Ценность данных растет, и эта ценность стимулирует рынок расширенной аналитики для интернета вещей (IoT), следствием чего стало появление доступных и готовых к использованию решений для машинного обучения и искусственного интеллекта. Поставщики упрощают доступ к инструментам машинного обучения и искусственного интеллекта за счет новых вариантов развертывания, которые включают не только периферийный, локальный и облачный варианты, но также варианты «платформа как сервис» (PaaS) и «программное обеспечение как сервис» (SaaS). Такое наблюдение сделали специалисты консалтинговой компании ABI Research, которые прогнозируют, что рынок сервисов машинного обучения и искусственного интеллекта для интернета вещей увеличится с 1,09 млрд долларов в 2020 году до 10,6 млрд долларов в 2026 году.
Периферийный или краевой вариант (в противовес облачному) больше распространен в производственном и промышленном сегментах, где существует неотложная потребность в оценке, преобразовании и дополнении данных по мере их создания. В то же время, системы машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют выполнять расширенную аналитику в облаке, опираясь на предварительно обработанные и организованные наборы данных.
К лидерам направления эксперты относят компании Amazon Web Services (AWS), Azure, Google, SAS и C3.ai, которые предлагают поддержку как собственных, так и сторонних инструментальных средств.
