Taille du marché automatique (Automl) Taille du marché, part, croissance et analyse de l'industrie, par type (plate-forme et service), par application (grande entreprise et PME), et les informations régionales et les prévisions jusqu'en 2033

Apprentissage automatique automatisé (Automl)Aperçu du marché

La taille du marché mondial de l'apprentissage automatique automatisé (Automl) devrait atteindre xx milliards USD d'ici 2033, contre xx milliards USD en 2025, enregistrant un TCAC de xx% au cours de la période de prévision.

Le marché automatisé de l'apprentissage automatique (Automl) déplace le ciel élevé, car les entreprises adoptent des solutions compatibles avec l'IA pour le développement et le déploiement automatisés des modèles à un rythme plus rapide, par opposition à des manières natives. Les plates-formes Automl offrent aux utilisateurs non qualifiés la possibilité de modéliser, former et affiner les modèles d'apprentissage automatique avec peu ou pas d'intervention des mains de Data Scientists, simplifiant les projets de science des données et diminuant le temps nécessaire. Le marché mondial de l'OEM est motivé par une adoption croissante, en particulier dans diverses industries telles que les soins de santé, les finances, la vente au détail et la fabrication en raison de la demande répandue de moteur de recherche automatisé basé sur l'IA. Les organisations utilisent Automl pour gagner un avantage concurrentiel, prendre de meilleures décisions et offrir aux clients des expériences supérieures en ayant des données à portée de main.

Cloud Automl devient populaire car les capacités d'IA à l'échelle de l'entreprise sont le plus souvent requises dans l'évolution et rentable. En outre, l'incorporation croissante dans les plateformes de Business Intelligence / Analytics ainsi que par l'adoption du marché est motivée par l'incorporation de Automl dans les solutions de Business Intelligence. Le marché automatique devrait se développer considérablement avec l'aide des progrès en Deep Learning, du traitement du langage naturel (PNL) et des analyses prédictives. Les investissements à venir dans la technologie de l'IA et l'introduction de solutions d'IA sans code / faible code alimenteront également l'expansion du marché, l'IA devenant progressivement disponible pour les entreprises à chaque gamme.

Impact Covid-19 

Apprentissage automatique automatisé (Automl)L'industrie avait unPositifEffet dû à la perturbation de la chaîne d'approvisionnement pendant la pandémie Covid-19

La pandémie mondiale Covid-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché subissant une demande supérieure à celle-ci dans toutes les régions par rapport aux niveaux pré-pandemiques. La croissance soudaine du marché reflétée par l'augmentation du TCAC est attribuable à la croissance et à la demande du marché au niveau des niveaux pré-pandemiques.

Pendant le marché pandémique de 19 pandémiques (Automl), le marché de l'apprentissage automatique automatisé (Automl) a obtenu une bonne légèreté car les entreprises ont cherché à gérer des problèmes opérationnels en s'appuyant sur l'automatisation dirigée par l'IA. Faire face à des changements importants dans la disponibilité des effectifs et les perturbations commerciales, cela a forcé les organisations à utiliser Automl pour accélérer leur prise de décision à partir des données et accroître l'efficacité. Bientôt, les solutions Cloud Automl se sont transformées en solutions hyper-dédisant, car les travaux à distance étaient la nouvelle normale, provoquant plus d'industries (soins de santé inclus) et les organisations à l'adopter. Au-delà, les entreprises ont utilisé Automl pour prédire les analyses qui ont aidé à prédire les risques pandémiques et à prédire l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement ainsi que les stratégies d'engagement client. Les investissements dans les solutions AI et Automl ont été accélérés en outre par la plus grande importance sur la transformation numérique avant et le post-pandémie. L'importance croissante de l'automatisation et de l'innovation axée sur l'IA par les entreprises continuera de stimuler la croissance du marché automatique post-pandemique.

Dernière tendance

Adoption croissante de plates-formes génératrices d'IA et de non-code de reconnaissance de fitness croissante pour stimuler la croissance du marché

L'une des principales tendances du marché automatisé d'apprentissage automatique (Automl) qui changent au moment où nous parlons sont l'incorporation de modèles générateurs d'IA et de grands langues (LLM), pour des améliorations de la formation modèle à l'automatisation standard. Les organisations utilisent l'IA pour automatiser les workflows d'apprentissage automatique plus durs, ce qui converge un peu de la nécessité de talents techniques profonds. Avec ce paysage changeant, Automl devient plus disponible pour les non-experts, ce qui augmentera l'adoption dans des domaines tels que les soins de santé, la finance et le commerce de détail et plus encore. Les plateformes automobiles à faible code et sans code permettent également aux citoyens d'entreprise qui savent utiliser Excel pour fournir des solutions dirigés par l'IA sans problème de programmation. Les applications d'entreprise se tournent de plus en plus vers les services automnaux basés sur le cloud qui fournissent des solutions évolutives et à faible coût pour le déploiement rapide de modèles d'IA. Alors que les entreprises continuent de travailler sur la démocratisation de l'IA, Automl sera un catalyseur clé de l'innovation et de l'efficacité opérationnelle dans les années à venir.

Apprentissage automatique automatisé (Automl)Segmentation du marché

Par type

Sur la base du type, le marché mondial peut être classé en plateforme et service

• Plateforme: La plate-forme a des logiciels et des outils de construction AI-A-compatibles qui automatisent la simplification de préparation des données, la recherche de modèle, le réglage et le déploiement des paramètres hyper. L'adoption est tirée par une prolifération de solutions ML sans code / faible code simples, ce qui rend l'apprentissage automatique accessible aux non-experts.

• Service: La catégorie des services comprend le conseil et la formation en matière de formation en lien avec l'intégration Automl aux pratiques. Nous voyons de plus en plus d'entreprises rechercher l'aide des prestataires de services de fonctionnalités pour avoir un déploiement / gestion rapide de solutions basées sur Automne alimentées par l'automatisation dirigée par l'IA.

Par demande

Sur la base de l'application, le marché mondial peut être classé en grandes entreprises et PME

• Grande entreprise: Automl est utilisé à grande échelle par les grandes entreprises pour faire évoluer leur analyse de données, leurs processus de modélisation prédictive et de prise de décision adoptables dans toutes les industries comme la finance, les soins de santé et le commerce de détail pour des solutions d'IA évolutives et l'automatisation rentable sont les besoins changeants.

• PME: Automl pour les petites et moyennes entreprises (PME) vise à combler le manque de compétences en science des données internes requises pour les informations axées sur l'IA. La disponibilité de solutions automne basées sur le cloud à des prix compétitifs permet aux PME d'intégrer plus facilement l'IA dans leur fonctionnement.

Dynamique du marché

La dynamique du marché comprend des facteurs de conduite et de retenue, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.

Facteurs moteurs

Demande croissante de solutions d'IA sans code et à faible codePour augmenter le marché

Le facteur clé à l'origine de la croissance du marché automatique de l'apprentissage automatique (Automl) est l'exigence plus élevée pour un déploiement facile de l'IA et de l'apprentissage automatique L'adoption de informations motivées par l'IA dans différents secteurs tels que les soins de santé, la finance, le commerce de détail ou la fabrication est de forcer de nombreuses entreprises à commencer à utiliser l'IA dans la décision et l'optimisation. Mais le problème est qu'il y a un manque de scientifiques des données expérimentés et le processus de développement traditionnel de l'apprentissage automatique est très difficile. Les plates-formes Automl automatisent le travail lourd (comme la préparation des données et l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection de modèles, etc.) dont les utilisateurs moins expérimentés peuvent profiter, pour déplacer la ML traditionnelle des experts uniquement à l'apprentissage automatique pour tous. De plus, l'auto ML dans les plates-formes basées sur le cloud élargit l'évolutivité et réduit bien la barrière de ce qu'elle peut atteindre la taille de l'organisation pour utiliser l'IA sans dépenser beaucoup d'argent infra. Dans le disque des implémentations plus abordables de l'IA, la demande de solutions AML à code sans code et à faible code devrait s'accumuler.

Adoption croissante de l'IA et de la prise de décision basée sur les données Pour agrandir le marché

L'augmentation exponentielle de la transformation numérique des industries, a une très forte contiguïté à la demande de flambée d'automatisation axée sur l'IA qui propulse la croissance du marché automatique. Ces données sont générées par les entreprises en vrac, et l'extraction d'informations de ces données pour l'analyse prédictive, le comportement des clients, le vol d'identité et l'optimisation opérationnelle est essentiel pour rester à l'avance dans la concurrence. Automl raccourcit le cycle de vie du développement du modèle afin que les entreprises puissent gagner de la valeur de leurs données plus rapidement sans avoir besoin de tels niveaux d'intervention humaine élevés pour gérer l'ensemble de la pièce. Des entreprises comme le commerce électronique utilisent Automl pour des recommandations personnalisées tandis que les organisations de soins de santé l'utilisent comme diagnostic prédictif et planification du traitement. Automl est également pris en charge par les institutions financières pour une meilleure évaluation des risques et la prévention de la fraude. Cela signifie que l'utilisation de l'IA devient de plus en plus répandue, nous verrons une exigence croissante de solutions d'apprentissage automatique automatisées, évolutives et rapides qui sont appliquées par la demande entre les secteurs de l'automne.

Facteur d'interdiction

Coûts de mise en œuvre élevés et défis d'intégrationpour potentiellement entraver la croissance du marché

Nonobstant, les défis de la mise en œuvre et de l'intégration trouvés sur le marché automatique qui sont rapidement en expansion le rendent sans échec comme une barrière, en particulier pour les petites et moyennes entreprises (PME). Les plates-formes automliques sont habituellement déployées au prix d'une infrastructure cloud approfondie, de ressources informatiques et d'entreposage de données qui n'est pas abordable pour les entreprises budgétées. En outre, l'intégration des solutions automne aux systèmes informatiques actuels, des bases de données et des flux de travail dans les organisations - bien que possible - peut compliquer et prendre du temps sans savoir-faire technique approprié que de nombreuses organisations ont. Les problèmes d'adoption hérités entraînent une baisse des taux d'adoption et rendent assez difficile pour les entreprises de tirer pleinement parti de l'automne dans la pratique. Pour atténuer ces difficultés, les vendeurs se concentrent désormais sur la création de solutions automne-économiques qui peuvent être facilement intégrées à un large éventail d'utilisateurs.

Opportunité

Expansion de l'automl dans les applications de calcul Edge et IoTPour créer des opportunités pour le produit sur le marché

Les appareils Edge Computing et Internet of Things (IoT) sont en décors, ce qui fait du marché du marché automatique. La nécessité de l'apprentissage automatique automatisé (Automl) au bord augmente, alors que les industries commencent à produire des pétaoctets (ou plus) de données en temps réel à partir d'appareils connectés. Automl peut accélérer les décisions dans les cas d'utilisation critiques tels que l'entretien prédictif et la fabrication, la détection de fraude en direct dans les finances et les diagnostics de santé personnalisés. De plus, la combinaison Automl avec Edge AI abaisse la latence, améliore la sécurité et réduit la dépendance à l'égard du cloud computing, il est une solution rentable pour l'entreprise. Alors que les organisations se dirigent vers l'analyse en temps réel et l'automatisation alimentée par l'IA, Automl se développera à un rythme massif en informatique à bord et en écosystèmes IoT alors qu'ils visent des résultats immédiats.

Défi

Assurer l'interprétabilité du modèle et la conformité aux réglementations pourraient être un défi potentiel pour les consommateurs

L'interprétabilité des modèles et la conformité à toutes les discussions sur les réglementations gouvernementales par défaut dans l'apprentissage automatique se déroulent en tant que «boîte noire» opaque car Automl fait la construction de modèles et d'optimisation à grande échelle qui, réellement, les utilisateurs ne comprennent pas comment ils sont fabriqués. L'absence de transparence provoque un défi dans des domaines tels que la finance, les soins de santé et l'assurance où la plupart des pays exigent que l'explication des décisions axée sur l'IA soit explicable. De plus, les lois sur la confidentialité des données telles que le RGPD et le CCPA conservent l'IA responsable et les fournisseurs automobiles devront fournir des modèles explicables et sans biais comme solution aux demandes de réglementation. La résolution des appels d'obstacles pour les mécanismes XAI (IA explicable) et les cadres automobules d'IA qui suivent les meilleures pratiques en matière de confiance en matière de confiance dans toutes les industries.

Apprentissage automatique automatisé (Automl)Market Regional Insights

Amérique du Nord

Actuellement, l'Amérique du Nord bénéficie d'une part de marché automatique prééminente en raison de l'évolution rapide de la technologie, de l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) partout et des investissements concrètes dans l'automatisation de l'IA. Les principaux participants de l'industrie, les organisations de recherche et la constellation de startups Automl Tech stimulent l'innovation dans Automl Solutions. Avec la demande toujours croissante de décision centrée sur les données dans les finances, les soins de santé, la vente au détail et la fabrication et la liste des cas d'utilisation continue de croître, la demande d'apprentissage automatique est attendue. En plus de cela, l'augmentation de la démocratisation de l'IA activée par les plates-formes automliques (sans code / faible code) accélère la trajectoire d'adoption dans toutes les tailles d'entreprise. Positionné à la tête de la croissance régionale, le marché américain de l'apprentissage automatique (Automl) est fortement positionné avec des investissements abondants dans la recherche sur l'IA et l'adoption des entreprises de solutions automne. Les entreprises intègrent l'automatisation compatible AI dans leurs systèmes pour une meilleure productivité, une analyse prédictive et une intelligence commerciale. Malgré les compétitions exigeant l'automne robuste dans des domaines tels que les véhicules autonomes, la cybersécurité et le marketing personnalisé obtiennent de plus en plus de pouvoirs industriels. Le cadre réglementaire américain mûrit également pour déterminer l'éthique et la gouvernance de l'IA, ce qui peut aider à permettre à Automl Technologies de manière responsable.

Europe

L'Europe est une croissance importante de la part de marché de l'apprentissage automatique automatisé (Automl) en raison de l'IA et de la transformation numérique, et des lois pour améliorer l'éthique par laquelle l'IA est utilisée. Tous les gouvernements des pays comme l'Allemagne, le Royaume-Uni ou la France soutiennent désormais la recherche et l'innovation de l'IA pour rester compétitives pour la technologie (d'autant plus qu'il existe de longues routes de développement). Le financier est l'un des plus grands adoptants automne, où des modèles IA-PRÉCTIVE dirigés par la notation financière / du crédit et la détection de fraude. En outre, la fabrication, l'automobile et les soins de santé ne sont que certaines industries qui utilisent des automles pour rationaliser les processus et stimuler l'amélioration de la valeur, l'expérience client. La réglementation européenne de l'IA mettrait Automl sous un bon jour, allant avec une utilisation responsable; rendre les applications d'apprentissage automatique transparentes et les personnes responsables.

Asie

Automl Market Share, Asie-Pacific est un taux de croissance massif parmi les régions sur le dos de la numérisation rapide et l'adoption croissante de l'IA en Chine, au Japon, en Inde, en Corée du Sud, etc. Le commerce électronique robuste, la fintech et les initiatives de villes intelligentes à travers la région alimentent le besoin d'automatisation alimentée par l'IA. La Chine a connu le déploiement croissant de l'automne dans toutes les industries en raison des programmes de développement d'IA soutenues par le gouvernement en cours et de l'adoption des technologies d'apprentissage en profondeur. La fabrication japonaise s'intéresse à la robotique et à l'automatisation motivée par l'IA, ouvrant de nouvelles voies à la croissance. Les outils automliques ont connu une demande croissante de la science des données et de la prise de décision d'entreprise pour l'étendue de l'industrie informatique et analytique présente en Inde. L'IA étant intégrée aux verticales de l'éducation aux soins de santé à la cybersécurité, il existe un potentiel de croissance considérable pour le marché automne en Asie-Pacifique.

Jouants clés de l'industrie

Les principaux acteurs de l'industrie façonnent le marché par l'innovation et l'expansion du marché

Les principaux concurrents du marché automatisé de l'apprentissage automatique (Automl) se concentrent sur l'innovation, les partenariats stratégiques et la démocratisation de l'IA entre les autres pour augmenter l'accessibilité et la vitesse d'utilisation. Les entreprises utilisent des plates-formes Automl dans les entreprises sans code / faible code à bord automatique (sans expertise en IA) et utilisent l'apprentissage automatique. Les acteurs clés améliorent leurs solutions automnales basées sur le cloud pour se connecter de manière transparente avec les systèmes d'entreprise hérités. Deep Learning Automation et IA explicable: partenariats stratégiques avec les entreprises technologiques, les universités et les instituts de recherche poussent les frontières des progrès techniques dans cet espace. De plus, les entreprises s'accélèrent pour rendre le modèle de déploiement d'IA compréhensible, interprétable et éthique conforme aux changements de cadres réglementaires changeants.

Liste des meilleures entreprises d'apprentissage automatique automatisées (Automl) 

• Amazon Web Services Inc. (United States)
• DataRobot (United States)
• EdgeVerve Systems Limited (India)
• H2O.ai Inc. (United States)
• IBM (United States)
• JADBio - Gnosis DA S.A. (Greece)
• QlikTech International AB (Sweden)
• Auger (United States)
• Google (United States)
• Microsoft (United States)
• SAS Institute Inc. (United States)

Développements clés de l'industrie

Février 2024: Datarobot (États-Unis) a acquis Agnostig, une société connue pour sa plate-forme informatique distribuée open source, Covalent. Cette décision stratégique vise à améliorer les capacités de Datarobot dans le développement d'applications d'IA agentique en intégrant les fonctionnalités avancées d'orchestration et d'optimisation de calcul. L'acquisition relève des défis auxquels les organisations sont confrontées dans la gestion des applications d'IA à travers des infrastructures fragmentées, permettant des solutions d'IA plus efficaces et évolutives.

Reporter la couverture

Le rapport sur le marché de l'apprentissage automatique (Automl) fournit une analyse approfondie du paysage industriel en évolution, mettant en évidence les facteurs clés stimulant la croissance du marché, les défis et les opportunités. Il examine la segmentation du marché en fonction du type, de l'application et de la région, offrant des informations précieuses sur les modèles de demande dans différents secteurs. Le rapport plonge dans le paysage concurrentiel, le profilage des principaux acteurs et leurs initiatives stratégiques pour améliorer les capacités automnales. En outre, il explore comment les progrès de l'intelligence artificielle, du cloud computing et de l'analyse des mégadonnées accélèrent l'adoption de solutions automne dans diverses industries, notamment les soins de santé, les finances et la vente au détail.

En outre, le rapport évalue l'impact des événements mondiaux tels que Covid-19, qui ont influencé la dynamique du marché par des perturbations des chaînes d'approvisionnement, des changements dans les priorités commerciales et une dépendance accrue à l'automatisation. Il met en évidence les principaux développements de l'industrie, les fusions et les acquisitions et les lancements de produits innovants qui façonnent l'expansion du marché. De plus, le rapport fournit des prévisions de croissance, des opportunités d'investissement et des informations réglementaires pour aider les entreprises et les investisseurs à prendre des décisions éclairées dans l'écosystème automobile en évolution.