MLaaS(Machine Learning As A Service) : 시장 점유율 분석, 산업 동향, 통계, 성장 예측(2025-2030년)
Machine Learning As A Service (MLaaS) - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)
상품코드
:
1687099
리서치사
:
Mordor Intelligence Pvt Ltd
발행일
:
2025년 03월
페이지 정보
:
영문
ㅁ Add-on 가능: 고객의 요청에 따라 일정한 범위 내에서 Customization이 가능합니다. 자세한 사항은 문의해 주시기 바랍니다.
ㅁ 보고서에 따라 최신 정보로 업데이트하여 보내드립니다. 배송기일은 문의해 주시기 바랍니다.
MLaaS(Machine Learning As A Service) 시장 규모는 2025년에 457억 6,000만 달러, 2030년에는 2,096억 3,000만 이를 것으로 예측되며, 예측 기간(2025-2030년)의 CAGR은 35.58%를 나타낼 전망입니다.
MLaaS(Machine Learning As A Service) 시장은 기업의 클라우드 기반 서비스, IoT, 자동화 채용 증가, 지능형 용도 시장 출시까지의 시간을 단축하고 싶다는 기업 요구 증가, 의사결정 강화, 프로세스 자동화, 혁신 추진이라는 요구의 급속함과 함께 소비자 행동을 이해하고 있습니다.
주요 하이라이트
- MLaaS 모델은 사용자가 데이터 시각화, API, 얼굴 인식, 자연 언어 처리, 예측 분석, 딥러닝 등 다양한 비즈니스 요구에 중점을 둔 다양한 도구 중에서 선택할 수 있는 옵션을 갖추고 있으며 시장을 독점하는 태세를 갖추고 있습니다. 데이터 사이언스과 인공지능의 발전은 머신러닝의 성능을 가속화하고 있습니다. 기업은 이 기술의 잠재력을 점점 더 인식하고 있으며, 예측 기간 동안 MLaaS 채용률이 상승할 것으로 예측됩니다.
- 또한 MLaaS는 기업이 내부 전문 지식 없이도 머신러닝의 잠재력을 활용할 수 있도록 혁신과 경쟁 우위를 촉진하는 귀중한 도구입니다. 게다가 세계 기업들이 실시간 시나리오에서 머신러닝 예측 능력을 활용하려고 하기 때문에 의사결정 개선, 프로세스 자동화, 사용자 경험 향상을 목표로 하는 기업 사이에서 MLaaS 플랫폼에 대한 수요가 급속히 확대될 것으로 분석되고 있습니다.
- MLaaS(Machine Learning As A Service)는 클라우드 컴퓨팅에서 매우 중요한 기능입니다. 데이터 시각화 및 API부터 얼굴 인식, NLP, 예측 분석, 딥러닝에 이르기까지 MLaaS는 다양한 도구를 제공하여 비즈니스 강화를 목표로 하는 기업을 위한 종합적인 솔루션으로 눈에 띄고 있습니다. 클라우드 서비스가 급속히 확장되고 비즈니스가 클라우드 플랫폼으로 전환하고 있는 것은 MLaaS가 유망한 궤도에 있음을 뒷받침합니다.
- 머신러닝(ML) 기술은 새로운 공격 기술로 주목받고 있습니다. 헬스케어, 금융, 모바일 기기, 자동차 시스템, 홈 보안 등 ML이 일상 업무에 더욱 통합됨에 따라 필연적으로 사이버 공격자의 모습의 표적이 됩니다.
- 유행 이후 기업 전체의 클라우드 서비스에 대한 지출은 상당한 성장을 보이고 있으며 최종 사용자 부문에서 MLaaS 플랫폼 채택을 뒷받침하는 것으로 분석됩니다. 예를 들어, Flexera Software의 State of the Cloud Report 2024에 따르면 2024년 후반까지 기업 응답자의 17%가 연간 퍼블릭 클라우드에 대한 지출이 600만 달러 이상에서 1,200만 달러에 이른다고 보고했습니다. 게다가 2024년 후반까지 기업 응답자의 10%가 퍼블릭 클라우드에 대한 연간 지출액이 6,000만 달러를 초과한다고 응답했습니다. 또한 기업 응답자의 14%가 연간 퍼블릭 클라우드 지출액이 1,200만 달러에서 2,400만 달러 사이라고 답했습니다.
MLaaS(Machine Learning As A Service) 시장 동향
가장 급성장하는 최종 사용자는 건강 관리
- 머신러닝 기술의 응용은 지난 몇 년동안 상당한 속도로 확대되고 있습니다. 세계의 건강 관리 기관은 엄청난 양의 환자 데이터를 분석하고 패턴을 파악하고 질병 진단, 의약품 및 개인화된 치료 계획에 대해 보다 정확한 예측을 하기 위해 머신러닝 기술이 필요합니다. 이러한 요인으로부터 머신러닝 툴과 자원을 비용 효율적으로 이용하고 싶다는 요구가, 헬스케어 분야에서의 MLaaS 플랫폼 수요를 밀어 올리고 있습니다.
- MLaaS 수요는 직원의 일정을 효과적으로 관리하기 위해 건강 관리 조직에서 큰 견인력이되었습니다. MLaaS(Machine Learning As A Service)는 고급 스케줄링 알고리즘을 의료 조직에 장착합니다. 이러한 알고리즘은 광범위한 이력 데이터를 분석하도록 설계되어 향후 인력 배치 요구 사항을 정확하게 예측할 수 있습니다. 또한 건강 관리 조직에 MLaaS를 채택하면 이러한 복잡한 알고리즘을 사내에서 개발할 필요가 없어 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
- 2023년 7월, Amazon Web Services(AWS)는 HIPAA 자격 서비스인 AWS HealthScribe를 발표했습니다. 이 서비스는 헬스케어 소프트웨어 제공업체가 음성인식과 제네레이티브 AI를 활용한 임상 용도를 작성할 수 있도록 하는 것입니다. 그 목적은 임상 문서 작성을 자동화하여 임상의의 워크플로우를 간소화하는 것입니다. Amazon Bedrock에서 지원하는 AWS HealthScribe는 건강 관리 소프트웨어 제공업체를 위한 제너레이션 AI 기능의 통합을 단순화합니다.
- 특히, 일반 의료 및 정형외과의 두 가지 주요 의료 전문 분야에 이 기능을 제공하고 있으며, 공급자가 복잡한 머신러닝 인프라를 처리하거나 고유한 대규모 언어 모델(LLM)을 개발할 필요성을 제거합니다. 이러한 개발은 시장 개척을 더욱 뒷받침합니다.
- 애플리케이션별로 NLP, 컴퓨터 비전, 감정 분석 등의 다른 애플리케이션이 의료 분야에서 큰 견인력을 얻는 것으로 분석됩니다. 예를 들어, MLaaS 플랫폼은 컴퓨터 비전 기능을 제공하고, 엑스레이, CT 스캔, MRI, 유방 X선의 불규칙성을 발견하고, 건강 관리 제공업체가 질병을 진단하는 데 도움이 됩니다. 또한 MLaaS 플랫폼은 환자의 감정, 기분 및 만족도를 효과적으로 측정할 수 있는 감정 분석 서비스를 제공할 수 있습니다.
- 따라서 건강 관리 분야에서 MLaaS 플랫폼의 채용은 건강 관리 제공업체가 효과적으로 질병을 진단하고, 환자의 건강을 모니터링하고, 의약품을 지원하고, 환자의 치료를 강화하기 위해 개인화된 치료를 제공함으로써 의료 분야에 혁명을 가져올 것으로 분석됩니다.
- 게다가 IoT, 특히 의료용 IoT 디바이스의 활용 확대와 세계의 헬스케어 조직에서 클라우드 기반 서비스의 채용 확대가 예측 기간 동안 헬스케어 분야에서의 MLaaS 시장의 성장을 더욱 추진하고 있습니다.
- 기업에서 IoT 도입 증가는 IoT 디바이스에 의해 생성된 엄청난 데이터로부터 의미 있는 통찰력을 효과적으로 추출할 필요성이 증가하고 있습니다. 이 수요는 데이터 마이닝을 점점 더 형성하고 혁신적인 비즈니스 솔루션을 만들 수 있는 MLAaS(Machine Learning as a Service)의 급성장을 추진하고 있습니다. 예를 들어, GSMA의 데이터에 따르면 세계 기업용 사물 인터넷(IoT) 연결 수는 2030년까지 240억에 달할 것으로 예측됩니다.
북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지
- 북미는 선진기술에 대한 연방정부의 전략적 투자에 힘입어 세계적으로 유명한 연구기관으로부터 모인 선견성 있는 과학자와 기업인의 존재에 의해 보완된 견고한 혁신 생태계를 통해 MLaaS 개발을 추진하고 시장에서 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
- 예를 들어, 2023년 5월 미국 국립과학재단(NSF)은 고등교육기관, 기타 연방정부기관 및 기타 이해관계자와 공동으로 7개 국립인공지능연구기관(AI)을 신설하기 위해 1억 4,000만 달러를 투자한다고 발표했습니다. 이 투자를 통해 정부는 AI 시스템과 기술을 촉진하고 미국에서 다양한 AI 노동력을 육성함으로써 AI 관련 기회와 리스크에 대한 결속된 접근을 추진하는 것을 목표로 하고 있습니다. 지역 정부의 이러한 투자는 조사 대상 시장에 새로운 성장 기회를 가져올 것으로 예상됩니다.
- 게다가 2024년 3월, 인텔은 확장 및 업그레이드 구상에 1,000억 달러의 대규모 투자를 발표했습니다. 이 구상에는 미국 4개 주에 새로운 제조 공장의 설립과 연방 정부의 재정 지원을 통한 현재 시설의 강화가 포함됩니다. 미국 정부는 195억 달러의 연방 보조금과 250억 달러의 세제 우대책을 투입하고 인텔 사업 확대를 뒷받침합니다. 또한 인텔은 향후 5년 이내에 오하이오주 콜럼버스 근교에 '세계 최대의 AI 칩 제조 공장'을 건설할 예정입니다. 이러한 AI에 대한 노력은 이 지역의 연구 시장 수요를 더욱 높일 수 있습니다.
- 이 지역에서는 5G, IoT, 커넥티드 디바이스의 현저한 보급도 보였습니다. 따라서 통신 서비스 제공업체(CSP)는 가상화, 네트워크 슬라이싱, 새로운 이용 사례 및 서비스 요구 사항을 통해 늘어나는 복잡성을 효율적으로 관리해야 합니다. 이러한 이유로 기존 네트워크 및 서비스의 관리 접근 방식은 더 이상 지속 불가능해지고 MlaaS 솔루션이 추진될 것으로 예상됩니다. GSMA에 따르면 북미 소비자 및 산업용 IoT 연결의 총 수는 2025년까지 54억 개로 증가할 것으로 예상됩니다.
MLaaS(Machine Learning As A Service) 업계 개요
MLaaS 시장은 Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google LLC(Alphabet Inc.), SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation(FICO) 등 주요 기업이 존재하며 매우 단편화되어 있습니다. 이 시장의 기업은 제품 라인업을 강화하고 지속 가능한 경쟁 우위를 얻기 위해 제휴 및 인수와 같은 전략을 채택하고 있습니다.
- 2024년 5월 - 저명한 기술 서비스 및 컨설팅 기업인 위프로는 마이크로소프트와 제휴하여 금융 섹터용으로 조정된 인지 어시스턴트 3종을 발표했습니다. 여기에는 Wipro GenAI Investor Intelligence, Wipro GenAI Investor Onboarding, Wipro GenAI Loan Origination이 포함됩니다. Azure OpenAI를 활용하는 인지 어시스턴트는 현재 디지털 및 모바일 플랫폼과 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 이 통합은 금융 전문가와 고객에게 통합된 사용하기 쉬운 정보 허브를 제공합니다.
- 2024년 3월 - Hewlett Packard Enterprise는 AIOps 네트워크 관리 기능의 확장을 발표했습니다. 이 확장에는 여러 Generative AI(GenAI) 대형 언어 모델(LLM)을 HPE Aruba Networking Central에 통합하는 작업이 포함됩니다. 이 클라우드 네이티브 네트워크 관리 솔루션은 HPE GreenLake Cloud Platform에서 HPE가 제공하는 서비스의 일부입니다. 이러한 향상된 기능은 사용자 경험과 운영 효율성 향상을 주 목적으로 하며 특히 검색 응답 시간, 정확성 및 데이터 프라이버시에 중점을 둡니다.
기타 혜택
- 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
- 3개월간의 애널리스트 서포트
목차
제1장 서론
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 인사이트
- 시장 개요
- 업계의 매력도 - Porter's Five Forces 분석
- 공급기업의 협상력
- 구매자의 협상력
- 신규 참가업체의 위협
- 대체품의 위협
- 경쟁 기업간 경쟁 관계의 강도
- 업계 밸류체인 분석
- 시장에 대한 COVID-19의 영향 평가
제5장 시장 역학
- 시장 성장 촉진요인
- IoT와 자동화의 채용 증가
- 클라우드 기반 서비스 채용 증가
- 시장 성장 억제요인
- 프라이버시와 데이터 보안에 대한 우려
- 숙련된 전문가의 필요성
제6장 시장 세분화
- 용도별
- 마케팅 및 광고
- 예지보전
- 자동 네트워크 관리
- 부정 감지 및 위험 분석
- 기타 용도
- 조직 규모별
- 최종 사용자별
- IT 및 통신
- 자동차
- 헬스케어
- 항공우주 및 방위
- 소매
- 정부기관
- BFSI
- 기타 최종 사용자
- 지역별
- 북미
- 유럽
- 아시아
- 호주 및 뉴질랜드
- 라틴아메리카
- 중동 및 아프리카
제7장 경쟁 구도
- 기업 프로파일
- Microsoft Corporation
- IBM Corporation
- Google LLC(Alphabet Inc.)
- SAS Institute Inc.
- Fair Isaac Corporation(FICO)
- Hewlett Packard Enterprise Company
- Yottamine Analytics LLC
- Amazon Web Services Inc.(Amazon.Com, Inc.)
- BigML Inc.
- Iflowsoft Solutions Inc.
- Monkeylearn Inc.
- Sift Science Inc.
- H2O.ai Inc.
제8장 투자 분석
제9장 시장의 미래
SHW
영문 목차
The Machine Learning As A Service Market size is estimated at USD 45.76 billion in 2025, and is expected to reach USD 209.63 billion by 2030, at a CAGR of 35.58% during the forecast period (2025-2030).
The Machine Learning as a Service market is evolving rapidly owing to the growing adoption of cloud-based services, IoT, and automation in businesses, the growing need among businesses for accelerated time to market for intelligent applications, the rising need to understand consumer behavior coupled with the growing need to enhance decision-making, automate processes, and drive innovation.
Key Highlights
- MLaaS model is poised to dominate the market, with users having the option to choose from a wide variety of tools such as data visualization, APIs, face recognition, natural language processing, predictive analytics, and deep learning focused on different business needs. Advancements in data science and artificial intelligence have propelled the pace of machine learning's performance. Companies are increasingly recognizing the technology's potential, indicating a projected uptick in adoption rates of MLaaS over the forecast period.
- Moreover, MLaaS empowers businesses to leverage the potential of machine learning without the need for extensive in-house expertise, thus making it a valuable tool in fostering innovation and competitive advantage. Further, as businesses worldwide seek to leverage the predictive capabilities of machine learning in real-time scenarios, the demand for MLaaS platforms is analyzed to grow at a rapid pace among businesses to improve decision-making, automate processes, and enhance user experiences.
- Machine learning-as-a-service (MLaaS) is a pivotal feature within cloud computing offerings. With its array of tools, from data visualization and APIs to facial recognition, NLP, predictive analysis, and deep learning, MLaaS stands out as a comprehensive solution for businesses seeking to enhance their operations. The rapid expansion of cloud services and businesses increasingly transitioning to cloud platforms underscores a promising trajectory for MLaaS.
- Machine learning (ML) technology introduces a novel attack surface, garnering significant research attention. As ML integrates further into daily operations, spanning healthcare, finance, mobile devices, automotive systems, and home security, it inevitably becomes a prime target for cyber attackers.
- Post-pandemic, the spending on cloud services across enterprises is witnessing significant growth, which is analyzed to bolster the adoption of MLaaS platforms in the end-user sectors. For instance, according to Flexera Software's State of the Cloud Report 2024, by late 2024, 17% of enterprise respondents reported annual public cloud expenditures ranging from over USD 6 million to USD 12 million. Furthermore, by late 2024, 10% of enterprise respondents reported annual public cloud expenditures of more than USD 60 million. Moreover, 14% of enterprise respondents reported annual public cloud expenditures between USD 12 million and USD 24 million.
Machine Learning As A Service (MLaaS) Market Trends
Healthcare to be the Fastest Growing End User
- The application of machine learning technology has been expanding at a significant pace in the past few years. Healthcare organizations worldwide are demanding machine learning technology to analyze vast amounts of patient data to identify patterns and make more accurate predictions about disease diagnosis, drug discovery, and personalized treatment plans. Due to these factors, the need to access machine learning tools and resources cost-effectively has driven the demand for MLaaS platforms in the healthcare sector.
- The demand for MLaaS is gaining significant traction in healthcare organizations to manage staff schedules effectively. Machine Learning as a Service (MLaaS) equips healthcare organizations with advanced scheduling algorithms. These algorithms are designed to analyze extensive historical data, enabling precise predictions of future staffing requirements. Further, the adoption of MLaaS in healthcare organizations eliminates the need to develop these complex algorithms in-house, saving them time and resources.
- In July 2023, Amazon Web Services Inc. (AWS) unveiled AWS HealthScribe, a HIPAA-eligible service. This service equips healthcare software providers to create clinical applications that leverage speech recognition and generative AI. The goal is to streamline clinicians' workflows by automating the generation of clinical documentation. AWS HealthScribe, backed by Amazon Bedrock, simplifies the integration of generative AI features for healthcare software providers.
- Notably, it offers this functionality for two key medical specialties-general medicine and orthopedics-eliminating the need for providers to handle the complex machine-learning infrastructure or develop their own large language models (LLMs). Such developments further support the market growth.
- By application other applications such as NLP, computer vision, and sentiment analysis are analyzed to gain significant traction in the healthcare sector. For instance, MLaaS platforms offer computer vision capabilities, spotting irregularities in X-rays, CT scans, MRIs, and mammograms, thus helping healthcare providers in diagnosing diseases. Furthermore, MLaaS platforms can also offer sentiment analysis services that can effectively measure patients' emotions, moods, or satisfaction levels.
- Therefore, the adoption of MLaaS platforms in the healthcare sector is analyzed to revolutionize the healthcare sector by helping healthcare providers to effectively diagnose diseases, monitor patients' health, drug discovery, and offer personalized treatment to enhance patient care.
- Additionally, the expanding use of IoT, notably medical IoT devices, and the growing adoption of cloud-based services in healthcare organizations worldwide will further bolster the growth of the MLaaS market in the healthcare sector over the forecast period.
- The increasing adoption of IoT in businesses fuels a heightened need to effectively extract meaningful insights from the vast data generated by IoT devices. This demand is propelling the rapid growth of Machine Learning as a Service (MLaaS), which is increasingly shaping data mining and enabling the creation of innovative business solutions. For instance, according to the data from GSMA, the number of enterprise Internet of Things (IoT) connections worldwide is forecasted to reach 24 billion by 2030.
North America Holds Largest Market Share
- North America is expected to hold a significant share of the market owing to its robust innovation ecosystem, fueled by strategic federal investments into advanced technology and complemented by the presence of visionary scientists and entrepreneurs coming together from globally renowned research institutions, which has propelled the development of MLaaS.
- For instance, in May 2023, The US National Science Foundation (NSF), in collaboration with higher education institutions, other federal agencies, and other stakeholders, announced an investment of USD 140 million to establish seven new National Artificial Intelligence Research Institutes (AI) institutes. Through this investment, the government aims to promote AI systems and technologies and develop a diverse AI workforce in the United States to advance a cohesive approach to AI-related opportunities and risks. Such investments by the regional government are expected to create new growth opportunities for the market studied.
- In addition, in March 2024, Intel announced a significant USD 100 billion investment in an expansion and upgrade initiative. This initiative includes establishing new manufacturing plants in four US states and enhancing current facilities, bolstered by the federal government's financial backing. The US government committed USD 19.5 billion in federal grants and an additional USD 25 billion in tax incentives to bolster Intel's expansion. Furthermore, Intel plans to construct "the world's largest AI chip manufacturing site" near Columbus, Ohio, within the next five years. Such initiatives in AI may further propel the studied market demand in the region.
- The region also witnessed a significant proliferation of 5G, IoT, and connected devices. As a result, communications service providers (CSPs) need to manage an ever-growing complexity efficiently through virtualization, network slicing, new use cases, and service requirements. This is expected to drive MLaaS solutions as traditional network and service management approaches are no longer sustainable. According to GSMA, North America's total number of consumer and industrial IoT connections is forecast to grow to 5.4 billion by 2025.
Machine Learning As A Service (MLaaS) Industry Overview
The MLaaS market is highly fragmented, with the presence of major players like Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), SAS Institute Inc., and Fair Isaac Corporation (FICO). Players in the market are adopting strategies such as partnerships and acquisitions to enhance their product offerings and gain sustainable competitive advantage.
- May 2024 - Wipro, a prominent technology services and consulting firm, partnered with Microsoft to launch a trio of cognitive assistants tailored for the financial sector. It includes Wipro GenAI Investor Intelligence, Wipro GenAI Investor Onboarding, and Wipro GenAI Loan Origination. The cognitive assistants leveraging Azure OpenAI are designed to merge with current digital and mobile platforms seamlessly. This integration offers a unified and user-friendly information hub for financial professionals and their clientele.
- March 2024 - Hewlett Packard Enterprise unveiled an expansion of its AIOps network management capabilities. This enhancement involves the integration of multiple Generative AI (GenAI) Large Language Models (LLMs) into HPE Aruba Networking Central. This cloud-native network management solution is part of HPE's offerings on the HPE GreenLake Cloud Platform. These enhancements primarily aim to elevate user experience and operational efficiency, with a specific emphasis on search response times, accuracy, and data privacy.
Additional Benefits:
- The market estimate (ME) sheet in Excel format
- 3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
- 1.1 Study Assumptions and Market Definition
- 1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET INSIGHTS
- 4.1 Market Overview
- 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
- 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
- 4.2.2 Bargaining Power of Buyers
- 4.2.3 Threat of New Entrants
- 4.2.4 Threat of Substitute Products
- 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
- 4.3 Industry Value Chain Analysis
- 4.4 Assessment of COVID-19 Impact on the Market
5 MARKET DYNAMICS
- 5.1 Market Drivers
- 5.1.1 Increasing Adoption of IoT and Automation
- 5.1.2 Increasing Adoption of Cloud-based Services
- 5.2 Market Restraints
- 5.2.1 Privacy and Data Security Concerns
- 5.2.2 Need for Skilled Professionals
6 MARKET SEGMENTATION
- 6.1 By Application
- 6.1.1 Marketing and Advertisement
- 6.1.2 Predictive Maintenance
- 6.1.3 Automated Network Management
- 6.1.4 Fraud Detection and Risk Analytics
- 6.1.5 Other Applications
- 6.2 By Organization Size
- 6.2.1 Small and Medium Enterprises
- 6.2.2 Large Enterprises
- 6.3 By End User
- 6.3.1 IT and Telecom
- 6.3.2 Automotive
- 6.3.3 Healthcare
- 6.3.4 Aerospace and Defense
- 6.3.5 Retail
- 6.3.6 Government
- 6.3.7 BFSI
- 6.3.8 Other End Users
- 6.4 By Geography
- 6.4.1 North America
- 6.4.2 Europe
- 6.4.3 Asia
- 6.4.4 Australia and New Zealand
- 6.4.5 Latin America
- 6.4.6 Middle East and Africa
7 COMPETITIVE LANDSCAPE
- 7.1 Company Profiles
- 7.1.1 Microsoft Corporation
- 7.1.2 IBM Corporation
- 7.1.3 Google LLC (Alphabet Inc.)
- 7.1.4 SAS Institute Inc.
- 7.1.5 Fair Isaac Corporation (FICO)
- 7.1.6 Hewlett Packard Enterprise Company
- 7.1.7 Yottamine Analytics LLC
- 7.1.8 Amazon Web Services Inc. (Amazon.Com, Inc.)
- 7.1.9 BigML Inc.
- 7.1.10 Iflowsoft Solutions Inc.
- 7.1.11 Monkeylearn Inc.
- 7.1.12 Sift Science Inc.
- 7.1.13 H2O.ai Inc.
8 INVESTMENT ANALYSIS
9 FUTURE OF THE MARKET
관련자료
