기계 학습 소프트웨어 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (온-프레미스 및 클라우드 기반), 응용 프로그램 (대기업 및 중소기업), 지역 통찰력 및 2025 년에서 2033 년까지 예측

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머신 러닝 소프트웨어 시장 보고서 개요

글로벌 머신 러닝 소프트웨어 시장 규모는 2024 년에 985 억 달러로 예상되었으며 2033 년까지 1,348 억 달러에이를 것으로 예상되며 2025 년에서 2033 년까지 예측 기간 동안 CAGR을 33.6%로 등록했습니다.

머신 러닝 소프트웨어는 기계 학습 알고리즘 및 기술을 사용하여 컴퓨터가 데이터를 기반으로 배우고 결정 또는 예측을 할 수 있도록하는 범주의 애플리케이션 및 도구를 말합니다. 이 소프트웨어는 대규모 데이터 세트를 처리하고 패턴을 식별하며 명시적인 프로그래밍없이 데이터 중심 예측 또는 결정을 내도록 설계되었습니다. 일부 소프트웨어 플랫폼은 데이터 분석 및 시각화를 위해 특별히 설계되었으며 종종 기계 학습 기능을 통합합니다. 오픈 소스 라이브러리 및 프레임 워크는 기계 학습 모델을 구축하는 데 필요한 라이브러리 및 프레임 워크를 개발자에게 제공하는 도구입니다.

예측 분석 도구는 비즈니스가 과거 데이터 패턴을 기반으로 미래의 결과를 예측하는 데 도움이됩니다. 그들은 종종 정확한 예측을 위해 기계 학습 알고리즘을 통합합니다. Automl 플랫폼은 머신 러닝을 실제 문제에 적용하는 프로세스를 자동화하여 비전거가 응용 프로그램에서 머신 러닝을 더 쉽게 활용할 수 있도록합니다. 딥 러닝 소프트웨어를 사용하면 심층 신경망의 개발 및 교육이 가능하여 복잡한 패턴 인식 및 데이터 처리가 가능합니다.

Covid-19 영향

수요를 크게 높이기위한 데이터 분석 및 예측 모델에 대한 수요

COVID-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거렸으며, 기계 학습 소프트웨어는 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR의 갑작스런 증가는 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로 돌아 오는 수요에 기인합니다.

Covid-19는 전 세계적으로 삶의 변화에 ​​영향을 미쳤습니다. 머신 러닝 소프트웨어 시장 크게 영향을 받았습니다. 바이러스는 다른 시장에 다양한 영향을 미쳤습니다. 여러 국가에서 폐쇄가 부과되었습니다. 이 불규칙한 전염병은 모든 종류의 비즈니스를 중단 시켰습니다. 사례가 증가함에 따라 전염병 중에 제한이 강화되었습니다. 수많은 산업이 영향을 받았습니다. 그러나 기계 학습 소프트웨어 공유 시장은 수요가 증가했습니다.

머신 러닝 소프트웨어 시장의 일부 부문은 글로벌 공급망의 혼란과 잠금 및 제한으로 인해 발생하는 운영 어려움으로 인해 어려움에 직면했습니다. 그러나 공급망 관리에서 최적화 및 자동화의 필요성은 또한 프로세스 간소화에서 기계 학습의 중요성을 강조했습니다. 전염병은 비즈니스의 디지털 혁신을 가속화하여 다양한 원격 작업 및 디지털 커뮤니케이션 애플리케이션을위한 기계 학습 소프트웨어의 채택을 증가 시켰습니다.

전염병으로 인한 소비자 행동과 시장 역학이 급격히 변화함에 따라 정확한 데이터 분석 및 예측 모델에 대한 요구가 높아졌습니다. 머신 러닝 소프트웨어는 비즈니스가 불확실한 시간 동안 정보에 입각 한 결정을 내리는 데 중요한 역할을했습니다. 전염병은 의료 및 제약 산업에서 기계 학습의 사용을 크게 높였습니다. 기계 학습 소프트웨어는 약물 발견, 백신 개발, 환자 모니터링 및 역학 데이터 분석과 같은 작업에 활용되어 바이러스의 확산을 추적했습니다. 시장은 전염병에 따라 머신 러닝 소프트웨어 시장을 향상시킬 것으로 예상됩니다.

최신 트렌드

시장 성장을 넓히기위한 AI & ML 기술의 발전

투명하고 설명 할 수있는 기계 학습 모델 개발에 중점을두고 있습니다. 이 추세는 신뢰와 책임을 향상시키는 것을 목표로하며, 특히 의사 결정이 의료 및 금융과 같은 중대한 결과를 초래하는 응용 프로그램에서. Federated Learning을 사용하면 데이터를 현지화하면서 분산 장치 나 서버에서 기계 학습 모델을 교육 할 수 있습니다. 데이터 개인 정보 보호 및 보안이 가장 중요한 응용 프로그램에서 견인력을 얻고 있습니다.

NLP에서 머신 러닝 소프트웨어의 사용은 계속 발전하여 챗봇, 감정 분석 및 자동화 된 언어 번역과 같은 응용 프로그램을 가능하게했습니다. GPT-3 및 GPT-4와 같은 모델은 NLP의 경계를 밀었습니다. Automl 플랫폼은 더욱 정교 해지고있어 Experts가 머신 러닝 모델을 구축하고 배포하기가 더 쉬워집니다. 이것은 기계 학습을 민주화하고 산업 전반에 걸쳐 사용을 확장합니다. 양자 컴퓨팅 연구는 기계 학습에 영향을 미치기 시작했습니다. 양자 기계 학습 알고리즘은 복잡한 문제를 처리 할 수있는 잠재력에 대해 탐구되고 있습니다. 이러한 최신 개발은 머신 러닝 소프트웨어 시장 점유율을 향상시킬 것으로 예상됩니다.

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기계 학습 소프트웨어 시장 세분화

유형별

유형에 따라 시장은 온 프레미스 및 클라우드 기반으로 나뉩니다.

응용 프로그램에 의해

응용 프로그램을 기반으로 시장은 대기업 및 중소기업으로 분기됩니다.

운전 요인

시장 점유율을 높이기 위해 예측 분석에 대한 수요 증가

소셜 미디어, IoT 장치 및 온라인 트랜잭션과 같은 다양한 소스에서 디지털 데이터가 확산되어 고급 데이터 처리 도구가 필요하여 기계 학습 소프트웨어가 채택되었습니다. 여러 부문의 비즈니스는 예측 분석을 점점 더 활용하여 동향, 고객 행동 및 시장 역학을 예측하고 있습니다. 머신 러닝 소프트웨어는 복잡한 데이터 패턴을 기반으로보다 정확한 예측을 가능하게합니다. 기계 학습 소프트웨어는 빅 데이터 기술과 함께 작동하여 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하고 처리합니다. 빅 데이터의 사용이 다양한 산업에서 계속 증가함에 따라 대규모 데이터 세트를 처리 할 수있는 기계 학습 소프트웨어에 대한 수요도 증가하고 있습니다.

시장 규모를 높이기위한 자동화 및 효율성에 대한 수요 증가

머신 러닝 소프트웨어를 사용하면 다양한 작업을 자동화 할 수있어 운영 효율성이 높아지고 비즈니스 비용이 절감됩니다. 제조, 물류 및 공급망 관리와 같은 산업은 머신 러닝 소프트웨어가 제공하는 자동화 기능의 혜택을받습니다. 챗봇, 가상 어시스턴트 및 언어 번역 서비스와 같은 NLP 응용 프로그램에 대한 수요 증가와 음성 활성화 장치의 채택이 증가함에 따라 이러한 영역에서 기계 학습 소프트웨어에 대한 수요가 이루어졌습니다. 이러한 요소는 기계 학습 소프트웨어 시장을 주도 할 것으로 예상됩니다.

구속 요인

시장 점유율을 방해하기위한 복잡성과 상호 운용성 부족

일부 머신 러닝 소프트웨어 솔루션은 복잡 할 수 있으며 기존 시스템과 협력하려면 상당한 통합 노력이 필요합니다. 다양한 플랫폼과 소프트웨어 간의 상호 운용성이 부족하면 머신 러닝 솔루션을 원활하게 구현하려는 조직에 어려움이 생길 수 있습니다. 기계 학습 및 데이터 과학에 대한 전문 지식을 갖춘 숙련 된 전문가의 부족은 시장에서 중요한 과제입니다. 회사는 숙련 된 인력없이 기계 학습 솔루션을 구현하고 관리하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 기술의 광범위한 채택을 제한 할 수 있습니다. 기계 학습 소프트웨어 시장 성장의 성장을 방해 할 것으로 예상됩니다.

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기계 학습 소프트웨어 시장 지역 통찰력

기술 거인의 존재로 인해 시장을 지배하는 북미

북미, 특히 미국은 기술 혁신 및 연구를위한 글로벌 허브였습니다. 기계 학습 및 인공 지능에 대한 최첨단 연구를 수행하는 세계 최고의 기술 회사, 연구 기관 및 대학 이이 지역에 기반을두고 있습니다. 북미는 기계 학습 소프트웨어의 개발 및 배포를 선도하는 기술을 포함하여 세계 최대의 기술 회사의 본거지입니다. 이 회사들은 기계 학습 솔루션의 혁신과 채택을 주도하여 시장에서 지역의 지배력에 기여했습니다.

주요 업계 플레이어

주요 플레이어는 파트너십에 중점을 두어 경쟁 우위를 확보합니다.

저명한 시장 플레이어는 다른 회사와 파트너십을 맺어 경쟁에서 앞서 나가고 협력 노력을 기울이고 있습니다. 많은 회사들이 또한 제품 포트폴리오를 확장하기 위해 신제품 출시에 투자하고 있습니다. 합병 및 인수는 플레이어가 제품 포트폴리오를 확장하기 위해 사용하는 주요 전략 중 하나입니다.

최고의 기계 학습 소프트웨어 회사 목록

• Microsoft [U.S.]
• Google [U.S.]
• TensorFlow [U.S.]
• Kount [U.S.]
• Warwick Analytics [U.K.]

보고서 적용 범위

이 연구는 예측 기간에 영향을 미치는 시장에 존재하는 회사를 설명하는 광범위한 연구를 통해 보고서를 프로파일 링합니다. 자세한 연구를 통해 세분화, 기회, 산업 개발, 동향, 성장, 규모, 공유, 제약 등과 같은 요소를 검사하여 포괄적 인 분석을 제공합니다.이 분석은 주요 업체와 시장 역학에 대한 가능한 분석이 변경 될 경우 변경 될 수 있습니다.