서비스형 기계 학습 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(프라이빗 클라우드 서비스형 기계 학습, 공용 클라우드 서비스형 기계 학습, 하이브리드 클라우드 서비스형 기계 학습) 애플리케이션별(개인, 비즈니스) 및 지역 예측(2026~2035년)

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서비스로서의 기계 학습 시장 개요

글로벌 서비스형 기계 학습 시장은 2026년 31억 1천만 달러에서 2035년까지 184억 1천만 달러에 도달하고 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 21.8%로 성장할 것으로 예상됩니다. 북미는 클라우드 AI 제공업체의 지원을 받아 45~50%의 점유율을 차지합니다. 아시아 태평양 지역은 기술 스타트업에 힘입어 30~34%를 차지합니다.

서비스형 기계 학습(Machine Learning as a Service) 시장은 빠르게 진화하고 있으며 시스템 마스터링을 운영에 통합하기 위한 접근 가능하고 확장 가능한 솔루션을 그룹에 제시하고 있습니다. 클라우드 시스템을 통해 도구와 프레임워크를 제공함으로써 Machine Learning as a Service를 통해 기업은 방대한 내부 이해나 인프라 없이도 고급 분석을 활용할 수 있습니다. 이 모델은 정교한 알고리즘에 대한 승인을 민주화하여 기록 평가, 예측 모델링 및 자연어 처리를 포함한 의무를 촉진합니다. 서비스형 기계 학습(Machine Learning as a Service) 시장의 주요 업체는 Amazon, Google, Microsoft와 같은 주요 기술 회사로 구성되어 있으며 개발자와 비즈니스를 위한 강력한 구조를 제공합니다. 시장은 자동화에 대한 요구 증가, 더욱 바람직한 기록 통찰력, 실시간 선택에 대한 요구에 힘입어 성장하고 있습니다. 의료에서 금융에 이르기까지 다양한 산업이 이 기술을 채택함에 따라 서비스형 기계 학습(Machine Learning as a Service) 시장은 혁신을 촉진하고 기관이 정보 중심 환경에서 공격적인 자세를 유지할 수 있도록 획기적으로 발전할 것으로 예상됩니다.

코로나19 영향

서비스 시장으로서의 머신러닝 코로나19 팬데믹 기간 동안의 도전과 좌절로 인해 부정적인 영향을 미쳤습니다.

전 세계적으로 코로나19 팬데믹(세계적 대유행)은 전례가 없고 충격적이었습니다. 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 수요가 예상보다 낮습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19 팬데믹은 서비스 시장 성장으로서의 머신러닝을 포함한 수많은 부문에 전례 없는 혼란을 가중시켰습니다. 처음에는 가상 답변과 광범위한 역량에 대한 수요가 급증하면서 기업이 이익을 얻는 것처럼 보였습니다. 그러나 전염병은 또한 호황과 채택을 방해하는 엄청난 요구 상황을 가져왔습니다. 공급망 중단으로 인해 중요한 하드웨어 및 소프트웨어 첨가제 공급이 영향을 받아 일정 이행이 지연되었습니다. 또한 금전적 불확실성으로 인해 많은 기업이 예산을 삭감하고 서비스형 기계 학습과 같은 진보적인 기술에 대한 자금 조달을 제한했습니다. 그룹이 장기간의 디지털 혁신보다 단기 생존을 우선시함에 따라 서비스형 기계 학습 프로젝트 몇 개가 연기되거나 취소되었습니다. 더욱이, 갑작스러운 원격 근무로의 전환으로 인해 협업 및 사실 보호가 까다로운 상황이 발생하여 새로운 기술 채택을 주저하게 되었습니다. 전반적으로, 팬데믹은 서비스로서의 기계 학습의 능력을 강조했지만, 팬데믹이 만연한 세계에서 완전한 능력을 실현하기 위해 시장이 해결해야 할 취약점도 발견했습니다.

최신 트렌드

시장에서 자동 기계 학습 드라이브의 부상

서비스형 기계 학습(서비스형 기계 학습) 시장의 초현대적 추세 중 하나는 자동화된 기계 학습(AutoML) 도구의 출현입니다. AutoML은 통계 전처리, 버전 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 등 주요 업무를 자동화하여 시스템 마스터링 개선 시스템을 단순화합니다. 이러한 추세는 비전문가가 대규모 프로그래밍 기술이나 심층적인 기술 이해가 필요 없이 기계 마스터링 기능을 활용할 수 있도록 허용하기 때문에 특히 중요합니다. AI 답변의 빠른 배포에 대한 수요가 증가함에 따라 운영 성능을 향상하고 혁신을 추구하는 기업들 사이에서 AutoML 플랫폼을 사용하면 기업은 다양한 모델로 신속하게 테스트하고 전반적인 성능을 최적화하며 기계가 프로그램에 대한 지식을 얻을 수 있는 시간을 단축할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 장치 연구 구현의 복잡성을 늦추는 대신 전략적 선택에 더 많은 것을 인식할 수 있습니다. 이러한 추세는 더 이상 우수한 분석에 대한 진입을 민주화하지 않지만 통계 중심 파노라마 내에서 비즈니스의 일반적인 확장성과 민첩성을 향상시킵니다.

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서비스 시장 세분화로서의 기계 학습

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 프라이빗 클라우드 서비스로서의 기계 학습, 퍼블릭 클라우드 서비스로서의 머신 러닝, 하이브리드 클라우드 서비스로서의 머신 러닝으로 분류될 수 있습니다.

• 서비스형 프라이빗 클라우드 기계 학습: 프라이빗 클라우드는 기업 자체 인프라 내의 애플리케이션을 파악하는 시스템용 전용 소스를 제공하여 더 나은 보안을 보장하고 통계를 조작합니다. 이 옵션은 엄격한 규정 준수 요구 사항이나 내부에 남아 있어야 하는 민감한 사실이 있는 조직에 적합합니다.

• 서비스형 퍼블릭 클라우드 기계 학습: 퍼블릭 클라우드는 인터넷을 통해 공유 자산을 통해 제품에 대한 지식을 얻는 가젯을 제공하여 광범위한 사용자가 접근할 수 있도록 합니다. 확장성과 비용 효율성을 제공하므로 기업은 우수한 ML 장비 및 인프라를 활용하면서도 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다.

• 서비스형 하이브리드 클라우드 기계 학습: 하이브리드 클라우드는 각 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드 환경을 통합하여 조직이 확장 가능한 시스템 마스터링 책임을 위해 퍼블릭 클라우드 소스를 활용하는 동시에 프라이빗 서버에 민감한 정보를 보관할 수 있도록 해줍니다. 이 기술은 유연성을 제공하여 그룹이 기록 보안을 보장하면서 성능과 가격을 최적화할 수 있게 해줍니다.

애플리케이션 별

응용 프로그램을 기준으로 글로벌 시장은 개인, 비즈니스로 분류될 수 있습니다.

• 개인: 서비스형 개인 기계 학습 솔루션은 통계 평가, 비공개 권장 사항, 예측 모델링과 같은 업무에 사용할 수 있는 장비를 제공하여 개인 고객에게 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스에는 소비자가 만족하는 인터페이스가 제공되는 경우가 많아 취미로 하는 사람과 학생들이 큰 기술적 전문 지식 없이도 시스템 학습을 발견할 수 있습니다.

• 비즈니스: 서비스형 비즈니스 기계 학습 솔루션은 그룹을 위해 맞춤 제작되어 대규모 기록 처리, 고급 분석 및 모델 지식을 얻는 장치 배포를 지원하는 강력한 시스템을 제공합니다. 이러한 서비스는 기업이 정보 중심 통찰력을 통해 선택을 꾸미고, 운영을 최적화하고, 혁신을 추진하도록 지원합니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

데이터 기반 통찰력에 대한 수요 증가가 시장을 주도합니다

기관이 의사 결정에서 데이터 비용을 점점 더 인식함에 따라 서비스형 기계 학습(Machine Learning as a Service)에 대한 지식을 얻는 장치에 대한 수요가 급증했습니다. 기업은 고급 분석을 활용하여 공격적인 이점을 압박하고 운영 효율성을 향상하며 고객 연구를 강화하는 통찰력을 활용하려고 합니다. 서비스형 기계 학습 구조는 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 필수적인 장비를 제공하여 기업이 엄청난 내부 지식이나 인프라를 보유하지 않고도 스타일을 발견하고 정보에 입각한 예측을 할 수 있도록 지원합니다.

클라우드 컴퓨팅 채택 증가로 시장 주도

클라우드 컴퓨팅의 실질적인 채택은 서비스 시장으로서의 기계 학습을 눈에 띄게 촉진했습니다. 클라우드 플랫폼은 기업이 장치 학습 모델과 애플리케이션을 빠르게 배포할 수 있도록 확장 가능하고 비용 효과적인 솔루션을 제공합니다. 이러한 유연성으로 인해 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 상당한 사전 투자의 필요성이 줄어들고 더 광범위한 기업에서 고급 분석을 사용할 수 있게 됩니다. 더 큰 기업이 클라우드로 전환함에 따라 서비스형 기계 학습에 대한 수요는 계속 발전하고 혁신을 촉진하며 디지털 혁신을 가속화합니다.

억제 요인

데이터 개인 정보 보호 문제로 인해 시장 성장이 제한됨

서비스형 기계 학습(서비스형 기계 학습 시장은 정보 개인 정보 보호 및 안전에 대한 문제가 커지고 있습니다. 기관이 민감한 통계를 관리하기 위해 점점 더 클라우드 기반의 완전한 답변에 의존함에 따라 GDPR 및 HIPAA와 함께 규칙 준수와 관련하여 강화된 조사에 직면하게 됩니다. 기록 침해 및 무단 액세스에 대한 우려로 인해 기관은 서비스형 기계 학습을 절대적으로 수용하는 것을 방해할 수 있습니다. 이러한 우려는 사실 민감도가 민감한 의료 및 금융과 같은 산업에서 특히 심각합니다. 결과적으로, 조직은 외부 서비스를 활용하는 대신 내부에서 장치 연구 전략을 유지하도록 선택할 수 있으며, 이를 통해 서비스형 기계 학습(Machine Learning as a Service) 시장의 기능 향상을 방해할 수 있습니다. 이러한 개인 정보 보호 문제를 우수한 보안 기능과 투명한 사실 관리 방식을 통해 해결하는 것은 서비스형 기계 학습(Machine Learning as a Service) 답변을 수용하도록 장려하는 데 중요합니다.

기회

최소한의 자금으로 운영을 혁신하고 최적화하여 시장 내에서 새로운 기회 창출

서비스형 기계 학습(서비스형 기계 학습 시장은 조직이 최소한의 사전 자금으로 운영을 혁신하고 최적화할 수 있도록 함으로써 새로운 기회를 창출합니다. 서비스형 기계 학습 구조가 우수한 장비 및 알고리즘에 대한 진입 권한을 제공하므로 조직은 상당한 기술 전문 지식 없이도 가젯 마스터링 프로그램으로 테스트할 수 있습니다. 이러한 접근성은 소매업의 예측 분석 또는 금융의 전산화된 위험 평가를 포함하여 정확한 업계 요구에 맞게 맞춤 설계된 답변의 개선을 촉진합니다. 또한 AutoML 답변의 상승세 비전문가도 AI의 힘을 활용하여 전문 지식 풀을 확대하고 다양한 부문에서 머신러닝 채택을 가속화할 수 있습니다.

도전

만족스러운 데이터와 가용성은 시장의 잠재적인 과제가 될 수 있습니다.

서비스형 기계 학습(서비스형 기계 학습 시장은 호황을 방해하는 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 한 가지 중요한 문제는 현재 구조와 서비스형 기계 학습 시스템이 혼합되어 복잡하고 도움이 광범위할 수 있다는 것입니다. 또한 이러한 서비스를 효율적으로 활용할 수 있는 전문 전문가의 부족은 큰 장벽을 제기하여 엄청난 채택을 제한합니다. 열악하거나 부적절한 사실로 인해 시스템 연구 모델이 비효과적으로 발생할 수 있으므로 데이터 만족과 가용성도 중요한 과제입니다. 마지막으로 클라우드 환경의 사실 안전 및 개인 정보 보호에 대한 우려는 억제할 수 있습니다. 조직은 서비스 솔루션으로서의 기계 학습에 절대적으로 전념하여 시장 확장에 영향을 미칩니다.

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서비스로서의 기계 학습 지역적 통찰력

• 북아메리카

북미는 서비스 시장 점유율로서 기계 학습 내에서 지배적인 기능을 수행합니다. 강력한 기술 인프라와 주요 기술 조직의 과도한 관심 때문입니다. 이 지역은 기계 학습 솔루션의 혁신을 활용하여 연구 개발에 막대한 자금을 지원하는 혜택을 누리고 있습니다. 또한 대규모 전문 기술 풀이 존재하므로 기업은 서비스 제공으로서의 기계 학습을 성공적으로 시행하고 활용할 수 있습니다. 업계가 사실 기반 통찰력의 가격을 점점 더 많이 이해함에 따라 북미 지역은 계속해서 고급 분석 채택을 주도하고 있습니다. 이러한 추세는 유리한 당국의 계획과 경쟁적인 상업 기업 환경을 통해 뒷받침됩니다.

미국은 Google, Amazon 및 Microsoft와 같은 여러 주요 업체를 수용하는 북미 서비스형 기계 학습 시장의 주요 기여자입니다. 스타트업과 기존 기업의 강한 분위기는 최첨단 시스템 학습 솔루션의 개발과 배포를 서두르고 있습니다.

• 유럽

유럽은 서비스형 기계 학습(서비스형 기계 학습) 시장에서 엄청난 역할을 하고 있습니다. 이 지역은 기술을 육성하고 AI 개선을 촉진하는 여러 연구 기관과 대학의 본고장입니다. 또한 유럽 기업은 효율성과 경쟁력 제고를 위한 정보 분석의 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 포함한 규제 프레임워크는 추가적으로 안정적인 서비스형 기계 학습을 요구할 수 있는 정보의 책임 있는 사용을 장려합니다. 의료, 금융, 자동차가 인식 장치를 채택함에 따라 유럽은 이 분야에서 엄청난 호황을 누릴 준비가 되어 있습니다.

• 아시아

아시아는 예상외로 서비스형 기계 학습(서비스형 기계 학습) 시장에서 지배적인 세력으로 부상하고 있습니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가에서는 당국의 업무와 스타트업을 위한 대규모 자금 지원을 통해 AI와 기술을 알아가는 장치에 막대한 투자를 하고 있습니다. 금융에서 의료 및 제조에 이르기까지 해당 지역의 다양한 산업에서는 서비스형 기계 학습을 활용하여 운영 효율성과 구매자 리뷰를 향상시키고 있습니다. 또한 통계 과학 및 분석 분야에서 숙련된 전문 지식의 가용성이 증가하고 있습니다. 서비스형 기계 학습(Machine Learning as a Service) 전 세계 내에서 혁신과 경쟁력 측면에서 아시아를 훌륭하게 자리매김했습니다.

주요 산업 플레이어 

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

서비스형 기계 학습(서비스형 기계 학습 시장은 그 환경을 형성하는 여러 주요 엔터프라이즈 플레이어를 지원합니다. 주요 기관으로는 장비에 대한 지식을 얻는 강력한 시스템 제품군을 제공하는 AWS(Amazon Web Services)와 포괄적인 AI 서비스로 유명한 Microsoft Azure가 있습니다. Google Cloud Platform은 또한 프레임워크에 대한 지식을 얻는 강력한 기계로 유명합니다. IBM은 회사 애플리케이션에 초점을 맞춘 IBM Watson을 통해 전문적인 서비스형 기계 학습 답변을 제공합니다. 다른 놀라운 플레이어로는 Alibaba Cloud 및 Salesforce가 있습니다. 이러한 그룹은 함께 혁신을 주도하고 가젯 마스터링 기술의 대규모 채택을 촉진합니다.

최고의 기계 학습 서비스 회사 목록

• Amazon (U.S.)
• Oracle (U.S.)
• IBM (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Google (U.S.)
• Salesforce (U.S.)
• Tencent (China)

주요 산업 발전

2023년 10월:Amazon Web Services(AWS)가 코드 없는 시스템 학습 장치인 SageMaker Canvas를 출시했습니다.

보고서 범위

서비스형 기계 학습(서비스형 기계 학습 시장은 기업이 점점 더 사실 기반 통찰력과 고급 분석의 가격을 인식함에 따라 엄청난 성장을 할 준비가 되어 있습니다. 확장 가능하고 가격 효율적인 답변을 제공함으로써 서비스형 기계 학습을 통해 기관은 광범위한 내부 노하우나 인프라 없이도 기계 획득 지식을 효과적으로 적용할 수 있습니다. 정보 평가에 대한 수요 증가, 클라우드 컴퓨팅 채택 가속화, AutoML 장비의 상승세를 포함하는 주요 동인이 파노라마를 재편하고 있습니다. 정보 프라이버시 문제와 통합 복잡성은 여전히 엄청난 장애물로 남아 있습니다.

기본 게이머가 자신의 서비스를 계속 혁신하고 아름답게 하기 때문에 공격적인 환경은 마찬가지로 기술에 대한 지식을 얻는 장치의 발전을 촉진할 것입니다. 규제 프레임워크의 지속적인 개발도 시장 역학을 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 전반적으로, 서비스형 기계 학습 시장은 호황을 위한 상당한 규모의 가능성을 제공하여 다양한 분야의 그룹이 AI 및 장치의 힘을 활용하여 운영을 향상하고 전략적 의사 결정을 강화할 수 있도록 지식을 얻습니다.