자동화 머신 러닝 (Automl) 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (플랫폼 및 서비스), 응용 프로그램 (대기업 및 중소기업) 및 지역 통찰력 및 2033 년 예측.

자동 머신 러닝 (automl)시장 개요

글로벌 자동 기계 학습 (Automl) 시장 규모는 2025 년 USD xx Billion에서 2033 년까지 USD xx Billion에 도달 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR XX%를 등록했습니다.

자동 기계 학습 (Automl) 시장은 기업이 고유 한 방식으로 자동화 된 모델 개발 및 배포를 위해 AI-ENABLED 솔루션에 채택하고 있기 때문에 Sky High가 이동하고 있습니다. Automl 플랫폼은 미숙 한 사용자에게 데이터 과학자의 손에 대한 개입, 데이터 과학 프로젝트를 단순화하고 필요한 시간을 줄이는 데 거의 또는 전혀없는 기계 학습 모델을 모델링, 훈련 및 미세 조정 할 수있는 기능을 제공합니다. OEM의 전세계 시장은 자동화 된 AI 기반 소비자가 작성한 검색 엔진의 수요로 인해 의료, 금융, 소매 및 제조와 같은 다양한 산업에서 채택이 증가함에 따라 주도됩니다. 조직은 AutomL을 사용하여 경쟁 우위를 확보하고 더 나은 결정을 내리고 고객에게 손끝에 데이터를 제공함으로써 우수한 경험을 제공하고 있습니다.

Cloud Automl은 엔터프라이즈 규모 AI 기능이 확장 가능하고 비용 효율적으로 가장 일반적으로 요구됨에 따라 인기를 얻고 있습니다. 또한 비즈니스 인텔리전스 / 분석 플랫폼과 시장 채택의 증가는 비즈니스 인텔리전스 솔루션에 AutomL의 통합에 의해 주도됩니다. Automl 시장은 딥 러닝 발전, 자연어 처리 (NLP) 및 예측 분석의 도움으로 극적으로 성장할 것으로 예상됩니다. AI 기술에 대한 다가오는 투자와 No-Code/Low-Code AI 솔루션의 도입은 시장 확장에 연료를 공급할 것이며 AI는 모든 범위에서 비즈니스에 점차 사용할 수있게 될 것입니다.

Covid-19 영향 

자동 머신 러닝 (automl)산업은 a긍정적인Covid-19 Pandemic 동안의 공급망 파괴로 인한 효과

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

Covid 19 Pandemic, Automl (Automated Machine Learning) 시장에서 Enterprises가 AI 구동 자동화에 의존하여 운영 고통을 관리하려고 노력하면서 좋은 레그 업을 얻었습니다. 인력 가용성 및 비즈니스 중단의 상당한 변화를 다루 면서이 조직은 AutomL을 사용하여 데이터에서 의사 결정 속도를 높이고 효율성을 높이도록 강요했습니다. 머지 않아 Cloud Automl 솔루션은 원격 작업이 더 많은 산업 (건강 관리 포함)과 조직이이를 채택하도록하는 새로운 정상 이었기 때문에 과도한 솔루션으로 바뀌 었습니다. 그 외에도 회사는 유행성 위험을 예측하고 공급망 최적화 및 고객 참여 전략을 예측하는 데 도움이되는 분석을 예측하기 위해 AutomL을 사용했습니다. AI 및 Automl 솔루션에 대한 투자는 디지털 혁신 이전 및 Post Pandemic에 대한 강조로 인해 더욱 가속화되었습니다. 기업의 자동화 및 AI 중심 혁신의 중요성이 상승하면서 혐의 후 Automl 시장에서 계속 성장할 것입니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기위한 체력 인식 증가

우리가 말하는대로 변화하는 주요 자동 기계 학습 (자동화 된 기계 학습) 시장 동향 중 하나는 생성 AI 및 대형 언어 모델 (LLMS)의 통합으로, 모델 교육이 기반 자동화로 향상되는 것입니다. 조직은 AI를 사용하여 더 어려운 기계 학습 워크 플로를 자동화하여 깊은 기술적 인재의 필요성에서 다소 수렴하고 있습니다. 이러한 변화하는 환경으로 인해 Automl은 의료, 금융 및 소매 등을 포함한 영역에서 채택을 확장 할 수없는 비전문가들에게 더 많이 이용할 수있게됩니다. 로우 코드 및 No-Code Automl 플랫폼은 또한 Excel을 사용하여 프로그래밍 번거 로움없이 AI 중심 솔루션을 제공하는 방법을 알고있는 기업 시민을 가능하게합니다. Enterprise Application은 AI 모델의 빠른 배포를위한 확장 가능하고 저렴한 솔루션을 제공하는 클라우드 기반 AutomL 서비스로 점점 더 전환되고 있습니다. 비즈니스는 AI를 민주화하는 데 계속 노력하고 있지만 Automl은 향후 몇 년 동안 혁신과 운영 효율성의 핵심을 가능하게 할 것입니다.

자동 머신 러닝 (automl)시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 플랫폼 및 서비스로 분류 할 수 있습니다.

• 플랫폼 : 플랫폼에는 데이터 준비 단순화, 모델 검색, 하이퍼 매개 변수 튜닝 및 배포를 자동화하는 AI 지원 Automl 소프트웨어 및 빌드 도구가 있습니다. 채택은 간단한 노 코드/저 코드 ML 솔루션의 확산에 의해 주도되고있어 기계 학습이 비 경험적으로 액세스 할 수 있도록합니다.

• 서비스 : 서비스 범주에는 통합 automl과 관련된 컨설팅 및 교육 지원이 포함됩니다. 우리는 점점 더 많은 회사들이 기능 서비스 제공 업체의 도움을 구하기 위해 AI 구동 자동화로 구동되는 Automl 기반 솔루션의 신속한 배포/관리를 보유하고 있습니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 대기업 및 중소기업으로 분류 할 수 있습니다.

• 대기업 : Automl은 대기업이 규모로 사용하여 데이터 분석, 예측 모델링 및 의사 결정 프로세스를 확장 가능한 AI 솔루션 및 비용 효율적인 자동화를위한 금융, 건강 관리 및 소매와 같은 산업 전반에 걸쳐 채택 할 수있는 데이터 분석 및 의사 결정 프로세스를 발전시키는 것이 변화하는 요구입니다.

• 중소기업 : 중소기업을위한 Automl (SMES)은 AI 중심의 통찰력에 필요한 사내 데이터 과학 기술의 부족을 연결하는 것을 목표로합니다. 경쟁력있는 가격대에서 클라우드 기반 오토바 솔루션의 가용성으로 인해 중소기업이 AI를 운영에 쉽게 통합 할 수 있습니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

No-Code 및 저 코드 AI 솔루션에 대한 수요 증가시장을 향상시키기 위해

자동화 된 기계 학습 (Automl) 시장 성장을 주도하는 핵심 요소 시장 성장은 쉬운 AI 및 기계 학습에 대한 높은 요구 사항이며, 의료, 금융, 소매 또는 제조와 같은 다양한 부문에서 AI가 주도하는 통찰력의 채택은 많은 비즈니스가 의사 결정 및 최적화에 AI를 사용하도록 강요하고 있습니다. 그러나 문제는 숙련 된 데이터 과학자가 부족하고 전통적인 기계 학습 개발 프로세스는 매우 어렵다는 것입니다. Automl 플랫폼은 덜 경험이없는 사용자가 이용할 수있는 무거운 리프팅 (예 : 데이터 준비 및 기능 엔지니어링, 모델 선택 등)을 자동화하여 전통적인 ML을 전문가에서 모든 사람을위한 기계 학습으로 옮기려면 전통적인 ML을 옮깁니다. 또한, 클라우드 기반 플랫폼의 자동 ML은 확장 성을 넓히면 많은 돈을 소비하지 않고 AI를 사용할 수있는 모든 조직 규모에 도달 할 수 있다는 장벽을 줄입니다. AI의보다 저렴한 구현을위한 드라이브에서는 노 코드 및 저 코드 AML 솔루션에 대한 수요가 증가 할 것으로 예상됩니다.

AI 및 데이터 중심 의사 결정의 채택 시장을 확장하기 위해

산업의 디지털 혁신을 기하 급수적으로 증가시키는 것은 Automl 시장에서 성장을 추진하는 AI 중심 자동화의 급격한 수요와 매우 강력한 인접성을 가지고 있습니다. 이 데이터는 비즈니스에서 대량으로 생성되며 예측 분석, 고객 행동, 신원 도용 및 운영 최적화에 대한이 데이터에서 통찰력을 추출하는 것이 경쟁에서 앞서 나가는 데 중요합니다. Automl은 모델 개발 수명주기를 단축시켜 기업이 전체 조각을 관리하기 위해 높은 수준의 인간 개입이 필요하지 않고 데이터에서 더 빠르게 가치를 얻을 수 있습니다. 전자 상거래와 같은 회사는 개인화 된 권장 사항을 위해 AutomL을 사용하는 반면 의료 조직은 예측 진단 및 치료 계획으로 사용합니다. Automl은 또한 금융 기관에서 더 나은 위험 평가 및 사기 예방을 위해 사용합니다. 이는 AI의 사용이 훨씬 더 광범위 해짐에 따라 Automl의 부문간에 수요에 의해 시행되는 자동화되고 확장 가능하며 빠른 기계 학습 솔루션에 대한 요구 사항이 증가 할 것임을 의미합니다.

구속 요인

높은 구현 비용 및 통합 문제잠재적으로 시장 성장을 방해합니다

그럼에도 불구하고, Automl 시장에서 발견 된 구현 및 통합의 과제는 빠르게 확장되고 있습니다. Automl 플랫폼은 예산 회사에 적합하지 않은 광범위한 클라우드 인프라, 컴퓨팅 리소스 및 데이터웨어 하우징 비용으로 관례 적으로 배포됩니다. 또한 자동화 솔루션을 현재 IT 시스템, 데이터베이스 및 워크 플로와 통합하면 조직에서 가능하지만 많은 조직이 가지고있는 적절한 기술 노하우없이 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 레거시 채택 문제로 인해 채택률이 떨어지고 기업이 실제로 AutomL을 최대한 활용하기가 매우 어렵습니다. 이러한 어려움을 완화하기 위해 공급 업체는 이제 광범위한 사용자와 쉽게 통합 할 수있는 비용 효율적인 Automl 솔루션을 만드는 데 집중하고 있습니다.

기회

Edge Computing 및 IoT 애플리케이션에서 Automl의 확장시장에서 제품을위한 기회를 창출합니다

에지 컴퓨팅 및 사물 인터넷 (IoT) 장치가 이륙하여 Automl Market Sky-Rocket가됩니다. 산업이 연결된 장치에서 실시간 데이터의 페타 바이트 (또는 그 이상)를 생산하기 시작함에 따라 Edge에서 자동 기계 학습 (Automl)의 필요성이 증가하고 있습니다. Automl은 예측 유지 보수 및 제조, 금융의 생명 사기 탐지 및 개인화 된 의료 진단과 같은 중요한 사용 사례에서 결정을 신속하게 할 수 있습니다. 또한 AutomL과 Edge AI를 결합하면 대기 시간이 낮아지고 보안을 향상 시키며 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도를 줄입니다. 엔터프라이즈의 비용 효율적인 솔루션입니다. 조직이 AI로 구동되는 실시간 분석 및 자동화로 이동함에 따라 Automl은 Edge Computing 및 IoT 생태계가 즉각적인 결과를 얻기 위해 노력할 때 막대한 속도로 성장할 것입니다.

도전

모델 해석 가능성과 규정 준수를 보장하는 것은 소비자에게 잠재적 인 도전이 될 수 있습니다.

기계 학습에서 기본적으로 모든 정부 규정에 따른 모델 해석 가능성 및 규정 준수 토론은 불투명 한 "블랙 박스"로 진행됩니다. Automl은 규모가 규모로 모델 및 최적화의 구축을 수행하기 때문입니다. 투명성이 없으면 금융, 의료 및 보험과 같은 영역에서 대부분의 국가에서 AI 중심 결정에 대한 설명을 설명 할 수있는 영역에서 어려움을 겪습니다. 또한 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 개인 정보 보호법은 AI 책임을지고 Automl 공급 업체는 규제 요구에 대한 솔루션으로 설명 가능한 편견없는 모델을 제공해야합니다. 장애물 해결 XAI (설명 가능한 AI) 메커니즘 및 AI Automl 프레임 워크를 요구합니다.

자동 머신 러닝 (automl)시장 지역 통찰력

북아메리카

현재 북미는 빠르게 진행되는 기술의 진화, 인공 지능 (AI)의 채택 및 AI 자동화에 대한 구체적인 투자로 인해 유명한 Automl 시장 점유율을 누리고 있습니다. 주요 업계 참가자, 연구 조직 및 Automl Tech Startup의 별자리는 Automl 솔루션에서 혁신을 주도합니다. 금융, 의료, 소매 및 제조에서 데이터 중심 결정에 대한 점점 더 증가함에 따라 사용 사례 목록은 계속 증가하고 있으며 자동화 된 기계 학습에 대한 수요가 예상됩니다. 게다가 Automl 플랫폼 (코드/저용 코드)이 가능하게하는 AI의 민주화 증가는 모든 비즈니스 크기의 채택을위한 궤도를 가속화하고 있습니다. 지역 성장 책임자에 위치한 미국 자동 기계 학습 (Automl) 시장은 AUML 솔루션의 AI 연구 및 엔터프라이즈 채택에 대한 풍부한 투자로 강력하게 위치하고 있습니다. 회사는 생산성, 예측 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 향상시키기 위해 AI 지원 자동화를 시스템에 포함시키고 있습니다. 자율 주행 차량, 사이버 보안 및 개인화 된 마케팅과 같은 분야에서 무거운 automL을 요구하는 경쟁에도 불구하고 점점 더 많은 산업력을 얻습니다. 미국 규제 프레임 워크는 또한 AUT 윤리 및 거버넌스를 파악하기 위해 성숙하며, 이는 Automl 기술을 책임감있게 가능하게 할 수 있습니다.

유럽

유럽은 AII 및 디지털 혁신으로 인해 자동 기계 학습 (Automl) 시장 점유율과 AI가 사용되는 윤리를 개선하기위한 법률의 큰 성장입니다. 독일, 영국 또는 프랑스와 같은 국가의 모든 정부는 현재 기술 경쟁을 유지하기 위해 AI 연구 및 혁신을 지원하고 있습니다 (특히 개발 도로가 길기 때문에). 금융은 가장 큰 자동 채택 자 중 하나이며, AI-예방 모델은 재무/신용 점수 및 사기 탐지에 의해 주도됩니다. 또한 제조, 자동차 및 건강 관리는 프로세스를 간소화하고 가치 개선, 고객 경험을 주도하기 위해 Automls를 사용하는 일부 산업 일뿐입니다. 유럽 ​​AI 규제는 Automl을 좋은 빛으로 만들고 책임감있는 사용과 함께 갈 것입니다. 머신 러닝 응용 프로그램을 투명하게 만들고 사람들이 책임을집니다.

아시아

Automl 시장 점유율, 아시아 태평양 지역 점유율은 빠른 디지털화의 뒷면과 중국, 일본, 인도, 한국에서 AI의 채택이 증가함에 따라 지역의 강력한 전자 상거래, Fintech 및 Smart City 이니셔티브가 AI가 구동하는 자동화의 필요성을 불러 일으키고 있습니다. 중국은 정부가 지원하는 AI 개발 프로그램과 딥 러닝 기술 채택으로 인해 산업 전반에 걸쳐 증가하는 통합 배치를 경험했습니다. 일본 제조업은 AI가 주도하는 로봇 공학 및 자동화에 관심이 있으며 성장을위한 새로운 길을 열었습니다. Automl 도구는 인도에 존재하는 데이터 과학 및 분석 산업 확장을위한 데이터 과학 및 엔터프라이즈 의사 결정에 대한 수요가 증가하고 있습니다. AI가 건강 관리 교육에서 사이버 보안에 이르기까지 수직에 포함되면서 아시아 태평양 지역의 Automl 시장에는 상당한 성장 잠재력이 있습니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

자동화 된 기계 학습 (Automl) 시장의 주요 경쟁 업체는 접근성과 사용 속도를 높이기 위해 혁신, 전략적 파트너십 및 AI 민주화에 중점을두고 있습니다. 비즈니스는 No-Code/Low-Code에서 Auto Onboard Business (AI 전문 지식이없는)에 Automl 플랫폼을 사용하고 머신 러닝을 활용하고 있습니다. 주요 플레이어는 레거시 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 연결하기 위해 클라우드 기반 Automl 솔루션을 향상시키고 있습니다. 딥 러닝 자동화 및 설명 가능한 AI : 기술 회사, 대학 및 연구 기관과의 전략적 파트너십 이이 공간에서 기술적 진보의 국경을 추진하고 있습니다. 또한 회사는 변화하는 규제 프레임 워크와 일치하여 모델을 이해할 수 있고 해석 가능하며 윤리적 인 AI 배포로 만들고 있습니다.

자동화 된 기계 학습 (자동화 된 기계 학습) 회사 목록 

• 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)

주요 산업 개발

2024 년 2 월 : Datarobot (미국)은 오픈 소스 분산 컴퓨팅 플랫폼 인 Covalent로 알려진 회사 인 Agnostig를 인수했습니다. 이 전략적 움직임은 고급 컴퓨팅 오케스트레이션 및 최적화 기능을 통합하여 에이전트 AI 애플리케이션 개발에서 Datarobot의 기능을 향상시키는 것을 목표로합니다. 이번 인수는 단편화 된 인프라에서 AI 애플리케이션을 관리 할 때 조직이 직면 한 과제를 해결하여보다 효율적이고 확장 가능한 AI 솔루션을 가능하게합니다.

보고서 적용 범위

자동화 된 머신 러닝 (Automl) 시장 보고서는 발전하는 산업 환경에 대한 심층 분석을 제공하여 시장 성장, 과제 및 기회를 주도하는 주요 요인을 강조합니다. 유형, 응용 프로그램 및 지역을 기반으로 한 시장 세분화를 조사하여 여러 부문의 수요 패턴에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이 보고서는 경쟁 환경을 탐구하여 주요 플레이어 프로파일 링 및 AutomL 기능을 향상시키기위한 전략적 이니셔티브를 탐구합니다. 또한 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 분석의 발전이 의료, 금융 및 소매를 포함한 다양한 산업에서 Automl 솔루션의 채택을 가속화하는 방법을 탐구합니다.

또한,이 보고서는 공급망의 중단, 비즈니스 우선 순위의 변화 및 자동화에 대한 의존도 증가를 통해 시장 역학에 영향을 미친 Covid-19와 같은 글로벌 사건의 영향을 평가합니다. 주요 산업 개발, 합병 및 인수 및 시장 확장을 형성하는 혁신적인 제품 출시를 강조합니다. 또한이 보고서는 성장 예측, 투자 기회 및 규제 통찰력을 제공하여 비즈니스 및 투자자가 진화하는 자동 생태계에서 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.