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세계의 강화 학습 시장 : 규모 조사, 전개 모드별, 기업 규모별, 최종 사용자별, 지역별 예측(2022-2032년)

Global Reinforcement Learning Market Size study, by Deployment Mode, by Enterprise Size, by End User and Regional Forecasts 2022-2032
발행일: | 리서치사: Bizwit Research & Consulting LLP | 페이지 정보: 영문 200 Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

세계의 강화 학습 시장은 2023년에 약 39억 7,000만 달러로 평가되었고, 예측 기간 동안 41.66% 이상의 견실한 성장률로 성장할 것으로 예측되고 있습니다.

머신러닝의 한 분야인 강화 학습에는 강화 학습 모델을 개발하고 교육할 수 있는 소프트웨어 도구, 플랫폼 및 프레임워크 생성이 포함됩니다. 이 도구는 알고리즘 설계, 데이터 준비, 환경 시뮬레이션, 모델 평가 등의 기능을 갖추고 있습니다. 이 시장은 또한 강화 학습 시스템의 성능과 효율을 높이는 GPU나 전용 가속기 등의 하드웨어 컴포넌트도 제공합니다.

세계의 강화 학습 시장은 기술의 진보와 AI 주도의 솔루션에 대한 수요 증가에 의해 견인되고 있습니다. 강화 학습은 기계가 시행착오를 통해 학습과 의사결정을 하고 보상과 처벌에 따라 행동을 최적화할 수 있게 합니다. 이 능력은 금융, 헬스케어, 로봇공학, 자율시스템 등 적응적이고 지능적인 의사결정 과정이 중요한 분야에서 필수적입니다. 보다 강력한 컴퓨팅 자원, 고급 알고리즘, 강화 학습 및 기타 AI 기술과의 통합과 같은 기술 혁신은 이러한 솔루션의 효율성과 적용 가능성을 높입니다. 또한, 다양한 분야에서 자동화와 최적화의 급증은 시장 확대의 유리한 기회를 가져옵니다. 그러나 환경 간의 상관관계는 예측기간 2024-2032년 동안 시장의 전반적인 수요를 방해하려고 합니다.

세계의 강화 학습 시장 조사에서 고려된 주요 지역에는 아시아태평양의, 북미, 유럽, 중남미 및 기타 라틴아메리카의가 포함됩니다. 2023년에는 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지했는데, 이는 정부의 강력한 지원, 업계 전반의 AI 기술의 광범위한 채용, 견고한 학술 생태계, 고도로 숙련된 노동력으로 인해 합니다. 또한 아시아태평양의은 다양한 분야에서 AI 기술의 도입이 증가하고 있기 때문에 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 강화 학습은 금융, 헬스케어, 제조, 운송 등 업계에서 공정 최적화 및 생산성 향상에 있어 비즈니스를 지원하는 태세를 갖추고 있습니다.

목차

제1장 세계의 강화 학습 시장 주요 요약

  • 강화 학습 시장 규모와 예측(2022년-2032년)
  • 지역별 개요
  • 부문별 개요
    • 도입 형태별
    • 기업 규모별
    • 최종 사용자별
  • 주요 동향
  • 경기 후퇴의 영향
  • 애널리스트의 결론 및 제안

제2장 세계의 강화 학습 시장 정의와 조사의 전제조건

  • 조사 목적
  • 시장의 정의
  • 조사의 전제조건
    • 포함과 제외
    • 제한 사항
    • 공급측 분석
      • 가용성
      • 인프라
      • 규제 환경
      • 시장 경쟁
      • 경제성(소비자의 시점)
    • 수요측 분석
      • 규제 프레임워크
      • 기술의 진보
      • 환경에의 배려
      • 소비자의 의식과 수용
  • 조사 방법
  • 조사 대상년도
  • 환율 변환율

제3장 세계의 강화 학습 시장 역학

  • 시장 성장 촉진요인
    • 기술의 진보
    • AI를 활용한 솔루션에 대한 수요 증가
    • 자동화와 최적화 증가
  • 시장의 과제
    • 환경간의 상관관계
  • 시장 기회
    • 아시아태평양 AI 기술 개발
    • 다양한 산업에서의 최적화

제4장 세계의 강화 학습 시장 산업 분석

  • Porter's Five Forces 모델
    • 공급기업의 협상력
    • 구매자의 협상력
    • 신규 진입업자의 위협
    • 대체품의 위협
    • 경쟁 기업간 경쟁 관계
    • Porter's Five Forces모델에 대한 미래적 접근
    • Porter's Five Forces의 영향 분석
  • PESTEL 분석
    • 정치
    • 경제
    • 사회
    • 기술
    • 환경
    • 법률
  • 주요 투자 기회
  • 주요 성공 전략
  • 파괴적 동향
  • 업계 전문가의 시점
  • 애널리스트의 결론 및 제안

제5장 강화 학습 시장 규모와 예측(2022년-2032년) 전개 모드별

  • 부문 대시보드
  • 세계의 강화 학습 시장 2022년과 2032년의 전개 모드 수익 동향 분석
    • 온프레미스
    • 클라우드

제6장 강화 학습 시장 규모와 예측 : 기업 규모별(2022년-2032년)

  • 부문 대시보드
  • 강화 학습 시장 기업 규모별 수익 동향 분석(2022년,2032년)
    • 대기업
    • 중소기업

제7장 강화 학습 시장 : 최종 사용자별 시장 규모와 예측(2022년-2032년)

  • 부문 대시보드
  • 강화 학습 시장 최종 사용자 수익 동향 분석(2022년,2032년)
    • BFSI
    • IT 및 통신
    • 소매 및 E-Commerce
    • 헬스케어
    • 정부기관
    • 자동차
    • 기타

제8장 강화 학습 시장 규모, 지역별 예측(2022년-2032년)

  • 북미의 강화 학습 시장
    • 미국
      • 전개 모드의 내역 규모와 예측(2022년-2032년)
      • 기업 규모의 내역 사이즈와 예측(2022년-2032년)
      • 최종 사용자의 내역 사이즈와 예측(2022년-2032년)
    • 캐나다의 강화 학습 시장
  • 유럽의 강화 학습 시장
    • 영국의 강화 학습 시장
    • 독일의 강화 학습 시장
    • 프랑스의 강화 학습 시장
    • 스페인 강화 학습 시장
    • 이탈리아의 강화 학습 시장
    • 기타 유럽의 강화 학습 시장
  • 아시아태평양 강화 학습 시장
    • 중국 강화 학습 시장
    • 인도 강화 학습 시장
    • 일본의 강화 학습 시장
    • 호주 강화 학습 시장
    • 한국 강화 학습 시장
    • 기타 아시아태평양의 강화 학습 시장
  • 라틴아메리카 강화 학습 시장
    • 브라질 강화 학습 시장
    • 멕시코 강화 학습 시장
    • 기타 라틴아메리카의 강화 학습 시장
  • 중동 및 아프리카 강화 학습 시장
    • 사우디아라비아의 강화 학습 시장
    • 남아프리카 강화 학습 시장
    • 기타 중동 및 아프리카의 강화 학습 시장

제9장 경쟁 정보

  • 주요 기업의 SWOT 분석
  • 주요 시장 전략
  • 기업 프로파일
    • Amazon Web Services, Inc.
      • 주요 정보
      • 개요
      • 재무(데이터의 이용가능성에 따름)
      • 제품 개요
      • 시장 전략
    • Cloud Software Group, Inc.
    • Google LLC
    • International Business Machines Corporation
    • SAP SE
    • Hewlett Packard Enterprise Development LP
    • Intel Corporation
    • Microsoft Corporation
    • RapidMiner
    • SAS Institute Inc.

제10장 조사 과정

  • 조사 과정
    • 데이터 마이닝
    • 분석
    • 시장 추정
    • 검증
    • 출판
  • 조사 속성
BJH 24.07.31

Global Reinforcement Learning Market is valued at approximately USD 3.97 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 41.66% over the forecast period 2024-2032. Reinforcement learning, a branch of machine learning, involves creating software tools, platforms, and frameworks that enable the development and training of reinforcement learning models. These tools are equipped with capabilities for designing algorithms, preparing data, simulating environments, and evaluating models. The market also offers hardware components such as GPUs and specialized accelerators that enhance the performance and efficiency of reinforcement learning systems.

The Global Reinforcement Learning Market is driven by technological advancements and the rising demand for AI-driven solutions. Reinforcement learning enables machines to learn and make decisions through trial and error, optimizing actions based on rewards and penalties. This capability is becoming essential in sectors such as finance, healthcare, robotics, and autonomous systems, where adaptive and intelligent decision-making processes are crucial. Technological innovations, including more powerful computing resources, advanced algorithms, and the integration of reinforcement learning with other AI technologies, are enhancing the efficiency and applicability of these solutions. Moreover, surge in automation and optimization across various sectors presents lucrative opportunities for market expansion. However, the correlations between environments are going to impede the overall demand for the market during the forecast period 2024-2032.

The key regions considered for the Global Reinforcement Learning Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, North America held the largest market share attributed to strong government support, widespread adoption of AI technologies across industries, a robust academic ecosystem, and a highly skilled workforce. Furthermore, the Asia-Pacific region is expected to exhibit the highest growth rate during the forecast period, driven by the increasing deployment of AI technology across various sectors. Reinforcement learning is poised to aid businesses in optimizing processes and enhancing productivity in industries such as finance, healthcare, manufacturing, and transportation.

Major market player included in this report are:

  • Amazon Web Services, Inc.
  • Cloud Software Group, Inc.
  • Google LLC
  • International Business Machines Corporation
  • SAP SE
  • Hewlett Packard Enterprise Development LP
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporation
  • RapidMiner
  • SAS Institute Inc.

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

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
  • 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
  • Rest of Latin America
  • 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 Reinforcement Learning Market Executive Summary

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

Chapter 2. Global Reinforcement 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 Reinforcement Learning Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Technological Advancements
    • 3.1.2. Rising Demand for AI-driven Solutions
    • 3.1.3. Increase in Automation and Optimization
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. Correlations between Environments
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Deployment of AI Technology in Asia-Pacific
    • 3.3.2. Optimization in Various Industries

Chapter 4. Global Reinforcement 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 Reinforcement Learning Market Size & Forecasts by Deployment Mode 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global Reinforcement Learning Market: Deployment Mode Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 5.2.1. On-premise
    • 5.2.2. Cloud

Chapter 6. Global Reinforcement Learning Market Size & Forecasts by Enterprise Size 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global Reinforcement Learning Market: Enterprise Size Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 6.2.1. Large Enterprise
    • 6.2.2. Small and Medium-sized Enterprise

Chapter 7. Global Reinforcement Learning Market Size & Forecasts by End User 2022-2032

  • 7.1. Segment Dashboard
  • 7.2. Global Reinforcement Learning Market: End User Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 7.2.1. BFSI
    • 7.2.2. IT and Telecom
    • 7.2.3. Retail and E-commerce
    • 7.2.4. Healthcare
    • 7.2.5. Government
    • 7.2.6. Automotive
    • 7.2.7. Others

Chapter 8. Global Reinforcement Learning Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 8.1. North America Reinforcement Learning Market
    • 8.1.1. U.S. Reinforcement Learning Market
      • 8.1.1.1. Deployment Mode breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 8.1.1.2. Enterprise Size breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 8.1.1.3. End User breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 8.1.2. Canada Reinforcement Learning Market
  • 8.2. Europe Reinforcement Learning Market
    • 8.2.1. U.K. Reinforcement Learning Market
    • 8.2.2. Germany Reinforcement Learning Market
    • 8.2.3. France Reinforcement Learning Market
    • 8.2.4. Spain Reinforcement Learning Market
    • 8.2.5. Italy Reinforcement Learning Market
    • 8.2.6. Rest of Europe Reinforcement Learning Market
  • 8.3. Asia-Pacific Reinforcement Learning Market
    • 8.3.1. China Reinforcement Learning Market
    • 8.3.2. India Reinforcement Learning Market
    • 8.3.3. Japan Reinforcement Learning Market
    • 8.3.4. Australia Reinforcement Learning Market
    • 8.3.5. South Korea Reinforcement Learning Market
    • 8.3.6. Rest of Asia Pacific Reinforcement Learning Market
  • 8.4. Latin America Reinforcement Learning Market
    • 8.4.1. Brazil Reinforcement Learning Market
    • 8.4.2. Mexico Reinforcement Learning Market
    • 8.4.3. Rest of Latin America Reinforcement Learning Market
  • 8.5. Middle East & Africa Reinforcement Learning Market
    • 8.5.1. Saudi Arabia Reinforcement Learning Market
    • 8.5.2. South Africa Reinforcement Learning Market
    • 8.5.3. Rest of Middle East & Africa Reinforcement Learning Market

Chapter 9. Competitive Intelligence

  • 9.1. Key Company SWOT Analysis
  • 9.2. Top Market Strategies
  • 9.3. Company Profiles
    • 9.3.1. Amazon Web Services, Inc.
      • 9.3.1.1. Key Information
      • 9.3.1.2. Overview
      • 9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 9.3.1.4. Product Summary
      • 9.3.1.5. Market Strategies
    • 9.3.2. Cloud Software Group, Inc.
    • 9.3.3. Google LLC
    • 9.3.4. International Business Machines Corporation
    • 9.3.5. SAP SE
    • 9.3.6. Hewlett Packard Enterprise Development LP
    • 9.3.7. Intel Corporation
    • 9.3.8. Microsoft Corporation
    • 9.3.9. RapidMiner
    • 9.3.10. SAS Institute Inc.

Chapter 10. Research Process

  • 10.1. Research Process
    • 10.1.1. Data Mining
    • 10.1.2. Analysis
    • 10.1.3. Market Estimation
    • 10.1.4. Validation
    • 10.1.5. Publishing
  • 10.2. Research Attributes
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