머신 러닝 시장 분석

머신러닝은 기계가 데이터, 경험, 예시를 통해 직접 학습할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 머신러닝은 컴퓨터가 특정 작업을 스마트하게 실행할 수 있도록 함으로써 컴퓨터가 미리 프로그래밍된 규칙을 따르지 않고 예제나 데이터를 통해 학습하여 복잡한 프로세스를 수행할 수 있도록 합니다. 산업 전반에 걸쳐 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 컴퓨터가 학습할 수 있는 방대한 저장소가 만들어지고, 컴퓨터 처리 능력의 비약적인 발전으로 머신러닝 시스템의 분석 능력이 향상되고 있습니다.

기술의 발전으로 인한 시스템의 정확도 향상으로 시장 성장 촉진

사람들은 추천 시스템, 음성 인식 시스템, 이미지 인식 시스템 등 머신러닝을 기반으로 하는 다양한 시스템과 상호 작용합니다. 이미지 인식 시스템의 기술이 빠르게 발전하면서 시스템의 정확도가 높아졌고, 이는 다양한 시스템에서 머신러닝에 대한 수요를 촉진했습니다. 예를 들어, 이미지 라벨링 과제에서 머신러닝의 정확도는 2010년에 72%였으나 2015년에는 96%에 달했습니다. 기계가 대량의 데이터를 처리하고 예측에 데이터를 사용할 수 있는 능력으로 인해 머신러닝은 BFSI, 헬스케어 등과 같은 다양한 애플리케이션에서 핵심 도구로 자리 잡았습니다.

로봇 공학에 머신러닝의 통합으로 머신러닝 시장 성장 촉진

로봇 산업의 급속한 발전은 센서 기술과 재료의 통합을 통해 로봇에 다양한 혁신을 가져왔습니다. 머신러닝의 발전은 드론과 자율주행차와 같은 애플리케이션에서 로봇의 능력을 향상시켰습니다. 또한 자동차, 전자, 식음료, 헬스케어 등 다양한 분야에서 첨단 로봇 시스템에 대한 수요가 증가하면서 시장 성장을 촉진했습니다. 국제로봇연맹에 따르면 2016년에 전 세계적으로 약 294,000대의 산업용 로봇이 배치되었습니다. 예를 들어 2016년에 일본에 본사를 둔 화낙은 매우 짧은 시간 동안 로봇이 스스로 학습할 수 있는 심층 강화 학습 기술을 갖춘 로봇을 개발했다고 발표했습니다.

머신 러닝 시장 분류

배포 모델에 따라 글로벌 머신러닝 시장은 다음과 같이 세분화됩니다:

• 온프레미스
• 클라우드 기반

애플리케이션을 기준으로 글로벌 머신 러닝 시장은 다음과 같이 세분화됩니다:

• 은행, 금융 서비스 및 보험
• 교육
• 에너지
• 의료 및 제약
• 제조
• 공공 서비스
• 소매업
• 운송 및 물류

머신러닝 시장은 가까운 미래에 헬스케어 부문의 성장으로 인해 급격한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

정확성은 의료 분야의 주요 관심사 중 하나입니다. 머신러닝은 보다 정확한 진단과 의료 서비스를 제공할 수 있는 역량을 갖추고 있으며, 이는 의료 부문에서 머신러닝에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 예를 들어, 당뇨병성 안질환을 진단하려면 전문의가 눈 뒤쪽의 사진을 자주 검사해야 합니다. 이미지의 특징은 질병의 민감도를 파악하는 데 도움이 되며, 이는 곧 체액 누출과 출혈을 나타냅니다. 또한 2016년에 구글은 128,000개의 이미지 데이터 세트를 사용하여 이미지를 분석하고 시스템에 학습을 제공하는 딥러닝 알고리즘을 개발했습니다. 따라서 이 시스템은 인간 안과 의사와 유사한 수준의 정확도로 질병을 진단합니다. 비슷한 맥락에서 구글 연구원들은 피부암과 유방암의 조기 진단을 위한 딥러닝 알고리즘을 개발하고 있습니다.

글로벌 머신러닝 시장의 주요 기업

글로벌 머신 러닝 시장에서 활동하는 주요 기업으로는 Microsoft Corporation, SAP SE, Sas Institute Inc.