| Период исследования | 2019 - 2029 |
| Размер Рынка (2024) | 2.59 Миллиардов долларов США |
| Размер Рынка (2029) | 15.98 Миллиардов долларов США |
| CAGR (2024 - 2029) | 43.90% |
| Самый Быстрорастущий Рынок | Азиатско-Тихоокеанский регион |
| Самый Большой Рынок | Северная Америка |
| Концентрация Рынка | Низкий |
Ключевые игроки
*Отказ от ответственности: основные игроки отсортированы в произвольном порядке |
Анализ рынка автоматизированного машинного обучения (AutoML)
Объем рынка автоматизированного машинного обучения оценивается в 1,8 млрд долларов США в 2024 году и, как ожидается, достигнет 11,12 млрд долларов США к 2029 году, увеличиваясь в среднем на 43,90% в течение прогнозируемого периода (2024-2029 гг.).
- Машинное обучение (ML) — это подобласть искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет обучающим алгоритмам делать классификации или прогнозы с помощью статистических методов, раскрывая ключевые идеи в проектах интеллектуального анализа данных. Эти аналитические данные влияют на принятие решений в приложениях и компаниях, в идеале влияя на ключевые показатели роста. Поскольку речь идет об алгоритмах, моделях и вычислительной сложности, квалифицированные специалисты должны разрабатывать эти решения.
- Машинное обучение (ML) стало важным компонентом многих частей бизнеса. С другой стороны, для создания высокопроизводительных приложений машинного обучения требуются узкоспециализированные специалисты по обработке и анализу данных и эксперты в предметной области. Автоматизированное машинное обучение (AutoML) направлено на снижение потребностей специалистов по обработке и анализу данных, позволяя экспертам в предметной области автоматически создавать приложения машинного обучения без значительных знаний в области статистики и машинного обучения.
- Производительность автоматизированного машинного обучения повысилась благодаря усовершенствованиям в области науки о данных и искусственного интеллекта. Компании признают потенциал этой технологии, и, следовательно, темпы ее внедрения, вероятно, будут расти в течение прогнозируемого периода. Компании продают автоматизированные решения машинного обучения по подписке, что упрощает клиентам использование этой технологии. Кроме того, он обеспечивает гибкость при оплате по мере использования.
- Машинное обучение (ML) все чаще используется во многих приложениях, но экспертов по машинному обучению недостаточно для адекватной поддержки этого роста. Цель автоматизированного машинного обучения (AutoML) состоит в том, чтобы упростить его использование. Таким образом, эксперты должны иметь возможность развертывать больше систем машинного обучения, и для работы с AutoML потребуется меньше опыта, чем при работе с ML напрямую. Тем не менее, внедрение технологии все еще неглубоко, что сдерживает рост рынка.
- После пандемии COVID-19 наблюдается рост внедрения ИИ, поскольку компании переходят на использование интеллектуальных решений для автоматизации своих бизнес-процессов. Ожидается, что эта тенденция сохранится в ближайшие годы, что будет способствовать дальнейшему внедрению ИИ в организационные процессы.
Тенденции рынка автоматизированного машинного обучения (AutoML)
BFSI станет крупнейшей отраслью для конечных пользователей
- В последние годы искусственный интеллект (ИИ) и машинные технологии все чаще используются в банковской, финансовой и страховой отраслях (BFSI) для повышения операционной эффективности и улучшения качества обслуживания потребителей. По мере того, как данным уделяется все больше внимания, растет спрос на приложения BFSI машинного обучения. Автоматизированное машинное обучение позволяет получать точные и быстрые результаты с огромными объемами данных, доступной вычислительной мощностью и экономичным хранилищем.
- Решения на основе машинного обучения (ML) также позволяют финансовым компаниям заменить ручной труд за счет автоматизации повторяющихся операций с помощью интеллектуальной автоматизации процессов, повышая корпоративную производительность. В течение прогнозируемого периода в качестве примера можно привести чат-ботов, автоматизацию документооборота и геймификацию обучения сотрудников. Ожидается, что машинное обучение будет использоваться для автоматизации финансовых процессов.
- После пандемии COVID-19 финансовые учреждения проявляют растущий интерес к охвату и оказанию помощи клиентам через цифровые каналы. Различные цифровые решения, включая чат-ботов, поддержку открытия счетов и управления ими, а также техническую помощь, получили широкое распространение в финансовом секторе. Примечательно, что финтех-компании, такие как Posh.Tech, Spixii и многие другие, теперь предоставляют интеллектуальных чат-ботов, предназначенных для облегчения основных функций взаимодействия с клиентами для банков
- Банки должны совершенствовать свои услуги, чтобы предлагать более качественное обслуживание клиентов в условиях растущего давления в области управления рисками и растущих требований к управлению и нормативным требованиям. Ожидается, что растущее число случаев банковского мошенничества приведет к более широкому внедрению искусственного интеллекта и машинного обучения. Некоторые финтех-бренды все чаще используют искусственный интеллект и машинное обучение в различных приложениях по нескольким каналам, чтобы использовать доступные данные о клиентах и прогнозировать, как развиваются потребности клиентов, какие мошеннические действия имеют наибольшую вероятность атаковать систему и какие услуги окажутся полезными.
Чтобы понять ключевые тенденции, скачайте образец отчета
Скачать PDF
Северная Америка будет занимать значительную долю рынка
- Ожидается, что Соединенные Штаты будут занимать значительную долю на рынке благодаря сильной инновационной экосистеме, подпитываемой стратегическими федеральными инвестициями в передовые технологии, дополненной существованием дальновидных ученых и предпринимателей со всего мира и признанных исследовательских институтов, что способствовало развитию автоматизированного машинного обучения (AutoML).
- Различные органы власти, в том числе правительства штатов и местные органы власти, обрабатывают огромные объемы данных граждан, которые ранее хранились на бумаге и обрабатывались вручную. Однако, поскольку технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения обеспечивают более быстрые и точные методы сбора и обработки данных, правительства могут сосредоточиться на более сложных и долгосрочных социальных и культурных проблемах. Кроме того, ожидается, что рост числа коммерческих приложений для federatedML будет стимулировать спрос на AutoML.
- По мнению правительства Канады, технологии искусственного интеллекта (ИИ) имеют большие перспективы для улучшения того, как канадское правительство обслуживает своих граждан. По мере того, как правительство исследует использование искусственного интеллекта в государственных программах и услугах, оно следит за тем, чтобы оно руководствовалось четкими ценностями, этикой и правилами.
- В то время как США пытаются установить превосходство AutoML, Канада также готовится к такому развитию событий. Например, в апреле 2023 года ePayPolicy запустила Payables Connect, новое дополнение к своему набору продуктов для страховых платежей и сверки. Он использует существующую интеграцию ePay и технологию машинного обучения для полной автоматизации сверки, создания и оплаты кредиторской задолженности.
- Хотя Канада все еще находится на начальном этапе развертывания автоматизированного машинного обучения в различных отраслях, ожидается, что некоторые факторы, включая растущую потребность в автоматизации финансового сектора и растущий интерес к образованию среди студентов, будут стимулировать рост рынка.
- Рынок AutoML в регионе меняется из-за облака, а бессерверные вычисления позволяют создателям быстро создавать и запускать приложения машинного обучения.
Чтобы понять тенденции в географии, скачайте образец отчета
Скачать PDF
Обзор отрасли автоматизированного машинного обучения (AutoML)
Мировой рынок автоматизированного машинного обучения демонстрирует умеренную фрагментацию, при этом многочисленные игроки удовлетворяют потребности рынка. Усиление конкуренции обусловлено притоком новых участников, что побуждает существующих участников разрабатывать стратегии расширения клиентской базы. Этот динамичный ландшафт также стимулирует инновации, поскольку существующие игроки рынка стремятся разрабатывать передовые продукты. В число известных лидеров отрасли входят Datarobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation и Dataiku.
В августе 2023 года DataRobot представила новое предложение генеративного искусственного интеллекта (ИИ), включающее возможности платформы и прикладные сервисы ИИ, предназначенные для ускорения перехода от концепции к ценности с помощью генеративного ИИ.
В августе 2023 года dotData Inc. запустила dotData Ops, no-code платформу MLOps нового поколения. Эта платформа расширяет возможности инженеров машинного обучения, предоставляя интуитивно понятную среду самообслуживания для эффективного развертывания и ввода в эксплуатацию конвейеров данных, функций и прогнозирования.
Лидеры рынка автоматизированного машинного обучения (AutoML)
-
Datarobot Inc.
-
Amazon web services Inc.
-
dotData Inc.
-
IBM Corporation
-
Dataiku
- *Отказ от ответственности: основные игроки отсортированы в произвольном порядке
Нужны дополнительные сведения о игроках и конкурентах на рынке?
Скачать образец
Новости рынка автоматизированного машинного обучения (AutoML)
- Июль 2023 г. dotData представила dotData Enterprise 3.2, предлагающий расширенное обнаружение утечек функций, возможности автоматизации API, визуализации для обработки обширных наборов данных и расширенную интеграцию с платформами бизнес-аналитики. Эти улучшения направлены на улучшение общего качества обслуживания клиентов, повышение производительности и эффективности специалистов по бизнес-аналитике и аналитике.
- Март 2023 г. Aible установила стратегический альянс с Google Cloud, значительно сократив затраты на анализ в 1 000 раз и сократив сроки анализа с месяцев до дней. Это партнерство направлено на упрощение развертывания платформы Aible в Google Cloud, поддержку архитектуры, масштабируемости и обучения моделей Aible с помощью инфраструктуры Google Cloud, BigQuery и Vertex AI.
Отраслевая сегментация автоматизированного машинного обучения (AutoML)
Автоматизированное машинное обучение, или AutoML, относится к процессу автоматизации трудоемких итеративных задач разработки модели машинного обучения. Это позволяет специалистам по обработке и анализу данных, разработчикам и аналитикам создавать крупномасштабные, продуктивные и эффективные модели машинного обучения, сохраняя при этом их качество.
Рынок автоматизированного машинного обучения сегментирован по решениям (автономные или локальные и облачные), по типу автоматизации (обработка данных, проектирование признаков, моделирование и визуализация), по конечным пользователям (BFSI, розничная торговля и электронная коммерция, здравоохранение, производство и другие конечные пользователи), по географии (Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион и остальной мир).
Размеры рынка и прогнозы приведены в стоимостном выражении в долларах США для всех вышеперечисленных сегментов.
По решению
| Автономный или локальный |
| Облако |
По типу автоматизации
| Обработка данных |
| Особенности проектирования |
| Моделирование |
| Визуализация |
Конечными пользователями
| БФСИ |
| Розничная торговля и электронная коммерция |
| Здравоохранение |
| Производство |
| Другие конечные пользователи |
По географии
| Северная Америка | Соединенные Штаты |
| Канада | |
| Европа | Великобритания |
| Германия | |
| Франция | |
| Остальная Европа | |
| Азиатско-Тихоокеанский регион | Китай |
| Япония | |
| Южная Корея | |
| Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона | |
| Остальной мир |
| По решению | Автономный или локальный | |
| Облако | ||
| По типу автоматизации | Обработка данных | |
| Особенности проектирования | ||
| Моделирование | ||
| Визуализация | ||
| Конечными пользователями | БФСИ | |
| Розничная торговля и электронная коммерция | ||
| Здравоохранение | ||
| Производство | ||
| Другие конечные пользователи | ||
| По географии | Северная Америка | Соединенные Штаты |
| Канада | ||
| Европа | Великобритания | |
| Германия | ||
| Франция | ||
| Остальная Европа | ||
| Азиатско-Тихоокеанский регион | Китай | |
| Япония | ||
| Южная Корея | ||
| Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона | ||
| Остальной мир | ||
Нужен другой регион или сегмент?
Настроить сейчас
Часто задаваемые вопросы об исследованиях рынка автоматизированного машинного обучения (AutoML)
Насколько велик рынок автоматизированного машинного обучения?
Ожидается, что объем рынка автоматизированного машинного обучения достигнет 1,80 млрд долларов США в 2024 году и будет расти со среднегодовым темпом роста 43,90%, достигнув 11,12 млрд долларов США к 2029 году.
Каков текущий объем рынка автоматизированного машинного обучения?
Ожидается, что в 2024 году объем рынка автоматизированного машинного обучения достигнет 1,80 млрд долларов США.
Кто является ключевыми игроками на рынке автоматизированного машинного обучения?
Datarobot Inc., Amazon web services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku являются основными компаниями, работающими на рынке автоматизированного машинного обучения.
Какой регион является самым быстрорастущим на рынке автоматизированного машинного обучения?
По оценкам, в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет наблюдаться самый высокий среднегодовой темп роста в течение прогнозируемого периода (2024-2029 гг.).
Какой регион занимает наибольшую долю на рынке автоматизированного машинного обучения?
В 2024 году на Северную Америку будет приходиться наибольшая доля рынка автоматизированного машинного обучения.
На какие годы распространяется этот рынок автоматизированного машинного обучения и каков был объем рынка в 2023 году?
В 2023 году объем рынка автоматизированного машинного обучения оценивался в 1,25 млрд долларов США. Отчет охватывает исторический объем рынка автоматизированного машинного обучения за годы 2019, 2020, 2021, 2022 и 2023 годы. В отчете также прогнозируется объем рынка автоматизированного машинного обучения на годы 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 и 2029 годы.
Последнее обновление страницы:
Отраслевой отчет об автоматическом машинном обучении
Статистические данные о доле, размере и темпах роста рынка автомобильного машинного обучения в 2024 году, созданные Mordor Intelligence™ Industry Reports. Анализ Auto Machine Learning включает в себя прогноз рынка до 2029 года и исторический обзор. Получите образец этого отраслевого анализа в виде бесплатного отчета для скачивания в формате PDF.
