자동화된 기계 학습 시장 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2024 - 2031) 분석

자동화된 기계 학습 시장 크기와 추세

글로벌 자동화된 기계 학습 시장은 평가될 것으로 예상됩니다. 2024년 USD 3.13 Bn 견적 요청 50-100 원 에 의해 Bn 2031, 합성 연간 성장률 증가 (CAGR) 의 48.2% 에서 2031.

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자동화된 프로세스가 데이터 볼륨을 늘리고 기계 학습 능력의 부족은 자동화된 기계 학습 도구 및 플랫폼의 채택을 통해 기업 전체의 조직에 의해 증가됩니다. 산업용 임베디드 기계 학습에 대한 수요 증가, 맞춤형 자동화 ML 솔루션 및 서비스 시장은 향후 몇 년 동안 강력한 확장에 대한 잠재력을 가지고 있습니다. 이 연구는 또한 제휴가 제품 개발을 강화하고 플레이어가 새로운 고객 세그먼트를 함께 탭 할 수 있도록하는 것을 발견합니다.

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Insights, Application, Laborious Tasks의 자동화는 데이터 처리 지배력을 구동

신청, 자료 처리 세그먼트는 가장 높은 점유율에 기여할 것으로 예상된다 39.2% 에서 2024 owing to the Automation it provide for tedious data Cleaning and formatting task. 기계 학습 모형은에서 배우기 위하여 고품질에 의하여 구조화된 자료의 큰 양을 요구합니다, 자료 전처리 단계는 자료 sourcing, 청소, merging, 거르고는 및 기호화와 같은 활동이 포함되기 때문에 notoriously 노동 집중적입니다.

Insights, 오퍼링, 패키지 솔루션 수요가 가장 높은 솔루션 제공

제공에 따라 솔루션 세그먼트는 조직을 제공하는 편의와 표준화에 2024의 owing에서 54.2%의 가장 높은 점유율을 기여할 것으로 예상됩니다. 컨설팅 서비스는 자동화된 기계 학습 워크플로우의 사용자 정의 개발을 가능하게 하는 동안, 솔루션은 상자에서 바로 배포할 수 있는 패키지 애플리케이션을 제공합니다. 이 플러그 앤 플레이 기능은 사내 AI 전문 지식과 전문 리소스 요구 사항을 제거하여 AI 채택에 중요한 장벽을 해결합니다.

Insights, 수직으로 확장 데이터 중심 비즈니스 드라이브 은행 광고

수직으로 BFSI 세그먼트는 은행, 금융 서비스 및 보험 사업의 데이터 집중적이고 역동적 인 성격으로 인해 2024에서 38.3%의 가장 높은 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 채널 전반에 걸쳐 성장하는 디지털화로, BFSI 운영자는 기존 및 신흥 디지털 터치포인트에서 고객 및 거래 데이터를 축적하고 있습니다. 동시에 고객 선호도 및 위험 프로파일은 경제적 조건, 규정 및 경쟁력을 변경하여 빠르게 진화하고 있습니다.

지역 통찰력

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지배 지역: 북아메리카

북미는 선도적 인 지역이며 2024 년에 41.2% 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 성장은 중요한 선수에 의해 AI와 기계 학습에 있는 강한 기술 채택, sizable 투자 및 혁신을 승진시키는 지원 정부 정책에 근거를 둡니다. 이 지역은 자동화된 기계 학습 기능을 개발하는 최전선에 있는 주요 기술 거대에 집 입니다.

빠른 성장 지역: 아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 34.3%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 인도 및 중국과 같은 국가의 광범위한 기술 스타트업 생태계에 의해 구동되고 있으며, 산업 전반에 걸쳐 디지털화 증가 및 정부 이니셔티브는 홈grown AI 기술을 개발하고 있습니다. 몇몇 지역 회사는 경쟁적인 제안을 가진 중요한 기여자로 신중합니다.

핵심 국가를 위한 자동화된 기계 학습 시장 전망

Significant 투자 및 혁신적인 솔루션

미국 자동화 기계 학습 시장은 기업 및 벤처 캐피탈 펀드에서 새로운 기술로 연료를 공급합니다. Google 및 Microsoft와 같은 기업은 많은 혁신적인 솔루션을 도입했습니다. 사용자 친화적 인 자동화 된 기계 학습을 향한 추세는 미국 시장의 구조에 영향을 미칠 수 있습니다. 전문 AI 공급 업체는 여전히 매우 복잡 한 기업 요구에 대 한 리드, 사용하기 쉬운 도구의 확산은 항목의 장벽을 낮추고 큰 기업을 넘어 잠재적 인 고객 기반을 확장.

중국의 자동화 능력에 대한 Rise

중국의 시장은 지역 AI 챔피언이 전국의 개발 우선 순위에 중요한 다양한 분야의 응용 분야에 대한 자동화 된 ML 기능을 경사로로로 빠르게 확산됩니다. Alibaba와 Baidu 같은 플레이어는 이러한 노력의 최전선에 있습니다. 베이징, 상하이, 심천 및 항주 같은 국가의 주요 기술 허브는 특정 도메인 및 사용 사례에 맞게 자동화 된 기계 학습 도구를 개발하는 스타트업의 확산을 보았다.

인도의 Favorable 시장 조건은 스타트업 생태계를 밀어

인도는 기술적인 재능 풀과 협업 AI 연구 환경에 지속적으로 지도합니다. Anthropic과 같은 스타트업은 경쟁력 있는 제품을 구축하기 위해 이러한 강점을 활용하고 있습니다. 인도의 자동화된 기계 학습 시장은 지난 몇 년 동안 상당한 성장과 변화를 보였습니다. 기계 학습 및 AI 기술은 다양한 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되고, 모든 사람에게 더 접근 할 수있는 기계 학습을 만드는 도구 및 플랫폼을위한 놀라운 수요가 있습니다.

자동화된 솔루션에 대한 기회 창출

일본 기업은 자동화된 기계 학습 솔루션을 강화하고 생산성을 높이는 것은 국가의 노후화 인구입니다. Fujitsu는 최근에 제조를 목표로하는 기업 플랫폼을 공개했습니다. 일본 기업에 의한 자동화된 기계 학습 도구 및 기술을 도입한 것은 국가의 자동화된 기계 학습 시장에서 엄청난 영향을 얻고 있습니다. 회사는 ML을 사용하여 데이터의 광대량에서 통찰력을 얻는 가치를 인식하고, 조금 코딩 지식으로 ML 모델을 개발 할 수있는 자동 솔루션을위한 수요가 증가하고 있습니다.

시장 집중도 및 경쟁 환경

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자동화된 기계 학습 시장 선수에 의해 따르는 최고 전략

• 설치된 선수: 자동화된 기계 학습 시장에 있는 선수는 혁신적인 제품을 소개하기 위하여 연구와 개발에 크게 집중합니다. Google, Microsoft 및 IBM과 같은 업계 리더는 R & D에 연간 매출의 10 % 이상을 투자합니다. 고성능 기계 학습 알고리즘 및 솔루션 개발에 중점을 둡니다. 이 회사는 또한 다른 기술 거인 및 하드웨어 제조업체와 전략적 파트너십을 형성합니다.
• 중간 수준 선수: Mid-level 자동화된 기계 학습 공급자는 경쟁에 남아 있는 적당한 해결책을 제안합니다. 그들은 가격 제품 오버 헤드 비용을 줄이기 위해 최고 공급 업체보다 30-50% 낮은. 일부 입력 장벽을 낮추기 위해 고급 소프트웨어 수수료없이 SaaS 기반 비즈니스 모델을 채택합니다. 이 회사는 시스템 통합자, 컨설팅 회사 및 기술 스타트업과 파트너 관계를 맺고 있습니다. 이러한 협업은 augment 기능, 스케일 작업 및 추가 고객 범위를 얻을 수 있습니다.
• 작은 선수: 작은 선수는 자동화된 기계 학습 공간 안에 전문화한 틈에 집중합니다. 일부 타겟 특정 산업 도메인 별 알고리즘 및 도구. 기타 전문 예측 모델링 요구에 대한 컨설팅 및 구현 서비스를 제공합니다. 더 큰 경쟁을 위해, 작은 납품업자는 급속하게 새로운 기술을 채택합니다. 또한 기술 incubators, IT 서비스 제공 업체 및 대학과 현지 파트너십을 형성합니다. 이 도움말 주소 지역 시장 필요 및 검증 제품 파일럿 고객.

자동화된 기계 학습 시장에서의 스타트업

• 혁신: 몇몇 시작은 혁신적인 기계 학습 기술을 개발하고 있습니다. Anthropic은 범용 자체 감독 AI 모델을 구축하여 인체 라벨없이 복잡한 작업을 해결합니다. Anthropic의 접근법은 고급 기계 학습을 배치하는 데이터와 낮은 비용에 의존도를 줄일 수 있습니다. 또 다른 시작, Valohai, 모델 개발, 버전 제어 및 모니터링을 포함하여 기계 학습 수명주기를 관리하기위한 플랫폼을 제공합니다. 플랫폼 솔루션의 이 유형은 스케일에서 ML 작업을 단순화하고 간소화 할 수 있습니다.
• 지속 가능성 지속 가능성은 일부 신흥 창업에 중점을두고 있습니다. Cocrop envisions using computer vision and AI to 견적 농업 수확량 및 농부 사용 자원 효율적으로. 이 농업의 환경 영향을 시간이 지남에 따라 줄일 수 있습니다. 또 다른 시작, Circulor, 무기물에 대한 윤리적 공급망을지도하기 위해 blockchain을 적용합니다. 이러한 추적성 솔루션은 전자 및 자동차 산업에서 재활용 재료의 채택을 구동 할 수 있습니다.
• Niche 특수화: 몇몇 더 작은 선수 주소 전문화하거나 niche 시장. 예를 들어, Onna는 패션 부문에서 기계 학습을 위해 특별히 도구를 개발합니다. Anthropic은 Bengali와 같은 신흥 언어로 ML 액세스를 지원합니다. Microsoft와 함께 혁신을 구동하는 데 도움이되는 대형 플레이어와 파트너를 시작으로 시각 인식 작업을 위한 AI 기능을 확장할 수 있습니다. 이러한 타겟팅 및 파트너십은 자동화된 machi에 크게 기여할 수 있습니다.

자동화된 기계 학습 시장 업계 뉴스

자동화된 기계 학습 시장 기업 뉴스:

• 9월 2023일 후지쯔, 리눅스 재단과 파트너십에서, 오픈 소스 소프트웨어로 AutoML 및 AI 공정 기술을 출시, AI 모델 배포의 접근성과 공정성을 개선하는 것을 목표로.
• 3 월 2023에서 TDK Corporation의 Qeexo는 임베디드 기계 학습 워크플로우를 강화하는 것을 목표로하는 Arm Keil MDK 용 AutoML 솔루션을 공개했습니다.
• 에서 2월 2023, 사이트맵 Amazon SageMaker Autopilot의 새로운 기능을 도입하여 모델 제작 과정에서 특정 알고리즘을 선택할 수 있습니다.
• 5월 2023일, JADBio 및 DiamiR Biosciences는 AutoML 기술을 사용하여 뇌 건강 진단을위한 예측 모델을 만드는 파트너십을 형성했습니다.
• 4 월 2022에서 DataBricks는 DataBricks AutoML 플랫폼을 출시하여 사전 처리 및 모델 훈련을 자동화하여 모델 개발을 단순화합니다.

Key Takeaways 부터 Analyst

이 성장을 위한 중요한 운전사의 한개는 자료 과학과 기계 학습 전문가의 증가 부족입니다. 자동화 된 기계 학습 도구는 전용 데이터 과학 팀이 ML 모델을 개발하지 않고 조직을 허용합니다. 이것은 ML 신청을 위한 잠재적인 고객 기초를 확장합니다. 또한, 기계 학습은 산업 전반에 걸쳐 비즈니스 전략에 더 집중되고 있습니다. 자동화는 복잡한 ML 프로세스를 더 접근하고 실험 및 모델 개발을 가속화합니다.

그러나, 신뢰성과 모형 건물에 통제의 주위에 관심사는 완전히 자동화한 공구의 초기 채택을 삭제할지도 모릅니다. 많은 회사는 ML 프로세스의 인간의 oversight와 균형 자동화를 원합니다. 또한 기존 엔터프라이즈 IT 인프라와 자동화된 시스템을 통합하여 도전할 수 있습니다.

북미는 현재 기술 회사 중 초기 채택으로 인해 자동화 된 ML 공간을 지배합니다. 그러나, 아시아 시장, 특히 중국, 더 빠른 성장을 볼 것으로 예상된다. 이 지역에 기반을 둔 기술 거대에 의해 AI 개발 및 성장 투자에 대한 정부 지원 증가 때문에. 또한, 대용량의 데이터와 저비용 평가판은 아시아 플레이어의 장점을 제공합니다.

완전히 자동화된 공구가 보편적인 채택을 볼 수 없더라도, 다른 ML 일을 위한 자동화의 다른 수준이 새로운 사용 사례를 자물쇠로 엽니다.

시장 보고서 범위

市場の動向

시장 드라이버 - Data-driven Decision Making 필요

다양한 소스에서 데이터의 큰 데이터와 쉬운 가용성의 상승으로, 회사는 전략적이고 운영적인 결정을 내리고 철저한 데이터 분석에 의해 뒷받침됩니다. 그러나 수동 데이터 준비 및 복잡한 모델 건물을 요구하는 전통적인 데이터 분석 기술 및 튜닝은 시간과 집중력입니다. 많은 중형 또는 소규모 기업은 기계 학습 및 AI를 활용하기 위해 시간과 기술을 헌신 할 수있는 전용 데이터 과학 팀이 부족합니다. 이 회사는 복잡한 알고리즘이나 프로그래밍에 대한 깊은 전문 지식을 필요로하지 않고 조직이 데이터 중심의 결정의 힘으로 탭할 수 있도록 자동화된 기계 학습 기술을 위한 수요를 연료를 공급했습니다.

Market Challenge - 데이터 품질 문제 Hampering 자동화 기계 학습 산출

좋은 품질의 부족, 깨끗한 데이터는 자동화 된 기계 학습의 광범위한 채택에 대한 도전을 계속합니다. 자동화된 공구는 인간적인 개입 없이 개발 모형에서 확실히 전진되고 있는 동안, 산출은 이 체계로 융합된 자료로만 좋습니다. 누락되거나 잘못된 값, 일관성 형식 및 기타 데이터 품질 문제는 패턴과 관계를 식별하기 위해 자동화 된 ML의 능력에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 배치 할 때뿐만 아니라 예상하지 않는 모델로 이동합니다. 데이터 준비 및 청소는 여전히 무거운 인간 참여를 요구합니다. 스케일의 데이터 품질은 특히 기존 시스템 및 데이터베이스와 협력하여 현대 기계 학습 애플리케이션을 위해 설계되지 않습니다.

Market Opportunity- 특정 도메인을 위한 자동화된 기계 학습 워크플로우의 범위

자동화된 기계 학습 워크플로를 특정 산업 영역에서 사용자 정의하고 사용 사례는 성장의 주요 기회를 제공합니다. 범용 자동화 도구는 모델 개발 프로세스의 자동화 부품에서 성공했지만 사용자 정의는 독특한 도메인 지식과 제약으로 태핑 할 수 있습니다. 예측 유지 보수, 고객 churn 예측, 사기 탐지 등과 같은 대상 응용 프로그램에 대한 맞춤형 자동화 된 ML 및 더 많은 모델이 관련 기능과 매개 변수로 개발됩니다. 전문 모델링 요구와 기업에 대한 사용자 정의 매력의이 수준 또한 공급 업체를위한 지속적인 전문 서비스 기회를 만듭니다.

시장 세분화

시장 Segmentation

• 으로 신청 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • 데이터 처리
  • 기능 공학
  • 모델 선택
  • 모형 Ensembling
  • 이름 *
• Insights 제공 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • 제품정보
  • 제품정보
• 수직 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • 사이트맵
  • 소매 및 전자 상거래
  • 의료 및 생명 과학
  • IT 및 IT
  • 이름 *
• 지역 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • 북아메리카
    • 미국
    • 한국어
  • 라틴 아메리카
    • 인기 카테고리
    • 아르헨티나
    • 주요 시장
    • 라틴 아메리카의 나머지
  • 유럽 연합 (EU)
    • 한국어
    • 미국
    • 이름 *
    • 한국어
    • 담당자: Mr. Li
    • 러시아
    • 유럽의 나머지
  • 아시아 태평양
    • 중국 중국
    • 주요 특징
    • 일본국
    • 담당자: Ms.
    • 대한민국
    • 사이트맵
    • 아시아 태평양
  • 중동
    • GCC 소개 국가 *
    • 한국어
    • 중동의 나머지
  • 주요 특징
    • 대한민국
    • 북한
    • 대한민국