Aprendizado de máquina automatizado (Automl) Tamanho do mercado, participação, crescimento e análise da indústria, por tipo (plataforma e serviço), por aplicação (grande empresa e PMEs) e insights regionais e previsão para 2033

Aprendizado de máquina automatizado (Automl) Visão geral do mercado

Prevê -se que o tamanho do mercado global de aprendizado de máquina automatizado (Automl) atinja US $ xx bilhões em 2033 de US $ xx bilhões em 2025, registrando um CAGR de xx% durante o período de previsão.

O mercado automatizado de aprendizado de máquina (Automl) está movendo o Sky High, pois as empresas estão adotando soluções habilitadas para AI para o desenvolvimento e implantação automatizadas de modelos em um ritmo mais rápido, em oposição de maneiras nativas. As plataformas automáticas fornecem aos usuários não qualificados a capacidade de modelar, treinar e ajustar modelos de aprendizado de máquina com pouca ou nenhuma intervenção de mãos dos cientistas de dados, simplificando projetos de ciência de dados e diminuindo o tempo necessário. O mercado mundial para o OEM é impulsionado pelo aumento da adoção, particularmente em vários setores, como assistência médica, finanças, varejo e manufatura, devido à demanda predominante de mecanismo de busca com base no consumidor baseado em IA automatizado. As organizações estão usando o Automl para obter uma vantagem competitiva, tomar melhores decisões e fornecer aos clientes experiências superiores ao ter dados na ponta dos dedos.

Cloud Automl está se tornando popular, pois os recursos de IA em escala corporativa são mais comumente exigidos em escalonáveis ​​e econômicos. Além disso, a crescente incorporação em plataformas de inteligência de negócios / análise, bem como a adoção do mercado, é impulsionada pela incorporação do Automl em soluções de inteligência de negócios. Espera -se que o mercado automático cresça drasticamente com a ajuda de avanços profundos de aprendizado, processamento de linguagem natural (PNL) e análise preditiva. Os próximos investimentos em tecnologia de IA e a introdução de soluções de IA de código sem código/baixo código também abastecerão a expansão do mercado, com a IA se tornando progressivamente disponível para empresas em todas as faixas.

Covid-19 Impact

" Aprendizado de máquina automatizado (Automl) A indústria teve um efeito positivo devido à interrupção da cadeia de suprimentos durante o covid-19 pandêmico "

A pandemia global de Covid-19 tem sido sem precedentes e impressionantes, com o mercado experimentando uma demanda superior ao esperado em todas as regiões em comparação com os níveis pré-pandêmicos. O repentino crescimento do mercado refletido pelo aumento do CAGR é atribuído ao crescimento e demanda do mercado que retornam aos níveis pré-pandêmicos.

Durante o mercado Covid 19 Pandemic, Automated Machine Learning (Automl) obteve uma boa vantagem, pois as empresas procuravam gerenciar problemas operacionais, contando com a automação orientada à IA. Lidando com mudanças significativas na disponibilidade da força de trabalho e interrupções nos negócios, isso forçou as organizações a usar o Automl para acelerar sua tomada de decisão com dados e aumentar a eficiência. Logo, as soluções Cloud Automl se transformaram em soluções hiper-demandadas, pois o trabalho remoto era o novo normal, causando mais indústrias (assistência médica incluídas) e organizações a adotarem. Além disso, as empresas usaram o Automl para prever análises que ajudaram a prever riscos pandêmicos e prever a otimização da cadeia de suprimentos, bem como estratégias de envolvimento do cliente. Os investimentos em soluções de IA e Automl foram ainda mais acelerados pela maior ênfase na transformação digital antes da pandemia. A crescente importância da automação e da inovação orientada pela IA pelas empresas continuará impulsionando o crescimento no mercado automático pós-pandêmico.

Trendência mais recente

Adoção crescente de IA generativa e plataformas sem código crescendo reconhecimento de condicionamento físico para impulsionar o crescimento do mercado

Uma das principais tendências do mercado automatizado de aprendizado de máquina (Automl) que estão mudando à medida que falamos é a incorporação de IA generativa e grandes modelos de linguagem (LLMS), para melhorias no treinamento de modelos para automação pronta para uso. As organizações estão usando a IA para automatizar os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina mais difíceis, convergindo um pouco da necessidade de talento técnico profundo. Com esse cenário em mudança, o Automl se torna mais disponível para os não especialistas que escalam a adoção em áreas como saúde, finanças e varejo e muito mais. As plataformas automáticas de código baixo e sem código também estão permitindo que cidadãos corporativos que sabem usar o Excel para fornecer soluções orientadas a IA, sem problemas de programação. Os aplicativos corporativos estão cada vez mais se voltando para os serviços de automl baseados em nuvem que fornecem soluções escaláveis ​​e de baixo custo para a rápida implantação dos modelos de IA. Enquanto as empresas continuam trabalhando na democratização da IA, o Automl será um facilitador essencial da inovação e da eficiência operacional nos próximos anos.

Aprendizado de máquina automatizado (Automl) Segmentação de mercado

por tipo

Com base no tipo, o mercado global pode ser categorizado em plataforma e serviço

• Plataforma: a plataforma possui ferramentas de software e construção de Automl e AII que automatizam a simplificação de preparação de dados, pesquisa de modelos, ajuste de parâmetros e implantação hiper. A adoção está sendo impulsionada por uma proliferação de soluções de ML de código sem código/código baixo direto, tornando o aprendizado de máquina acessível a não especialistas.

• Serviço: A categoria de serviço inclui suporte de consultoria e treinamento relacionado à Integration Automl às práticas. Estamos vendo cada vez mais empresas procurar ajuda dos provedores de serviços de recursos para ter uma rápida implantação/gerenciamento de soluções baseadas em automóveis alimentadas pela automação orientada pela IA.

por aplicação

Com base na aplicação, o mercado global pode ser categorizado em grandes empresas e PMEs

• Grande empresa: o Automl é usado em escala por grandes empresas para desenvolver seus processos de análise de dados, modelagem preditiva e tomada de decisão adotáveis ​​em setores como finanças, saúde e varejo para soluções de IA escaláveis ​​e automação econômica são as necessidades.

• PMEs: Automl para pequenas e médias empresas (PMEs) visam preencher a falta de habilidades internas da ciência de dados necessárias para as idéias orientadas pela IA. A disponibilidade de soluções automáticas baseadas em nuvem a preços competitivos facilita para as PME a integrar a IA em sua operação.

Dinâmica do mercado

A dinâmica do mercado inclui fatores de direção e restrição, oportunidades e desafios declarando as condições do mercado.

fatores de determinação

" A crescente demanda por soluções de AI de código sem código e baixo código para aumentar o mercado "

O crescimento do mercado do Máquinas Automatizado (Automl Factor Learning Learning (Automl) é o maior requisito para a IA fácil e o aprendizado de máquina implantam a adoção de insights impulsionados pela IA em diferentes setores, como saúde, finanças, varejo ou manufatura, estão forçando muitas empresas a começar a usar a IA na decisão e otimização. Mas a questão é que há falta de cientistas de dados experientes e o processo tradicional de desenvolvimento de aprendizado de máquina é muito difícil. As plataformas automatizadas automatizam o levantamento pesado (como preparação de dados e engenharia de recursos, seleção de modelos etc.) da qual os usuários menos experientes podem aproveitar, para mover o ML tradicional de especialistas apenas para o aprendizado de máquina para todos. Além disso, o Auto ML em plataformas baseadas em nuvem amplia a escalabilidade também reduz a barreira que pode atingir todo o tamanho da organização para usar a IA sem gastar muito dinheiro infra. Na unidade de implementações mais acessíveis da IA, espera-se que a demanda por soluções sem código e baixo código de código

" Adoção crescente de IA e tomada de decisão orientada a dados para expandir o mercado "

A transformação digital exponencialmente que aumenta as indústrias, tem uma adjacência muito forte à crescente demanda de automação orientada à IA que impulsiona o crescimento no mercado de automóveis. Esses dados estão sendo gerados por empresas a granel e extraindo insights desses dados para análise preditiva, comportamento do cliente, roubo de identidade e otimização operacional é essencial para ficar adiante na concorrência. O Automl diminui o ciclo de vida do desenvolvimento do modelo para que as empresas possam obter valor com seus dados mais rapidamente, sem a necessidade de níveis tão altos de intervenção humana para gerenciar a peça inteira. Empresas como o comércio eletrônico usam o Automl para recomendações personalizadas, enquanto as organizações de saúde o usam como diagnóstico preditivo e planejamento de tratamento. O Automl também é levado em uso por instituições financeiras para melhor avaliação de riscos e prevenção de fraudes. Isso significa que, à medida que o uso de IA se torna cada vez mais difundido, veremos um requisito crescente para soluções de aprendizado de máquina automatizadas, escaláveis ​​e rápidas que são aplicadas pela demanda entre os setores no Automl.

fator de restrição

" altos custos de implementação e desafios de integração " " para potencialmente impedir o crescimento do mercado "

Não obstante, os desafios de implementação e integração encontrados no mercado de automóveis, que é rapidamente a expansão, tornam -o indescritível como uma barreira, especialmente para pequenas e médias empresas (PMEs). As plataformas automáticas são habitualmente implantadas à custa de uma extensa infraestrutura em nuvem, recursos de computação e data warehousing, que não são acessíveis a empresas orçadas. Além disso, a integração de soluções Automl com os atuais sistemas de TI, bancos de dados e fluxos de trabalho nas organizações-embora possíveis-pode complicar e demorar muito tempo sem conhecimento técnico adequado que muitas organizações têm. Os problemas de adoção do legado levam à queda nas taxas de adoção e dificultam bastante as empresas a aproveitar ao máximo o Automl na prática. Para aliviar essas dificuldades, os fornecedores agora estão se concentrando na criação de soluções automáticas econômicas que podem ser facilmente integradas a uma ampla gama de usuários.

Oportunidade

" Expansão do Automl in Edge Computing e IoT Applications para criar oportunidades para o produto no mercado "

Os dispositivos de computação e Internet das Coisas (IoT) estão decolando, fazendo com que o Sky-Bocket do mercado automático. A necessidade de aprendizado de máquina automatizado (Automl) na borda está aumentando, à medida que as indústrias começam a produzir petabytes (ou mais) de dados em tempo real a partir de dispositivos conectados. O Automl pode agilizar as decisões nos casos de uso crítico, como manutenção e fabricação preditiva, detecção de fraude viva em finanças e diagnóstico personalizado de assistência médica. Além disso, a combinação do Automl com a AI Edge reduz a latência, aprimora a segurança e reduz a dependência da computação em nuvem, é uma solução econômica para a empresa. À medida que as organizações avançam em direção à análise e automação em tempo real, alimentadas pela IA, o Automl crescerá a uma enorme taxa em computação de borda e ecossistemas de IoT à medida que se esforçam para obter resultados imediatos.

desafio

" garantir a interpretabilidade do modelo e a conformidade com os regulamentos pode ser um desafio potencial para os consumidores "

Interpretabilidade do modelo e conformidade com todos os regulamentos governamentais A discussão por padrão no aprendizado de máquina começa como uma “caixa preta” opaca porque o Automl faz a construção de modelos e otimização em escala que realmente os usuários regulam não entendem como são feitos. A ausência de transparência causa um desafio em áreas como finanças, saúde e seguro, onde a maioria dos países exige que essa explicação para decisões orientadas pela IA sejam explicáveis. Além disso, leis de privacidade de dados como GDPR e CCPA responsabilizam a IA e os fornecedores automáticos deverão fornecer modelos explicáveis ​​e sem viés como uma solução para as demandas de regulamentação. A solução do obstáculo exige mecanismos XAI (explicáveis ​​IA) e estruturas de AI Automl que rastreiam as melhores práticas em confiança, possibilitando as indústrias.

Aprendizado de máquina automatizado (Automl) Mercado Regional Insights

América do Norte

Atualmente, a América do Norte desfruta de uma participação de mercado automática de destaque devido à evolução da tecnologia em ritmo acelerado, adoção de inteligência artificial (IA) em todos os lugares e investimentos concretos na automação de IA. Os principais participantes do setor, organizações de pesquisa e uma constelação de startups de tecnologia automática impulsionam a inovação em soluções automáticas. Com a demanda cada vez maior por decisão centrada nos dados nas finanças, saúde, varejo e manufatura e a lista de casos de uso continua a crescer, a demanda por aprendizado de máquina automatizado é esperado. Além disso, o aumento da democratização da IA ​​ativado pelas plataformas de automóveis (sem código/código baixo) está acelerando a trajetória para adoção em todos os tamanhos de negócios. Posicionados no chefe de crescimento regional, o mercado de aprendizado de máquina automatizado dos Estados Unidos (Automl) está fortemente posicionado com abundante investimento em pesquisa de IA e adoção corporativa de soluções automáticas. As empresas estão incorporando a automação habilitada para a AI em seus sistemas para melhorar a produtividade, análise preditiva e inteligência de negócios. Apesar das competições que exigem o Automl pesado em áreas como veículos autônomos, a segurança cibernética e o marketing personalizado recebem cada vez mais poderes industriais. A estrutura regulatória dos EUA também está amadurecendo para descobrir a ética e a governança da IA, o que pode ajudar a ativar a Automl Technologies com responsabilidade.

Europa

A Europa é um grande crescimento no mercado de aprendizado de máquina automatizado (Automl) devido à IA e à transformação digital e às leis para melhorar a ética pela qual a IA é usada. Todos os governos de países como Alemanha, Reino Unido ou França agora estão apoiando a pesquisa e a inovação da IA ​​para permanecer competitiva pela tecnologia (especialmente porque existem longas estradas de desenvolvimento). O Financial é um dos maiores adotantes de automóveis, onde os modelos de preditivos da AI, impulsionados pela pontuação financeira/de crédito e detecção de fraude. Além disso, a fabricação, automotiva e assistência médica são apenas alguns setores que empregam automóveis para otimizar processos e impulsionar a melhoria do valor, a experiência do cliente. O regulamento europeu de IA colocaria o Automl sob uma boa luz, acompanhando o uso responsável; Tornando aplicativos de aprendizado de máquina transparentes e responsáveis.

Ásia

Participação no mercado Automl, a Ásia-Pacífico é uma taxa de crescimento maciça entre as regiões com rápida digitalização e a crescente adoção de IA na China, Japão, Índia, Coréia do Sul etc. O comércio eletrônico robusto, FinTech e iniciativas da cidade inteligente em toda a região, estão alimentando a necessidade de automação de AI. A China experimentou a implantação crescente de automl entre as indústrias devido a programas de desenvolvimento de IA apoiados pelo governo em andamento e adoção de tecnologia de aprendizado profundo. A manufatura japonesa tem interesse em robótica e automação impulsionada pela IA, abrindo novos caminhos para o crescimento. As ferramentas automáticas viram uma demanda crescente na ciência de dados e na tomada de decisões corporativas para a expansão da indústria de TI e análise presente na Índia. Com a IA sendo incorporada em verticais da educação em saúde à segurança cibernética, há um potencial de crescimento considerável para o mercado automático na Ásia -Pacífico.

Principais players da indústria

" Principais players da indústria moldando o mercado por meio de inovação e expansão do mercado "

Os principais concorrentes para o mercado automatizado de aprendizado de máquina (Automl) estão se concentrando na inovação, parcerias estratégicas e democratização da IA ​​entre outras pessoas para aumentar a acessibilidade e a velocidade de uso. As empresas estão usando plataformas Automl em NO Code/Low Cod para empresas de bordo de automóveis (sem experiência em IA) e utilizam o aprendizado de máquina. Os principais players estão aprimorando suas soluções automáticas baseadas em nuvem para se conectar perfeitamente aos sistemas corporativos legados. Automação de aprendizado profundo e IA explicável: parcerias estratégicas com empresas de tecnologia, universidades e institutos de pesquisa estão empurrando as fronteiras do progresso técnico nesse espaço. Além disso, as empresas estão aumentando a implantação de IA compreensível, interpretável e ética, em conformidade com a mudança de estruturas regulatórias.

Lista das principais empresas de aprendizado de máquina automatizado (Automl)

• Amazon Web Services Inc. (Estados Unidos)
• DataRobot (Estados Unidos)
• Edgeverve Systems Limited (Índia)
• H2O.ai Inc. (Estados Unidos)
• IBM (Estados Unidos)
• Jadbio - Gnose da S.A. (Grécia)
• Qliktech International AB (Suécia)
• Auger (Estados Unidos)
• Google (Estados Unidos)
• Microsoft (Estados Unidos)
• SAS Institute Inc. (Estados Unidos)

Principais desenvolvimentos da indústria

fevereiro de 2024: A DataRobot (Estados Unidos) adquiriu a Agnostig, uma empresa conhecida por sua plataforma de computação distribuída de código aberto, Covalent. Esse movimento estratégico visa aprimorar os recursos do DataROBOT no desenvolvimento de aplicativos de IA agênticos, integrando os recursos avançados de orquestração e otimização de computação. A aquisição aborda os desafios que as organizações enfrentam no gerenciamento de aplicativos de IA em infraestruturas fragmentadas, permitindo soluções de IA mais eficientes e escaláveis.

Relatório Cobertura

O relatório de mercado automatizado de aprendizado de máquina (Automl) fornece uma análise aprofundada do cenário da indústria em evolução, destacando fatores-chave que impulsionam o crescimento, desafios e oportunidades do mercado. Ele examina a segmentação de mercado com base no tipo, aplicação e região, oferecendo informações valiosas sobre padrões de demanda em diferentes setores. O relatório investiga o cenário competitivo, perfilando os principais players e suas iniciativas estratégicas para aprimorar os recursos de automóveis. Além disso, explora como os avanços em inteligência artificial, computação em nuvem e análise de big data estão acelerando a adoção de soluções automáticas em vários setores, incluindo saúde, finanças e varejo.

Além disso, o relatório avalia o impacto de eventos globais como o Covid-19, que influenciaram a dinâmica do mercado por meio de interrupções nas cadeias de suprimentos, mudanças nas prioridades de negócios e maior dependência da automação. Ele destaca os principais desenvolvimentos da indústria, fusões e aquisições e lançamentos inovadores de produtos que moldam a expansão do mercado. Além disso, o relatório fornece previsões de crescimento, oportunidades de investimento e insights regulatórios para ajudar empresas e investidores a tomar decisões informadas no ecossistema Automl em evolução.