查看購物車
  • Simplified Chinese
  • English
  • Japanese
  • Korean
封面
市場調查報告書
商品編碼
1522792

全球無監督學習市場規模研究（按技術、部署模式、企業規模、最終用戶和區域預測）2022-2032 年

Global Unsupervised Learning Market Size study, by Technology, by Deployment Mode, by Enterprise Size, by End User and Regional Forecasts 2022-2032
出版日期: | 出版商: Bizwit Research & Consulting LLP | 英文 200 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

價格
簡介目錄

2023 年全球無監督學習市場價值約為 42.7 億美元，預計在 2024-2032 年預測期內將以超過 35.86% 的健康成長率成長。無監督學習是人工智慧和機器學習的一個子集，使系統能夠在無需人工干預的情況下識別大量資料集中的模式和異常。這項技術在各個領域都具有巨大的前景，可促進異常檢測、網路安全和自然語言處理等創新應用。

全球無監督學習市場是由大量且多樣化的資料集激增所推動的，加上人工智慧和機器學習技術的不斷進步，極大地推動了無監督學習市場的擴張。組織擴大利用這些技術從非結構化資料中獲取可行的見解，從而提高營運效率和決策流程。此外，對強大的異常檢測解決方案的需求不斷成長以及對增強網路安全措施的需求為市場參與者提供了利潤豐厚的機會。然而，與無監督學習模型相關的複雜性和缺乏可解釋性將阻礙 2024-2032 年預測期內市場的整體需求。

全球無監督學習市場研究涵蓋的關鍵區域包括亞太地區、北美、歐洲、拉丁美洲和世界其他地區。 2023年，在機器學習和巨量資料分析等新興技術的大量投資的推動下，北美佔據了無監督學習市場的最大佔有率。該地區致力於將人工智慧和機器學習融入不同領域，為採用無監督學習技術創造了有利的環境。此外，由於 IT 基礎設施的大量投資和智慧技術的採用，亞太地區預計將在預測期內實現最快的成長。該地區強調利用無監督學習進行模式識別和資料分析，凸顯了其顯著的市場擴張潛力。

目錄

第 1 章：全球無監督學習市場執行摘要

  • 全球無監督學習市場規模及預測（2022-2032）
  • 區域概要
  • 分部摘要
    • 依技術
    • 按部署模式
    • 按企業規模
    • 按最終用戶
  • 主要趨勢
  • 經濟衰退的影響
  • 分析師推薦與結論

第 2 章：全球無監督學習市場定義與研究假設

  • 研究目的
  • 市場定義
  • 研究假設
    • 包容與排除
    • 限制
    • 供給側分析
      • 可用性
      • 基礎設施
      • 監管環境
      • 市場競爭
      • 經濟可行性（消費者的角度）
    • 需求面分析
      • 監理框架
      • 技術進步
      • 環境考慮
      • 消費者意識和接受度
  • 估算方法
  • 研究涵蓋的年份
  • 貨幣兌換率

第 3 章：全球無監督學習市場動態

  • 市場促進因素
    • 龐大且多樣化的資料集的可用性不斷成長
    • 人工智慧和機器學習技術的進步
  • 市場挑戰
    • 缺乏可解釋性和可解釋性
  • 市場機會
    • 對異常檢測和網路安全的需求增加

第 4 章：全球無監督學習市場產業分析

  • 波特的五力模型
    • 供應商的議價能力
    • 買家的議價能力
    • 新進入者的威脅
    • 替代品的威脅
    • 競爭競爭
    • 波特五力模型的未來方法
    • 波特的五力影響分析
  • PESTEL分析
    • 政治的
    • 經濟
    • 社會的
    • 技術性
    • 環境的
    • 合法的
  • 頂級投資機會
  • 最佳制勝策略
  • 顛覆性趨勢
  • 產業專家視角
  • 分析師推薦與結論

第 5 章：2022-2032 年全球無監督學習市場規模與技術預測

  • 細分儀表板
  • 全球無監督學習市場：2022 年和 2032 年技術收入趨勢分析
    • 自然語言處理（NLP）
    • 電腦視覺
    • 語音處理
    • 其他

第 6 章：2022-2032 年全球無監督學習市場規模與部署模式預測

  • 細分儀表板
  • 全球無監督學習市場：2022 年和 2032 年部署模式收入趨勢分析
    • 本地部署
    • 雲

第 7 章：2022-2032 年全球無監督學習市場規模及企業規模預測

  • 細分儀表板
  • 全球無監督學習市場：2022 年和 2032 年企業規模收入趨勢分析
    • 大型企業
    • 中小企業

第 8 章：2022-2032 年全球無監督學習市場規模與最終使用者預測

  • 細分儀表板
  • 全球無監督學習市場：2022 年和 2032 年最終用戶收入趨勢分析
    • BFSI
    • 資訊科技和電信
    • 零售及電子商務
    • 衛生保健
    • 政府
    • 汽車和交通
    • 其他

第 9 章：2022-2032 年全球無監督學習市場規模及區域預測

  • 北美無監督學習市場
    • 美國無監督學習市場
      • 2022-2032 年技術細分規模與預測
      • 2022-2032 年部署模式細分規模與預測
      • 2022-2032 年企業規模細分規模與預測
      • 2022-2032 年最終用戶細分規模與預測
    • 加拿大無監督學習市場
      • 2022-2032 年技術細分規模與預測
      • 2022-2032 年部署模式細分規模與預測
      • 2022-2032 年企業規模細分規模與預測
      • 2022-2032 年最終用戶細分規模與預測
  • 歐洲無監督學習市場
    • 英國無監督學習市場
    • 德國無監督學習市場
    • 法國無監督學習市場
    • 西班牙無監督學習市場
    • 義大利無監督學習市場
    • 歐洲其他地區無監督學習市場
  • 亞太地區無監督學習市場
    • 中國無監督學習市場
    • 印度無監督學習市場
    • 日本無監督學習市場
    • 澳洲無監督學習市場
    • 韓國無監督學習市場
    • 亞太地區其他地區無監督學習市場
  • 拉丁美洲無監督學習市場
    • 巴西無監督學習市場
    • 墨西哥無監督學習市場
    • 拉丁美洲其他地區的無監督學習市場
  • 中東和非洲無監督學習市場
    • 沙烏地阿拉伯無監督學習市場
    • 南非無監督學習市場
    • 中東和非洲其他地區的無監督學習市場

第 10 章：競爭情報

  • 重點企業SWOT分析
  • 頂級市場策略
  • 公司簡介
    • SAP SE
      • 關鍵訊息
      • 概述
      • 財務（視數據可用性而定）
      • 產品概要
      • 市場策略
    • Cloud Software Group, Inc.
    • Databricks
    • Microsoft Corporation
    • Google LLC
    • International Business Machines Corporation
    • RapidMiner
    • Oracle Corporation
    • H2O.ai
    • Amazon.com, Inc.

第 11 章：研究過程

  • 研究過程
    • 資料探勘
    • 分析
    • 市場預測
    • 驗證
    • 出版
  • 研究屬性
簡介目錄

Global Unsupervised Learning Market is valued approximately at USD 4.27 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 35.86% over the forecast period 2024-2032. Unsupervised learning, a subset of artificial intelligence and machine learning, enables systems to identify patterns and anomalies within vast datasets without human intervention. This technology holds immense promise across various sectors, facilitating innovative applications such as anomaly detection, cybersecurity, and natural language processing.

The Global Unsupervised Learning Market is driven by proliferation of massive and varied datasets, coupled with continuous advancements in AI and machine learning techniques, is significantly propelling the expansion of the unsupervised learning market. Organizations are increasingly leveraging these technologies to derive actionable insights from unstructured data, thereby enhancing operational efficiencies and decision-making processes. Moreover, the escalating demand for robust anomaly detection solutions and the need for enhanced cybersecurity measures present lucrative opportunities for market players. However, the complexity and lack of interpretability associated with unsupervised learning models is going to impede the overall demand for the market during the forecast period 2024-2032.

The key regions considered for the Global Unsupervised Learning Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, North America commanded the largest share of the unsupervised learning market, driven by substantial investments in emerging technologies such as machine learning and big data analytics. The region's focus on integrating AI and ML into diverse sectors has fostered a conducive environment for the adoption of unsupervised learning techniques. Furthermore, the Asia-Pacific region is poised for the fastest growth during the forecast period, attributed to significant investments in IT infrastructure and the adoption of smart technologies. The region's emphasis on leveraging unsupervised learning for pattern recognition and data analysis underscores its potential for remarkable market expansion.

Major market players included in this report are:

  • SAP SE
  • Cloud Software Group, Inc.
  • Databricks
  • Microsoft Corporation
  • Google LLC
  • International Business Machines Corporation
  • RapidMiner
  • Oracle Corporation
  • H2O.ai
  • Amazon.com, Inc

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Technology:

  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
  • Speech Processing
  • Others

By Deployment Mode:

  • On-premise
  • Cloud

By Enterprise Size:

  • Large Enterprise
  • Small and Medium-sized Enterprise

By End User:

  • BFSI
  • IT and Telecom
  • Retail and E-commerce
  • Healthcare
  • Government
  • Automotive and Transportation
  • Others

By Region:

  • North America
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
  • UK
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Italy
  • ROE
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • RoAPAC
  • Latin America
  • Brazil
  • Mexico
  • Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • RoMEA

Years considered for the study are as follows:

  • Historical year - 2022
  • Base year - 2023
  • Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

  • Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
  • Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
  • Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
  • Competitive landscape with information on major players in the market.
  • Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
  • Analysis of competitive structure of the market.
  • Demand side and supply side analysis of the market

Table of Contents

Chapter 1. Global Unsupervised Learning Market Executive Summary

  • 1.1. Global Unsupervised Learning Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Technology
    • 1.3.2. By Deployment Mode
    • 1.3.3. By Enterprise Size
    • 1.3.4. By End User
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Unsupervised Learning Market Definition and Research Assumptions

  • 2.1. Research Objective
  • 2.2. Market Definition
  • 2.3. Research Assumptions
    • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
    • 2.3.2. Limitations
    • 2.3.3. Supply Side Analysis
      • 2.3.3.1. Availability
      • 2.3.3.2. Infrastructure
      • 2.3.3.3. Regulatory Environment
      • 2.3.3.4. Market Competition
      • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
    • 2.3.4. Demand Side Analysis
      • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
      • 2.3.4.2. Technological Advancements
      • 2.3.4.3. Environmental Considerations
      • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
  • 2.4. Estimation Methodology
  • 2.5. Years Considered for the Study
  • 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Unsupervised Learning Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Growth in availability of huge and diverse datasets
    • 3.1.2. Advancements in artificial intelligence and machine learning techniques
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. Lack of interpretability and explainability
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Rise in demand for anomaly detection and cybersecurity

Chapter 4. Global Unsupervised Learning Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
    • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
    • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
  • 4.2. PESTEL Analysis
    • 4.2.1. Political
    • 4.2.2. Economical
    • 4.2.3. Social
    • 4.2.4. Technological
    • 4.2.5. Environmental
    • 4.2.6. Legal
  • 4.3. Top investment opportunity
  • 4.4. Top winning strategies
  • 4.5. Disruptive Trends
  • 4.6. Industry Expert Perspective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Unsupervised Learning Market Size & Forecasts by Technology 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global Unsupervised Learning Market: Technology Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 5.2.1. Natural Language Processing (NLP)
    • 5.2.2. Computer Vision
    • 5.2.3. Speech Processing
    • 5.2.4. Others

Chapter 6. Global Unsupervised Learning Market Size & Forecasts by Deployment Mode 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global Unsupervised Learning Market: Deployment Mode Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 6.2.1. On-premise
    • 6.2.2. Cloud

Chapter 7. Global Unsupervised Learning Market Size & Forecasts by Enterprise Size 2022-2032

  • 7.1. Segment Dashboard
  • 7.2. Global Unsupervised Learning Market: Enterprise Size Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 7.2.1. Large Enterprise
    • 7.2.2. Small and Medium-sized Enterprise

Chapter 8. Global Unsupervised Learning Market Size & Forecasts by End User 2022-2032

  • 8.1. Segment Dashboard
  • 8.2. Global Unsupervised Learning Market: End User Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 8.2.1. BFSI
    • 8.2.2. IT and Telecom
    • 8.2.3. Retail and E-commerce
    • 8.2.4. Healthcare
    • 8.2.5. Government
    • 8.2.6. Automotive and Transportation
    • 8.2.7. Others

Chapter 9. Global Unsupervised Learning Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 9.1. North America Unsupervised Learning Market
    • 9.1.1. U.S. Unsupervised Learning Market
      • 9.1.1.1. Technology breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.2. Deployment Mode breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.3. Enterprise Size breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.4. End User breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 9.1.2. Canada Unsupervised Learning Market
      • 9.1.2.1. Technology breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.2.2. Deployment Mode breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.2.3. Enterprise Size breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.2.4. End User breakdown size & forecasts, 2022-2032
  • 9.2. Europe Unsupervised Learning Market
    • 9.2.1. UK Unsupervised Learning Market
    • 9.2.2. Germany Unsupervised Learning Market
    • 9.2.3. France Unsupervised Learning Market
    • 9.2.4. Spain Unsupervised Learning Market
    • 9.2.5. Italy Unsupervised Learning Market
    • 9.2.6. Rest of Europe Unsupervised Learning Market
  • 9.3. Asia-Pacific Unsupervised Learning Market
    • 9.3.1. China Unsupervised Learning Market
    • 9.3.2. India Unsupervised Learning Market
    • 9.3.3. Japan Unsupervised Learning Market
    • 9.3.4. Australia Unsupervised Learning Market
    • 9.3.5. South Korea Unsupervised Learning Market
    • 9.3.6. Rest of Asia Pacific Unsupervised Learning Market
  • 9.4. Latin America Unsupervised Learning Market
    • 9.4.1. Brazil Unsupervised Learning Market
    • 9.4.2. Mexico Unsupervised Learning Market
    • 9.4.3. Rest of Latin America Unsupervised Learning Market
  • 9.5. Middle East & Africa Unsupervised Learning Market
    • 9.5.1. Saudi Arabia Unsupervised Learning Market
    • 9.5.2. South Africa Unsupervised Learning Market
    • 9.5.3. Rest of Middle East & Africa Unsupervised Learning Market

Chapter 10. Competitive Intelligence

  • 10.1. Key Company SWOT Analysis
  • 10.2. Top Market Strategies
  • 10.3. Company Profiles
    • 10.3.1. SAP SE
      • 10.3.1.1. Key Information
      • 10.3.1.2. Overview
      • 10.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 10.3.1.4. Product Summary
      • 10.3.1.5. Market Strategies
    • 10.3.2. Cloud Software Group, Inc.
    • 10.3.3. Databricks
    • 10.3.4. Microsoft Corporation
    • 10.3.5. Google LLC
    • 10.3.6. International Business Machines Corporation
    • 10.3.7. RapidMiner
    • 10.3.8. Oracle Corporation
    • 10.3.9. H2O.ai
    • 10.3.10. Amazon.com, Inc.

Chapter 11. Research Process

  • 11.1. Research Process
    • 11.1.1. Data Mining
    • 11.1.2. Analysis
    • 11.1.3. Market Estimation
    • 11.1.4. Validation
    • 11.1.5. Publishing
  • 11.2. Research Attributes