-before-buying/1313

ຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກ, ໂດຍແອັບພລິເຄຊັນ

ຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກແມ່ນແບ່ງອອກຕາມການນຳໃຊ້ເປັນປັນຍາປະດິດ, ວິໄສທັດຂອງຄອມພິວເຕີ, ການຂະຫຍາຍ ແລະຄວາມເປັນຈິງສະເໝືອນຈິງ, ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ, ຄວາມປອດໄພ ແລະການຕິດຕາມ, ການຕະຫຼາດ ແລະການໂຄສະນາ, ການຈັດການເຄືອຂ່າຍອັດຕະໂນມັດ, ການບຳລຸງຮັກສາການຄາດເດົາ, ແລະອື່ນໆ. ໃນລະຫວ່າງໄລຍະເວລາຂອງການຄາດຄະເນ, ພາກສ່ວນການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດຄະເນແມ່ນຄາດວ່າຈະມີປະສົບການການເຕີບໂຕຂອງລາຍໄດ້ທີ່ສອດຄ່ອງ. ໂຮງງານຜະລິດຕ້ອງໃຊ້ເຕັກນິກການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຖືກຕ້ອງແລະປ້ອງກັນ. ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນລາຄາແພງແລະບໍ່ມີປະສິດຕິຜົນ. ML ຊ່ວຍສ້າງຍຸດທະສາດການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ມີປະສິດທິພາບຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອ. ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຫຼຸດລົງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຄວາມລົ້ມເຫລວທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ, ນໍາໄປສູ່ການຫຼຸດລົງຂອງຈໍານວນໂຄງການບໍາລຸງຮັກສາປ້ອງກັນ.

ຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກ, ໂດຍການນໍາໃຊ້ສຸດທ້າຍ

ຍານຍົນ, ຍານອາວະກາດ ແລະ ການທະຫານ, ການຂາຍຍ່ອຍ ແລະອີຄອມເມີຊ, ລັດຖະບານ, ການດູແລສຸຂະພາບ ແລະວິທະຍາສາດຊີວິດ, ສື່ ແລະການບັນເທີງ, ໄອທີ ແລະໂທລະຄົມມະນາຄົມ, BFSI, ແລະພາກສ່ວນອື່ນໆຂອງຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກແມ່ນອີງໃສ່ການໃຊ້ສິ້ນສຸດ. ພາກສ່ວນ BFSI ຄາດວ່າຈະປະສົບກັບການເຕີບໂຕຂອງລາຍໄດ້ທີ່ສອດຄ່ອງໃນໄລຍະເວລາຂອງການຄາດຄະເນ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ນິຍົມຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນອຸດສາຫະກໍາ BFSI ປະກອບມີການຊື້ຂາຍ algorithmic, ການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບ, ການກູ້ຢືມເງິນກູ້ຢືມ, ແລະ, ສໍາຄັນທີ່ສຸດ, ການກວດສອບການສໍ້ໂກງ. ລະບົບຍັງສະຫນອງການປະເມີນຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ເຊິ່ງໂດຍການກໍານົດແລະປະເມີນຄວາມຜິດປົກກະຕິແລະ subtleties, ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຮູບແບບແລະກົດລະບຽບທາງດ້ານການເງິນ.

ຮັບສ່ວນຫຼຸດໄດ້ທີ່ @ https://www.sphericalinsights.com/request-discount/1313

ຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກ, ໂດຍພາກພື້ນ

ໃນລະຫວ່າງເວລາຂອງການຄາດຄະເນ, ຕະຫຼາດເອີຣົບຄາດວ່າຈະມີປະສົບການການເຕີບໂຕຂອງລາຍໄດ້ທີ່ສອດຄ່ອງ. ມີຄວາມຕ້ອງການບຸກຄະລາກອນທີ່ມີຄຸນວຸດທິເພີ່ມຂຶ້ນຍ້ອນວ່າຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການບໍລິການ AI ຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງໄວວາ, ເຊິ່ງຕິດຕາມມາດ້ວຍການປັບປຸງເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງໄວວາ. ຄະນະກໍາມະການເອີຣົບອ້າງວ່າກົດຫມາຍແລະກົດລະບຽບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ແລະ ML ແມ່ນສັບສົນ. ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຈິງທີ່ວ່າທຸລະກິດ AI ຂອງເອີຣົບກໍາລັງເຫັນການເຕີບໂຕຂອງລາຍໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງມາດຕະຖານທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແລະຄວາມສາມາດຂອງລະບົບໃຫມ່ແມ່ນເຮັດໃຫ້ມັນຍາກສໍາລັບລະບົບທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເມື່ອປຽບທຽບກັບທ້ອງຖິ່ນໃກ້ຄຽງ, ທຸລະກິດເອີຣົບແມ່ນຊອກຫາແຫຼ່ງທີ່ຍາກກວ່າ.

ບາງການພັດທະນາຫຼ້າສຸດໃນຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໂລກ

ມັງກອນ 2022: Amazon ແລະ Stellantis ໄດ້ຮ່ວມມືກັນເພື່ອເຜີຍແຜ່ປະສົບການການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເນັ້ນໃສ່ລູກຄ້າໃນທົ່ວຍານພາຫະນະນັບລ້ານເພື່ອເລັ່ງການປ່ຽນຊອບແວສໍາລັບ Stellantis. ການຮ່ວມມືດັ່ງກ່າວຄາດວ່າຈະປ່ຽນແປງປະສົບການໃນຍານພາຫະນະຂອງລູກຄ້າ Stellantis ແລະເລັ່ງການຫັນປ່ຽນອຸດສາຫະກໍາລົດຍົນໄປສູ່ອະນາຄົດທີ່ຍືນຍົງທີ່ກໍານົດໂດຍຊອບແວ.

ບໍລິສັດຫຼັກ ແລະການພັດທະນາຫຼ້າສຸດ: ບົດລາຍງານຍັງໃຫ້ການວິເຄາະຢ່າງລະອຽດໂດຍສຸມໃສ່ຂ່າວແລະການພັດທະນາຂອງບໍລິສັດໃນປະຈຸບັນ, ເຊິ່ງລວມມີການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ, ການປະດິດສ້າງ, ການຮ່ວມທຸລະກິດ, ຄູ່ຮ່ວມງານ, ການລວມຕົວ & ການຊື້ກິດຈະການ, ພັນທະມິດຍຸດທະສາດ, ແລະອື່ນໆ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ສໍາລັບການປະເມີນຜົນຂອງການແຂ່ງຂັນໂດຍລວມພາຍໃນຕະຫຼາດ. ບໍລິສັດທີ່ສໍາຄັນໃນບົດລາຍງານການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ແມ່ນ IBM Corporation (ນິວຢອກ, ສະຫະລັດ), SAP SE (Walldorf, ເຢຍລະມັນ), Oracle Corporation (Texas, ສະຫະລັດ), Hewlett Packard Enterprise Company (Texas, US), Microsoft ບໍລິສັດ (ວໍຊິງຕັນ, ສະຫະລັດ), Amazon, Inc. (ວໍຊິງຕັນ, ສະຫະລັດ), Intel Corporation (ຄາລິຟໍເນຍ, ສະຫະລັດ), Fair Isaac Corporation (ຄາລິຟໍເນຍ, ສະຫະລັດ), SAS Institute Inc. (North Carolina, ສະຫະລັດ), BigML, Inc. (Oregon, ສະຫະລັດ) ແລະອື່ນໆ.

ຊອກຫາບົດລາຍງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

ຂະຫນາດຕະຫຼາດຄອມພິວເຕີວິໄສທັດທົ່ວໂລກ, ແບ່ງປັນ, ແລະການວິເຄາະຜົນກະທົບ COVID-19, ໂດຍອົງປະກອບ (ຮາດແວ, ຊອບແວ, ການບໍລິການ), ໂດຍປະເພດຜະລິດຕະພັນ (ລະບົບວິໄສທັດຄອມພິວເຕີທີ່ໃຊ້ກ້ອງອັດສະລິຍະ, ລະບົບວິໄສທັດຄອມພິວເຕີທີ່ໃຊ້ຄອມພິວເຕີ), ໂດຍແອັບພລິເຄຊັນ (ການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ ແລະການກວດສອບ, ການວາງຕຳແໜ່ງ ແລະຄຳແນະນຳ , ການວັດແທກ, ການລະບຸຕົວຕົນ, ການຮັກສາການຄາດເດົາ, ການເບິ່ງເຫັນ 3 ມິຕິ ແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງ 3 ມິຕິແບບໂຕ້ຕອບ), ແລະຕາມພາກພື້ນ (ອາເມລິກາເໜືອ, ເອີຣົບ, ອາຊີ-ປາຊີຟິກ, ອາເມລິກາລາຕິນ, ຕາເວັນອອກກາງ ແລະ ອາຟຣິກາ), ການວິເຄາະ ແລະການຄາດຄະເນ 2021 – 2030

https://www.sphericalinsights.com/reports/computer-vision-market

ຂະຫນາດຕະຫຼາດອຸດສາຫະກໍາອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ, ແບ່ງປັນ & ແນວໂນ້ມ, ບົດລາຍງານການວິເຄາະຜົນກະທົບຂອງ COVID-19, ໂດຍອົງປະກອບ (ຮາດແວ, ຊອບແວ, ແລະການບໍລິການ), ໂດຍແນວຕັ້ງ (ການຜະລິດ, ພະລັງງານ ແລະພະລັງງານ, ນ້ຳມັນ ແລະແກັສ, ຂາຍຍ່ອຍ, ການດູແລສຸຂະພາບ, ການຂົນສົ່ງ, ແລະອື່ນໆ), ແລະຕາມພາກພື້ນ (ພາກເໜືອ. ອາເມລິກາ, ເອີຣົບ, ອາຊີປາຊີຟິກ, ອາເມລິກາລາຕິນ, ຕາເວັນອອກກາງ, ແລະອາຟຣິກາ), ການວິເຄາະ ແລະພະຍາກອນ 2021-2030

https://www.sphericalinsights.com/reports/industrial-internet-of-things-market

ຕິດ​ຕໍ່​ພວກ​ເຮົາ:

ສໍາລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຕະຫຼາດເປົ້າຫມາຍຂອງທ່ານ, ກະລຸນາຕິດຕໍ່ພວກເຮົາຂ້າງລຸ່ມນີ້:

ໂທລະສັບ: +1 303 800 4326 (ສະຫະລັດ)

ໂທລະສັບ: +91 90289 24100 (APAC)

ອີເມວ: inquiry@sphericinsights.com, sales@sphericinsights.com

ຕິດ​ຕໍ່​ພວກ​ເຮົາ: https://www.sphericalinsights.com/contact-us

ຕິດ​ຕາມ​ພວກ​ເຮົາ: LinkedIn | ເຟສບຸກ | Twitter

Categories: AiHome

0 Comments

Leave a Reply

Avatar placeholder

Your email address will not be published. Required fields are marked *