>
>
Размер рынка автоматизированного машинного обучения, анализ роста 2032
Идентификатор отчета: GMI9033 | Дата публикации: April 2024 | Формат отчета: PDF
Скачать бесплатный PDF-файл

Получите бесплатный образец этого отчета
Получите бесплатный образец этого отчета Размер рынка
Is your requirement urgent? Please give us your business email for a speedy delivery!
Купить сейчас
$4,123 $4,850
15% off
$4,840 $6,050
20% off
$5,845 $8,350
30% off
Сообщить о покупке лицензии
Один пользователь
$ $4,850
15% off
Купить сейчас
- Отчет доступен только одному пользователю
- 24 часа бесплатной настройки с покупкой
- Доставка в течение 24 до 72 часов
- Обслуживание после покупки до 3 месяцев
- PDF-отчет
Многопользовательский
$ $6,050
20% off
Купить сейчас
- Отчет доступен до 7 пользователям в организации
- 40 часов настройки бесплатно при покупке
- Доставка в течение 24 до 72 часов
- Обслуживание после покупки до 3 месяцев
- PDF отчет и Excel данные
- 25% скидка на следующую покупку
Корпоративный пользователь
$ $8,350
30% off
Купить сейчас
- Отчет доступен всей организации
- 60 часов настройки бесплатно при покупке
- Доставка в течение 24 до 72 часов
- До 6 месяцев обслуживания после покупки
- PDF отчет и Excel данные (доступна печать)
- 30% скидка на следующую покупку
Купить сейчас
Детали премиум-отчета
Базовый год: 2023
Охваченные компании: 20
Таблицы и рисунки: 350
Охваченные страны: 24
Страницы: 260
Скачать бесплатный PDF-файл
Размер рынка автоматизированного машинного обучения
Размер рынка автоматизированного машинного обучения был оценен в 1,4 миллиарда долларов США в 2023 году и, по оценкам, регистрирует CAGR более 30% в период с 2024 по 2032 год, что обусловлено активизацией НИОКР. Поскольку организации стремятся использовать возможности машинного обучения (ML) без обширного опыта, AutoML стал ключевым решением для демократизации возможностей ИИ. Например, в июле 2023 года исследователи Массачусетского технологического института впервые разработали инновационное решение BioAutoMATED, автоматизированную систему машинного обучения, упрощающую выбор моделей и предварительную обработку данных для сокращения времени и усилий.
С ростом инвестиций в технологии, основанные на искусственном интеллекте, потребность в эффективных и доступных инструментах МО стала первостепенной. AutoML упрощает конвейер ML для автоматизации выбора моделей, настройки гиперпараметров и разработки функций, тем самым уменьшая барьер для входа для внедрения ИИ. Этот всплеск спроса очевиден во всех отраслях, от здравоохранения до финансов, где анализ данных имеет решающее значение для инноваций и конкурентоспособности. Поскольку исследования продолжают улучшать алгоритмы и фреймворки AutoML, ожидается, что траектория рынка автоматизированного машинного обучения останется стабильной, обещая более широкую доступность и преобразующий потенциал в ландшафте ИИ.
Поскольку исследования все чаще подчеркивают эффективность AutoML в упрощении процесса машинного обучения, компании стремятся извлечь выгоду из его преимуществ. AutoML может похвастаться способностью автоматизировать выбор моделей, настройку гиперпараметров и разработку функций, что не только снижает барьеры для входа для внедрения ИИ, но также повышает эффективность и точность. Таким образом, растущее число исследований AutoML подчеркивает его ключевую роль в формировании будущего ИИ. Например, в августе 2023 года исследование продемонстрировало потенциал AutoML для точного прогнозирования проводных журналов и свойств резервуаров для обеспечения эффективности и сокращения выбросов углерода за счет исключения ручного анализа.
Кроме того, нехватка опыта в области науки о данных создает критическое узкое место в организационных усилиях по эффективному использованию ОД. Поскольку спрос на данные продолжает расти, нехватка квалифицированных специалистов по данным усугубляет проблему создания и развертывания моделей МО. С этой целью AutoML играет ключевую роль в устранении этого разрыва путем автоматизации ключевых аспектов трубопровода ML. Оптимизируя процессы, такие как выбор моделей, настройка гиперпараметров и разработка функций, AutoML позволяет людям без специальных навыков эффективно разрабатывать и развертывать модели ML. Эта демократизация возможностей МО не только ускоряет ее внедрение, но и снижает зависимость от ограниченного пула специалистов.
В то время как рынок AutoML переживает быстрый рост, отсутствие интерпретируемости и прозрачности в моделях AutoML может в некоторой степени ограничить рост. По мере того, как эти системы автоматизируют сложные процессы, понимание того, как принимаются решения, становится все более сложным, что вызывает обеспокоенность по поводу подотчетности и доверия. Кроме того, инструменты AutoML могут работать с узкоспециализированными или нишевыми наборами данных, ограничивая их применимость в различных областях.
Тенденции рынка автоматизированного машинного обучения
Ожидается, что индустрия AutoML продолжит значительный рост, обусловленный ростом приложений и исследований в области медицины. Поскольку поставщики медицинских услуг и исследователи признают потенциал AutoML в революционизировании ухода за пациентами и медицинских исследований, наблюдается всплеск спроса на решения, основанные на искусственном интеллекте, адаптированные к проблемам здравоохранения. AutoML предлагает возможность автоматизации сложных задач машинного обучения, таких как выбор моделей и разработка функций, для оптимизации разработки прогнозных моделей для диагностики заболеваний, оптимизации лечения и обнаружения лекарств.
Кроме того, текущие исследования в AutoML-специфических методологиях для анализа медицинских данных расширяют сферу применения и повышают его точность в медицинских приложениях. Эти тенденции будут сигнализировать о многообещающем будущем для AutoML в преобразовании медицинской практики и улучшении результатов лечения пациентов. В августе 2023 года было опубликовано исследование для изучения пригодности и эффективности AutoML для перспективного использования в диагностической нейрорадиологии. Цель состояла в том, чтобы оценить целесообразность и преимущества использования моделей AutoML по сравнению с традиционными моделями машинного обучения.
Автоматизированный анализ рынка машинного обучения
На основе предложения рынок автоматизированного машинного обучения делится на решение и сервис. Сегмент решений доминирует на рынке в 2023 году и, по прогнозам, превысит 10 миллиардов долларов к 2032 году. Поскольку компании ищут эффективные и доступные решения для ИИ, AutoML стала ключевым предложением для оптимизации процесса машинного обучения, не требуя большого опыта.
Автомат Решения ML включают в себя ряд функций, от автоматического выбора модели до настройки гиперпараметров для общественного питания для организаций всех размеров и отраслей. С обещанием демократизации возможностей ИИ и ускорения времени до понимания спрос на решения AutoML будет продолжать расти, подпитываемый потребностью в масштабируемых, экономически эффективных и удобных решениях для машинного обучения.
Основываясь на режиме развертывания, рынок автоматизированного машинного обучения подразделяется на облачные и локальные. Облачный сегмент занимал основную долю рынка около 66% в 2023 году. По мере того, как компании все чаще перемещают свои операции в облако, привлекательность решений AutoML, размещенных на облачных платформах, растет в геометрической прогрессии. Облачное развертывание обеспечивает масштабируемость, гибкость и доступность, позволяя организациям использовать возможности AutoML без необходимости обширной инфраструктуры или специализированного опыта.
Кроме того, облачный Auto Решения ML обеспечивают бесшовную интеграцию с существующими рабочими процессами и источниками данных для ускорения затрат времени и повышения конкурентоспособности. Этот всплеск спроса на облачный AutoML подчеркнет его ключевую роль в демократизации ИИ, одновременно стимулируя инновации в различных отраслях.
Северная Америка доминировала на мировом рынке автоматизированного машинного обучения с долей более 37% в 2023 году. Процветающая технологическая экосистема в регионе способствует инновациям, создавая плодородную почву для приложений AutoML в различных секторах. В связи с нехваткой квалифицированных специалистов по обработке данных и растущей потребностью в искусственном интеллекте некоторые североамериканские компании обращаются к AutoML для оптимизации процесса машинного обучения. Кроме того, сильная склонность к автоматизации и эффективности усиливает привлекательность решений AutoML для обеспечения доступных и масштабируемых возможностей ИИ.
Доля рынка автоматизированного машинного обучения
Alphabet Inc. и Amazon Web Services, Inc. занимают значительную долю рынка более 15% в отрасли автоматизированного машинного обучения (AutoML). Эти участники рынка изучают стратегии, основанные на партнерстве, а также технологические достижения для поддержания растущей рыночной конкуренции. Благодаря специализированным исследованиям и разработкам они адаптируют предложения AutoML для удовлетворения уникальных потребностей своих клиентов. Сильная приверженность инновациям и удовлетворенность клиентов также позиционирует эти фирмы на переднем крае удовлетворения растущего спроса на эффективные и доступные решения ИИ.
Автоматизированные компании рынка машинного обучения
Основными компаниями, работающими в отрасли автоматизированного машинного обучения (AutoML), являются:
Автоматизированное машинное обучение Новости отрасли
Отчет по исследованию рынка автоматизированного машинного обучения (AutoML) включает в себя углубленный охват отрасли. с оценками и прогнозом в отношении выручки (Миллион долларов США) с 2021 по 2032 годДля следующих сегментов:
Рынок, предлагая
Рынок в режиме развертывания
Рынок по размеру предприятия
Рынок, по применению
Рынок, конечный пользователь
Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран: