AutoML(자동 기계 학습) 시장 규모 - 제공 항목별(솔루션, 서비스[컨설팅, 통합, 배포]), 배포 모드별(온프레미스, 클라우드), 기업 규모별(SME, 대기업), 애플리케이션별, 엔드별 -사용자 및 예측, 2024~2032

자동 기계 학습(AutoML) 시장 규모 - 제공 항목별(솔루션, 서비스[컨설팅, 통합, 배포]), 배포 모드별(온프레미스, 클라우드), 기업 규모별(SME, 대기업), 애플리케이션별, 최종 사용자 및 예측별, 2024~2032년

자동화된 기계 학습 시장 규모는 2023년에 14억 달러로 평가되었으며 2024년부터 2032년까지 CAGR이 30% 이상일 것으로 예상됩니다. 강화된 R&D 노력을 통해 추진되었습니다. 조직이 광범위한 전문 지식 없이 기계 학습(ML)의 힘을 활용하려고 노력함에 따라 AutoML은 AI 기능을 민주화하기 위한 중추적인 솔루션으로 부상했습니다. 예를 들어, 2023년 7월 MIT 연구원들은 자동화된 기계 학습 시스템인 BioAutoMATED라는 획기적인 솔루션을 개척하여 관련 시간과 노력을 대폭 절감하기 위해 모델 선택 및 데이터 전처리를 단순화했습니다.

주요 시장 동향을 파악하려면

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AI 기반 기술에 대한 투자가 증가함에 따라 효율적이고 접근 가능한 ML 도구에 대한 필요성이 중요해졌습니다. AutoML은 모델 선택, 초매개변수 조정, 기능 엔지니어링을 자동화하기 위한 ML 파이프라인을 간소화하여 AI 채택에 대한 진입 장벽을 낮춥니다. 이러한 수요 급증은 데이터 기반 통찰력이 혁신과 경쟁력에 중요한 의료부터 금융까지 모든 산업 전반에 걸쳐 뚜렷이 나타납니다. AutoML 알고리즘 및 프레임워크를 지속적으로 향상시키는 연구가 진행됨에 따라 자동화된 기계 학습 시장 궤도는 안정적으로 유지되어 AI 환경에서 더 넓은 접근성과 혁신적인 잠재력을 약속할 것으로 예상됩니다.

이 시장의 성장 기회는 무엇입니까?

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기계 학습 프로세스를 단순화하는 데 있어 AutoML의 효율성이 점점 더 강조되면서 기업에서는 AutoML의 이점을 활용하고자 합니다. AutoML은 AI 채택에 대한 진입 장벽을 낮출 뿐만 아니라 효율성과 정확성을 향상시키는 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 기능 엔지니어링을 자동화하는 기능을 자랑합니다. 따라서 AutoML에 대한 연구 수가 증가하면서 AI의 미래를 형성하는 데 있어 AutoML의 중추적인 역할이 강조되고 있습니다. 예를 들어, 2023년 8월의 한 연구에서는 수동 분석을 제거하여 효율성을 제공하고 탄소 배출량을 줄이기 위해 유선 로그와 저장소 속성을 정확하게 예측할 수 있는 AutoML의 잠재력을 보여주었습니다.
 

게다가, 데이터 과학 전문 지식의 부족으로 인해 ML을 효과적으로 활용하려는 조직의 노력에 심각한 병목 현상이 발생하고 있습니다. 데이터 기반 통찰력에 대한 수요가 계속해서 급증함에 따라 숙련된 데이터 과학자의 부족으로 인해 ML 모델을 구축하고 배포하는 과제가 더욱 악화되고 있습니다. 이를 위해 AutoML은 ML 파이프라인의 주요 측면을 자동화하여 이러한 격차를 해소하는 중추적인 역할을 합니다. AutoML은 모델 선택, 초매개변수 조정, 기능 엔지니어링과 같은 프로세스를 간소화함으로써 전문 기술이 없는 개인이 ML 모델을 효율적으로 개발하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 이러한 ML 기능의 민주화는 채택을 가속화할 뿐만 아니라 제한된 전문 인력 풀에 대한 의존도를 낮추고 있습니다.

AutoML 시장은 급속한 성장을 경험하고 있지만 AutoML 모델의 해석 가능성과 투명성이 부족할 수 있습니다. 성장을 어느 정도 제한합니다. 이러한 시스템이 복잡한 프로세스를 자동화함에 따라 의사결정 방식을 이해하는 것이 어려워지고 책임과 신뢰에 대한 우려가 더욱 커지고 있습니다. 또한 AutoML 도구는 고도로 전문화된 데이터세트나 틈새 데이터세트를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있어 다양한 도메인에서의 적용 가능성이 제한될 수 있습니다.

자동화된 머신러닝 시장 동향

AutoML 업계는 더욱 큰 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. , 의료 분야의 응용 및 연구 증가에 힘입어. 의료 서비스 제공자와 연구자들이 환자 치료 및 의료 연구를 혁신하는 AutoML의 잠재력을 인식함에 따라 의료 문제에 맞는 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. AutoML은 모델 선택, 특성 엔지니어링과 같은 복잡한 기계 학습 작업을 자동화하여 질병 진단, 치료 최적화, 약물 발견을 위한 예측 모델 개발을 간소화하는 기능을 제공합니다.

또한 AutoML에서 진행 중인 연구는 의료 데이터 분석을 위한 특정 방법론은 의료 응용 분야에서 범위를 확장하고 정확성을 향상시키고 있습니다. 이러한 추세는 의료 관행을 변화시키고 환자 결과를 개선하는 데 있어 AutoML의 유망한 미래를 예고할 것입니다. 한 가지 사례를 인용하자면, 2023년 8월 진단 신경방사선학에서 AutoML의 전향적 사용 가능성과 효능을 조사하기 위한 연구가 발표되었습니다. 목표는 기존 머신러닝 모델과 비교하여 AutoML 모델 사용의 타당성과 장점을 평가하는 것이었습니다.

자동화된 머신러닝 시장 분석

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자동화 기계학습 시장은 오퍼링을 기준으로 솔루션과 서비스로 나누어집니다. 솔루션 부문은 2023년 시장을 장악하고 2032년까지 100억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.  기업들이 효율적이고 접근 가능한 AI 솔루션을 추구함에 따라 AutoML은 광범위한 전문 지식 없이도 기계 학습 프로세스를 간소화하는 중추적인 제품으로 부상했습니다.

AutoML 솔루션은 자동화된 모델 선택부터 모든 규모와 업종의 조직에 맞춰 초매개변수 조정에 이르기까지 다양한 기능을 포함합니다. AI 기능을 대중화하고 통찰력을 얻는 시간을 단축한다는 약속과 함께 확장 가능하고 비용 효율적이며 사용자 친화적인 머신러닝 솔루션에 대한 요구로 인해 AutoML 솔루션에 대한 수요가 계속해서 급증할 것입니다.

이 시장을 형성하는 주요 부문에 대해 자세히 알아보십시오.

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배포 모드에 따라 자동화된 기계 학습 시장은 클라우드와 온프레미스로 분류됩니다. 클라우드 부문은 2023년 약 66%의 주요 시장 점유율을 차지했습니다. 기업이 점점 더 클라우드로 운영을 마이그레이션함에 따라 클라우드 플랫폼에서 호스팅되는 AutoML 솔루션의 매력이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 클라우드 배포는 확장성, 유연성, 접근성을 제공하므로 조직은 광범위한 인프라나 전문 지식 없이도 AutoML 기능을 활용할 수 있습니다.

게다가 클라우드 기반 AutoML 솔루션은 기존 워크플로 및 데이터 소스와의 원활한 통합을 촉진합니다. 가치 창출 시간을 가속화하고 경쟁력을 강화합니다. 클라우드 기반 AutoML에 대한 수요 급증은 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 동시에 AI 민주화에서 중추적인 역할을 강조할 것입니다.

지역별 데이터를 찾고 계십니까?

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북미는 2023년에 37%가 넘는 점유율로 전 세계 자동화 기계 학습 시장을 장악했습니다. 이 지역 전체에서 번성하는 기술 생태계는 혁신을 더욱 촉진하고 있습니다. 다양한 부문에 걸쳐 AutoML 애플리케이션을 위한 비옥한 기반을 조성합니다. 숙련된 데이터 과학자가 부족하고 AI 기반 통찰력에 대한 필요성이 증가함에 따라 일부 북미 기업에서는 기계 학습 프로세스를 간소화하기 위해 AutoML을 선택하고 있습니다. 더욱이, 자동화와 효율성에 대한 강한 성향은 접근 가능하고 확장 가능한 AI 기능을 제공하는 AutoML 솔루션의 매력을 증폭시키고 있습니다.

자동화된 기계 학습 시장 점유율

Alphabet Inc. 및 Amazon Web Services , Inc.는 자동화된 기계 학습(AutoML) 업계에서 15%가 넘는 상당한 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 이들 시장 참여자들은 증가하는 시장 경쟁을 유지하기 위해 기술 발전과 함께 파트너십 기반 전략을 에세이하고 있습니다. 전담 R&D를 통해 고객의 고유한 요구 사항을 충족하기 위해 AutoML 제품을 맞춤화하고 있습니다. 혁신과 고객 만족에 대한 강한 의지 덕분에 이들 기업은 효율적이고 접근 가능한 AI 솔루션에 대한 증가하는 수요를 충족하는 데 앞장서고 있습니다.

자동화된 기계 학습 시장 회사

자동화된 기계 학습(AutoML) 업계는

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

자동화된 기계 학습 산업 뉴스

• 2023년 9월 Fujitsu Limited는 Linux Foundation과 협력하여 '오픈소스 서밋 유럽 2023'을 앞두고 자동화된 머신러닝과 AI 공정성 기술을 오픈소스 소프트웨어(OSS)로 공식 선보였다. 이벤트.
   
• 뇌 건강 및 다양한 질병에 대한 비침습적 혈액 기반 진단 테스트의 선구자인 DiamiR Biosciences는 2023년 7월 JADBio와의 파트너십을 공개했습니다. 이 협력의 목표는 JADBio의 AutoML 플랫폼 및 서비스를 활용하여 예측 모델을 만드는 것입니다.

자동화된 기계 학습(AutoML) 시장 조사 보고서에는 업계에 대한 심층적인 내용이 포함되어 있습니다. 견적 & 다음 부문에 대한 2021년부터 2032년까지 수익(백만 달러)에 대한 예측

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시장, 제안별

• 솔루션
• 서비스
  • 컨설팅
  • 통합
  • 배포

시장, 배포 모드별

• 클라우드
• 사용 -사업장

기업 규모별 시장

• SME
  • 솔루션
  • 서비스
    • 컨설팅
    • 통합
    • 배포 
• 대기업
  • 솔루션
  • 서비스
    • 컨설팅
    • 통합
    • 배포

애플리케이션별 시장

• 데이터 처리
• 특성 엔지니어링
• 모델 선택
• 초매개변수 최적화 및amp; 튜닝
• 모델 앙상블
• 기타

최종 사용자별 시장

< li>IT& 통신
• BFSI
• 소매
• 자동차
• 미디어 및amp; 엔터테인먼트
• 기타

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  • UAE
  • 남아프리카
  • 사우디아라비아
  • 나머지 MEA

자주 묻는 질문(FAQ)

자동화된 기계 학습 시장은 얼마나 큽니까?

자동화된 기계 학습(AutoML) 시장 규모는 2023년 14억 달러를 기록했으며, 숙련된 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어의 부족으로 인해 2024년부터 2032년까지 CAGR 30%를 기록할 것으로 예상됩니다.< /p>

AutoML 솔루션에 대한 수요가 증가하는 이유는 무엇입니까?

모든 규모와 업계의 조직에 맞춰 자동화된 모델 선택 및 초매개변수 조정과 같은 기능으로 인해 솔루션 부문은 2032년까지 100억 달러 이상을 차지할 것으로 추산됩니다.

북미 지역의 자동화된 기계 학습 산업 성장에 영향을 미치는 요인은 무엇입니까?

숙련된 데이터 과학자의 부족과 AI 기반 통찰력에 대한 수요 증가로 인해 2023년 북미 시장은 37% 이상의 점유율을 차지했습니다.

주요 자동화 기계는 누구입니까? 시장 참가자를 배우고 있나요?

Alphabet Inc., Alteryx, Amazon Web Services, Inc., Dataiku, DataRobot, Inc., Feature Labs, H2O.ai., IBM Corporation, Microsoft 및 TIBCO Software Inc.가 주요 기업입니다. 전 세계 자동화된 기계 학습(AutoML) 회사.