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Änderungen im Verbraucherverhalten während des COVID-19-Ausbruchs können das Wachstum des AutoML-Marktes beeinflussen

Heutzutage kann das Geschäft nicht nur mit der Herstellung von Qualitätsprodukten betrieben werden, sondern es steckt noch viel mehr dahinter, als man denkt. Die Bereitstellung eines verbesserten Kundenerlebnisses ist einer der Hauptaspekte, um die sich Unternehmen kümmern müssen, wenn sie sich von der Konkurrenz abheben möchten. Um dies zu erreichen, konzentrieren sich Unternehmen heutzutage darauf, ihren Kunden personalisierte Produkt- und Inhaltsempfehlungen zu geben.

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Laut einem Bericht von P & S Intelligence erreichte der weltweite Markt für automatisiertes maschinelles Lernen im Jahr 2019 einen Wert von 269,6 Mio. USD und soll bis 2030 einen Umsatz von 14,511,9 Mio. USD erzielen, der sich im Prognosezeitraum (2020) auf 43,7% CAGR beläuft –2030). Die Fähigkeit, Kundenanforderungen vorherzusagen und auf der Grundlage dieses Verständnisses provokative Kundenerlebnisse zu bieten, verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren.

Um dies zu erreichen, versuchen Unternehmen ständig, Echtzeit- und personalisierte Interaktionen zu erstellen, und nutzen maschinelles Lernen (ML), um ausgefeilte Algorithmen und Modelle zu erstellen, die eine personalisierte Personalisierung ermöglichen. Herkömmlicherweise erforderte ML jedoch die Ausführung einer komplexen Dateninfrastruktur zum Sammeln und Zentralisieren von Daten über Quellen hinweg und große interne Data Science-Teams zum Trainieren und Produzieren dieser Modelle.

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Dieser Marktforschungsbericht bietet einen umfassenden Überblick über den AutoML-Markt

Historische und aktuelle Größe des AutoML-Marktes

Zukünftiges Potenzial des Marktes durch seine Prognose für den Zeitraum 2020–2030

Wichtige Faktoren, die den Markt und ihre kurz-, mittel- und langfristigen Auswirkungen bestimmen

Marktbeschränkungen und ihre kurz-, mittel- und langfristigen Auswirkungen

Aktuelle Trends und sich entwickelnde Chancen für die Marktteilnehmer

Historische und aktuelle Größe der Marktsegmente und verstehen deren vergleichendes Zukunftspotenzial

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