Скачать бесплатный PDF-файл
Размер рынка автоматизированного машинного обучения (AutoML) — по предложению (решение, услуги [консалтинг, интеграция, развертывание]), по способу развертывания (локально, в облаке), по размеру предприятия (МСП, крупное предприятие), по применению, по конечному пользователю и прогнозу, 2024–2032 гг.
Идентификатор отчета: GMI9033
|
Дата публикации: April 2024
|
Формат отчета: PDF
Скачать бесплатный PDF-файл
Авторы: Preeti Wadhwani,
Детали премиум-отчета
Базовый год: 2023
Охваченные компании: 20
Таблицы и рисунки: 350
Охваченные страны: 24
Страницы: 260
Скачать бесплатный PDF-файл
Рынок автоматизированного машинного обучения (AutoML)
Получите бесплатный образец этого отчета
Получите бесплатный образец этого отчета Рынок автоматизированного машинного обучения (AutoML)
Is your requirement urgent? Please give us your business email
for a speedy delivery!
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: