Dimensioni del mercato automatizzato Machine Learning (AUTOR), Share, Growth e Industry Analysis, per tipo (piattaforma e servizio), per applicazione (grande impresa e PMI) e approfondimenti regionali e previsioni a 2033 a 2033

Machine Learning automatizzato (AUTOML)Panoramica del mercato

Si prevede che la dimensione del mercato di Machine Learning Automated Automated Global (AUTOML) raggiungerà XX miliardi di USD entro il 2033 da XX miliardi di USD nel 2025, registrando un CAGR di XX% durante il periodo di previsione.

Il mercato automatizzato di apprendimento automatico (ACUT) si sta spostando in alto poiché le aziende stanno adottando soluzioni abilitate per gli AI per lo sviluppo e la distribuzione automatizzati a un ritmo più veloce, al contrario in modi nativi. Le piattaforme ATUML offrono agli utenti non qualificati la possibilità di modellare, formare e perfezionare i modelli di apprendimento automatico con poco o nessun intervento dalle mani di un data scientist, semplificando i progetti di scienze dei dati e diminuendo i tempi necessari. Il mercato mondiale per l'OEM è guidato da una crescente adozione, in particolare in vari settori come l'assistenza sanitaria, la finanza, la vendita al dettaglio e la produzione a causa della prevalente domanda di motore di ricerca autorizzato da consumatori automatizzato. Le organizzazioni stanno utilizzando Automl per ottenere un vantaggio competitivo, prendere decisioni migliori e fornire ai clienti esperienze superiori avendo dati a portata di mano.

Cloud Automl sta diventando popolare poiché le funzionalità AI su scala aziendale sono più comunemente richieste in scalabile ed efficienti in termini di costi. Inoltre, la crescente incorporazione nelle piattaforme di business intelligence / analisi e l'adozione del mercato è guidata dall'incorporazione dell'automobile nelle soluzioni di business intelligence. Si prevede che il mercato AUTOML crescerà drasticamente con l'aiuto di progressi di apprendimento profondo, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e analisi predittiva. I prossimi investimenti nella tecnologia AI e l'introduzione di soluzioni AI a code/a basso codice alimenteranno anche l'espansione del mercato, con l'IA che diventa progressivamente disponibile per le imprese ad ogni intervallo.

Impatto covid-19 

Machine Learning automatizzato (AUTOML)L'industria aveva unPositivoEffetto dovuto all'interruzione della catena di approvvigionamento durante la pandemica Covid-19

La pandemia globale di Covid-19 è stata senza precedenti e sbalorditive, con il mercato che ha una domanda più alta del previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemici. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna a livelli pre-pandemici.

Durante il Covid 19 Pandemic, il mercato automatico di apprendimento automatico (AUTOML) ha ottenuto un buon vantaggio mentre le aziende hanno cercato di gestire i guai operativi basandosi sull'automazione guidata dall'IA. Affrontando cambiamenti significativi nella disponibilità della forza lavoro e nelle interruzioni delle imprese, questa ha costretto le organizzazioni a utilizzare Automl per accelerare il loro processo decisionale dai dati e aumentare l'efficienza. Molto presto, le soluzioni Cloud Automl si sono trasformate in soluzioni iper-determinate poiché il lavoro remoto è stato il nuovo normale che ha causato più industrie (cure sanitarie incluse) e le organizzazioni per adottarlo. Oltre, le aziende hanno utilizzato Automl per prevedere l'analisi che ha contribuito a prevedere i rischi pandemici e prevedere l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento, nonché le strategie di coinvolgimento dei clienti. Gli investimenti nelle soluzioni di intelligenza artificiale e Automols sono stati ulteriormente accelerati dalla maggiore enfasi sulla trasformazione digitale pre e post pandemia. La crescente importanza dell'automazione e l'innovazione guidata da AITRISE continuerà a guidare la crescita nel mercato degli automobili post-pandemici.

Ultima tendenza

Crescita dell'adozione di AI generativa e piattaforme senza codi che aumenta il riconoscimento del fitness per guidare la crescita del mercato

Una delle principali tendenze del mercato dell'apprendimento automatico automatico (AUTOML) che stanno cambiando mentre parliamo sono l'incorporazione di AI generativa e modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), per miglioramenti nella formazione del modello all'automazione standard. Le organizzazioni utilizzano l'intelligenza artificiale per automatizzare i flussi di lavoro di apprendimento automatico più duro, convergendo in qualche modo dalla necessità di un talento tecnico profondo. Con questo paesaggio mutevole, Automl diventa più disponibile per i non esperti che ridimensionano l'adozione in aree tra cui assistenza sanitaria, finanza e vendita al dettaglio e altro ancora. Le piattaforme Automol a basso codice e senza codice stanno inoltre consentendo ai cittadini aziendali che sanno come utilizzare Excel per fornire soluzioni basate sull'intelligenza artificiale senza problemi di programmazione. Le applicazioni aziendali si stanno trasformando sempre più a servizi di Automol basati su cloud che forniscono soluzioni scalabili e a basso costo per la rapida distribuzione dei modelli di intelligenza artificiale. Mentre le aziende continuano a lavorare sulla democratizzazione dell'IA, Automl sarà un fattore chiave dell'innovazione e dell'efficienza operativa nei prossimi anni.

Machine Learning automatizzato (AUTOML)Segmentazione del mercato

Per tipo

Sulla base del tipo, il mercato globale può essere classificato in piattaforma e servizio

• Piattaforma: la piattaforma dispone di software Automol e strumenti di build abilitati dall'IA che automatizzano la semplificazione della preparazione dei dati, la ricerca del modello, la messa a punto e la distribuzione dei parametri iper. L'adozione è guidata da una proliferazione di soluzioni ML senza codice/a basso codice, rendendo l'apprendimento automatico accessibile ai non esperti.

• Servizio: la categoria del servizio include il supporto di consulenza e formazione relativa all'integrazione Automo alle pratiche. Stiamo vedendo sempre più aziende che cercano aiuto dai fornitori di servizi di funzionalità per avere una rapida implementazione/gestione di soluzioni basate su Automo-basate alimentate dall'automazione guidata dall'IA.

Per applicazione

Sulla base dell'applicazione, il mercato globale può essere classificato in grandi imprese e PMI

• Grande impresa: Automo viene utilizzato su larga scala da grandi aziende per evolvere le proprie analisi dei dati, i processi di modellazione predittiva e processo decisionale adottabili in settori come finanza, assistenza sanitaria e vendita al dettaglio per soluzioni AI scalabili e automazione economica sono le esigenze mutevoli.

• PMI: Automo per piccole e medie imprese (PMI) mira a colmare la mancanza di capacità di scienza dei dati interne necessarie per approfondimenti basati sull'IA. La disponibilità di soluzioni Automols basate su cloud a prezzi competitivi rende più facile per le PMI integrare l'IA nel loro funzionamento.

Dinamiche di mercato

Le dinamiche del mercato includono fattori di guida e restrizione, opportunità e sfide che indicano le condizioni di mercato.

Fattori di guida

Aumento della domanda di soluzioni AI a code e a basso codiceper aumentare il mercato

Il fattore chiave che guida la crescita del mercato automatizzato di apprendimento automatico (AUTOML) è il requisito più elevato per l'IA e l'apprendimento automatico di facile implementazione dell'adozione di approfondimenti guidati dall'intelligenza artificiale in diversi settori come l'assistenza sanitaria, la finanza, la vendita al dettaglio o la produzione sta costringendo molte aziende a iniziare a utilizzare l'IA in decisione e ottimizzazione. Ma il problema è che la mancanza di data scientist esperti e il tradizionale processo di sviluppo dell'apprendimento automatico è molto difficile. Le piattaforme AUTOML automatizzano il sollevamento pesante (come la preparazione dei dati e l'ingegneria delle funzionalità, la selezione del modello ecc.) Di cui gli utenti meno esperti possono trarre vantaggio, per spostare ML tradizionale dagli esperti solo all'apprendimento automatico per tutti. Inoltre, l'auto ML in piattaforme basate su cloud amplia la scalabilità e riduce la barriera di ciò che può raggiungere tutte le dimensioni dell'organizzazione per utilizzare l'IA senza spendere molto denaro. Nella spinta per implementazioni più convenienti di AI, si prevede che la domanda di soluzioni AML senza codice e a basso codice.

Crescente adozione di intelligenza artificiale e processo decisionale basato sui dati Per espandere il mercato

La trasformazione digitale in aumento esponenziale delle industrie, ha una forte adiacenza alla domanda impennata di automazione basata sull'IA che sta spingendo la crescita nel mercato delle automobili. Questi dati vengono generati dalle aziende in blocco ed estrarre approfondimenti da questi dati per l'analisi predittiva, il comportamento dei clienti, il furto di identità e l'ottimizzazione operativa è la chiave per rimanere avanti nella concorrenza. Automl riduce il ciclo di vita dello sviluppo del modello in modo che le aziende possano ottenere valore dai loro dati più velocemente senza la necessità di livelli così elevati di intervento umano per gestire l'intero pezzo. Le aziende come l'e-commerce utilizzano Automo per raccomandazioni personalizzate mentre le organizzazioni sanitarie lo utilizzano come diagnostica predittiva e pianificazione del trattamento. Automols è inoltre preso in uso dagli istituti finanziari per una migliore valutazione del rischio e prevenzione delle frodi. Ciò significa che man mano che l'uso dell'IA diventa sempre più diffuso, vedremo un requisito crescente per soluzioni di apprendimento automatico automatizzate, scalabili e veloci che vengono applicate dalla domanda tra i settori in AUTOML.

Fattore restrittivo

Alti costi di implementazione e sfide di integrazionepotenzialmente impedire la crescita del mercato

Ciò nonostante, le sfide dell'implementazione e dell'integrazione riscontrate nel mercato Automo che si sta espandendo rapidamente lo rendono insignificante come barriera soprattutto per le piccole e medie imprese (PMI). Le piattaforme AUTOML sono abitualmente distribuite al costo di una vasta infrastruttura cloud, risorse di calcolo e data warehousing che non è conveniente per le aziende previste. Inoltre, l'integrazione di soluzioni di automobili con i sistemi IT attuali, i database e i flussi di lavoro nelle organizzazioni-sebbene possibili-può complicare e richiedere tempo senza un adeguato know-how tecnico che hanno molte organizzazioni. I problemi di adozione legacy portano alla caduta dei tassi di adozione e rendono abbastanza difficile per le imprese sfruttare appieno l'automobile in pratica. Per alleviare queste difficoltà, i fornitori si stanno ora concentrando sulla creazione di soluzioni di automobili economiche che possono essere facilmente integrate con una vasta gamma di utenti.

Opportunità

Espansione dell'automobile nelle applicazioni di bordo computing e IoTCreare opportunità per il prodotto sul mercato

I dispositivi EDge Computing e Internet of Things (IoT) stanno decollando, rendendo il sky-rach del mercato di Automl. La necessità di l'apprendimento automatico automatizzato (AUTACL) ai margini è in aumento, poiché le industrie iniziano a produrre petabyte (o più) di dati in tempo reale da dispositivi connessi. Automl può accelerare le decisioni nei casi d'uso critici come la manutenzione e la produzione predittiva, il rilevamento delle frodi in diretta in finanza e la diagnostica sanitaria personalizzata. Inoltre, la combinazione di Automl con Edge AI riduce la latenza, migliora la sicurezza e riduce la dipendenza dal cloud computing è una soluzione economica per l'impresa. Mentre le organizzazioni si spostano verso l'analisi in tempo reale e l'automazione alimentate dall'intelligenza artificiale, Automl crescerà a una velocità massiccia negli ecosistemi di borghese e IoT mentre si sforzano di risultati immediati.

Sfida

Garantire l'interpretazione del modello e la conformità ai regolamenti potrebbe essere una potenziale sfida per i consumatori

L'interpretazione del modello e la conformità a tutte le discussioni sui regolamenti governativi per impostazione predefinita nell'apprendimento automatico vanno come una "scatola nera" opaca perché Automl fa la costruzione di modelli e ottimizzazione su scala che realmente la regolasia non capisce come vengono realizzate. L'assenza di trasparenza provoca una sfida in settori come la finanza, l'assistenza sanitaria e l'assicurazione in cui la maggior parte dei paesi richiede che la spiegazione per le decisioni basate sull'intelligenza artificiale sia spiegabile. Inoltre, le leggi sulla privacy dei dati come GDPR e CCPA Hold AI responsabili e i fornitori di automobili dovranno fornire modelli spiegabili e senza distorsioni come soluzione alle richieste di regolamentazione. Risolvere le richieste di ostacoli per i meccanismi XAI (AI spiegabili) e quadri AUT AUTOML che seguono le migliori pratiche in materia di fiducia che consentono nei settori.

Machine Learning automatizzato (AUTOML)Market Regional Insights

America del Nord

Attualmente, il Nord America gode di una preminente quota di mercato automobilistica a causa dell'evoluzione frenetica della tecnologia, dell'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) ovunque e degli investimenti concreti nell'automazione dell'IA. Partecipanti chiave del settore, organizzazioni di ricerca e una costellazione di startup tecnologiche automobilistiche guidano l'innovazione nelle soluzioni Automl. Con la sempre crescente domanda di decisione incentrata sui dati nelle finanze, nell'assistenza sanitaria, al dettaglio e nella produzione e l'elenco dei casi d'uso continuano a crescere, è prevista la domanda di apprendimento automatico automatizzato. Inoltre, la maggiore democratizzazione dell'intelligenza artificiale abilitata dalle piattaforme AUTOML (non code/a basso codice) sta accelerando la traiettoria per l'adozione in tutte le dimensioni del business. Posizionato a capo della crescita regionale, il mercato dell'apprendimento automatico automatizzato degli Stati Uniti (AUTOML) è fortemente posizionato con abbondanti investimenti nella ricerca AI e l'adozione aziendale di soluzioni AUTOML. Le aziende stanno incorporando l'automazione abilitata per l'insufficienza ai sistemi per una migliore produttività, analisi predittiva e business intelligence. Nonostante le competizioni che richiedono un automobile per impieghi pesanti in aree come veicoli autonomi, la sicurezza informatica e il marketing personalizzato ottengono sempre più potenze industriali. Il quadro normativo degli Stati Uniti sta inoltre maturando per capire l'etica e la governance dell'IA, il che può aiutare a consentire responsabile le tecnologie di Automl.

Europa

L'Europa è una grande crescita nella quota di mercato automatizzata dell'apprendimento automatico (AUTOML) a causa della trasformazione dell'IA e del digitale e le leggi per migliorare l'etica con cui vengono utilizzate l'IA. Ogni governi di paesi come la Germania, il Regno Unito o la Francia ora sostengono la ricerca e l'innovazione dell'IA per rimanere competitivi per la tecnologia (specialmente perché vi sono lunghe strade di sviluppo). Il finanziario è uno dei più grandi adottanti Automl, in cui i modelli di predicio AI guidati dal punteggio finanziario/creditizio e dal rilevamento delle frodi. Inoltre, la produzione, l'autenzione e l'assistenza sanitaria sono solo alcuni settori che impiegano automobili per semplificare i processi e guidare il miglioramento del valore, l'esperienza del cliente. La regolamentazione europea dell'IA metterebbe in una buona luce Automl, andando con un uso responsabile; rendere trasparenti applicazioni di apprendimento automatico e responsabili.

Asia

Automl Market Quote, Asia-Pacifico è un enorme tasso di crescita tra le regioni a causa della rapida digitalizzazione e la crescente adozione di AI in Cina, Giappone, India, Corea del Sud ecc. Le robuste iniziative di e-commerce, Fintech e Smart City in tutta la regione stanno alimentando la necessità di automazione alimentata dall'AI. La Cina ha sperimentato lo spiegamento crescente AUTOML in tutti i settori a causa dei programmi di sviluppo dell'IA sostenuti dal governo e dell'adozione della tecnologia di apprendimento profondo. La produzione giapponese ha interesse per la robotica e l'automazione guidata dall'IA, aprendo nuove strade per la crescita. Gli strumenti AUTOML hanno visto una crescente domanda nella scienza dei dati e nel processo decisionale aziendale per l'industria dell'IT e dell'analisi in espansione presente in India. Con l'IA che viene incorporata nei verticali dall'educazione sanitaria alla sicurezza informatica, esiste un notevole potenziale di crescita per il mercato delle automobili in Asia del Pacifico.

Giocatori del settore chiave

Giochi chiave del settore che modellano il mercato attraverso l'innovazione e l'espansione del mercato

I principali concorrenti per il mercato automatico dell'apprendimento automatico (AUTOR) si stanno concentrando su innovazione, partenariati strategici e democratizzazione dell'IA tra gli altri per aumentare l'accessibilità e la velocità di utilizzo. Le aziende utilizzano piattaforme AUTOML in code/code basso per le aziende a bordo automatico (senza esperienza AI) e utilizzano l'apprendimento automatico. I giocatori chiave stanno migliorando le loro soluzioni AUTOML basate su cloud per connettersi senza soluzione di continuità con i sistemi Enterprise Legacy. Automazione di Deep Learning e AI spiegabile: partenariati strategici con aziende tecnologiche, università e istituti di ricerca stanno spingendo le frontiere del progresso tecnico in questo spazio. Inoltre, le aziende si stanno aumentando nel rendere il modello comprensibile, interpretabile ed etico dispiegamento di intelligenza artificiale in conformità con i cambiamenti regolamentari.

Elenco delle migliori società di apprendimento automatico automatizzato (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)

Sviluppi chiave del settore

Febbraio 2024: Datarobot (Stati Uniti) ha acquisito Agnostig, una società nota per la sua piattaforma di elaborazione distribuita a source aperta, Covalent. Questa mossa strategica mira a migliorare le capacità di DataRobot nello sviluppo delle applicazioni AI agente integrando le funzionalità avanzate di orchestrazione e ottimizzazione del calcolo. L'acquisizione affronta le sfide che le organizzazioni affrontano nella gestione delle applicazioni di intelligenza artificiale attraverso infrastrutture frammentate, consentendo soluzioni AI più efficienti e scalabili.

Copertura dei rapporti

Il rapporto di mercato automatizzato di apprendimento automatico (AUTOML) fornisce un'analisi approfondita del panorama del settore in evoluzione, mettendo in evidenza i fattori chiave che guidano la crescita, le sfide e le opportunità del mercato. Esamina la segmentazione del mercato in base al tipo, all'applicazione e alla regione, offrendo preziose informazioni sui modelli di domanda in diversi settori. Il rapporto approfondisce il panorama competitivo, profilando i principali attori e le loro iniziative strategiche per migliorare le capacità di automobili. Inoltre, esplora come i progressi nell'intelligenza artificiale, nel cloud computing e nell'analisi dei big data stanno accelerando l'adozione di soluzioni Automols in vari settori, tra cui assistenza sanitaria, finanza e vendita al dettaglio.

Inoltre, il rapporto valuta l'impatto di eventi globali come Covid-19, che hanno influenzato le dinamiche di mercato attraverso interruzioni delle catene di approvvigionamento, cambiamenti nelle priorità aziendali e aumento della dipendenza dall'automazione. Evidenzia gli sviluppi chiave del settore, le fusioni e le acquisizioni e i lanci di prodotti innovativi che modellano l'espansione del mercato. Inoltre, il rapporto fornisce previsioni di crescita, opportunità di investimento e approfondimenti normativi per aiutare le imprese e gli investitori a prendere decisioni informate sull'ecosistema automobilistico in evoluzione.