自动机器学习（AutoML）市场 大小和分享 2024 to 2032
按提供类型（解决方案、服务[咨询、集成、部署]）、部署模式（本地部署、云端）、企业规模（中小企业、大型企业）、应用领域、终端用户及预测进行的市场规模分析。
报告 ID: GMI9033
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发布日期: April 2024
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报告格式: PDF
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作者:
Preeti Wadhwani,
自动机器学习市场规模
在2023年,自动机器学习市场的规模价值为14亿美元,估计在2024至2032年之间将登记超过30%的CAGR, 由加强研发工作推动。 随着各组织在没有广泛专业知识的情况下努力利用机器学习(ML)的力量,AutoML已成为AI能力民主化的关键解决方案. 例如,在2023年7月,麻省理工学院的研究人员开创了突破性解决方案BioAutoMATED,这是一个自动化的机器学习系统,简化模型选择和数据处理,以缩短所涉时间和努力。
自动化机器学习市场关键要点
市场规模与增长
主要市场驱动因素
挑战
随着对AI驱动技术的投资增加,对高效和无障碍的ML工具的需求变得至关重要。 AutoML简化了用于自动化模型选择的ML管线,超参数调和,并进行特征工程,从而减少了进入的屏障以被AI所采用. 从保健到金融等各个行业的需求都明显增加,而数据驱动的洞察力对创新和竞争力至关重要。 随着不断研究增强自动ML算法和框架,自动化机器学习市场轨迹预计将保持稳定,有望在AI景观中实现更广泛的可访问性和转型潜力.
随着研究越来越强调自动ML在简化机器学习过程方面的效力,企业热衷于利用它的好处. AutoML 夸大了自动化模型选择、超参数调试和功能工程的能力,这不仅减少了进入AI采用的障碍,而且提高了效率和准确性。 因此,关于AutoML的研究越来越多,这突出表明了它在塑造大赦国际未来方面的关键作用。 例如,在2023年8月,一项研究展示了AutoML通过取消人工分析,准确预测有线日志和储油层特性以提高效率和减少碳排放的潜力。
此外,数据科学专门知识的缺乏,正在组织努力有效利用管理、技术和技能方面形成一个关键的瓶颈。 由于对数据驱动的洞察力的需求继续高涨,熟练的数据科学家的短缺正在加剧建设和部署ML模型的挑战. 为此,AutoML通过实现ML管线关键方面的自动化,在解决这一缺口方面发挥关键作用. AutoML通过简化模型选择,超参数调和等流程,并进行地物工程,使没有专门技能的个人能够高效地开发和部署ML模型. 多边运输能力民主化不仅正在加速其采用,而且正在减少对有限专家人才的依赖。
虽然AutoML市场正在快速增长,但AutoML模型缺乏可解释性和透明度可能会在一定程度上限制增长. 随着这些系统使复杂的进程自动化,理解如何作出决定变得具有挑战性,进一步引起对问责制和信任的关切。 此外,AutoML工具可能难以处理高度专门化或特殊化的数据集,限制了其在不同领域的适用性。
自动机器学习市场趋势
由于医学领域的应用和研究不断增多,AutoML工业预计将进一步取得显著增长。 由于保健提供者和研究人员认识到AutomL在使病人的护理和医疗研究发生革命性变化方面的潜力,对由AI驱动的针对保健挑战的解决办法的需求激增。 AutoML提供将复杂的机器学习任务自动化的能力,如模型选择和特征工程来简化疾病诊断,治疗优化,药物发现的预测模型的开发.
此外,目前正在对医疗数据分析的自动医疗记录仪方法进行研究,研究范围正在扩大,并提高了医疗应用的准确性。 这些趋势将表明AutoML在改变医疗做法和改善病人结果方面前途光明。 举一例,2023年8月发布了一项研究,以审查AutoML在诊断神经辐射学中是否适合和有效。 目的是评估相对于传统机器学习模式,采用自动ML模型的可行性和优点。
自动机器学习市场分析
基于提供,自动机器学习市场分为解决方案和服务. 2023年,溶液部分主导了市场,预计到2032年将超过100亿美元. 随着公司寻求高效和方便的人工智能解决方案,AutoML已成为精简机器学习过程而不需要广泛专门知识的关键提议。
自动 ML解决方案包含一系列特征,从自动化模型选择到超参数调试,以适应各种规模和行业的组织. 随着AI能力民主化,并加快时间到视线,对AutoML解决方案的需求会继续飙升,并因需要可扩展,成本效益高,方便用户的机器学习解决方案而火上浇油.
根据部署模式,自动化机器学习市场分为云和地皮两种. 云段在2023年占据了约66%的主要市场份额. 随着企业越来越多地将业务转移到云端,云端平台上托管的AutoML解决方案的吸引力正在成倍增长. 云层部署提供了可扩展性、灵活性和可获取性,使各组织能够利用自动ML能力,而无需广泛的基础设施或专业知识。
此外,基于云的自动 管理控制解决方案有助于与现有工作流程和数据源的无缝整合,以加快时间与价值并增强竞争力。 对以云为基础的AutoML的需求猛增,将突显其在使AI民主化同时推动跨行业创新方面的关键作用。
北美主导了全球自动化机器学习市场,2023年占比超过37%. 整个区域蓬勃发展的技术生态系统正在促进创新,进一步为各部门的AutoML应用创造了肥沃的土壤。 随着熟练数据科学家的短缺和对AI驱动的洞察力的日益需要,一些北美企业正转向AutoML来简化机器学习过程. 此外,对自动化和效率的强烈倾向正在扩大AutoML解决方案对提供无障碍和可扩展的AI能力的吸引力。
自动机器学习市场份额
Alphabet Inc.和Amazon Web Services Inc.在自动机器学习(AutoML)行业占有15%以上的市场份额。 这些市场参与者正在研究以伙伴关系为基础的战略,以及维持不断上升的市场竞争的技术进步。 通过专门的研发,他们正在根据AutoML的提供量身定制,以满足客户的独特需要. 对创新和客户满意度的坚定承诺也使这些公司处于满足对有效和可获得的人工智能解决方案日益增长的需求的最前沿。
自动机器学习市场公司
在自动机器学习(AutoML)行业经营的主要公司有:
自动机器学习行业新闻
自动机器学习(AutoML)市场研究报告包括对该行业的深入报道, 估计和预测2021年至2032年收入(百万美元),用于下列部分:
市场,通过提供
市场,按部署模式
市场,按企业规模
市场,按应用
按最终用户分列的市场
现就下列区域和国家提供上述资料:
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程，围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建，而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI，我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究，并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测，同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础，对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流，以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场，包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角，实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分，对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集，以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来，以支持一手研究和市场规模估算，并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上，从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始，同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总，以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录：
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证，领域专家对筛选后的数据进行手动审查，以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层，确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →