Marktgröße, Aktien, Wachstum und Branchenanalyse für maschinelles Lernen (Automobil), nach Typ (Plattform und Service), nach Anwendung (großer Unternehmen und KMU) sowie regionale Erkenntnisse und Prognosen bis 2033

Automatisiertes maschinelles Lernen (Automl)Marktübersicht

Die globale Marktgröße für automatisierte maschinelle Lernen (AutomL) wird voraussichtlich bis 2033 USD im Jahr 2025 in Höhe von USD xx Milliarden USD erreichen, wobei im Prognosezeitraum eine CAGR von xx% registriert wird.

Der automatisierte Markt für maschinelles Lernen (AutomL) bewegt sich Sky hoch, da Unternehmen mit AI-fähigen Lösungen für automatisierte Modellentwicklung und -bereitstellung schneller als natives Weise anwenden. Automl-Plattformen bieten ungelernte Benutzer die Möglichkeit, Modelle für maschinelles Lernen zu modellieren, zu trainieren und zu feinstimmen, ohne dass die Hände von Datenwissenschaftlern nur wenig bis gar keine Intervention betrifft, Datenwissenschaftsprojekte vereinfachen und die Zeit verringern. Der weltweite Markt für den OEM wird von zunehmender Akzeptanz angetrieben, insbesondere in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandels- und Fertigung aufgrund der vorherrschenden Nachfrage nach automatisierter KI-basierter Verbraucher-Suchmaschine. Unternehmen nutzen Automl, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, bessere Entscheidungen zu treffen und den Kunden überlegene Erfahrungen zu bieten, indem sie Daten an den Fingerspitzen haben.

Cloud Automl wird immer beliebter, da KI-Funktionen im Unternehmensmaßstab am häufigsten in skalierbar und kostengünstig erforderlich sind. Außerdem wird die zunehmende Einbeziehung in Business Intelligence / Analytics -Plattformen sowie die Markteinführung durch die Einbeziehung von Automl in Business Intelligence Solutions zurückzuführen. Der Automl -Markt wird voraussichtlich mit Hilfe von Deep -Learning -Fortschritten, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und prädiktiver Analysen dramatisch wachsen. Vorbereitete Investitionen in die KI-Technologie und die Einführung von KI-Lösungen mit No-Code/Low-Code-Lösungen werden ebenfalls die Expansion des Marktes fördern, wobei die KI den Unternehmen in jedem Bereich zunehmend zur Verfügung stellt.

Covid-19-Auswirkungen 

Automatisiertes maschinelles Lernen (Automl)Industrie hatte aPositivAuswirkung aufgrund von Störungen der Lieferkette während der Covid-19-Pandemie

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erstaunlich, wobei der Markt im Vergleich zu vor-pandemischen Niveaus in allen Regionen höher als erwartete Nachfrage aufwies. Das plötzliche Marktwachstum, das sich auf den Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist auf das Wachstum des Marktes und die Nachfrage zurückzuführen, die auf das vor-pandemische Niveau zurückkehrt.

Während des COVID 19 Pandemic, automatisierte maschinelles Lernmarkt (Automl), wurde ein gutes Leg-up, als Unternehmen versuchten, betriebliche Probleme zu verwalten, indem sie sich auf KI-gesteuerte Automatisierung stützten. In Bezug auf erhebliche Änderungen in der Verfügbarkeit der Belegschaft und der Geschäftsstörungen zwang sich dies, dass Unternehmen Automl nutzen, um ihre Entscheidungsfindung aus Daten zu beschleunigen und die Effizienz zu steigern. Ziemlich bald verwandelten sich Cloud Automl Solutions in hyperbedingte Lösungen, da Fernarbeit die neue normale Ursache für mehr Branchen (inklusive Gesundheitsversorgung) und Organisationen für die Übernahme war. Darüber hinaus verwendeten die Unternehmen Automl für die Vorhersage von Analysen, die dazu beigetragen haben, Pandemierisiken vorherzusagen und die Optimierung der Lieferkette sowie die Kundenbindungstrategien vorherzusagen. Die Investitionen in KI- und Automl -Lösungen wurden durch die stärkere Betonung der digitalen Transformation vor und nach der Pandemie weiter beschleunigt. Die zunehmende Bedeutung von Automatisierung und KI-gesteuerten Innovationen durch Unternehmen wird das Wachstum des postpandemischen Automobilmarktes weiter vorantreiben.

Letzter Trend

Wachsende Einführung von generativen KI- und No-Code-Plattformen wachsende Fitnesserkennung, um das Marktwachstum voranzutreiben

Einer der wichtigsten Markttrends für automatisiertes maschinelles Lernen (Automated Machine Learning), die sich während des Sprechens ändern, sind die Einbeziehung generativer KI und großer Sprachmodelle (LLMs) für Verbesserungen des Modelltrainings zur außerstützen Automatisierung. Organisationen verwenden KI, um härtere Workflows für maschinelles Lernen zu automatisieren, was sich etwas von der Notwendigkeit von tiefen technischen Talenten entzündet. Mit dieser sich verändernden Landschaft steht Automl den Nicht-Experten mehr zur Verfügung, die die Akzeptanz in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel und mehr skalieren werden. Niedrig-Code- und No-Code-Automl-Plattformen ermöglichen auch Unternehmensbürger, die wissen, wie sie mit Excel KI-gesteuerte Lösungen ohne Programmierstrom liefern können. Unternehmensanwendungen wenden sich zunehmend an Cloud-basierte Automl-Dienste zu, die skalierbare, kostengünstige Lösungen für die schnelle Bereitstellung von KI-Modellen bieten. Während Unternehmen weiterhin an der Demokratisierung der KI arbeiten, wird Automl in den kommenden Jahren ein wichtiger Ermöglichung von Innovation und betrieblicher Effizienz sein.

Automatisiertes maschinelles Lernen (Automl)Marktsegmentierung

Nach Typ

Basierend auf dem Typ kann der globale Markt in Plattform und Service eingeteilt werden

• Plattform: Plattform verfügt über AI-fähige Automl-Software- und -build-Tools, mit denen die Datenvorbereitung, die Modellsuche, die Hyperparameterabstimmung und die Bereitstellung automatisieren. Die Akzeptanz wird durch eine Proliferation unkomplizierter ML-Lösungen ohne Code/Low-Code angetrieben, wodurch maschinelles Lernen für Nicht-Experten zugänglich ist.

• Service: Die Dienstleistungskategorie umfasst Beratungs- und Schulungsunterstützung im Zusammenhang mit Integration AutomL zu Praktiken. Wir sehen immer mehr Unternehmen, um Hilfe von den Feature-Dienstanbietern zu finden, um eine schnelle Bereitstellung/Verwaltung von Automl-basierten Lösungen zu erhalten, die von KI-gesteuerter Automatisierung betrieben werden.

Durch Anwendung

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in große Unternehmen und KMU eingeteilt werden

• Large Enterprise: Automl wird von großen Unternehmen im Maßstab verwendet, um ihre Datenanalysen, prädiktiven Modellierungs- und Entscheidungsprozesse zu entwickeln, die in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel für skalierbare KI-Lösungen und kostengünstige Automatisierung der sich ändernden Anforderungen angenommen werden können.

• KMU: Automl für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zielen darauf ab, das Fehlen interner Datenwissenschaftsfähigkeiten zu schließen, die für KI-gesteuerte Erkenntnisse erforderlich sind. Die Verfügbarkeit von Cloud-basierten Automl-Lösungen zu Wettbewerbspunkten erleichtert KMU, KI in ihren Betrieb zu integrieren.

Marktdynamik

Die Marktdynamik umfasst das Fahren und Einstiegsfaktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Antriebsfaktoren

Steigende Nachfrage nach KI-Lösungen ohne Code und Low-Codeden Markt stärken

Das Marktwachstum für das Marktwachstum des Marktes für das automatisierte maschinelle Lernfaktor ist die höhere Voraussetzung für einfache KI und maschinelles Lernen Die Einführung von Erkenntnissen, die von KI in verschiedenen Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel oder Fertigung angetrieben werden, zwingt viele Unternehmen, KI bei der Entscheidung und Optimierung zu verwenden. Das Problem ist jedoch, dass es an erfahrenen Datenwissenschaftlern fehlt und der Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen sehr schwierig ist. Automl-Plattformen automatisieren das schwere Heben (z. B. Datenvorbereitung und Feature-Engineering, Modellauswahl usw.), die weniger erleichterte Benutzer nutzen können, um herkömmliche ML von Experten nur auf maschinelles Lernen für alle zu verschieben. Darüber hinaus erweitert der Auto ML in Cloud-basierten Plattformen die Skalierbarkeit und verringert die Barriere dafür, dass sie die gesamte Organisationsgröße erreichen kann, um KI zu verwenden, ohne viel Geld infra auszugeben. Im Antrieb für günstigere Implementierungen von KI wird erwartet, dass die Nachfrage nach No-Code- und Low-Code-AML-Lösungen rampt.

Wachsende Einführung von KI- und datengesteuerten Entscheidungsfindung Um den Markt zu erweitern

Die exponentiell steigende digitale Transformation der Branchen hat eine sehr starke Angrenzung der steigenden Nachfrage nach KI-gesteuerter Automatisierung, die das Wachstum des AutomL-Marktes vorantreibt. Diese Daten werden von Unternehmen in loser Schüttung generiert, und das Extrahieren von Erkenntnissen aus diesen Daten für Vorhersageanalysen, Kundenverhalten, Identitätsdiebstahl und operative Optimierung ist der Schlüssel, um im Wettbewerb weiter zu bleiben. AutomL verkürzt den Lebenszyklus der Modellentwicklung, sodass Unternehmen schneller Wert aus ihren Daten gewinnen können, ohne dass so ein hohes Maß an menschlichem Intervention für die Verwaltung des gesamten Stücks erforderlich ist. Unternehmen wie E-Commerce verwenden Automl für personalisierte Empfehlungen, während Gesundheitsunternehmen es als Vorhersagediagnostik und Behandlungsplanung verwenden. Automl wird auch von Finanzinstituten für eine bessere Risikobewertung und die Prävention von Betrugsbetrug eingesetzt. Dies bedeutet, dass wir mit zunehmender Verbreitung von KI eine zunehmende Anforderung an automatisierte, skalierbare und schnelle Lösungen für maschinelles Lernen feststellen werden, die durch die Nachfrage in den Bereichen Automl durchgesetzt werden.

Einstweiliger Faktor

Hohe Implementierungskosten und Integrationsproblemedas Marktwachstum möglicherweise behindern

Ungeachtet dessen machen die Herausforderungen der Implementierung und Integration auf dem Automl -Markt, das sich schnell erweitert, es als Barriere, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), als Barriere nicht skalierbar. Automl -Plattformen werden üblicherweise auf Kosten einer umfangreichen Cloud -Infrastruktur, Computerressourcen und Data Warehousing bereitgestellt, die für budgetierte Unternehmen nicht erschwinglich sind. Die Integration von Automl-Lösungen in die aktuellen IT-Systeme, Datenbanken und Workflows in Organisationen-wenn auch möglich-kann ohne ordnungsgemäßes technisches Know-how kompliziert und zeitaufwändig werden, das viele Unternehmen haben. Legacy -Adoptionsprobleme führen zu sinkenden Annahmequoten und machen es den Unternehmen ziemlich schwierig, die Automl in der Praxis voll auszunutzen. Um diese Schwierigkeiten zu lindern, konzentrieren sich die Anbieter nun darauf, kostengünstige Automl-Lösungen zu erstellen, die leicht in eine breite Palette von Benutzern integriert werden können.

Gelegenheit

Erweiterung von AutomL in Edge Computing und IoT -AnwendungenSchaffung einer Chance für das Produkt auf dem Markt

Edge Computing und Internet of Things (IoT) -Geräte nehmen ab und machen das Sky-Rockett von Automl Market. Der Bedarf an automatisiertem maschinellem Lernen (AutomL) am Rande steigt, da die Branchen Petabyte (oder mehr) von Echtzeitdaten von verbundenen Geräten produzieren. Automl kann Entscheidungen in kritischen Anwendungsfällen wie Vorhersagewartung und Fertigung, Erkennung von Live -Betrug in der Finanzierung und personalisierte Gesundheitsdiagnostik beschleunigen. Darüber hinaus senkt die Kombination von Automl mit Edge AI die Latenz, erhöht die Sicherheit und verringert die Abhängigkeit von Cloud Computing. Es ist eine kostengünstige Lösung für das Unternehmen. Wenn sich Unternehmen in Richtung Echtzeitanalysen und Automatisierung von AI in Richtung Echtzeit-Automatisierung bewegen, wächst Automl mit einer massiven Geschwindigkeit in Edge Computing und IoT-Ökosysteme, da sie nach sofortigen Ergebnissen streben.

Herausforderung

Die Gewährleistung der Modellinterpretbarkeit und Einhaltung von Vorschriften könnte für die Verbraucher eine mögliche Herausforderung sein

Modellinterpretierbarkeit und Einhaltung aller staatlichen Vorschriften diskutiert standardmäßig im maschinellen Lernen als undurchsichtiger „Black Box", da Automl das Erstellen von Modellen und die Optimierung in Skala durchführt, wodurch die Benutzer die Regulierung nicht verstehen, wie sie hergestellt werden. Das Fehlen von Transparenz stellt eine Herausforderung in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Versicherungen hervor, in denen die meisten Länder diese Erklärung für KI-gesteuerte Entscheidungen verlangen. Darüber hinaus müssen Datenschutzgesetze wie DSGVO und CCPA AI Accountable und Automl-Anbieter als Lösung für die Anforderungen an die Regulierung erläuterbare und voreingenommene Modelle bereitstellen. Die Lösung der Hürde fordert XAI -Mechanismen (Erklärbarer KI) und AI -Automl -Frameworks, die Best Practices im Vertrauen in allen Branchen verfolgen.

Automatisiertes maschinelles Lernen (Automl)Markt regionale Erkenntnisse

Nordamerika

Derzeit hat Nordamerika aufgrund der schnelllebigen Technologieentwicklung, der Einführung künstlicher Intelligenz (KI) überall und konkrete Investitionen in die AI-Automatisierung einen herausragenden Marktanteil von Automl. Wichtige Teilnehmer der Branche, Forschungsorganisationen und eine Konstellation von Automl -Tech -Startups fördern Innovationen in Automl -Lösungen. Angesichts der ständig steigenden Nachfrage nach datenzentrierten Entscheidungen in der Finanzierung, im Gesundheitswesen, im Einzelhandel und der Fertigung und der Anwendungsfallliste wächst die Nachfrage nach automatisiertem maschinellem Lernen. Darüber hinaus beschleunigt die erhöhte Demokratisierung von AI, die durch Automl-Plattformen (No-Code/Low-Code) aktiviert ist, die Flugbahn für die Einführung in allen Geschäftsgrößen. Auf dem Leiter des regionalen Wachstums positioniert, ist der Markt für Automated Machine Learning (AutomL) (Automaticated Machine Learning) stark mit zahlreichen Investitionen in AI -Forschung und Unternehmensannahme von Automl -Lösungen positioniert. Unternehmen einbetten AI-fähige Automatisierung in ihre Systeme ein, um eine verbesserte Produktivität, Vorhersageanalyse und Business Intelligence zu verbessern. Trotz Wettbewerben, die in Bereichen wie autonomen Fahrzeugen hochkarätige Automellen fordern, erhalten Cybersicherheit und personalisiertes Marketing immer mehr Industriekräfte. Der US -amerikanische Regulierungsrahmen ist ebenfalls gereizt, um die AI -Ethik und Governance herauszufinden, was dazu beitragen kann, dass Automl -Technologien verantwortungsbewusst sind.

Europa

Europa ist ein großes Wachstum des Marktanteils für automatisiertes maschinelles Lernen (AutomL) aufgrund von KI und digitaler Transformation sowie Gesetze zur Verbesserung der Ethik, durch die KI verwendet wird. Jede Regierungen in Ländern wie Deutschland, Großbritannien oder Frankreich unterstützen die KI -Forschung und -innovation, um für Technologie wettbewerbsfähig zu bleiben (insbesondere wie lange Entwicklungsstraßen). Das Finanzmittel ist einer der größten AutomL-Adoptierenden, bei denen AI-Prädiktive-Modelle, die von der Erkennung von Finanz-/Krediten und Betrugserkennung betrieben werden. Darüber hinaus sind Fertigung, Automobilversorgung und Gesundheitsversorgung nur einige Branchen, die Automats zur Rationalisierung von Prozessen und zur Verbesserung der Wertschöpfung und des Kundenerlebnisses einsetzen. Die europäische KI -Regulierung würde Automl in ein gutes Licht versetzen und verantwortungsbewusst werden. Anwendungen für maschinelles Lernen transparent machen und Personen verantwortlich machen.

Asien

Der AutomL-Marktanteil im asiatisch-pazifischen Raum hat eine massive Wachstumsrate in den Regionen auf der Rückseite der schnellen Digitalisierung und die zunehmende Einführung von KI in China, Japan, Indien, Südkorea usw. Der robuste E-Commerce-, Fintech- und Smart City-Initiativen in der Region treibt die Notwendigkeit von Automatisierung an. China hat den Einsatz von Erhöhungen in allen Branchen aufgrund von staatlich unterstützten KI-Entwicklungsprogrammen und der Einführung von Deep-Learning-Technologien erlebt. Die japanische Fertigung hat Interesse an Robotik und Automatisierung, die von KI angetrieben wird und neue Wege für Wachstum eröffnet. Automl -Tools haben eine wachsende Nachfrage in der Entscheidungsfindung von Data Science und Unternehmen für die in Indien vorhandene Erweiterung der IT und der Analytikbranche festgestellt. Da die KI in Vertikale von der Gesundheitserziehung bis zur Cybersicherheit eingebettet wird, besteht ein erhebliches Wachstumspotenzial für den Automl -Markt im asiatisch -pazifischen Raum.

Hauptakteure der Branche

Die wichtigsten Akteure der Branche, die den Markt durch Innovation und Markterweiterung prägen

Die wichtigsten Wettbewerber für das automatisierte Markt für maschinelles Lernen (AutomL) konzentrieren sich auf Innovation, strategische Partnerschaften und KI -Demokratisierung zwischen anderen, um die Zugänglichkeit und die Nutzungsgeschwindigkeit zu erhöhen. Unternehmen verwenden Automl-Plattformen in No-Code/Low-Code-Unternehmen für automatische Unternehmen (ohne KI-Fachwissen) und nutzen maschinelles Lernen. Schlüsselspieler verbessern ihre Cloud-basierten Automl-Lösungen, um sich nahtlos mit Legacy Enterprise-Systemen zu verbinden. Deep Learning Automation und erklärbare KI: Strategische Partnerschaften mit Technologieunternehmen, Universitäten und Forschungsinstituten treiben die Grenzen des technischen Fortschritts in diesem Bereich vor. Darüber hinaus steigen Unternehmen dazu, das Modell verständlicher, interpretierbarer und ethischer KI -Bereitstellungen in Übereinstimmung mit sich ändernden regulatorischen Rahmenbedingungen zu machen.

Liste der Top -Unternehmen mit automatisiertem maschinellem Lernen (Automl) 

Schlüsselentwicklungen der Branche

Februar 2024: Datarobot (Vereinigte Staaten) erwarb Agnostig, ein Unternehmen, das für seine Open-Source-Distributed Computing-Plattform bekannt ist. Dieser strategische Schritt zielt darauf ab, die Funktionen von Datarobot in der Entwicklung der Agenten -KI -Anwendungen zu verbessern, indem erweiterte Rechenorchestrierungs- und Optimierungsfunktionen integriert werden. Die Akquisition befasst sich mit den Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Verwaltung von AI -Anwendungen in fragmentierten Infrastrukturen konfrontiert sind und effizientere und skalierbare KI -Lösungen ermöglichen.

Berichterstattung

Der Marktbericht für automatisierte maschinelles Lernen (AutomL) bietet eine eingehende Analyse der sich entwickelnden Branchenlandschaft und zeigt wichtige Faktoren, die das Marktwachstum, die Herausforderungen und Chancen für das Markt vorstellen. Es untersucht die Marktsegmentierung basierend auf Typ, Anwendung und Region und bietet wertvolle Erkenntnisse in Nachfragemuster in verschiedenen Sektoren. Der Bericht befasst sich mit der Wettbewerbslandschaft und stellt die wichtigsten Akteure und ihre strategischen Initiativen zur Verbesserung der Automatl -Funktionen auf. Darüber hinaus wird untersucht, wie Fortschritte bei künstlichen Intelligenz, Cloud -Computing und Big Data Analytics die Einführung von Automl -Lösungen in verschiedenen Branchen beschleunigen, einschließlich Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel.

Darüber hinaus bewertet der Bericht die Auswirkungen globaler Ereignisse wie CoVID-19, die die Marktdynamik durch Störungen der Lieferketten, die Verschiebung der Geschäftsprioritäten und eine verstärkte Abhängigkeit von Automatisierung beeinflusst haben. Es zeigt wichtige Industrieentwicklungen, Fusionen und Akquisitionen sowie innovative Produkteinführungen, die die Markterweiterung beeinflussen. Darüber hinaus enthält der Bericht Wachstumsprognosen, Investitionsmöglichkeiten und regulatorische Erkenntnisse, mit denen Unternehmen und Anleger fundierte Entscheidungen im sich entwickelnden Automobil -Ökosystem treffen können.