AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장 크기 - 구성 요소에 의해, 배치 모드로, 조직 크기, 응용 프로그램에 의해, 최종 용도에 의해, 지배 지역, 성장 예측, 2025 - 2034

AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장 크기

글로벌 AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장 규모는 2024년 USD 3.9 억에 달했으며 2025년과 2034년 사이에 22.7%의 CAGR를 등록할 것으로 예상됩니다. 데이터 중심의 의사 결정에 대한 수요, 확장 및 효율적인 모델 배포에 대한 필요와 함께, 기업 전역의 AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어의 채택을 구동한다. 또한, 기업은 점점 이 솔루션을 간소화하여 모델 관리, 준수를 보장하고, 특히 금융, 의료, 제조 및 전자 상거래와 같은 분야에서 혁신을 가속화합니다.

다양한 분야의 AI 및 기계 학습의 통합은 비즈니스 프로세스를 혁신하고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야는 초기 진단 및 치료 예측을 위해 AI를 활용합니다. 금융 산업은 사기 탐지 및 알고리즘 거래에 사용됩니다. Retailers는 AI-powered 권고 체계로 고객 경험을 개량합니다. 더 많은 산업이 이러한 기술을 포괄함에 따라 효율적인 모델 배포 및 지속적인 모니터링을 지원하는 운영 도구에 대한 확장이 필요합니다. 이 트렌드는 배포를 단순화하는 플랫폼에 대한 수요를 연료를 공급하고 모델 정확성을 보장하고 일상적인 워크플로우에 AI를 쉽게 통합합니다.

수많은 기계 학습 모델의 본질은 확장 가능한 자동화 워크플로우에 대한 상당한 수요를 만들었습니다. 수동 방법은 과실, 과실 및 데이터 생산의 신속한 비율과 일치하기 위해 투쟁. 조직은 더 많은 MLOps 솔루션을 추구하는 모델 교육에서 배포 및 모니터링. 이 도구는 인간 개입에 대한 신뢰를 최소화하고 속도를 향상시키고 일관성을 향상시킵니다. 기계 학습 모델의 지속적인 통합 및 전달을 촉진함으로써 운영 소프트웨어는 품질이나 성능을 희생하지 않고 AI 노력을 확장하기 위해 기업을 강화하고 시장 확장에 중요한 요소로 봉사합니다.

예를 들어, 10 월 2024에서, 숫자, AI 기반 회계 자동화 전문 샌프란시스코 기반 창업자 인 샌프란시스코 기반 창업자는 IVP 및 Socii의 참여와 Menlo Ventures가 주도 한 시리즈 A 펀드 라운드에서 $ 28 백만을 확보했습니다. 이것은 5 월 2024에서 조기에 $ 10 백만의 씨앗을 따르며 Founders Fund, 8VC 및 Long Journey가 백업했습니다.

Cloud-native 인공 지능 (AI) 솔루션은 향상된 유연성, 확장성 및 원활한 통합 기능을 제공하여 인공 지능 및 기계 학습 (AI/ML)의 풍경을 변환하고 있습니다. AWS SageMaker, Google Vertex AI 및 Azure Machine Learning과 같은 플랫폼은 실질적으로 온프레미스 인프라를 위한 필요성 없이 조직을 개발, 평가 및 배포할 수 있습니다.

이 솔루션은 컨테이너화, 쿠버네티스를 통해 관현악, 그리고 연속 배포를 지원하기 위해 적합하며, 스케일에서 AI를 관리할 수 있습니다. 조직은 하이브리드 및 다중 클라우드 환경을 향한 변화로, 다양한 클라우드를 통해 효과적으로 작동하는 소프트웨어의 필요성은 점점 중요합니다. Cloud-native 생태계를 향한이 추세는 운영 소프트웨어의 채택의 중요한 드라이버입니다.

AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장 동향

• MLOps는 DevOps의 진화로 진보적으로 인정되며, 조직은 기계 학습 모델과 관련된 배포 프로세스를 표준화하고 개선합니다. 기업의 증가 수는 자동화된 테스트, 버전 제어, 지속적인 통합 및 지속적인 배포 (CI/CD) 파이프라인 및 성능 모니터링과 같은 MLOps 방법론을 통합하고 있습니다. 이 통합은 인공 지능 모델이 기술적으로 소리뿐만 아니라 생산 환경에서 지속적으로 배포 및 유지되는 보증을 용이하게합니다.
• 인공 지능 (AI)의 접근성을 개선하기 위해 더 넓은 인구 통계에 대한 시장은 코드 및 낮은 코드 플랫폼으로 중요한 이동을 목격합니다. 이 도구는 비즈니스 분석가, 시장가 및 주제에 대한 전문가가 설계, 배포 및 고급 프로그래밍 기술을 necessitating하지 않고 기계 학습 모델을 관리 할 수 있습니다. AI의 민주화는 데이터 과학 팀의 신뢰를 감소시켜 AI 이니셔티브를 가속화하는 조직을 촉진합니다.
• 예를 들어, 11 월 2024에서 Thomson Reuters Foundation과 UNESCO는 AI 시스템의 투명성과 책임성을 촉진하는 AI 거버넌스 공시 이니셔티브를 시작했습니다. 이 이니셔티브는 기업이 AI 도구와 관행을 공개하기 위해 기업을 격려하고 Bias와 차별과 관련된 위험을 완화하는 것을 목표로. 이동은 책임있는 AI 발달의 증가한 중요성 및 관리의 통합은 윤리적인 기준 및 규정 준수를 지키기 위하여 운영 소프트웨어로 특징을 특색짓습니다.
• 인공 지능의 성장 통합은 모델 bias, 공정성 및 책임의 문제에 대한 실질적 인 우려를 제기했습니다. 그 결과, 조직은 점점 AI 기술의 책임 개발 및 구현을 강조하고있다. 이 패러다임 이동은 설명성, 모델 투명성 및 bias 감지 작업 소프트웨어의 필수 구성 요소를 홍보하는 도구를 렌더링했습니다. 일반 데이터 보호 규정 (GDPR), 유럽 연합 인공 지능 법 및 미국의 예상 법률을 포함한 규제 프레임 워크와 준수, 중요 한.

AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장 분석

구성 요소에 따라 시장은 솔루션 및 서비스로 구분됩니다. 2024년, 솔루션 부문은 25억 달러 이상의 시장 매출을 기록했으며, 2034년까지 약 16억 달러를 넘을 것으로 예상됩니다.

• 2024년에 AI와 기계 학습 운영 소프트웨어 시장은 해결책 세그먼트와 더불어 인상적인 성장을, 지도했습니다 방법을 지도했습니다. 이 세그먼트는 기업을 효율적으로 구축, 배포 및 AI 모델을 유지하기 위해 설계된 다양한 도구를 포함합니다. 산업 분야의 기업들은 복잡한 작업을 자동화하고 결정적인 변화를 강화하고 디지털 혁신을 가속화합니다.
• 솔루션 세그먼트의 성장률은 크게 확장 가능, 데이터 준비 및 모델 교육에서 전체 AI 수명주기를 간소화하는 사용자 친화적 인 도구로 인해 크게 증가합니다. 배포 및 성능 모니터링. Businesses는 이러한 프로세스를 자동화 할 수있는 소프트웨어를 찾고 있으며 데이터 과학자의 팀을 필요로하지 않고 AI의 힘을 쉽게 만들 수 있습니다.
• 예를 들어, 10 월 2024, ServiceNow, AI 기반 IT 서비스 관리 솔루션의 선도적 인 제공 업체 인 ServiceNow는 구독 수익에 큰 영향을 미쳤습니다. $ 2.875 억과 4 분기 동안 $ 2.880 억 사이에 예측. 이 성장은 주로 AI-powered Automation 도구에 대한 강력한 수요에 의해 구동되었습니다. 조직은 IT 운영을 간소화하고 비용을 줄일 수 있습니다. ServiceNow의 성공은 비즈니스가 AI 솔루션으로 전환하여 워크플로우와 드라이브 효율성을 최적화하는 방법을 강조합니다.
• 앞서, 솔루션 세그먼트는 더 많은 조직으로 강력한 성능을 유지할 것으로 예상되며 생산성과 결정성을 향상시키기 위해 AI의 가치를 인식합니다. 기업은 급속하게 변화하는 시장 조건을 지키고, 믿을 수 있는, 확장할 수 있는 수요, 및 쉬운 배치 AI 공구는 성장할 것으로 예상됩니다.
• 모든 인공 지능 (AI) 시스템의 코너스톤은 모델의 개발 및 훈련이며, 이 소프트웨어 세그먼트는 조작의 영역에서 중요한 구성 요소를 렌더링합니다. 조직은 점점 다양한 데이터 유형을 활용하면서 구조화 된 기업 데이터에서 사회적 미디어 컨텐츠를 통합 할 수 있으며, 데이터 사전 처리, 알고리즘 선택 및 파생 교육 프로세스를 촉진하는 도구에 대한 고도화 요구가 있습니다.
• 소프트웨어 외에도, 서비스는 성공적인 계획, 구현 및 인공 지능 (AI) 프로젝트의 스케일링에 중요한 역할을합니다. 전문 서비스, 컨설팅, 통합 및 사용자 정의 개발, 전략적 목표와 AI 이니셔티브를 정렬하는 지원 조직. 동시에 관리된 서비스는 모델 최적화 및 혁신을 포함하는 지속적인 지원을 제공합니다.

배포 모드를 기반으로, 시장은 온프레미스와 클라우드로 나뉩니다. 클라우드베이스 세그먼트는 2024 년 약 62%의 주요 시장 점유율을 기록했으며 예측 기간에 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• Cloud 기반 배포 모드는 AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장에서 지배적 인 힘으로 등장했습니다. 이 시프트는 클라우드 플랫폼이 제공하는 유연성, 확장성 및 비용 효율성에 크게 영향을 줍니다. Businesses는 점점 클라우드 솔루션으로 AI 모델의 배포 및 관리를 간소화하고 중요한 업 프론트 인프라 투자를 필요로하지 않고 신속하게 스케일링 할 수 있습니다. 이 추세는 특히 운영 불임을 유지하면서 디지털 전환 이니셔티브를 가속화하는 조직에 유리합니다.
• AWS SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud's Vertex AI와 같은 클라우드 기반 AI 운영 플랫폼은 기업에 필수적인 도구가되었습니다. 이 플랫폼은 모델 교육, 배포 및 모니터링을 통합하는 포괄적 인 서비스를 제공합니다. 최신 기능 및 업데이트에 액세스 할 수있는 기능은 조직이 과학 기술 발전의 최전선에 남아, 구름 배포의 매력을 더 강하게.
• 이 트렌드의 주목할만한 예는 2024 년 3 분기에 Google의 성능입니다. 구글 + Cloud는 수익의 놀라운 35 % 증가를 경험했으며, 기대를 능가합니다. 이 성장은 회사의 견고한 AI 기능과 Tensor Processing Units와 같은 사용자 정의 칩의 통합에 의해 구동되었으며 AI 보조 컴퓨팅의 효율성을 강화했습니다. AI-integrated 클라우드 서비스에 대한 수요는 현재 시장 환경에서 클라우드 기반 배포의 전략적 중요성을 강조합니다.
• 사내 솔루션은 엄격한 데이터 관리, 보안 및 규제 표준 준수, 은행, 방어 및 의료와 같은 산업에 중요한 역할을합니다. 이 분야는 외부 클라우드 서비스에 안전하게 보관할 수 없는 민감한 또는 독점적인 데이터를 수시로 관리합니다.
• On-premise 솔루션은 더 큰 사용자 정의, 향상된 개인 정보 보호 기능을 제공하며 기존 레거시 시스템과 원활하게 통합 할 수 있습니다. 클라우드 기술의 급속한 발전에도 불구하고, IT 인프라 및 엄격한 관리 필요와 조직 간의 운영 소프트웨어에 대한 일관성있는 수요가 계속됩니다.

조직적인 크기에 바탕을 두어, 시장은 중소 기업 (SMEs) 및 큰 기업으로 분할됩니다. 2024년 시장 점유율의 63%를 차지한 대형 기업 부문은 예측 기간에 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 대형 기업은 AI 및 ML 운영 소프트웨어를 채택하여 복잡한 작업을 통해 이러한 솔루션을 통합하는 광범위한 리소스를 활용합니다. AI/ML 플랫폼을 기존의 엔터프라이즈 시스템으로 구현하기 위한 강력한 트렌드가 있으며, 부서 전반에 걸쳐 원활한 확장성과 향상된 의사결정을 가능하게 합니다.
• AI/ML 소프트웨어를 사용하여 워크플로우 자동화를 전개하여 예측 분석, 고객 관계 관리 및 공급망 최적화와 같은 간소화 프로세스를 간소화합니다. AI/ML 운영은 IT, 마케팅 및 운영을 포함하여 다수 사업 기능의 맞은편에, 배치되고, 혁신과 경쟁 이점을 몰기 위하여. 기업은 소매상에서 금융 또는 개인화 된 마케팅에 대한 사기 탐지와 같은 산업별 요구를 해결하기 위해 맞춤형 AI / ML 도구에 점점 투자됩니다.
• 예를 들어, Reuters에 따라 5 월 2025에서, Zalando는 6 ~ 8 주에서 3 ~ 4 일까지 이미지 생산 시간을 줄였습니다. AI 생성 된 이미지 및 모델의 디지털 트윈을 생성함으로써 관련 비용을 90 % 절감하십시오. 이 접근 방식을 통해 신속하게 빠른 이동 패션 트렌드에 반응하고 마케팅 전략의 효율성을 향상시킵니다.
• 중소형 기업(SME)은 AI 운영 소프트웨어를 사용하여 경쟁력을 높일 수 있으며 일상적인 작업을 자동화하고, 제한된 예산과 기술 전문성을 가지고 있기 때문에 데이터에 기반한 정보 결정을 내립니다. 클라우드 기반, no-code 및 pay-as-you-go 솔루션의 상승은 소규모 기업을위한 더 많은 평등한 환경을 만들었습니다.

응용 프로그램에 따라 시장은 예측 분석 사기 탐지 및 위험 관리, 고객 경험 관리, 자연 언어 처리 (NLP) 및 텍스트 분석으로 나뉩니다. 사기 탐지 및 위험 관리 부문은 2024 년 약 31%의 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간에 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 조직은 AI 중심의 솔루션을 채택하여 실시간 사기 탐지를 강화하고, 기계 학습 알고리즘을 활용하여 광대한 데이터 세트를 분석하고 더 큰 정확도로 의심스러운 패턴을 식별합니다. 이 세그먼트는 금융, 전자 상거래, 의료, 예측 분석 및 행동 모델링과 같은 산업 전반에 걸쳐 광범위한 통합을보고 위험 완화에 대한 표준이됩니다.
• 자동화를 통한 이동, 확장 가능한 플랫폼은 운영 효율성을 개선하면서 규제 요건을 간소화할 수 있는 기업을 가능하게 합니다. Cloud-based deploy is gaining traction, 유연성과 원활한 업데이트를 제공합니다 사기 감지 시스템. 또한, 설명 가능한 AI의 상승은 위험 관리 응용 분야에서 투명 결정 프로세스를 이해 관계자로 신뢰를 촉진하고 있습니다. AI 도구가 기존 엔터프라이즈 시스템과 통합되는 협업 생태계는 크로스 기능적 위험 평가를 강화하고 있습니다. 고객 중심의 솔루션의 초점은 특히 은행 및 핀테크에서 개인화된 사기 예방 전략을 주도하고 있습니다.
• Predictive Analysis는 미래 계획의 방법 기업 접근을 변화시킵니다. 소매업체에서 다가오는 시즌에 대한 수요를 추정하여 장비의 수리를 전개하기 위해 AI는 경쟁적인 가장자리를 유지하기 위해 조직을 가능하게 합니다.

최종 용도에 따라 시장은 은행, 금융 서비스 및 보험 (BFSI), 의료 및 생명 과학, 소매 및 전자 상거래, 그것 및 통신, 다른 사람으로 나뉩니다. BFSI 세그먼트는 2024년 약 42%의 주요 시장 점유율을 기록했으며 예측 기간에 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 은행 및 보험 회사를 포함한 금융 기관은 업무의 원활한 흐름을 생산하기 위해 첨단 기술을 사용하고 결정을 개선하고 고객 자산을 보호합니다. 이 기술은 사기 예방, 금융 자문 서비스를 강화하고 대출 승인 프로세스를 가속화하는 데 중요합니다. 그들의 성공은 일관된 신뢰성과 신속한 업데이트에 달려 있습니다. Supportive software는 변화 규정 및 고객 기대의 얼굴에서 원활한 운영을 유지할 수 있도록 팀의 중요한 역할을 합니다.
• 금융 시장에서 Algorithmic 거래는 AI를 활용하여 전략을 최적화하고 수익을 높일 수 있습니다. 보험, AI streamlines 청구 처리 및 자동 평가 및 정확도 향상에 의해 수행. 디지털 변환과 이동 계좌 개설 AI 운영 소프트웨어의 통합을 가속화하고 fintechs와의 협업을 촉진합니다.
• 눈에 띄는 추세는 사기 탐지 및 예방을위한 AI의 증가 채택, 기계 학습 모델 분석 거래 패턴을 실시간으로 식별 할 수 있습니다. 또 다른 주요 추세는 신용 득점 및 위험 관리에서 AI의 사용이며, 기관이 빠르고, 데이터 중심 대출 결정을 만들 수 있습니다. 맞춤형 은행 서비스는 AI-powered chatbots 및 가상 조수와 함께 견인을 얻고 맞춤 권고를 통해 고객 참여를 향상시킵니다.
• 스마트 기술을 사용하여 의료, 진정으로 차이를 만들 수 있습니다. 그것은 이전 단계에서 질병을 식별하는 의사를 돕고, 그들의 계획을 개선하고 새로운 의약품의 개발을 가속화합니다. 소매업체 및 전자 상거래 회사는 고객에게 더 나은 이해를 위해 정교한 시스템을 구현하고 있습니다. 이 시스템은 제품 제안, 정제 가격 전략을 개선하고 공급망 프로세스를 향상시킵니다. 기술 및 통신 부문에서, 중요한 활동은 네트워크 관리 및 공정한 고객 지원을 포함하여 장면 뒤에 발생합니다.

북미는 글로벌 AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장을 2024 년에 48% 이상의 주요 공유하고 미국은 지역에 시장을 선도합니다.

• 북미는 AI 및 Machine Learning Operationalization Software Market의 최전선에 엔터프라이즈 AI 및 강력한 클라우드 인프라의 초기 채택 덕분에 있습니다. 이 지역의 회사는 모델뿐만 아니라 효율적으로 관리, 모니터링 및 스케일링에 초점을 맞추고 있습니다. 금융, 의료 및 소매와 같은 주요 산업은 길을 선도하고, 모델 배포를 간소화하고 트랙에 성능을 유지 하는 도구에 대한 성장의 필요. 기술 거대, 견고한 R & D 및 혁신 친화적 인 정책에 의해 지원 된 북미는 규모에 AI를 조작하기위한 속도를 설정하고 있습니다.
• 미국은 이 시장의 힘 집으로, AI가 추세보다 더 많은, 그것은 중요한 전략이다. 미국의 조직은 고립 된 AI 모델에서 부서 전반에 걸쳐 전체 규모의 배포로 이동합니다. 금융 기관은 AI 운영 플랫폼을 사용하여 사기 탐지 및 유선 준수를 향상시킵니다.
• 예를 들어, 4 월 2024에서, 미국의 AI 전원 가상 조수 인 Erica의 은행은 2018 년 출시 이후 2 억 상호 작용을 능가했으며, 송금, 청구서 지불 및 투자 추적과 같은 다양한 금융 업무로 42 백만 이상의 고객을 지원했습니다. 매일의 서비스를 개선하기 위해 AI의 실질적인 영향을 보여줍니다. 고객은 Erica와 매일 약 2 백만 번에 참여하고, 개인 정보 보호 된 통찰력과 지도를 제공 할 수있는 능력에서 혜택을 제공합니다. 구독, 분석 지출 행동 분석, 보증금 및 환불에 대한 인식

유럽과 독일의 AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장은 2025년에서 2034년까지 상당한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 유럽의 AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 산업은 신뢰할 수 있는 비즈니스 솔루션으로 정교한 모델의 변화 이전에 다양한 산업으로 일관된 성장을 경험하고 있습니다.
• 독일과 영국에서 은행 및 보험 분야의 기업은 GDPR과 같은 엄격한 EU 데이터 규정 준수를 보장하기 위해 운영 플랫폼을 활용하고 있습니다. 강조는 모형 발달을 넘어 확장합니다; 그것은 책임과 일관된 가동을 위한 필요성을 우회합니다. 윤리, 투명성 및 보안 클라우드 인프라에 대한 중요한 약속으로, 유럽은 더 많은 규제를 받고 있습니다.
• 유럽 은행은 엄격한 규제 기준을 준수하면서 고객 서비스를 개선하기 위해 AI 운영 도구를 진보적으로 채택하고 있습니다. 예를 들어, 6 월 2024에서 NatWest unveiled Cora+는 IBM과 협력하여 개발 된 디지털 조수의 발전을 통해 고객 상호 작용을 강화하기 위해 개발되었습니다. 원래 코라에 건물, 이는 2023 년에 10.8 백만 이상의 고객 쿼리를 해결, 코라 + 더 직관적 인, 대화 능력을 도입, 컨텍스트를 이해하고 개인화 된 응답을 제공합니다.

APAC 및 중국에 있는 AI와 기계 학습 가동 소프트웨어를 위한 시장은 2025년에서 2034년까지 두드러지게 확장할 것으로 예상됩니다.

• 아시아 태평양 지역의 AI를 채택하는 드라이브는 은행, 전자 상거래 및 통신과 같은 분야에서 속도, 특히 얻고 있습니다. 인도, 중국 및 싱가포르와 같은 국가는 AI 인프라에 크게 투자하고 있습니다. Digital economies 확장, 데이터 볼륨 증가, 정부 정책은 더 호의가지고, 지역은 AI 모델이 효율적이고 안전하며 생산을 준비하는 솔루션을 신속하게 채택하고 있습니다.
• 아시아 태평양 지역에서 금융 조직은 규제 표준을 준수하는 동안 고객 서비스 효율성을 개선하기 위해 AI 운영 도구를 신속하게 채택하고 있습니다. 중국, 중국 상인 은행 및 은행과 같은 은행은 AI-enabled 가상 조수를 사용하여 일상적인 고객 상호 작용을 관리합니다. 이 솔루션은 단순한 자동화를 넘어 확장합니다. 이 솔루션은 AI 모델을 배포, 모니터 및 감독하도록 설계된 플랫폼에 의해 지원되며 지역 전역의 은행에서 효율성과 고객 오리엔테이션을 향상시킵니다.

AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장 공유

• AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 산업의 최고 5 기업은 Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), IBM Watson, Google Cloud, Datarobot, Dataiku 및 C3.ai는 2024 년 시장의 약 37%를 보유합니다.
• Microsoft는 Azure Machine Learning 플랫폼과 AI 및 Machine Learning Operationalization Software 부문에서 중요한 역할을 합니다. 이 플랫폼은 기업이 효과적으로 만들 수 있도록, 훈련 및 스케일에서 기계 학습 모델을 배치합니다. Azure Machine Learning은 자동화된 기계 학습 기능, 모델 모니터링 및 다양한 데이터 서비스로 원활한 통합을 제공함으로써 워크플로우를 향상시킵니다. 견고한 클라우드 인프라는 AI 운영을 강화하는 조직을 지원하며 모델 배포시 투명성, 지배 및 준수를 보장하면서 AI 솔루션의 스케일링을 허용합니다.
• Amazon Web Services (AWS)는 AI 및 Machine Learning Operationalization Software의 Realm에서 선도적 인 플레이어로서 Amazon SageMaker와 같은 솔루션을 제공하여 조직을 만들고 교육 및 배포 기계 학습 모델을 지원합니다. SageMaker는 통합 알고리즘, 자동화 최적화 및 관리 호스팅 서비스를 통해 모델 개발 프로세스를 간소화합니다. 또한 AWS는 다양한 클라우드 서비스를 통해 머신러닝 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있도록 확장성을 우선합니다.
• IBM은 왓슨 스튜디오 및 AI OpenScale 플랫폼과 AI 및 Machine Learning Operationalization Software 산업의 리더로 자리 잡았습니다. 이 도구는 조직을 효율적으로 만들고, 배포하고, AI 모델을 관리하며 강력한 지배구조와 주식을 보장합니다. IBM은 투명성 및 모델 해석성, AI 솔루션에 대한 기업의 신뢰를 활용. 또한, 플랫폼은 AI 모델 관리의 수많은 페이스트를 자동화하고, 복잡한 환경에서 윤리적 표준 및 효율적인 기능 준수를 보장하면서 조직의 AI 운영의 스케일링을 촉진합니다.
• Google은 Vertex AI 플랫폼과 AI 및 Machine Learning Operationalization Software 산업의 핵심 오염자로 설립되었습니다. 이 플랫폼은 조직이 효과적으로 개발, 훈련 및 스케일 기계 학습 모델을 사용하여 직관적 인 인터페이스와 Google의 클라우드 서비스의 강력한 기능을 제공합니다. AI 워크플로를 단순화하고 여러 Google Cloud 오퍼링과 통합하여 조직이 AI 모델을 신속하게 배포할 수 있습니다. Google은 모든 크기의 기업에 대한 AI 액세스를 민주화하는 데 헌신하여 기계 학습을 개선하는 의사 결정 및 스마트 비즈니스 전략을 활용할 수 있습니다.
• DataRobot은 AI 모델을 신속하게 구현할 수 있도록 자동화된 기계 학습 플랫폼을 제공함으로써 AI 및 Machine Learning Operationalization Software 분야의 자체를 구별합니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적이며 제한된 기술 전문 지식을 사용하여 모델을 만들고 향상 할 수 있습니다. DataRobot의 플랫폼은 전체 기계 학습 수명주기를 가속화하고 빠르게 통찰력을 얻을 수있는 조직을 활성화하고 잘 형성 된 결정을 내립니다. 그들의 해결책은 복잡한 기계 학습 과정의 단순화를 통해 가치를 제공하는 사업으로 성장하기 위하여 디자인됩니다.
• Dataiku는 AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장에서 선도하는 종합적이고 조직 전체에 AI를 민주화하는 사용자 중심 플랫폼. Universal AI Platform은 데이터 준비부터 모델 배포 및 모니터링까지 전체 AI 수명주기를 지원하며 기술 및 비 기술적인 사용자 모두를 효과적으로 협업할 수 있습니다. Dataiku의 강점은 SME 및 대형 기업이 클라우드 생태계와 강력한 통합과 확장성, 엔터프라이즈급 배포를 위한 지배구조에 중점을 두고 AI를 신속하게 운영할 수 있도록 해주는 코드 및 저코드 기능에 속합니다.
• C3.ai는 기업 중심 AI 플랫폼으로 인해 AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장의 앞 주자이며, 사전 제작 및 사용자 정의 AI 응용 프로그램의 신속한 배포를 강조합니다. C3 AI Suite는 기존 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 통합되는 모듈형 아키텍처를 활용하여 예측 유지 보수, 공급망 최적화 및 사기 탐지와 같은 사용 사례를 위해 AI를 운영할 수 있습니다. 플랫폼-as-a-service (PaaS) 모델은 크로스 인더스트리 확장성을 지원합니다.
• 기술에 있는 큰 회사는 기업에게 AI를 매일 일하기 위하여 더 쉽게 만들기. Amazon Web Services, Microsoft, Google 및 Oracle과 같은 기업은 AI 모델을 구축하지 않고 실제 세계, 매끄럽고 규모로 활용할 수 있는 클라우드 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 힘든 작업을 자동화하고 모델을 추적하는 데 도움이됩니다. 또한 기업들은 데이터 규칙과 규정의 오른쪽에 머물며, AI가 일상적인 의사결정의 일부가 되는 것이 더 중요합니다.
• DataRobot, Databricks, SAS 및 Zoho와 같은 기술 거대와 함께 기업은 AI 모델을 부드럽게 실행하고 빠른 결과를 얻을 수 있도록하는 도구를 만들고 있습니다. 은행, UOB, 은행, HDFC 은행, 중국 상인 은행과 같은 지도자는 실시간 사기 탐지 및 고객 서비스에 종사하는 AI를 넣어. Alibaba는 AI를 사용하여 온라인 쇼핑과 동일하여 제품 제안에서 납품에 모든 것을 개량합니다. 이 예제는 다른 산업이 이제 실험하지 AI 도구에 의존하는 방법을 보여줍니다, 그러나 더 나은 작동.

AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장 기업

스마트 자전거 액세서리 산업의 주요 플레이어는 다음과 같습니다 :

• Amazon 웹 서비스 (AWS)
• 사이트맵
• 데이터블릭
• 자료실
• 데이터로봇
• Google 클라우드
• 사이트맵
• IBM의
• 마이크로 소프트
• SAS 연구소

AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 산업 뉴스

• 3 월 2025, 핑 DeepSeek와 같은 오픈 소스 모델을 통합하는 AI Agent Platform을 도입하여 자산 관리, 대출 및 원격 뱅킹을 통해 고객 서비스를 높일 수 있습니다. 이 최첨단 플랫폼은 자연, 대화의 상호 작용을 통해 더 나은 comprehend 고객 요구 사항에 맞게 설계되었으며, 더 직관적이고 인간의 의사 소통을 닮은 참여를 만들어줍니다. 이 이니셔티브는 향상된 효율성과 향상된 고객 지원을 위해 AI를 더 철저하게 통합하는 지속적인 노력을 나타냅니다.
• 3월 2025일, PGA TOUR는 Amazon Web Services(AWS)를 사용하여, Amazon Web Services(AWS)를 사용하여 디지털 팬 경험을 향상시켰습니다. 이 발전은 PGA TOUR 이벤트를 통해 촬영된 모든 촬영에 대한 실시간 논평의 자동 생성을 가능하게 하고, 팬들에게 인체 입력 없이 상세하고 매력적인 통찰력을 제공합니다. Amazon Bedrock 및 AWS의 기반 모델을 활용하여 투어는 스포츠 시청의 접근성과 개인화를 크게 개선하는 시즌 당 100,000 AI-generated Shot descriptions를 제공합니다. 이 이니셔티브는 AWS의 유전적 AI 능력이 실제 스포츠에서 사용자 참여를 변환하기 위해 가늠자에서 효과적으로 배치 될 수 있는지 보여줍니다.
• 3월 2025일, NVIDIA와 공동으로 Oracle은 Oracle의 AI 인프라를 갖춘 NVIDIA의 가속화 컴퓨팅 및 인워싱 소프트웨어를 통합하여 에이전트 AI 애플리케이션의 개발을 가속화합니다. 이 통합은 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 콘솔을 통해 160개의 AI 도구와 100+ NVIDIA NIM microservices를 기본적으로 사용할 수 있습니다.
• 4 월 2025에서 Zoho는 CoCreator라는 새로운 AI 보조를 특징으로하는 저 코드 플랫폼, Zoho Creator에 대한 주요 AI 개선을 시작했습니다. Zoho의 AI 엔진을 활용, Zia, CoCreator는 사용자가 음성 또는 텍스트 명령, 프로세스 다이어그램 및 비즈니스 문서를 통해 더 효과적으로 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. 이 플랫폼에는 Idea-to-App Generation, AI-driven Components 생성 및 컨텍스트 코드 생성과 같은 기능이 포함되어 있으며 앱 개발 워크플로우를 강화합니다. Zoho는 AI 모델이 고객 데이터에서 훈련되지 않다는 것을 보장함으로써 데이터 프라이버시에 대한 헌신을 재확인합니다.

AI 및 기계 학습 운영 소프트웨어 시장 조사 보고서는 2021 년에서 2034 년까지 수익 ($ Bn) 및 선적 (단위)의 관점에서 추정 및 예측과 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다.

시장, Component에 의하여

• 소프트웨어
  • 모델 개발 및 훈련 소프트웨어
  • Model 배포 소프트웨어
  • Model 모니터링 및 관리 소프트웨어
  • Data Management 소프트웨어
• 제품정보
  • 전문 서비스
  • 관리 서비스

시장, 배포 모드로

• 내 계정
• 클라우드 기반

시장, 조직 크기

• 중소기업(SME)
• 큰 기업

시장, 신청에 의하여

• Predictive 분석
• Fraud 탐지 및 위험 관리
• 고객 경험 관리
• Natural language processing (NLP) 및 텍스트 분석
• 이름 *

시장, 끝 사용으로

• 은행, 금융 서비스 및 보험 (BFSI)
• 의료 및 생명 과학
• 소매 및 전자 상거래
• IT 및 통신
• 이름 *

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• 북아메리카
  • 미국
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  • 한국어
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  • 러시아
  • 채용정보
• 아시아 태평양
  • 주요 시장
  • 주요 특징
  • (주)
  • 대한민국
  • 주요 특징
  • 동남 아시아
• 라틴 아메리카
  • 인기 카테고리
  • 주요 시장
  • 아르헨티나
• 이름 *
  • 주요 특징
  • 사우디 아라비아
  • 대한민국