Taille du marché de l’apprentissage automatique automatisé (AutoML) – Par offre (solution, services [conseil, intégration, déploiement]), par mode de déploiement (sur site, cloud), par taille d’entreprise (PME, grande entreprise), par application, par fin -Utilisateur et prévisions, 2024 - 2032
Published Date: July - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 240 | Industry: Media and IT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Download Sample Ask for Discount Request CustomizationTaille du marché de l’apprentissage automatique automatisé (AutoML) – Par offre (solution, services [conseil, intégration, déploiement]), par mode de déploiement (sur site, cloud), par taille d’entreprise (PME, grande entreprise), par application, par fin -Utilisateur et prévisions, 2024 - 2032
Taille du marché de l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) – Par offre (solution, services [conseil, intégration, Déploiement]), par mode de déploiement (sur site, cloud), par taille d'entreprise (PME, grande entreprise), Par application, par utilisateur final et prévisions, 2024 - 2032
La taille du marché de l'apprentissage automatique automatisé était évaluée à 1,4 milliard de dollars en 2023 et devrait enregistrer un TCAC de plus de 30 % entre 2024 et 2032 propulsée par des efforts intensifiés de R&D. Alors que les organisations s’efforcent d’exploiter la puissance du machine learning (ML) sans expertise approfondie, AutoML s’impose comme une solution essentielle pour démocratiser les capacités de l’IA. Par exemple, en juillet 2023, des chercheurs du MIT ont lancé une solution révolutionnaire BioAutoMATED, un système automatisé d'apprentissage automatique qui simplifie la sélection de modèles et le prétraitement des données pour réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires.
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Avec l'augmentation des investissements dans les technologies basées sur l'IA, le besoin d'outils de ML efficaces et accessibles est devenu primordial. AutoML rationalise le pipeline ML pour automatiser la sélection de modèles, le réglage des hyperparamètres et l'ingénierie des fonctionnalités, réduisant ainsi les barrières à l'entrée pour l'adoption de l'IA. Cette augmentation de la demande est évidente dans tous les secteurs, des soins de santé à la finance, où les informations basées sur les données sont essentielles à l'innovation et à la compétitivité. Alors que les recherches continuent d'améliorer les algorithmes et les frameworks AutoML, la trajectoire du marché de l'apprentissage automatique automatisé devrait rester stable, promettant une accessibilité plus large et un potentiel de transformation dans le paysage de l'IA.
| Attribut de rapport | Détails |
|---|---|
| Année de base | 2023 |
| Taille du marché de l'apprentissage automatique automatisé en 2023 | 1,4 milliard de dollars |
| Période de prévision | 2024 à 2032 |
| Période de prévision TCAC de 2024 à 2032 | 30 % |
| Projection de valeur 2032 | 15,6 milliards de dollars |
| Données historiques pour | 2021 - 2023 |
| Non. de pages | 260 |
| Tableaux, graphiques etamp; Chiffres | 350 |
| Segments couverts | Offre, mode de déploiement, taille de l'entreprise, application et utilisateur final |
| Moteurs de croissance |
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| Pièges et amp; Défis |
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Quelles sont les opportunités de croissance sur ce marché ?
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Alors que les études soulignent de plus en plus l'efficacité d'AutoML pour simplifier le processus d'apprentissage automatique, les entreprises souhaitent tirer parti de ses avantages. AutoML se vante d'une capacité à automatiser la sélection de modèles, le réglage des hyperparamètres et l'ingénierie des fonctionnalités, ce qui non seulement réduit les barrières à l'entrée pour l'adoption de l'IA, mais améliore également l'efficacité et la précision. Ainsi, le nombre croissant d’études sur AutoML souligne son rôle central dans l’élaboration de l’avenir de l’IA. Par exemple, en août 2023, une étude a montré le potentiel d'AutoML à prédire avec précision les enregistrements filaires et les propriétés des réservoirs pour offrir une efficacité et réduire les émissions de carbone en éliminant l'analyse manuelle.
De plus, la rareté de l’expertise en science des données constitue un goulot d’étranglement critique dans les efforts organisationnels visant à exploiter efficacement le ML. Alors que la demande d’informations basées sur les données continue de monter en flèche, la pénurie de data scientists qualifiés exacerbe le défi de la création et du déploiement de modèles ML. À cette fin, AutoML joue un rôle central pour combler cette lacune en automatisant les aspects clés du pipeline ML. En rationalisant les processus, tels que la sélection de modèles, le réglage des hyperparamètres et l'ingénierie des fonctionnalités, AutoML permet aux personnes sans compétences spécialisées de développer et de déployer efficacement des modèles de ML. Cette démocratisation des fonctionnalités de ML accélère non seulement son adoption, mais réduit également le recours à un bassin limité d'experts.
Alors que le marché d'AutoML connaît une croissance rapide, le manque d'interprétabilité et de transparence des modèles AutoML peut limiter dans une certaine mesure la croissance. À mesure que ces systèmes automatisent des processus complexes, il devient difficile de comprendre comment les décisions sont prises, ce qui soulève encore davantage d’inquiétudes en matière de responsabilité et de confiance. De plus, les outils AutoML peuvent avoir du mal à gérer des ensembles de données hautement spécialisés ou spécialisés, ce qui limite leur applicabilité dans divers domaines.
Tendances du marché de l'apprentissage automatique automatisé
Le secteur AutoML devrait connaître une croissance significative. , porté par l'augmentation des applications et de la recherche dans le domaine médical. Alors que les prestataires de soins de santé et les chercheurs reconnaissent le potentiel d’AutoML pour révolutionner les soins aux patients et la recherche médicale, la demande de solutions basées sur l’IA adaptées aux défis des soins de santé augmente. AutoML offre la possibilité d'automatiser des tâches complexes d'apprentissage automatique, telles que la sélection de modèles et l'ingénierie de fonctionnalités, afin de rationaliser le développement de modèles prédictifs pour le diagnostic de maladies, l'optimisation de traitements et la découverte de médicaments.
De plus, les recherches en cours sur AutoML Les méthodologies spécifiques à l'analyse des données médicales élargissent leur portée et améliorent leur précision dans les applications de soins de santé. Ces tendances annonceront un avenir prometteur pour AutoML dans la transformation des pratiques médicales et l’amélioration des résultats pour les patients. Pour citer un exemple, en août 2023, une étude a été publiée pour examiner l’adéquation et l’efficacité d’AutoML pour des utilisations prospectives en neuroradiologie diagnostique. L'objectif était d'évaluer la faisabilité et les avantages de l'utilisation de modèles AutoML par rapport aux modèles d'apprentissage automatique traditionnels.
Analyse du marché de l'apprentissage automatique automatisé
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En fonction de l'offre, le marché de l'apprentissage automatique automatisé est divisé en solutions et services. Le segment des solutions domine le marché en 2023 et devrait dépasser les 10 milliards de dollars d'ici 2032. Alors que les entreprises recherchent des solutions d'IA efficaces et accessibles, AutoML est apparu comme une offre essentielle pour rationaliser le processus d'apprentissage automatique sans nécessiter une expertise approfondie.
Les solutions AutoML englobent une gamme de fonctionnalités, de la sélection automatisée de modèles au réglage des hyperparamètres pour répondre aux besoins des organisations de toutes tailles et de tous secteurs. Avec la promesse de démocratiser les capacités d'IA et d'accélérer l'obtention d'informations, la demande de solutions AutoML continuera de monter en flèche, alimentée par le besoin de solutions d'apprentissage automatique évolutives, rentables et conviviales.
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En fonction du mode de déploiement, le marché de l'apprentissage automatique automatisé est classé en cloud et sur site. Le segment du cloud détenait une part de marché importante d'environ 66 % en 2023. À mesure que les entreprises migrent de plus en plus leurs opérations vers le cloud, l'attrait des solutions AutoML hébergées sur des plateformes cloud croît de façon exponentielle. Le déploiement dans le cloud offre évolutivité, flexibilité et accessibilité, permettant aux organisations d'exploiter les fonctionnalités d'AutoML sans avoir besoin d'une infrastructure étendue ou d'une expertise spécialisée.
De plus, les solutions AutoML basées sur le cloud facilitent une intégration transparente avec les flux de travail et les sources de données existants pour accélérer le délai de rentabilisation et améliorer la compétitivité. Cette augmentation de la demande pour AutoML basé sur le cloud soulignera son rôle central dans la démocratisation de l'IA tout en favorisant l'innovation dans tous les secteurs.
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L'Amérique du Nord a dominé le marché mondial de l'apprentissage automatique automatisé avec une part de plus de 37 % en 2023. L'écosystème technologique florissant dans la région favorise les innovations, créant un terrain fertile pour les applications AutoML dans divers secteurs. Face à la pénurie de data scientists qualifiés et au besoin croissant d'informations basées sur l'IA, plusieurs entreprises nord-américaines se tournent vers AutoML pour rationaliser le processus d'apprentissage automatique. De plus, la forte tendance à l'automatisation et à l'efficacité amplifie l'attrait des solutions AutoML pour offrir des capacités d'IA accessibles et évolutives.
Part de marché de l'apprentissage automatique automatisé
Alphabet Inc. et Amazon Web Services , Inc. détient une part de marché importante de plus de 15 % dans le secteur de l'apprentissage automatique automatisé (AutoML). Ces acteurs du marché essayent des stratégies basées sur le partenariat ainsi que des avancées technologiques pour soutenir la concurrence croissante sur le marché. Grâce à une R&D dédiée, ils s'adaptent aux offres AutoML pour répondre aux besoins uniques de leur clientèle. Un fort engagement en faveur de l'innovation et de la satisfaction des clients place également ces entreprises à l'avant-garde pour répondre à la demande croissante de solutions d'IA efficaces et accessibles.
Entreprises du marché de l'apprentissage automatique automatisé
Grandes entreprises opérant dans le secteur de l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) est
- Alphabet Inc.
- Alteryx
- Amazon Web Services, Inc.
- Dataiku
- DataRobot, Inc.
- Feature Labs
- H2O.ai.
- IBM Corporation
- Microsoft< /li>
- TIBCO Software Inc.
Actualités du secteur de l'apprentissage automatique
- En septembre 2023, Fujitsu Limited, en collaboration avec la Linux Foundation, a officiellement présenté ses technologies d'apprentissage automatique automatisé et d'équité de l'IA en tant que logiciels open source (OSS) en prévision du "Open Source Summit Europe 2023" événement.
- En juillet 2023, DiamiR Biosciences, pionnier des tests de diagnostic sanguins non invasifs pour la santé cérébrale et diverses maladies, a dévoilé un partenariat avec JADBio. Cette collaboration visait à tirer parti de la plateforme et des services AutoML de JADBio pour créer des modèles prédictifs.
Le rapport d'étude de marché sur l'apprentissage automatique automatique (AutoML) comprend une couverture approfondie du secteur, avec estimations et amp; prévisions en termes de revenus (en millions de dollars) de 2021 à 2032, pour les segments suivants
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Marché, en proposant
- Solutions
- Services
- Conseil
- Intégration
- Déploiement
Marché, par mode de déploiement
- Cloud
- Activé -locaux
Marché, par taille d'entreprise
- PME
- Solutions
- Services
- Conseil
- Intégration
- Déploiement
- Grande entreprise
- Solutions
- Services
- Conseil
- Intégration
- Déploiement
Marché, Par application
- Traitement des données
- Ingénierie des fonctionnalités
- Sélection du modèle
- Optimisation et amp; tuning
- Ensemble de modèles
- Autres
Marché, par utilisateur final
- < li>informatique et amp; Télécommunications
- BFSI
- Commerce de détail
- Automobile
- Médias et amp; Divertissement
- Autres
Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et pays suivants
- Amérique du Nord
- États-Unis
- Canada
- Europe
- Royaume-Uni
- Allemagne
- France
- Russie
- Italie
- Espagne
- Reste de l'Europe
- Asie-Pacifique
- Chine
- Inde
- Japon
- Corée du Sud
- ANZ
- Asie du Sud-Est
- Reste de l'Asie-Pacifique
- Amérique latine
- Brésil
- Mexique
- Argentine< /li>
- Reste de l'Amérique latine
- MEA
- EAU
- Afrique du Sud
- Arabie Saoudite
- Reste de la MEA
Foire aux questions (FAQ)
Quelle est la taille du marché de l'apprentissage automatique automatique ?
La taille du marché de l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) a enregistré 1,4 milliard de dollars en 2023 et devrait représenter un TCAC de 30 % entre 2024 et 2032, en raison de la pénurie de scientifiques de données et d'ingénieurs en apprentissage automatique qualifiés.< /p>
Pourquoi la demande de solutions AutoML augmente-t-elle ?
Le segment des solutions devrait représenter plus de 10 milliards de dollars d'ici 2032, grâce à leurs fonctionnalités telles que la sélection automatisée de modèles et le réglage des hyperparamètres pour répondre aux besoins des organisations de toutes tailles et de tous secteurs.
Quels facteurs influencent la croissance de l’industrie de l’apprentissage automatique en Amérique du Nord ?
Le marché nord-américain représentait plus de 37 % des parts de marché en 2023, en raison de la pénurie de data scientists qualifiés et du besoin croissant d'informations basées sur l'IA.
Qui sont les principales machines automatisées acteurs du marché de l’apprentissage ?
Alphabet Inc., Alteryx, Amazon Web Services, Inc., Dataiku, DataRobot, Inc., Feature Labs, H2O.ai., IBM Corporation, Microsoft et TIBCO Software Inc. sont quelques-uns des principaux entreprises d'apprentissage automatique automatisé (AutoML) dans le monde entier.
Sera disponible dans l'exemple de rapport final. Veuillez demander à notre équipe commerciale.
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