سوق حلول التعلم الموحدة العالمية حسب التطبيق (أتمتة الشبكة ، المحاكاة الافتراضية والسحابة ، تحويل مركز البيانات ، أمن الشبكات ، تطبيقات أخرى) ، حسب الصناعة الرأسية (BFSI ، الرعاية الصحية وعلوم الحياة ، البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية ، التصنيع ، الطاقة والمرافق) ، حسب المنطقة والشركات الرئيسية - توقعات قطاع الصناعة ، تقييم السوق ، سيناريو المنافسة ، الاتجاهات والتوقعات 2021-2031
- تاريخ النشر: سبتمبر 2021
- معرّف التقرير: 73122
- عدد الصفحات: 277
- شكل:
- keyboard_arrow_up
المُقدّمة -
التعلم الموحد (FL) هو أسلوب تعلم آلي يسمح بتدريب خوارزمية على عدد كبير من الأجهزة والخوادم اللامركزية الطرفية التي تخزن البيانات المحلية دون الحاجة إلى تبادل البيانات. على سبيل المثال ، أصدرت Google للتو أداة التعلم الموحدة الخاصة بها ، والتي تعد الأولى من نوعها وقادرة على توفير مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل اقتراح السياق ، وترتيب العناصر على المعدات ، وتوقع الكلمة التالية.
في مجال الرعاية الصحية والصناعات الدوائية ، يمكن للشركات تحسين نماذج أعمالها والاستفادة الفعالة من الذكاء الاصطناعي لتعزيز الربحية. علاوة على ذلك ، تتمتع أنظمة التعلم الموحدة بالقدرة على توفير إمكانات تنبؤية جديدة للأجهزة الذكية ، مما يتيح للمستهلكين الحصول على تجربة متسقة مع حماية معلوماتهم الشخصية.
تقدم FL العديد من الفوائد بالإضافة إلى التحديات. فوائد مثل السماح لأجهزة مثل الهواتف الذكية بتعلم نموذج تنبؤ مشترك بشكل تعاوني مع الاحتفاظ ببيانات التدريب على الجهاز بدلاً من تحميلها وتخزينها على خادم مركزي.
تم نقل تدريب النموذج إلى الحافة ، والذي يتضمن أجهزة مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وإنترنت الأشياء والمؤسسات المشابهة للمستشفيات التي من المفترض أن تعمل بموجب لوائح الخصوصية الصارمة. ميزة أمنية كبيرة هي الحفاظ على البيانات الشخصية محلية.
بصرف النظر عن هذا ، تواجه FL أيضًا بعض التحديات ، كما هو الحال في شبكات FL ، يعد الاتصال عنق الزجاجة الرئيسي حيث تظل البيانات التي يتم إنشاؤها على كل جهاز محلية. لتدريب نموذج باستخدام البيانات التي توفرها أجهزة الشبكة ، يجب تطوير طرق فعالة للاتصال تحد من العدد الإجمالي لجولات الاتصال ، مع إرسال نماذج صغيرة بشكل متكرر عبر الشبكة.
تجزئة مفصلة -
يتم تقسيم سوق حلول التعلم العالمي الموحد على أساس التطبيق ، والصناعة الرأسية ، والمنطقة. فيما يلي وصف تفصيلي للقطاعات:
بناء على التطبيق:
- أتمتة الشبكة
- الافتراضية والسحابة
- تحويل مركز البيانات
- شبكة الأمن
- تطبيقات أخرى
على أساس قطاع الصناعة:
- بفسي
- الرعاية الصحية وعلوم الحياة
- البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
- تصنيع
- الطاقة والمرافق
على أساس المنطقة
- أمريكا الشمالية
- أوروبا
- المحيط الآسيوي
- أمريكا الجنوبية
- الشرق الأوسط وأفريقيا
ديناميات السوق -
تبحث الشركات الكبرى عن حلول FL ، والتي تعتبر حاسمة في دعم التطبيقات الحساسة للخصوصية ، حيث يتم توزيع بيانات التدريب على الحافة. من خلال مشاركة تغييرات النموذج ، تساعد FL في حماية بيانات المستهلكين. تزداد أهمية خصوصية البيانات وأمنها للشركات ، حيث أثبتت استراتيجيات FL فعاليتها. صوامع البيانات والتركيز على خصوصية البيانات هي الآن مخاوف رئيسية تتعلق بالذكاء الاصطناعي ، لكن FL قد يكون حلاً محتملاً.
قد يوفر نموذجًا موحدًا للعديد من الشركات مع حماية البيانات المحلية والحساسة ، مما يسمح لهم بالاستفادة من بعضهم البعض دون الحاجة إلى القلق بشأن خصوصية البيانات. بالطريقة التي تقترب بها التكنولوجيا من التعلم ، حظيت FL بالكثير من الاهتمام. عندما يتعلق الأمر بـ FL ، هناك نوعان من الخصوصية: عالمي ومحلي.
يجب الحفاظ على خصوصية تغييرات النموذج التي تم إنشاؤها في كل جولة من جميع الأطراف الثالثة غير الموثوق بها وحفظ الخادم المركزي من أجل الحفاظ على الخصوصية العالمية. من ناحية أخرى ، تتطلب الخصوصية المحلية أن تظل التحديثات خاصة بالخادم أيضًا. من المقرر أن تلعب مثل هذه العوامل دورًا محوريًا في التأثير على مسار الإيرادات لهذه الصناعة العالمية على مدى العقد المقبل.
يعد النقص في الأفراد المهرة ، بما في ذلك المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات ، من الصعوبات الأساسية التي تواجهها معظم الشركات عند اعتماد التعلم الآلي في عمليات الأعمال الخاصة بكل منها. يجد الموظفون صعوبة في فهم واستخدام نماذج FL في بيانات التدريب لأنها فكرة جديدة. هذا بسبب نقص تدريب الموظفين على كيفية الاستفادة من حلول FL. تحتاج بعض الصناعات إلى بناء مجموعات مهارات ومسميات وظيفية أكثر تحديدًا ، أي المهندسين الذين يمكنهم التعامل مع وفهم بنية FL الجديدة اللازمة لنشر نماذج التعلم الآلي وصيانتها.
مشهد تنافسي -
اللاعبين الرئيسيين -
- شركة كلوديرا
- مطمئن
- داتافليتس
- التعلم الآلي اللامركزي
- حافة دلتا
- انفيل
- الرؤية القصوى
- شراء مراجعات جوجل
- IBM
- إنتليجنس
- لايفبيت
- مایکروسافت
- NVIDIA
- أوكين
- مختبرات الذكاء الاصطناعي الآمنة
- شيربا
- WeBank
التطورات الرئيسية -
2021:
- قدمت NVIDIA NVIDIA AI Enterprise في مارس 2021 ، وهي مجموعة برامج كاملة من أدوات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات والتي تعمل على VMware vSphere ، ويتم تحسينها واعتمادها وصيانتها بواسطة NVIDIA. يمكن للعملاء تقليل وقت تطوير نموذج AI من 80 أسبوعًا إلى ثمانية أسابيع فقط مع NVIDIA's AI Enterprise ، ويمكنهم نشر وإدارة تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة على VMware vSphere.
- تم إصدار ZeroReveal 3.0 بواسطة Enveil في فبراير 2021. وهو يوفر إمكانات مدعومة من التشفير متماثل الشكل من خلال إطار عمل لامركزي وفعال يقلل من المخاطر ويعالج مخاوف الأعمال مثل مشاركة البيانات والتعاون وتحقيق الدخل والامتثال التنظيمي. تعمل الترقيات في الإصدار 3.0 على تحسين تكامل الحل وأدائه.
2020:
- سيصدر NVIDIA Clara Train 3.1 في نوفمبر 2020 بهيكل تفويض قابل للتكوين يعمل على تحسين الأمان ويضمن بقاء البيانات الحساسة آمنة. يحتوي أيضًا على أداة إدارية جديدة تعزز إنتاجية الباحث من خلال تمكين زيادة 10x في تجربة الخوارزمية. تساعد الإمكانات الجديدة في Clara Train 3.1 مطوري الرعاية الصحية في توسيع نطاق FL بأمان وزيادة مخرجات البحث.
بالنسبة للدراسة البحثية لسوق Federated Learning Solutions ، تم النظر في السنوات التالية لتقدير حجم السوق:
السمة تقرير التفاصيل سنوات تاريخية
2016-2020
سنة الأساس
2021
السنة المقدرة
2022
عام الإسقاط قصير المدى
2028
السنة المتوقعة
2023
سنة الإسقاط طويلة المدى
2032
تقرير التغطية
المشهد التنافسي ، تحليل الإيرادات ، تحليل حصة الشركة ، تحليل الشركات المصنعة ، الحجم حسب الشركات المصنعة ، القطاعات الرئيسية ، التحليل الرئيسي للشركة ، اتجاهات السوق ، قناة التوزيع ، ديناميكيات السوق ، تحليل تأثير COVID-19 ، إستراتيجية للاعبين الحاليين للحصول على أقصى حصة في السوق ، و أكثر.
النطاق الإقليمي
أمريكا الشمالية وأوروبا وآسيا والمحيط الهادئ وأمريكا الجنوبية والشرق الأوسط وأفريقيا
نطاق البلد
الولايات المتحدة وكندا والمكسيك وألمانيا وفرنسا والمملكة المتحدة وروسيا وإيطاليا والصين واليابان وكوريا والهند وجنوب شرق آسيا والبرازيل والأرجنتين وكولومبيا وغيرها المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة ومصر ونيجيريا وجنوب إفريقيا
- شركة كلوديرا
- مطمئن
- داتافليتس
- التعلم الآلي اللامركزي
- حافة دلتا
- انفيل
- الرؤية القصوى
- شراء مراجعات جوجل
- نبذة عن شركة International Business Machines Corporation
- إنتليجنس
- لايفبيت
- ملف شركة Microsoft Corporation
- NVIDIA
- أوكين
- مختبرات الذكاء الاصطناعي الآمنة
- شيربا
- WeBank
- إعداداتالإعدادات
عملائنا
مستخدم واحد
$5,999
$2,999
دولار أمريكي / لكل وحدة
حفظ 50٪ |
متعدد المستخدمين
$7,999
$3,499
دولار أمريكي / لكل وحدة
حفظ 55٪ |
مستخدم مشترك
$12,999
$4,499
دولار أمريكي / لكل وحدة
حفظ 65٪ | |
---|---|---|---|
الوصول الإلكتروني | |||
تقرير الوصول إلى مكتبة | |||
مجموعة البيانات (إكسل) | |||
طباعة | |||
ملف تعريف الشركة الوصول إلى المكتبة | |||
لوحة القيادة التفاعلية | |||
حضانة مجانية | لا | تصل إلى 10 ساعات عمل | تصل إلى 30 ساعات عمل |
إمكانية الوصول | 1 العضو | 2-5 مستخدم | Unlimited |
دعم المحللين | حتى 20 ساعة | حتى 40 ساعة | حتى 50 ساعة |
بينيفت كوزميتيكس | خصم يصل إلى 20٪ على الشراء التالي | خصم يصل إلى 25٪ على الشراء التالي | خصم يصل إلى 30٪ على الشراء التالي |
اشترِ الآن (2,999،XNUMX دولارًا أمريكيًا) | اشترِ الآن (3,499،XNUMX دولارًا أمريكيًا) | اشترِ الآن (4,499،XNUMX دولارًا أمريكيًا) |