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인공지능(AI)과 머신러닝(ML)

AI & Machine Learning

리서치사 ABI Research
발행정보 연간구독 상품 코드 486120
페이지 정보 영문
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인공지능(AI)과 머신러닝(ML) AI & Machine Learning
발행정보 : 페이지 정보 : 영문

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ABI Research가 제공하는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에 관한 연간구독 서비스는 IoT 시스템과 각종 응용 분야에 관련된 기술을 분석한 것으로, 데이터, 동향, 예측 리포트 등 다채로운 정보와 platform as a service, technology as a service, 엣지 디바이스 응용 등 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 다양한 비지니스 모델이 새롭게 등장하고 있는 가운데 오픈소스가 담당하는 역할에 대해 분석했습니다. 이 서비스의 목적은 음성인식, 영상인식, 머신비전, 자연언어처리, 터치/햅틱, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 이용한 데이터와 분석을 위한 보안 기술 등을 도입하는데 도움이 되는 신뢰성 높은 정보를 제공하고, IoT 기반 기술과 솔루션 보급이 확대되는 가운데, 산업 프로세스나 비지니스 프로세스 개선을 위해 이러한 기술을 활용할 필요성을 느끼고 있는 기업을 지원하는 것에 있습니다.

첨단 기술 조기 도입을 검토하고 있는 기업들의 질문

  • 네트워크에 접속되어 있는 많은 디바이스로부터 생성되는 무수한 데이터를 관리할 때에 IoT 관련 업계가 직면하는 주요 과제는?
  • 향후 도입을 검토해야 할 고급 분석은?
  • 고급 분석이 중요한 역할을 담당하는 업종과 응용 분야는?
  • IoT 시스템과 응용 기술에 대해 ML은 어떠한 형태로 관여하는가?
  • 현재 ML에서 이용되고 있는 주요 알고리즘 유형은?
  • 비지니스 프로세스를 간소화하기 위해서 AI를 어떠한 형태로 이용하면 좋은가?
  • 예측 분석과 처방적 분석의 차이는? 생성된 모든 데이터를 효과적으로 관리하기 위해서 도입해야 할 행동 지침은?
  • 고급 분석 이용에 의해 생성되는 데이터로부터 어떠한 일을 인식할 수 있는가?
  • 고급 분석을 본격적으로 도입할 때 인식해 두어야 할 보안 측면의 현안은 있는가?
  • AI 활용이 가져오는 중요한 비지니스 기회는?
  • 자사 데이터나 고객 데이터를 보호하기 위해 어떠한 방책을 강구할 수 있는가?
  • AI 시스템을 구성하는 각종 요소가 성숙할 때까지 현실적으로 어느 정도의 시간이 필요한가?
  • 어떠한 형태로 오픈소스 코드를 상품화하면 오픈소스 커뮤니티로부터 가치를 이끌어낼 수 있는가?
  • 신뢰할 수 있는 가장 성공을 거두고 있는 오픈소스 커뮤니티는?
  • AI를 사내 에코시스템에 통합하기 위한 최선의 방법은?
  • 클라우드 컴퓨팅과 비교해서 엣지 컴퓨팅의 가치는?
  • 의지해야 할 가장 성공을 거두고 있는 오픈소스 커뮤니티는?
  • 어떠한 방법으로 오픈소스 코드를 상품화하고 가치를 이끌어낼 수 있는가?
  • 타겟으로 설정해야 할 새로운 업종은? 매출 기회는 어느 정도 규모인가?
  • AI가 가져오는 중요한 비지니스 기회는?
  • AI 분야의 제휴 상대를 선택할 때에 고려해야 할 기준은?

본 서비스에서 다루는 영역

  • 머신러닝
  • 인공지능
  • 사물인터넷(IoT)
  • 네트워크 접속 디바이스
  • 데이터 생성
  • 고급 분석
  • 예측 분석
  • 처방적 분석
  • 새로운 응용 기술과 비지니스 모델 실현에서 오픈소스가 담당하는 역할
  • 음성인식과 영상인식, 머신비전, 자연언어처리, 터치/햅틱, 보안 등 응용 분야의 새로운 동향
  • 클라우드 컴퓨팅과의 비교에 따른 엣지 컴퓨팅 분석

발행 예정 신간 보고서 사례(변경되는 경우도 있습니다.)

  • AI/ML for Unmanned Aerial Systems
  • AI/ML Solutions for BPA
  • Artificial Intelligence and Smart Cities
  • Machine Learning Applications For Financial Services
  • Artificial Intelligence in IIoT: Case Studies and Examples Supporting Industry 4.0
  • Machine Learning and AI as a Service in IoT
  • AI/ML Solutions for Enterprise Systems Sector
  • Automation Technologies in Retail and Public Sector Markets: Kiosks, Digital Signage, Vending, Robotics
  • AI/ML Solutions for Manufacturing Sector
  • Cognitive Robotics

발행된 보고서 사례

LSH 17.12.01

영문목차

ABI Research's AI & Machine Learning (ML) market intelligence analyzes the technologies as they relate to IoT systems and applications. Our extensive coverage, which includes, data, trend, and forecast reports, assesses the role of open source in shaping various new AI and ML business models, including platform as a service, technology as a service, software licensing, and edge device applications. We aim to provide technology implementers with authoritative insight into the speech and image recognition, machine vision, natural language processing, touch/haptics, and security AI and ML technologies for data and analytics that companies should leverage to best streamline industrial and business processes in the wake of IoT-based technologies and solutions.

TOP QUESTIONS WE RECEIVE FROM INDUSTRY INNOVATORS:

  • What major challenges will the IoT industry face when managing a myriad of data generated by billions of connected devices?
  • What advanced analytics techniques should my company consider adopting?
  • What are the key verticals and applications for advanced analytics?
  • How does ML relate to IoT systems and applications?
  • What are the main types of algorithms used in ML today?
  • How can my company utilize AI to simplify our business processes?
  • What is the difference between predictive and prescriptive analytics, and what is the best course of action for my company to take to effectively keep tabs on all our generated data?
  • What can my company discern from our generated data through advanced analytics?
  • Are there any security concerns my company should be made aware of when relying on advanced analytics?
  • What key opportunities will AI help my company unlock?
  • How can my company protect our data and our customers' data?
  • What is the realistic time to maturity of different AI components?
  • How should my company productize open-source code to stream value from the open-source community?
  • What are the most successful open-source communities for my company to rely on?
  • What is the best approach for integrating AI into my company's ecosystem?
  • What is the value of edge computing versus cloud computing?
  • Who are the most successful open source communities that my company should rely on?
  • How can my organization productize open source code? How can we stream value from it?
  • What emerging verticals should my organization target? How big is the revenue opportunity?
  • What key opportunities will AI bring to my company?
  • What criteria should I consider when choosing an AI partner?

COVERAGE AREAS:

  • Machine learning
  • Artificial intelligence
  • IoT
  • Connected devices
  • Data generation
  • Advanced analytics
  • Predictive analytics
  • Prescriptive analytics
  • The role of open source in shaping new applications and business models
  • Emerging trends in speech and image recognition, machine vision, natural language processing, touch/haptics, and security applications
  • Analyses of edge computing versus cloud computing
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