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세계의 자동 머신러닝 시장 규모 조사 및 예측 : 솔루션별, 자동화 유형별, 최종 사용자별, 지역별 분석(2023-2030년)
Global Automated Machine Learning Market Size study & Forecast, by Solution, by Automation Type, by End Users and Regional Analysis, 2023-2030
상품코드 : 1461181
리서치사 : Bizwit Research & Consulting LLP
발행일 : 2024년 03월
페이지 정보 : 영문 200 Pages
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한글목차

세계 자동 머신러닝 시장은 2022년 약 8억 7,000만 달러로 평가되었고, 2023-2030년의 예측 기간 동안 43.90% 이상의 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 자동 머신러닝은 실제 문제에 머신러닝을 적용하는 엔드투엔드 프로세스를 자동화하는 프로세스를 말합니다. 자동화된 머신러닝의 목적은 비전문가들이 머신러닝을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 하고, 숙련된 실무자의 워크플로우를 간소화하는 것입니다. 여기에는 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 배포 등 머신러닝 파이프라인의 다양한 단계를 자동화하는 것이 포함됩니다. 자동화된 머신러닝 시장은 데이터 양 증가와 머신러닝 기반 챗봇에 대한 수요 증가 등의 요인으로 인해 성장하고 있습니다. 그 결과, 자동화된 머신러닝에 대한 수요는 2023년부터 2030년까지 예측 기간 동안 국제 시장에서 점차 증가하고 있습니다.

대규모 데이터 세트에는 더 복잡한 연결과 패턴이 포함되는 경우가 많으며, 자동 머신러닝은 대량의 데이터에 접근할 수 있고 복잡한 데이터 구조를 처리하고 기록할 수 있기 때문에 더욱 정교하고 정확한 모델을 만들 수 있습니다. 세계 데이터 양은 64.2제타바이트이며, 2025년에는 181제타바이트에 달할 것으로 예측됩니다. 자동 머신러닝 시장을 이끄는 또 다른 중요한 요인은 머신러닝 기반 챗봇에 대한 수요 증가입니다. 머신러닝 기반 챗봇은 인간과 같은 응답을 이해하고 생성할 수 있는 모델을 배포해야 하는 경우가 많습니다. 자동화된 머신러닝 툴은 신속한 모델 개발 및 배포를 용이하게 하여 조직이 대규모 수동 모델 튜닝 없이도 챗봇 솔루션을 신속하게 구현할 수 있도록 지원합니다. 또한 Statista에 따르면, 세계 챗봇 시장은 2025년까지 12억 5,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 또한, 클라우드 기반 머신러닝 모델 증가 추세와 사기 탐지 기술 도입을 위한 정부의 이니셔티브는 예측 기간 동안 시장에 유리한 성장 기회를 창출할 것으로 예상됩니다. 그러나 표준화 부족과 데이터 프라이버시에 대한 위협 증가는 2023-2030년의 예측 기간 동안 전체 시장 성장을 저해할 것으로 보입니다.

세계 자동 머신러닝 시장 조사에서 고려된 주요 지역으로는 아시아태평양, 북미, 유럽, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카가 있습니다. 북미는 이 지역의 인공지능 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 2022년 시장을 주도할 것으로 예상되며, AI 용도 배포의 빠른 처리 시간에 대한 수요 증가는 AutoML을 통해 해결될 것으로 보입니다. 자동화된 프로세스는 모델 개발 속도를 높여 기업이 AI 솔루션을 더 빨리 시장에 출시할 수 있도록 돕습니다. 이러한 민첩성은 AI의 적시 도입이 경쟁 우위를 가져다주는 산업에서 매우 중요합니다. 이 지역의 압도적인 성과는 자동화된 머신러닝에 대한 전반적인 수요를 촉진할 것으로 예상됩니다. 또한, 아시아태평양은 인공지능을 확대하기 위한 각국 정부의 적극적인 노력으로 인해 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.

이 조사의 목적은 최근 몇 년동안 다양한 부문과 국가 시장 규모를 정의하고 향후 몇 년동안 시장 규모를 예측하는 것입니다. 이 보고서는 조사 대상 국가의 산업의 질적/양적 측면을 모두 포함하도록 설계되었습니다.

또한, 향후 시장 성장을 규정하는 촉진요인과 도전 과제 등 중요한 측면에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 또한, 주요 기업들경쟁 구도와 제품 제공에 대한 상세한 분석과 함께 이해관계자들이 투자할 수 있는 미시적 시장에서의 잠재적 기회도 포함하고 있습니다.

목차

제1장 주요 요약

제2장 세계의 자동 머신러닝 시장 정의와 범위

제3장 세계의 자동 머신러닝 시장 역학

제4장 세계의 자동 머신러닝 시장 산업 분석

제5장 세계의 자동 머신러닝 시장 : 솔루션별

제6장 세계의 자동 머신러닝 시장 : 자동화 유형별

제7장 세계의 자동 머신러닝 시장 : 최종사용자별

제8장 세계의 자동 머신러닝 시장, 지역 분석

제9장 경쟁 정보

제10장 조사 과정

LSH
영문 목차

영문목차

Global Automated Machine Learning Market is valued at approximately USD 0.87 billion in 2022 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 43.90% during the forecast period 2023-2030. Automated Machine Learning refers to the process of automating the end-to-end process of applying machine learning to real-world problems. The purpose of automated machine learning is to make machine learning more accessible to non-experts and streamline the workflow for experienced practitioners. It involves automating various steps in the machine learning pipeline, including data preprocessing, feature engineering, model selection, hyperparameter tuning, and model deployment. The Automated Machine Learning Market is expanding because of factors such as the growing volume of data and rising demand for machine-learning-powered chatbots. As a result, the demand for Automated Machine Learning has progressively increased in the international market during the forecast period 2023-2030.

Large datasets frequently include more complicated connections and patterns, and automated machine learning is getting access to large amounts of data, and can handle and record complex data structures, resulting in more sophisticated and accurate models. According to Statista, in 2020, the global volume of data accounts for 64.2 zettabytes and is projected to reach up to 181 zettabytes by the year 2025. Another important factor that drives the Automated Machine Learning Market is the increasing demand for the machine-learning-powered chatbot. Machine-learning-powered chatbots often require the deployment of models that can understand and generate human-like responses. Automated Machine Learning tools facilitate rapid model development and deployment, allowing organizations to quickly implement chatbot solutions without the need for extensive manual model tuning. In addition, as per Statista, the global chatbot market is projected to reach up to USD 1.25 billion by the year 2025. Moreover, the rising trend of cloud-based machine learning models and government initiatives towards the adoption of fraud detection technology is anticipated to create a lucrative growth opportunity for the market over the forecast period. However, the lack of standardization and rising threat to data privacy is going to impede overall market growth throughout the forecast period of 2023-2030.

The key regions considered for the Global Automated Machine Learning Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Middle East & Africa. North America dominated the market in 2022 owing to the increasing demand for artificial intelligence solutions in the region. The growing demand for quick turnaround times in deploying AI applications is addressed by AutoML. Automated processes speed up model development, allowing organizations to bring AI solutions to the market faster. This agility is crucial in industries where timely implementation of AI can provide a competitive advantage. The region's dominant performance is anticipated to propel the overall demand for Automated Machine Learning. Furthermore, Asia Pacific is expected to grow fastest over the forecast period, owing to factors such as supportive government initiatives towards the expansion of artificial intelligence in the region.

Major market player included in this report are:

Recent Developments in the Market:

Global Automated Machine Learning Market Report Scope:

The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study.

The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and product offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Solution

By Automation Type

By End Users

By Region:

Table of Contents

Chapter 1.Executive Summary

Chapter 2.Global Automated Machine Learning Market Definition and Scope

Chapter 3.Global Automated Machine Learning Market Dynamics

Chapter 4.Global Automated Machine Learning Market Industry Analysis

Chapter 5.Global Automated Machine Learning Market, by Solution

Chapter 6.Global Automated Machine Learning Market, by Automation Type

Chapter 7.Global Automated Machine Learning Market, by End Users

Chapter 8.Global Automated Machine Learning Market, Regional Analysis

Chapter 9.Competitive Intelligence

Chapter 10.Research Process

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