Рынок решений для автоматизированного машинного обучения — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по предложению (платформа и сервис), по развертыванию (локально и в облаке), по типу автоматизации (обработка данных, проектирование функций, моделирование и визуализация), по размеру предприятия (крупные предприятия и малые и средние предприятия), по конеч

Глобальный рынок решений для автоматизированного машинного обучения

Многие области отрасли в настоящее время сильно зависят от машинного обучения (МО). С другой стороны, разработка высокопроизводительных систем машинного обучения требует узкоспециализированных специалистов по данным и предметных специалистов. Позволяя экспертам в области автоматически создавать приложения для машинного обучения без обширных навыков в области статистики и машинного обучения, автоматизированное машинное обучение (AutoML) направлено на сокращение потребности в специалистах по данным.

В последнее время машинное обучение (МО) все чаще используется в различных приложениях, но не хватает специалистов по машинному обучению, чтобы успевать за этим ростом. Цель автоматизированного машинного обучения (AutoML) — сделать машинное обучение более доступным. В результате специалисты должны иметь возможность устанавливать больше систем машинного обучения, а использование AutoML потребует меньше навыков, чем использование МО напрямую. Тем не менее, в настоящее время принятие технологии является лишь умеренным, что ограничивает

После эпидемии COVID-19 организации все больше полагаются на интеллектуальные решения для автоматизации своих бизнес-операций, что приводит к росту использования ИИ. Ожидается, что эта тенденция сохранится в течение последующих лет, ускоряя внедрение ИИ в бизнес-операции.

Растущий спрос на эффективные решения для обнаружения мошенничества

Машинное обучение используется в широком спектре финансовых приложений, включая торговлю, автоматизацию процессов, кредитный скоринг и андеррайтинг для кредитов и страхования. Одной из основных проблем финансовой безопасности является финансовое мошенничество. Машинное обучение в настоящее время используется для обнаружения мошенничества в целях борьбы с растущей опасностью финансового мошенничества.

Загрузить бесплатный пример отчета

Использование искусственного интеллекта (ИИ) растет, поскольку компании теперь обращаются к использованию технологий следующего поколения. Компании могут использовать искусственный интеллект для различных целей, включая сбор данных и эффективность рабочих процессов.

Медленное внедрение автоматизированных инструментов машинного обучения

Машинное обучение (МО) используется во все большем количестве приложений, но не хватает специалистов по машинному обучению, чтобы идти в ногу с этим расширением. Цель автоматизированного машинного обучения (AutoML) — сделать машинное обучение более доступным. В результате специалисты смогут устанавливать больше систем машинного обучения, а работа с AutoML потребует меньше навыков, чем работа с ML напрямую.

Растущие приложения в здравоохранении

Многие приложения в области здравоохранения уже используют технологию машинного обучения. Эта платформа анализирует миллионы различных точек данных из этой отраслевой вертикали, прогнозирует результаты, а также предлагает быструю оценку рисков и точное распределение ресурсов.

Возможность диагностировать и выявлять расстройства и заболевания, которые иногда сложно распознать, является одним из наиболее важных применений этой технологии в здравоохранении. Сюда может входить ряд наследственных заболеваний и опухолей, которые сложно выявить на первых стадиях. IBM Watson Genomics является яркой иллюстрацией этого, демонстрируя, как секвенирование опухолей на основе генома в сочетании с когнитивными вычислениями может облегчить обнаружение рака.

Крупная биофармацевтическая компания Berg использует ИИ для предоставления лекарственных средств для лечения таких заболеваний, как рак. Все эти факторы стимулируют рынок

Сопротивления среди пользователей в отношении решений автоматизированного машинного обучения

Задержка принятия рынком решений автоматизированного машинного обучения в основном связана с ограниченным внедрением технологий машинного обучения. Компании испытывают трудности с получением необходимых им экспертов в предметной области, поскольку существует значительный спрос на них в области машинного обучения. Кроме того, поскольку нанимать этих специалистов дорого, компании еще менее склонны внедрять передовые технологии, такие как машинное обучение.

Сегментация рынка

Рынок решений автоматизированного машинного обучения сегментируется по предложению, развертыванию, типу автоматизации, размеру предприятия, конечным пользователям, компании и региону. На основе предложения рынок сегментирован на платформу и сервис

Участники рынка

Последние разработки

• В декабре 2021 года Meta выбрала AWS в качестве значимого и долгосрочного стратегического поставщика облачных услуг. Вместе Meta и AWS стремились повысить производительность пользователей PyTorch на AWS и ускорить процесс, с помощью которого программисты создают, обучают, развертывают и используют модели AI/ML.
• В ноябре 2021 года флагманская платформа SAS SAS Viya получила поддержку для пользователей с открытым исходным кодом. SAS Viya используется для утилиты с открытым исходным кодом и интеграции. Пользователь программного обеспечения создал стратегию API-first, которая поддерживала процедуру подготовки данных на основе машинного обучения.
• Dot Data, поставщик решений для автоматизации бизнеса на основе искусственного интеллекта полного цикла, и Tableau, аналитическая платформа, объявили о сотрудничестве в сентябре 2021 года, чтобы позволить пользователям Tableau воспользоваться возможностями автоматизации на основе искусственного интеллекта dotData. Пользователи Tableau могут выполнять полный цикл предиктивного анализа, начиная с необработанных данных, подготовки данных и обнаружения идей с помощью прогнозов на основе ИИ и действенных панелей мониторинга, объединяя возможности подготовки и визуализации данных Tableau с расширенными возможностями обнаружения идей и предиктивного моделирования dotData.