Marktanalyse für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
Die Marktgröße für automatisiertes maschinelles Lernen wird im Jahr 2024 auf 1,8 Mrd. USD geschätzt und wird bis 2029 voraussichtlich 11,12 Mrd. USD erreichen, was einer CAGR von 43,90 % im Prognosezeitraum (2024-2029) entspricht.
- Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das es Trainingsalgorithmen ermöglicht, Klassifizierungen oder Vorhersagen durch statistische Methoden vorzunehmen und wichtige Erkenntnisse innerhalb von Data-Mining-Projekten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse treiben die Entscheidungsfindung innerhalb von Anwendungen und Unternehmen voran und wirken sich im Idealfall auf wichtige Wachstumskennzahlen aus. Da es sich um Algorithmen, Modelle und Rechenkomplexität dreht, müssen qualifizierte Fachleute diese Lösungen entwickeln.
- Maschinelles Lernen (ML) ist zu einem wesentlichen Bestandteil vieler Geschäftsbereiche geworden. Auf der anderen Seite erfordert die Entwicklung leistungsstarker Anwendungen für maschinelles Lernen hochspezialisierte Datenwissenschaftler und Domänenexperten. Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) zielt darauf ab, den Bedarf von Datenwissenschaftlern zu verringern, indem es Fachexperten ermöglicht, automatisch Anwendungen für maschinelles Lernen ohne beträchtliche Kenntnisse in Statistik und maschinellem Lernen zu erstellen.
- Die Leistung des automatisierten maschinellen Lernens hat sich aufgrund von Verbesserungen der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz verbessert. Unternehmen erkennen das Potenzial dieser Technologie, und daher wird ihre Akzeptanzrate im Prognosezeitraum wahrscheinlich steigen. Unternehmen verkaufen automatisierte Lösungen für maschinelles Lernen auf Abonnementbasis, was den Kunden die Nutzung dieser Technologie erleichtert. Darüber hinaus bietet es Flexibilität auf Pay-as-you-go-Basis.
- Maschinelles Lernen (ML) wird zunehmend in vielen Anwendungen eingesetzt, aber es gibt nicht genügend Experten für maschinelles Lernen, um dieses Wachstum angemessen zu unterstützen. Mit automatisiertem maschinellem Lernen (AutoML) soll maschinelles Lernen einfacher nutzbar gemacht werden. Daher sollten Experten in der Lage sein, mehr maschinelle Lernsysteme einzusetzen, und es wäre weniger Fachwissen erforderlich, um mit AutoML zu arbeiten, als wenn sie direkt mit ML arbeiten. Die Einführung von Technologien ist jedoch immer noch gering und hemmt das Wachstum des Marktes.
- Die Einführung von KI nimmt nach der COVID-19-Pandemie zu, da Unternehmen intelligente Lösungen zur Automatisierung ihrer Geschäftsprozesse nutzen. Es wird erwartet, dass sich dieser Trend in den kommenden Jahren fortsetzen und die Einführung von KI in organisatorischen Prozessen weiter vorantreiben wird.
Markttrends für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
BFSI wird die größte Endverbraucherbranche sein
- In den letzten Jahren wurden künstliche Intelligenz (KI) und Maschinentechnologien zunehmend in der Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungsbranche (BFSI) eingesetzt, um die betriebliche Effizienz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Da Daten immer mehr Aufmerksamkeit erhalten, wächst die Nachfrage nach BFSI-Anwendungen für maschinelles Lernen. Automatisiertes maschinelles Lernen kann genaue und schnelle Ergebnisse mit enormen Daten, erschwinglicher Rechenleistung und wirtschaftlicher Speicherung liefern.
- Auf maschinellem Lernen (ML) basierende Lösungen ermöglichen es Finanzunternehmen auch, manuelle Arbeit zu ersetzen, indem sie sich wiederholende Vorgänge durch intelligente Prozessautomatisierung automatisieren und so die Produktivität des Unternehmens steigern. Beispiele für den prognostizierten Zeitraum sind Chatbots, die Automatisierung von Papierkram und die Gamification von Mitarbeiterschulungen. Es wird erwartet, dass maschinelles Lernen zur Automatisierung von Finanzprozessen eingesetzt wird.
- Nach der COVID-19-Pandemie zeigen Finanzinstitute ein wachsendes Interesse daran, Kunden über digitale Kanäle zu erreichen und zu unterstützen. Verschiedene digitale Lösungen, darunter Chatbots, Unterstützung bei der Kontoeröffnung und -verwaltung sowie technische Unterstützung, haben im Finanzsektor einen Anstieg der Akzeptanz erfahren. Insbesondere Fintech-Unternehmen wie Posh.Tech, Spixii und zahlreiche andere bieten jetzt intelligente Chatbots an, die wichtige kundenorientierte Funktionen für Banken erleichtern
- sollen Banken müssen ihre Dienstleistungen verbessern, um angesichts des steigenden Drucks beim Risikomanagement und der zunehmenden Governance- und Regulierungsanforderungen einen besseren Kundenservice zu bieten. Es wird erwartet, dass die steigende Zahl von Bankbetrugsfällen die Einführung von KI und ML erhöhen wird. Einige Fintech-Marken setzen zunehmend KI und ML in verschiedenen Anwendungen über mehrere Kanäle hinweg ein, um verfügbare Kundendaten zu nutzen und vorherzusagen, wie sich die Bedürfnisse der Kunden entwickeln, welche betrügerischen Aktivitäten die höchste Wahrscheinlichkeit haben, ein System anzugreifen, und welche Dienstleistungen sich als vorteilhaft erweisen werden.
Nordamerika hält signifikanten Marktanteil
- Es wird erwartet, dass die Vereinigten Staaten aufgrund des starken Innovationsökosystems, das durch strategische Investitionen des Bundes in fortschrittliche Technologien angetrieben wird, einen erheblichen Marktanteil halten werden, ergänzt durch die Existenz visionärer Wissenschaftler und Unternehmer, die aus der ganzen Welt und anerkannten Forschungseinrichtungen zusammenkommen, was die Entwicklung des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) vorangetrieben hat.
- Verschiedene Regierungen, darunter Landes- und Kommunalverwaltungen, verarbeiten enorme Mengen an Bürgerdaten, die zuvor auf Papier gespeichert und manuell verarbeitet wurden. Da künstliche Intelligenz (KI) und maschinelle Lerntechnologien jedoch schnellere und genauere Methoden zur Datenerfassung und -verarbeitung bieten, können sich die Regierungen auf komplexere und langfristigere soziale und kulturelle Probleme konzentrieren. Darüber hinaus wird erwartet, dass eine Zunahme kommerzieller Anwendungen für FederatedML die Nachfrage nach AutoML weiter ankurbeln wird.
- Nach Angaben der kanadischen Regierung sind Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) vielversprechend, um die Art und Weise, wie die kanadische Regierung ihren Bürgern dient, zu verbessern. Wenn die Regierung den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Regierungsprogrammen und -diensten untersucht, stellt sie sicher, dass klare Werte, Ethik und Regeln sie leiten.
- Während die USA versuchen, die Vorherrschaft von AutoML zu etablieren, bereitet sich auch Kanada auf solche Entwicklungen vor. So hat ePayPolicy im April 2023 Payables Connect auf den Markt gebracht, die neue Ergänzung seiner Suite von Versicherungszahlungs- und Abstimmungsprodukten. Es nutzt die bestehende Integrations- und Machine-Learning-Technologie von ePay, um den Abgleich, die Erstellung und die Zahlung fälliger Verbindlichkeiten vollständig zu automatisieren.
- Obwohl sich Kanada noch in der Anfangsphase des Einsatzes von automatisiertem maschinellem Lernen in verschiedenen Branchen befindet, wird erwartet, dass einige Faktoren, darunter der steigende Bedarf an Automatisierung des Finanzsektors und das aufkommende Bildungsinteresse der Studenten, das Marktwachstum vorantreiben werden.
- Der AutoML-Marktplatz der Region verändert sich aufgrund der Cloud, und Serverless Computing ermöglicht es Entwicklern, ML-Anwendungen schnell zum Laufen zu bringen.
Branchenübersicht für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
Der globale Markt für automatisiertes maschinelles Lernen weist eine moderate Fragmentierung auf, wobei zahlreiche Akteure die Marktanforderungen erfüllen. Der sich verschärfende Wettbewerb wird durch den Zustrom neuer Marktteilnehmer vorangetrieben, was die bestehenden Teilnehmer dazu veranlasst, Strategien zur Erweiterung ihres Kundenstamms zu entwickeln. Diese dynamische Landschaft treibt auch Innovationen voran, da bestehende Marktteilnehmer bestrebt sind, innovative Produkte zu entwickeln. Zu den namhaften Branchenführern gehören Datarobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation und Dataiku.
Im August 2023 führte DataRobot ein neues Angebot für generative künstliche Intelligenz (KI) ein, das Plattformfunktionen und angewandte KI-Dienste umfasst, um den Weg vom Konzept zum Wert mit generativer KI zu beschleunigen.
Im August 2023 brachte dotData Inc. dotData Ops auf den Markt, eine No-Code-MLOps-Plattform der nächsten Generation. Diese Plattform unterstützt ML-Ingenieure, indem sie eine intuitive Self-Service-Umgebung für die effiziente Bereitstellung und Operationalisierung von Daten-, Funktions- und Vorhersagepipelines bereitstellt.
Marktführer für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
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Datarobot Inc.
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Amazon web services Inc.
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dotData Inc.
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IBM Corporation
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Dataiku
- *Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
Marktnachrichten für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
- Juli 2023 dotData stellte dotData Enterprise 3.2 vor, das eine erweiterte Erkennung von Funktionslecks, API-Automatisierungsfunktionen, Visualisierungen für die Verarbeitung umfangreicher Datensätze und eine verbesserte Integration mit BI-Plattformen bietet. Diese Verbesserungen zielen darauf ab, das allgemeine Kundenerlebnis zu verbessern und die Produktivität und Effizienz von BI- und Analyseexperten zu steigern.
- März 2023 Aible geht eine strategische Allianz mit Google Cloud ein, die die Analysekosten um das 1.000-fache senkt und die Analysezeiten von Monaten auf Tage verkürzt. Diese Partnerschaft konzentriert sich auf die Vereinfachung der Bereitstellung der Aible-Plattform in Google Cloud und unterstützt die Architektur, Skalierbarkeit und Modellschulung von Aible mit Google Cloud-Infrastruktur, BigQuery und Vertex AI.
Branchensegmentierung für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
Automatisiertes maschinelles Lernen oder AutoML bezieht sich auf einen Prozess zur Automatisierung der zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben der Modellentwicklung für maschinelles Lernen. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Analysten, groß angelegte, produktive und effiziente ML-Modelle zu erstellen und gleichzeitig die Modellqualität aufrechtzuerhalten.
Der Markt für automatisiertes maschinelles Lernen ist nach Lösung (eigenständig oder On-Premise und Cloud), nach Automatisierungstyp (Datenverarbeitung, Feature-Engineering, Modellierung und Visualisierung), nach Endbenutzern (BFSI, Einzelhandel und E-Commerce, Gesundheitswesen, Fertigung und andere Endbenutzer) und nach Geografie (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Rest der Welt) unterteilt.
Die Marktgrößen und Prognosen werden für alle oben genannten Segmente in USD angegeben.
Nach Lösung | Standalone oder vor Ort | ||
Wolke | |||
Nach Automatisierungstyp | Datenverarbeitung | ||
Funktionsentwicklung | |||
Modellieren | |||
Visualisierung | |||
Von Endbenutzern | BFSI | ||
Einzelhandel und E-Commerce | |||
Gesundheitspflege | |||
Herstellung | |||
Andere Endbenutzer | |||
Nach Geografie | Nordamerika | Vereinigte Staaten | |
Kanada | |||
Europa | Großbritannien | ||
Deutschland | |||
Frankreich | |||
Rest von Europa | |||
Asien-Pazifik | China | ||
Japan | |||
Südkorea | |||
Restlicher Asien-Pazifik-Raum | |||
Rest der Welt |
Standalone oder vor Ort |
Wolke |
Datenverarbeitung |
Funktionsentwicklung |
Modellieren |
Visualisierung |
BFSI |
Einzelhandel und E-Commerce |
Gesundheitspflege |
Herstellung |
Andere Endbenutzer |
Nordamerika | Vereinigte Staaten |
Kanada | |
Europa | Großbritannien |
Deutschland | |
Frankreich | |
Rest von Europa | |
Asien-Pazifik | China |
Japan | |
Südkorea | |
Restlicher Asien-Pazifik-Raum | |
Rest der Welt |
Häufig gestellte Fragen zur Marktforschung für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
Wie groß ist der Markt für automatisiertes maschinelles Lernen?
Es wird erwartet, dass die Marktgröße für automatisiertes maschinelles Lernen im Jahr 2024 1,80 Mrd. USD erreichen und mit einer CAGR von 43,90 % wachsen wird, um bis 2029 11,12 Mrd. USD zu erreichen.
Wie groß ist der aktuelle Markt für automatisiertes maschinelles Lernen?
Im Jahr 2024 wird die Marktgröße für automatisiertes maschinelles Lernen voraussichtlich 1,80 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wer sind die Hauptakteure auf dem Markt für automatisiertes maschinelles Lernen?
Datarobot Inc., Amazon web services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem Markt für automatisiertes maschinelles Lernen tätig sind.
Welches ist die am schnellsten wachsende Region auf dem Markt für automatisiertes maschinelles Lernen?
Es wird geschätzt, dass der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024-2029) mit der höchsten CAGR wachsen wird.
Welche Region hat den größten Anteil am Markt für automatisiertes maschinelles Lernen?
Im Jahr 2024 hat Nordamerika den größten Marktanteil am Markt für automatisiertes maschinelles Lernen.
Welche Jahre deckt dieser Markt für automatisiertes maschinelles Lernen ab und wie groß war der Markt im Jahr 2023?
Im Jahr 2023 wurde die Marktgröße für automatisiertes maschinelles Lernen auf 1,25 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Bericht deckt die historische Marktgröße des Marktes für automatisiertes maschinelles Lernen für Jahre ab 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023. Der Bericht prognostiziert auch die Größe des Marktes für automatisiertes maschinelles Lernen für Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
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Branchenbericht für maschinelles Lernen
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate von Auto Machine Learning im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Analyse des automatischen maschinellen Lernens enthält einen Marktprognoseausblick bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich eine Probe dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download des Berichts.