按类型（平台和服务），按应用（大型企业和中小型企业）以及区域见解和预测到2033

自动化机器学习（AUTOML）市场概述

预计到2033年，全球自动化机器学习（AUTOML）市场规模将从2025年的xx亿美元到2033年，在预测期内的复合年增长率为xx％。

自动化机器学习（AUTOML）市场正在向天空升高，因为公司正在以更快的速度采用AI支持的解决方案，以进行自动化模型开发和部署，而不是本地方式。 Automl平台为非熟练用户提供了模型，训练和微调机器学习模型的能力，而数据科学家的手很少或没有干预，简化了数据科学项目并减少了所需的时间。全球OEM市场的采用率不断提高，特别是在医疗保健，金融，零售和制造等各种行业中，由于自动化AI自动化的消费者撰写的搜索引擎的需求普遍。组织正在使用Automl来获得竞争优势，做出更好的决策，并通过触手可及的数据来为客户提供卓越的体验。

由于企业规模的AI功能在可扩展和成本效益中最常见，因此Cloud Automl变得流行。此外，在商业智能 /分析平台中越来越多的合并以及市场采用是由在商业智能解决方案中纳入汽车的驱动的。预计汽车市场将在深度学习进步，自然语言处理（NLP）和预测分析的帮助下急剧增长。即将进行的对AI技术的投资以及引入无代码/低代码AI解决方案的投资也将推动市场的扩展，并且AI在各个范围内都可以逐步使用。

COVID-19影响 

自动化机器学习（AUTOML）行业有一个积极的由于供应链的破坏在COVID-19大流行期间造成的影响

与流行前水平相比，全球Covid-19的大流行是前所未有和惊人的，所有地区的市场需求都高于所有地区的需求。 CAGR的增长反映出的突然市场增长归因于市场的增长，并且需求恢复到流行前水平。

在Covid 19大流行期间，自动化机器学习（AUTOML）市场取得了良好的支持，因为企业试图通过依靠AI驱动的自动化来管理运营困境。在处理劳动力可用性和业务中断的重大变化时，该组织不得不使用AutoML来加快他们从数据中的决策加快决策并提高效率。很快，云汽车解决方案变成了超级要求的解决方案，因为远程工作是新的正常工作，导致更多行业（包括医疗保健）和组织采用它。除了之外，这些公司使用Automl来预测有助于预测大流行风险并预测供应链优化以及客户参与策略的分析。由于更加强调数字化转型前和大流行，因此对AI和AUTOML解决方案的投资进一步加速了。企业的自动化和AI驱动创新的重要性将继续推动大流行后汽车市场的增长。

最新趋势

越来越多地采用生成的AI和无代码平台，增强健身识别以推动市场增长

随着我们所说的，正在发生变化的主要自动化机器学习（AUTOML）市场趋势之一是纳入生成AI和大型语言模型（LLMS），以改善模型培训到现成的自动化。组织正在使用AI来自动化更艰难的机器学习工作流程，这有些融合了对深度技术人才的需求。随着这种不断变化的景观，Automl更加适用于非专家，这些专家将在包括医疗保健，金融和零售等领域进行扩展采用。低代码和无代码自动平台还可以使知道如何使用Excel提供AI驱动的解决方案而没有编程麻烦的企业公民。企业应用程序越来越多地转向基于云的汽车服务，这些服务为快速部署AI模型提供了可扩展的低成本解决方案。尽管企业继续致力于民主化AI，但Automl将成为未来几年创新和运营效率的关键推动力。

自动化机器学习（AUTOML）市场细分

按类型

根据类型，全球市场可以分为平台和服务

• 平台:平台具有启用AI的Automl软件和构建工具，可自动化数据准备简化，模型搜索，超级参数调整和部署。采用是由直接的无代码/低代码ML解决方案的扩散驱动的，这使得机器学习可用于非专家。

• 服务:服务类别包括与实践集成自动相关的咨询和培训支持。我们看到越来越多的公司从功能服务提供商那里寻求帮助，以快速部署/管理基于AI-DRIEN的自动化的解决方案。

通过应用

根据应用程序，全球市场可以分为大型企业和中小型企业

• 大型企业:大型公司大规模使用AUTOML来发展其数据分析，预测性建模和决策过程，包括金融，医疗保健和零售等行业，用于可扩展的AI解决方案和成本效益自动化，这是不断变化的需求。

• 中小型企业:中小型企业（中小型企业）的汽车旨在弥合AI驱动的见解所需的内部数据科学技能。在有竞争力的价格上，基于云的汽车解决方案的可用性使中小企业更容易将AI集成到他们的运营中。

市场动态

市场动态包括驾驶和限制因素，机遇和挑战说明市场状况。

驱动因素

对无代码和低代码AI解决方案的需求不断上升增强市场

驱动自动化机器学习（AUTOML）市场增长的关键因素是轻松的AI和机器学习的要求更高的要求，采用了AI在医疗保健，金融，零售，零售或制造等不同部门驱动的洞察力的采用，迫使许多企业开始在决策和优化方面使用AI使用AI。但是问题是缺乏经验丰富的数据科学家，传统的机器学习开发过程非常困难。 Automl平台可自动化重型工作（例如数据准备和功能工程，型号选择等），而经验丰富的用户可以利用它，将传统ML从专家移动到所有人的机器学习。此外，基于云的平台中的自动ML扩大可扩展性，还降低了它可以达到所有组织规模的障碍，而无需花费大量资金，因此可以使用AI。为了实施更多的AI实施，对无代码和低代码AML解决方案的需求有望增加。

人工智能和数据驱动的决策的采用日益增长 扩大市场

行业的数字转型呈指数增长，对AI驱动的自动化的需求非常强烈，这正在推动汽车市场的增长。这些数据是由企业批量生成的，从这些数据中提取见解，以进行预测分析，客户行为，身份盗用和操作优化是保持竞争中领先的关键。 Automl缩短了模型开发生命周期，因此企业可以更快地从数据中获得价值，而无需这样的高水平的人类干预来管理整个作品。像电子商务这样的公司使用Automl进行个性化建议，而医疗保健组织将其用作预测性诊断和治疗计划。金融机构还使用Automl，以更好地风险评估和预防欺诈。这意味着，随着AI的使用越来越普遍，我们将看到对自动化，可扩展和快速的机器学习解决方案的需求越来越多，这些解决方案受汽车的需求实施。

限制因素

高实施成本和集成挑战潜在地阻碍市场增长

尽管如此，在汽车市场中发现的实施和集成的挑战正在快速扩展，这使其无法作为障碍，尤其是对于中小型企业（中小型企业）。通常以广泛的云基础架构，计算资源和数据仓库为代价，而预算公司不承担任何负担的计算，而汽车平台通常是以广泛的云基础架构为代价。此外，将自动解决方案与当前组织中的IT系统，数据库和工作流程（尽管可能可能）进行复杂且耗时的情况，而无需许多组织的适当技术知识。传统采用问题导致采用率下降，并使企业在实践中充分利用Automl。为了减轻这些困难，供应商现在专注于创建具有成本效益的自动解决方案，这些解决方案可以轻松地与广泛的用户集成在一起。

机会

在边缘计算和物联网应用中扩展汽车为市场上的产品创造机会

边缘计算和物联网（IoT）设备正在启动，使汽车市场的天上飞机。随着行业开始生产连接设备的实时数据（或更多），对边缘的自动化机器学习（AUTOML）的需求正在上升。在关键用例中，汽车可以加快决策，例如预测性维护和制造，财务中的实时欺诈检测以及个性化的医疗保健诊断。此外，将Automl与Edge AI结合起来降低了延迟，增强安全性并减少对云计算的依赖，这是企业的成本效益解决方案。随着组织朝着由AI提供支持的实时分析和自动化，随着Automl努力立即取得结果，AutoML将以巨大的速度增长到Edge Computing和IoT生态系统。

挑战

确保模型的解释性和遵守法规可能对消费者来说是一个潜在的挑战

在机器学习中默认情况下，模型的解释性和遵守所有政府法规的讨论会成为不透明的"黑匣子"，因为Automl可以按大规模建立模型和优化，从而使用户真正地监管不了解它们的制造方式。缺乏透明度会在大多数国家都要求对AI驱动决定的解释等领域造成挑战。此外，诸如GDPR和CCPA持有AI的数据隐私定律负责，并且汽车供应商将不得不提供可解释的无偏见模型，以解决法规要求。解决障碍要求建立XAI（可解释的AI）机制和AI自动框架，这些机制跟踪了跨行业的信任最佳实践。

自动化机器学习（AUTOML）市场区域洞察力

北美

目前，由于技术的快节奏，到处采用人工智能（AI）以及对AI自动化的具体投资，北美享有杰出的汽车市场份额。关键行业参与者，研究组织和汽车技术初创公司的星座推动了Automl Solutions的创新。随着对金融，医疗保健，零售和制造业中以数据为中心决策的需求不断增长，并且用例列表不断增长，因此预计对自动化机器学习的需求。最重要的是，由汽车平台（无代码/低代码）启用的AI民主化正在加速所有业务规模的轨迹。美国自动化机器学习（AUTOML）市场位于区域增长的负责人，在AI研究和企业采用自动解决方案方面的投资丰富。公司将支持AI的自动化嵌入其系统中，以提高生产力，预测分析和商业智能。尽管竞争要求在自动驾驶汽车等领域进行重型汽车，但网络安全和个性化营销获得了越来越多的工业力量。美国监管框架也在成熟，以找出AI伦理和治理，这可能有助于负责任地实现汽车技术。

欧洲

由于AI和数字化转型，欧洲是自动化机器学习（AUTOML）市场份额的巨大增长，以及改善使用AI的道德规范的法律。现在，德国，英国或法国等国家的每个政府都在支持AI研究和创新，以保持对技术的竞争力（尤其是随着漫长的发展之路）。财务是最大的汽车采用者之一，在那里，由财务/信用评分和欺诈检测驱动的AI预定模型。此外，制造，汽车和医疗保健只是采用汽车来简化流程并推动价值改善（客户体验）的一些行业。欧洲人工智能法规将使汽车良好，并与负责任的使用一起；使机器学习应用程序透明并负责。

亚洲

Automl市场份额，亚太地区是快速数字化的地区之间的巨大增长率，以及在中国，日本，印度，印度，韩国的AI采用等等。在该地区，该地区强大的电子商务，金融科技和智能城市倡议在该地区促进了AI驱动的自动化的需求。由于正在进行的政府支持的AI开发计划和采用深度学习技术，中国经历了整个行业中各行业的部署。日本制造业对AI驱动的机器人技术和自动化感兴趣，开辟了新的增长途径。 Automl工具在数据科学和企业决策中的需求不断增长，以扩大IT和印度的分析行业。随着AI嵌入从医疗教育到网络安全的垂直领域，亚太地区的汽车市场具有巨大的增长潜力。

关键行业参与者

关键行业参与者通过创新和市场扩展来塑造市场

自动化机器学习（AUTOML）市场的主要竞争对手正在关注创新，战略伙伴关系和其他人之间的AI民主化，以提高可访问性和使用速度。企业正在使用无代码/低代码中的汽车平台来自动在车载业务（没有AI专业知识）并使用机器学习。主要参与者正在增强其基于云的自动解决方案，以无缝与传统企业系统无缝连接。深度学习自动化和可解释的AI:与科技公司，大学和研究机构的战略伙伴关系正在推动该领域技术进步的前沿。此外，公司正在加大公司，使模型可以理解，易于解释和道德的AI部署，并符合不断变化的监管框架。

顶级自动化机器学习列表（AUTOML）公司 

• 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)

关键行业发展

2024年2月: Datarobot（美国）收购了Agnostig，该公司以其开源分布式计算平台而闻名。这一战略举动旨在通过集成高级计算编排和优化功能来增强DataRobot在代理AI应用程序开发中的功能。此次收购解决了组织在跨零散的基础架构管理AI应用方面面临的挑战，从而实现了更有效和可扩展的AI解决方案。

报告覆盖范围

自动化机器学习（AUTOML）市场报告提供了对不断发展的行业格局的深入分析，突出了推动市场增长，挑战和机遇的关键因素。它根据类型，应用和地区研究市场细分，为各个部门的需求模式提供了宝贵的见解。该报告深入研究了竞争格局，分析了主要参与者及其战略计划，以增强汽车能力。此外，它探讨了人工智能，云计算和大数据分析的进步如何加速在包括医疗保健，金融和零售等各个行业中的汽车解决方案。

此外，该报告还评估了Covid-19等全球事件的影响，这些事件通过供应链的中断，业务优先次数的转变以及对自动化的依赖增加来影响市场动态。它强调了关键的行业发展，并购和收购以及创新的产品推出，以塑造市场的扩展。此外，该报告还提供增长预测，投资机会和监管见解，以帮助企业和投资者在不断发展的汽车生态系统中做出明智的决定。