Dimensione del mercato Machine Learning automatizzato (AutoML): per offerta (soluzione, servizi [consulenza, integrazione, distribuzione]), per modalità di distribuzione (on-premise, cloud), per dimensione aziendale (PMI, grande impresa), per applicazione, per fine -Utente e previsioni, 2024-2032

Dimensione del mercato Automated Machine Learning (AutoML) - per offerta (soluzione, servizi [consulenza, integrazione, Distribuzione]), per modalità di distribuzione (on-premise, cloud), per dimensione aziendale (PMI, grande impresa), per applicazione, per utente finale e previsione, 2024-2032

Le dimensioni del mercato dell'apprendimento automatico delle macchine sono state valutate a 1,4 miliardi di dollari nel 2023 e si stima registreranno un CAGR di oltre il 30% tra il 2024 e il 2032, spinto da intensificati sforzi di ricerca e sviluppo. Mentre le organizzazioni si sforzano di sfruttare la potenza del machine learning (ML) senza competenze approfondite, AutoML è emerso come una soluzione fondamentale per democratizzare le capacità di intelligenza artificiale. Ad esempio, nel luglio 2023, i ricercatori del MIT hanno lanciato la soluzione innovativa BioAutoMATED, un sistema automatizzato di apprendimento automatico che ha semplificato la selezione dei modelli e la preelaborazione dei dati per ridurre i tempi e gli sforzi necessari.

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Con i crescenti investimenti nelle tecnologie basate sull'intelligenza artificiale, la necessità di strumenti ML efficienti e accessibili è diventata fondamentale. AutoML semplifica la pipeline ML per automatizzare la selezione dei modelli, l'ottimizzazione degli iperparametri e la progettazione delle funzionalità, riducendo così la barriera all'ingresso per l'adozione dell'intelligenza artificiale. Questo aumento della domanda è evidente in tutti i settori, dalla sanità alla finanza, dove le informazioni basate sui dati sono fondamentali per l’innovazione e la competitività. Con la ricerca che continua a migliorare gli algoritmi e i framework AutoML, si prevede che la traiettoria del mercato dell'apprendimento automatico automatizzato rimarrà stabile, promettendo una più ampia accessibilità e potenziale di trasformazione nel panorama dell'intelligenza artificiale.

Quali sono le opportunità di crescita in questo mercato?

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Poiché gli studi evidenziano sempre più l'efficacia di AutoML nel semplificare il processo di apprendimento automatico, le aziende desiderano trarne vantaggio. AutoML vanta la capacità di automatizzare la selezione dei modelli, l'ottimizzazione degli iperparametri e l'ingegneria delle funzionalità che non solo riduce le barriere all'ingresso per l'adozione dell'intelligenza artificiale, ma migliora anche l'efficienza e la precisione. Pertanto, il numero crescente di studi su AutoML sottolinea il suo ruolo fondamentale nel plasmare il futuro dell’intelligenza artificiale. Ad esempio, nell'agosto 2023, uno studio ha dimostrato il potenziale di AutoML nel prevedere con precisione i registri delle linee cablate e le proprietà dei serbatoi per offrire efficienza e ridurre le emissioni di carbonio eliminando l'analisi manuale.
 

Inoltre, la scarsità di competenze in materia di scienza dei dati sta ponendo un collo di bottiglia critico negli sforzi organizzativi per sfruttare in modo efficace il machine learning. Mentre la domanda di insight basati sui dati continua ad aumentare, la carenza di data scientist qualificati sta esacerbando la sfida della creazione e dell’implementazione di modelli ML. A tal fine, AutoML svolge un ruolo fondamentale per colmare questa lacuna automatizzando gli aspetti chiave della pipeline ML. Semplificando i processi, come la selezione del modello, l'ottimizzazione degli iperparametri e l'ingegneria delle funzionalità, AutoML consente alle persone senza competenze specializzate di sviluppare e distribuire modelli ML in modo efficiente. Questa democratizzazione delle funzionalità ML non solo ne sta accelerando l'adozione, ma sta anche riducendo la dipendenza da un pool limitato di talenti esperti.

Mentre il mercato AutoML sta registrando una rapida crescita, la mancanza di interpretabilità e trasparenza nei modelli AutoML può limitare la crescita in una certa misura. Poiché questi sistemi automatizzano processi complessi, comprendere come vengono prese le decisioni è diventato impegnativo, sollevando ulteriormente preoccupazioni sulla responsabilità e sulla fiducia. Inoltre, gli strumenti AutoML potrebbero avere difficoltà a gestire set di dati altamente specializzati o di nicchia, limitandone l'applicabilità in diversi domini.

Tendenze del mercato del machine learning automatizzato

Si prevede che il settore AutoML registrerà un'ulteriore crescita significativa , spinto dall’aumento delle applicazioni e della ricerca in campo medico. Poiché gli operatori sanitari e i ricercatori riconoscono il potenziale di AutoML nel rivoluzionare la cura dei pazienti e la ricerca medica, si registra un aumento della domanda di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale su misura per le sfide sanitarie. AutoML offre la possibilità di automatizzare attività complesse di machine learning, come la selezione dei modelli e l'ingegneria delle funzionalità, per semplificare lo sviluppo di modelli predittivi per la diagnosi delle malattie, l'ottimizzazione del trattamento e la scoperta di farmaci.

Inoltre, la ricerca in corso in AutoML Le metodologie specifiche per l'analisi dei dati medici stanno ampliando la propria portata e migliorando la propria accuratezza nelle applicazioni sanitarie. Queste tendenze segneranno un futuro promettente per AutoML nella trasformazione delle pratiche mediche e nel miglioramento dei risultati per i pazienti. Per citare un esempio, nell'agosto 2023 è stato pubblicato uno studio per esaminare l'idoneità e l'efficacia di AutoML per futuri usi nella neuroradiologia diagnostica. L'obiettivo era valutare la fattibilità e i vantaggi dell'utilizzo di modelli AutoML rispetto ai tradizionali modelli di machine learning.

Analisi di mercato del machine learning automatizzato

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In base all'offerta, il mercato dell'apprendimento automatico automatizzato è suddiviso in soluzioni e servizi. Il segmento delle soluzioni dominerà il mercato nel 2023 e si prevede che supererà i 10 miliardi di dollari entro il 2032.  Mentre le aziende cercano soluzioni di intelligenza artificiale efficienti e accessibili, AutoML è emersa come un'offerta fondamentale per semplificare il processo di apprendimento automatico senza richiedere competenze approfondite.

Le soluzioni AutoML comprendono una gamma di funzionalità, dalla selezione automatizzata dei modelli all'ottimizzazione degli iperparametri per soddisfare organizzazioni di tutte le dimensioni e di tutti i settori. Con la promessa di democratizzare le capacità di intelligenza artificiale e accelerare il time-to-insight, la domanda di soluzioni AutoML continuerà a crescere, alimentata dalla necessità di soluzioni di machine learning scalabili, convenienti e facili da usare.

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In base alla modalità di distribuzione, il mercato del machine learning automatizzato è classificato in cloud e on-premise. Il segmento cloud deteneva un’importante quota di mercato pari a circa il 66% nel 2023. Poiché le aziende migrano sempre più le proprie operazioni nel cloud, l’attrattiva delle soluzioni AutoML ospitate su piattaforme cloud sta crescendo in modo esponenziale. L'implementazione del cloud offre scalabilità, flessibilità e accessibilità, consentendo alle organizzazioni di sfruttare le funzionalità AutoML senza la necessità di infrastrutture estese o competenze specializzate.

Inoltre, le soluzioni AutoML basate su cloud facilitano l'integrazione perfetta con flussi di lavoro e origini dati esistenti per accelerare il time-to-value e migliorare la competitività. Questo aumento della domanda di AutoML basato su cloud ne sottolineerà il ruolo fondamentale nella democratizzazione dell'intelligenza artificiale, promuovendo al tempo stesso le innovazioni in tutti i settori.

Cerchi dati specifici per regione?

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Il Nord America ha dominato il mercato globale del machine learning automatizzato con una quota di oltre il 37% nel 2023. Il fiorente ecosistema tecnologico in tutta la regione sta promuovendo innovazioni, creando un terreno fertile per le applicazioni AutoML in vari settori. Con la carenza di data scientist qualificati e la crescente necessità di insight basati sull’intelligenza artificiale, diverse aziende nordamericane si stanno rivolgendo ad AutoML per semplificare il processo di machine learning. Inoltre, la forte propensione verso l'automazione e l'efficienza sta amplificando l'attrattiva delle soluzioni AutoML per offrire funzionalità di intelligenza artificiale accessibili e scalabili.

Quota di mercato del machine learning automatizzato

Alphabet Inc. e Amazon Web Services , Inc. detiene una quota di mercato significativa di oltre il 15% nel settore dell'apprendimento automatico automatizzato (AutoML). Questi attori del mercato stanno tentando strategie basate sulla partnership insieme ai progressi tecnologici per sostenere la crescente concorrenza di mercato. Attraverso attività di ricerca e sviluppo dedicate, stanno adattando le offerte AutoML per soddisfare le esigenze specifiche della loro clientela. Il forte impegno per l'innovazione e la soddisfazione del cliente sta inoltre posizionando queste aziende in prima linea nel soddisfare la crescente domanda di soluzioni IA efficienti e accessibili.

Aziende del mercato dell'apprendimento automatico automatizzato

Grandi aziende che operano in il settore dell'apprendimento automatico automatico (AutoML) sono

• Alphabet Inc.
• Alteryx
• Amazon Web Services, Inc.
• Dataiku
• DataRobot, Inc.
• Feature Labs
• H2O.ai.
• IBM Corporation
• Microsoft< /li>
• TIBCO Software Inc.

Novità sul settore dell'apprendimento automatico automatico

• Nel settembre 2023, Fujitsu Limited, in collaborazione con la Linux Foundation, ha presentato ufficialmente le sue tecnologie di machine learning automatizzato e di equità dell'intelligenza artificiale come software open source (OSS) in previsione dell'"Open Source Summit Europe 2023" evento.
   
• Nel luglio 2023, DiamiR Biosciences, pioniere nei test diagnostici non invasivi basati sul sangue per la salute del cervello e varie malattie, ha annunciato una partnership con JADBio. Questa collaborazione mirava a sfruttare la piattaforma e i servizi AutoML di JADBio per creare modelli predittivi.

Il rapporto di ricerca di mercato sull'apprendimento automatico automatico (AutoML) include una copertura approfondita del settore, con stime e preventivi previsioni in termini di entrate (milioni di dollari) dal 2021 al 2032, per i seguenti segmenti

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Mercato, offrendo

• Soluzioni
• Servizi
  • Consulenza
  • Integrazione
  • Implementazione

Mercato, per modalità di implementazione

• Cloud
• On -locali

Mercato, per dimensione aziendale

• PMI
  • Soluzioni
  • Servizi
    • Consulenza
    • Integrazione
    • Implementazione
• Grande impresa
  • Soluzioni
  • Servizi
    • Consulenza
    • Integrazione
    • Implementazione

Mercato per applicazione

• Elaborazione dei dati
• Ingegneria delle funzionalità
• selezione del modello
• Ottimizzazione e ottimizzazione degli iperparametri tuning
• Insieme di modelli
• Altro

Mercato, per utente finale

< li>IT e Telecomunicazioni
• BFSI
• Retail
• Automotive
• Media & Intrattenimento
• Altro

Le informazioni di cui sopra sono fornite per le seguenti regioni e paesi

• Nord America
  • Stati Uniti
  • Canada
• Europa
  • Regno Unito
  • Germania
  • Francia
  • Russia
  • Italia
  • Spagna
  • Resto d'Europa
• Asia Pacifico
  • Cina
  • India
  • Giappone
  • Corea del Sud
  • ANZ
  • Sud-est asiatico
  • Resto dell'Asia Pacifico
• America Latina
  • Brasile
  • Messico
  • Argentina< /li>
  • Resto dell'America Latina
• MEA
  • EAU
  • Sudafrica
  • Arabia Saudita
  • Resto del MEA

Domande frequenti (FAQ)

Quanto è grande il mercato dell'apprendimento automatico automatizzato?

La dimensione del mercato dell'apprendimento automatico automatico (AutoML) ha registrato 1,4 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che rappresenterà un CAGR del 30% dal 2024 al 2032, a causa della carenza di data scientist qualificati e ingegneri di machine learning.< /p>

Perché la domanda di soluzioni AutoML è in aumento?

Si stima che il segmento delle soluzioni rappresenterà oltre 10 miliardi di dollari entro il 2032, grazie alle sue funzionalità come la selezione automatizzata dei modelli e l'ottimizzazione degli iperparametri per soddisfare organizzazioni di tutte le dimensioni e settori.

Quali fattori stanno influenzando la crescita del settore dell’apprendimento automatico automatizzato in Nord America?

Il mercato del Nord America ha rappresentato una quota di oltre il 37% nel 2023, a causa della carenza di data scientist qualificati e della crescente necessità di approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale.

Chi sono le principali macchine automatizzate operatori del mercato che imparano?

Alphabet Inc., Alteryx, Amazon Web Services, Inc., Dataiku, DataRobot, Inc., Feature Labs, H2O.ai., IBM Corporation, Microsoft e TIBCO Software Inc. sono alcuni dei principali aziende di machine learning automatizzato (AutoML) in tutto il mondo.