Pasar Global untuk Pembelajaran Mesin dalam Ilmu Hayati


ReportLinker

ReportLinker

Lingkup Laporan: Laporan ini menyoroti potensi pasar saat ini dan masa depan untuk Machine Learning di Life Sciences dan memberikan analisis rinci tentang lingkungan yang kompetitif, skenario peraturan, driver, pengekangan, peluang dan tren di pasar.

NEW YORK, 20 September 2022 (GLOBE NEWSWIRE) — Reportlinker.com mengumumkan rilis laporan, Pasar Global untuk Pembelajaran Mesin dalam Ilmu Hayati – https://www.reportlinker.com/p06320049/?utm_source=GNW
Laporan ini juga mencakup perkiraan pasar dari 2022 hingga 2027 dan memperkenalkan para pemain pasar utama.

Analis menganalisis setiap teknologi secara rinci, menentukan pemain kunci dan status pasar saat ini, dan menyajikan perkiraan pertumbuhan untuk lima tahun ke depan. Tantangan dan kemajuan ilmiah, termasuk tren terbaru, disorot.

Peraturan pemerintah, kolaborasi utama, paten saat ini, dan faktor-faktor yang mempengaruhi industri dari perspektif global diperiksa.

Teknologi utama dan produk Machine Learning in Life Sciences dianalisis untuk menentukan status pasar saat ini dan masa depan dan pertumbuhannya diperkirakan dari 2022 hingga 2027. Diskusi mendalam tentang aliansi strategis, struktur industri, dinamika persaingan, paten, dan penggerak pasar juga disediakan.

Baca Juga:  Risiko arus keluar modal dari pasar negara berkembang meningkat dengan dolar AS dari Bloomberg

Laporan berisi:
– 32 tabel data dan 28 tabel tambahan
– Tinjauan komprehensif dan analisis terkini dari pasar global untuk pembelajaran mesin di industri ilmu kehidupan
– Analisis tren pasar global dengan data penjualan pasar historis untuk 2020 dan 2021, perkiraan untuk 2022 dan proyeksi tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) hingga 2027
– Sorotan potensi pasar saat ini dan masa depan untuk ML dalam aplikasi dan area fokus Life Sciences untuk memperkirakan pasar ini ke dalam berbagai segmen dan sub-segmen
– Estimasi ukuran pasar Machine Learning in Life Sciences yang sebenarnya dalam jutaan dolar AS dan analisis pangsa pasar yang sesuai berdasarkan penawaran solusi, jenis penerapan, aplikasi, dan wilayah geografis
– Informasi terkini tentang penggerak dan peluang pasar utama, perubahan dan peraturan industri bersama dengan demografi lainnya yang akan memengaruhi permintaan pasar ini di tahun-tahun mendatang (2022-2027).
– Diskusi driver teknologi yang layak melalui tinjauan holistik teknologi platform yang berbeda untuk aplikasi pembelajaran mesin baru dan yang sudah ada dalam ilmu kehidupan
– Identifikasi pemangku kepentingan utama dan analisis lanskap persaingan berdasarkan perkembangan terkini dan penjualan segmen
– Menekankan strategi pertumbuhan utama yang digunakan oleh pemain terkemuka di Pasar Pembelajaran Mesin Ilmu Hayati global, peluncuran produk baru mereka, akuisisi utama, dan tolok ukur kompetitif
– Deskripsi profil para pemain pasar terkemuka, termasuk Alteryx Inc., Canon Medical Systems Corp., Hewlett Packard Enterprise (HPE), KNIME AG, Microsoft Corp. dan Phillips Healthcare

Baca Juga:  Saham Asia dibuka lebih tinggi di akhir reli AS: Markets Wrap

Ringkasan:
Kecerdasan buatan (AI) adalah istilah yang digunakan untuk menunjukkan bidang ilmiah yang mencakup penciptaan mesin (misalnya robot) dan perangkat keras dan perangkat lunak komputer yang bertujuan untuk mereproduksi sepenuhnya atau sebagian. AI dianggap sebagai cabang komputasi kognitif, istilah yang mengacu pada sistem yang dapat belajar, bernalar, dan berinteraksi dengan manusia. Komputasi kognitif adalah kombinasi dari ilmu komputer dan ilmu kognitif.

Algoritme ML dirancang untuk melakukan tugas seperti memilah-milah data, mengekstrak informasi yang relevan dengan cakupan tugas, menemukan aturan yang mengatur data, membuat keputusan dan prediksi, dan mengeksekusi instruksi tertentu . Misalnya, ML digunakan dalam pengenalan gambar untuk mengidentifikasi konten gambar setelah menginstruksikan mesin untuk mempelajari perbedaan antara banyak kategori gambar yang berbeda.

Baca Juga:  Goldman Sachs memperingatkan bahwa krisis pasar saham hanya akan bertambah buruk tahun ini

Ada berbagai jenis algoritma ML, yang paling umum adalah Nearest Neighbor, Naive Bayes, Decision Tree, A Priori Algorithms, Linear Regression, Case-Based Reasoning, Hidden Markov Models, Support Vector Machines (SVMs), Clustering, dan Artificial Algoritma adalah jaringan saraf.Jaringan saraf tiruan (JST) telah mendapatkan popularitas besar untuk komputasi tingkat tinggi dalam beberapa tahun terakhir.

Mereka dimodelkan untuk bertindak mirip dengan otak manusia. Jenis ANN yang paling dasar adalah jaringan feedforward, yang terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output, dengan data bergerak dalam satu arah dari lapisan input ke lapisan output sementara ditransformasikan di lapisan tersembunyi.
Baca laporan lengkapnya: https://www.reportlinker.com/p06320049/?utm_source=GNW

Tentang tautan laporan
ReportLinker adalah solusi riset pasar pemenang penghargaan. Reportlinker menemukan dan mengatur data industri terbaru sehingga Anda mendapatkan semua data riset pasar yang Anda butuhkan—secara instan dan di satu tempat.

____________

CONTACT: Clare: [email protected] US: (339)-368-6001 Intl: +1 339-368-6001



Source link