자동화된 머신 러닝 솔루션 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 제공(플랫폼 및 서비스), 배포(온프레미스 및 클라우드), 자동화 유형(데이터 처리, 기능 엔지니어링, 모델링 및 시각화), 기업 규모(대기업 및 중소기업), 최종 사용자(BFSI, 소매 및 전자 상거래, 의료 및 제조), 지역 및 경쟁별로 세분화 2018-2028

글로벌 자동화된 머신 러닝 솔루션 시장

산업의 많은 분야가 이제 머신 러닝(ML)에 크게 의존하고 있습니다. 반면에 고성능 머신 러닝 시스템을 개발하려면 고도로 전문화된 데이터 과학자와 주제 전문가가 필요합니다. 도메인 전문가가 광범위한 통계 및 머신 러닝 기술 없이도 머신 러닝 애플리케이션을 자동으로 생성할 수 있도록 함으로써 자동화된 머신 러닝(AutoML)은 데이터 과학자의 필요성을 줄이는 것을 목표로 합니다.

최근 머신 러닝(ML)은 다양한 애플리케이션에서 더 자주 활용되고 있지만 이러한 증가에 발맞출 만큼 머신 러닝 전문가가 충분하지 않습니다. 자동화된 머신 러닝(AutoML)의 목표는 머신 러닝을 더 접근하기 쉽게 만드는 것입니다. 결과적으로 전문가는 더 많은 머신 러닝 시스템을 설치할 수 있어야 하며 AutoML을 사용하면 ML을 직접 사용하는 것보다 기술이 덜 필요합니다. 그럼에도 불구하고 이 기술의 수용은 현재 적당하지 않아

COVID-19 팬데믹 이후 조직은 비즈니스 운영을 자동화하기 위해 지능형 솔루션에 점점 더 의존해 왔으며, 이로 인해 AI 사용이 증가하고 있습니다. 이러한 패턴은 향후 몇 년 동안 지속될 것으로 예상되며, 비즈니스 운영에서 AI 도입이 가속화될 것입니다.

효율적인 사기 탐지 솔루션에 대한 수요 증가

머신 러닝은 거래, 프로세스 자동화, 신용 평가, 대출 및 보험 인수를 포함한 광범위한 금융 애플리케이션에 사용됩니다. 금융 보안의 주요 문제 중 하나는 금융 사기입니다. 머신 러닝은 현재 금융 사기의 증가하는 위험에 대처하기 위해 사기 탐지 애플리케이션에 사용되고 있습니다.

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기업이 차세대 기술을 활용하기 시작하면서 인공 지능(AI) 사용이 증가하고 있습니다. 기업은 데이터 수집 및 업무 프로세스 효율성을 포함한 다양한 목적으로 인공 지능을 활용할 수 있습니다.

자동화된 머신 러닝 도구의 느린 도입

머신 러닝(ML)은 점점 더 많은 애플리케이션에 사용되고 있지만, 이러한 확장을 따라잡을 만큼 머신 러닝 전문가가 충분하지 않습니다. 자동화된 머신 러닝(AutoML)의 목표는 머신 러닝을 더 접근하기 쉽게 만드는 것입니다. 결과적으로 전문가는 더 많은 머신 러닝 시스템을 설치할 수 있어야 하며, AutoML을 사용하는 데는 ML을 직접 다루는 것보다 덜한 기술이 필요합니다.

성장하는 헬스케어 애플리케이션

헬스케어 분야의 많은 애플리케이션은 이미 머신 러닝 기술을 활용하고 있습니다. 이 플랫폼은 이 부문 수직에서 수백만 개의 다양한 데이터 포인트를 분석하고 결과를 예측하며 신속한 위험 평가와 정확한 리소스 할당도 제공합니다.

때로는 인식하기 어려울 수 있는 장애와 질병을 진단하고 식별하는 기능은 헬스케어에서 이 기술이 가장 중요하게 사용되는 분야 중 하나입니다. 여기에는 초기 단계에서 식별하기 어려운 여러 유전적 질환과 종양이 포함될 수 있습니다. IBM Watson Genomics는 이를 잘 보여주는 사례로, 인지 컴퓨팅과 함께 게놈 기반 종양 시퀀싱을 사용하면 암 탐지를 용이하게 할 수 있음을 보여줍니다.

Berg라는 대형 바이오제약 회사는 AI를 사용하여 암과 같은 질병에 대한 의학적 치료법을 제공합니다. 이러한 모든 요소가 시장을 주도하고 있습니다.

자동화된 머신 러닝 솔루션에 대한 사용자 간의 저항

시장이 자동화된 머신 러닝 솔루션을 채택하는 데 지연된 이유는 주로 머신 러닝 기술의 사용이 제한적이기 때문입니다. 회사는 머신 러닝에 대한 적절한 능력에 대한 수요가 크기 때문에 필요한 도메인 전문가를 확보하는 데 어려움을 겪습니다. 또한 이러한 전문가를 고용하는 데 비용이 많이 들기 때문에 기업은 머신 러닝과 같은 최첨단 기술을 채택할 가능성이 더욱 낮습니다.

시장 세분화

자동화된 머신 러닝 솔루션 시장은 제공, 배포, 자동화 유형, 기업 규모, 최종 사용자, 회사 및 지역으로 세분화됩니다. 제공에 따라 시장은 플랫폼과 서비스로 세분화됩니다.

시장 참여자

최근 개발

• Meta는 2021년 12월에 AWS를 중요하고 장기적인 전략적 클라우드 공급업체로 선택했습니다. Meta와 AWS는 함께 AWS에서 PyTorch 사용자의 성과를 향상시키고 프로그래머가 AI/ML 모델을 만들고, 훈련하고, 배포하고, 사용하는 프로세스를 가속화하기 위해 노력했습니다.
• 2021년 11월, SAS의 주력 SAS Viya 플랫폼이 오픈소스 사용자를 지원했습니다. SAS Viya는 오픈소스 유틸리티와 통합에 사용됩니다. 소프트웨어 사용자는 머신 러닝 기반 데이터 준비 절차를 지원하는 API 우선 전략을 구축했습니다.
• 풀 사이클 비즈니스 AI 자동화 솔루션 공급업체인 Dot Data와 분석 플랫폼인 Tableau는 2021년 9월에 Tableau 사용자가 dotData의 AI 자동화 기능을 활용할 수 있도록 협력을 발표했습니다. Tableau 사용자는 Tableau의 데이터 준비 및 시각화 기능과 dotData의 향상된 인사이트 발견 및 예측 모델링 기능을 결합하여 AI 기반 예측 및 실행 가능한 대시보드를 통해 원시 데이터에서 데이터 준비 및 인사이트 발견까지 전체 주기 예측 분석을 수행할 수 있습니다.