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세계의 자기 지도 학습 시장
Self-Supervised Learning
상품코드 : 1784113
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 287 Pages
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한글목차

자기 지도 학습 세계 시장은 2030년까지 780억 달러에 달할 전망

2024년에 146억 달러로 추정되는 자기 지도 학습 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 32.2%로 성장하여 2030년에는 780억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 자연어 처리는 CAGR 33.2%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 518억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 컴퓨터 비전 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 28.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 40억 달러, 중국은 CAGR 41.9%로 성장 예측

미국의 자기 지도 학습 시장은 2024년에 40억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 201억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 41.9%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 25.9%와 29.0%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 27.3%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 자기 지도 학습 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

자기 지도 학습이 AI와 머신러닝에 혁명을 가져올 이유는 무엇일까?

자기 지도 학습(SSL)은 인공지능(AI)을 재구축하는 것으로, 대규모의 인간 주석을 필요로 하지 않고 라벨이 붙지 않은 원시 데이터로부터 기계가 학습할 수 있도록 하는 것입니다. 라벨이 부착된 데이터세트에 의존하는 기존의 지도 학습 모델과 달리, SSL은 무지도 및 반지도 학습 기술을 활용하여 패턴을 식별하고 의사결정을 개선합니다. 이 획기적인 접근 방식은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 예측 분석의 성능을 향상시키면서 AI 모델 학습에 필요한 비용과 시간을 절감하는 동시에 AI 모델 학습에 필요한 비용을 절감합니다. AI를 통한 자동화가 점점 더 중요해지는 가운데, 딥러닝의 연구와 응용에 있어 자기 지도 학습이 게임 체인저로 부상하고 있습니다.

자기 지도 학습을 강화하는 기술 발전이란?

콘트라스트 학습, 트랜스포머 기반 모델, 생성형 AI의 혁신은 자기 지도 학습 알고리즘을 크게 향상시켰습니다. OpenAI의 GPT나 구글의 BERT와 같은 대규모 AI 아키텍처는 언어 이해와 문맥 인식을 강화하기 위해 SSL 기술을 활용하고 있습니다. 강화학습과 SSL의 통합으로 자율주행차, RPA(로보틱 프로세스 자동화)와 같은 자율 시스템이 실시간으로 적응형 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 또한, 페더레이티드 러닝을 통해 데이터 프라이버시를 보호하면서 분산된 네트워크 상에서 자기 지도 학습이 가능한 AI 모델을 학습할 수 있습니다. 이러한 발전은 AI 능력의 한계를 뛰어넘어 더욱 강력하고 확장 가능한 머신러닝 애플리케이션을 가능하게 하고 있습니다.

자기 지도 학습의 도입을 촉진하는 산업은?

헬스케어 분야에서는 의료 영상 분석, 질병 예측, AI 지원 진단에 SSL을 활용하고 있습니다. 금융 서비스 업계에서는 사기 탐지, 위험 평가, 알고리즘 거래에 자기 지도 학습 모델을 채택하고 있습니다. 자율주행차 제조업체와 로봇 기업들은 환경 인식과 실시간 의사결정을 강화하기 위해 SSL을 활용하고 있습니다. 엔터테인먼트 및 미디어 업계는 추천 엔진과 컨텐츠의 개인화를 향상시키기 위해 자기 지도 학습을 활용하고 있습니다. AI를 통한 자동화가 산업 전반에 걸쳐 필수적인 요소로 자리 잡으면서 SSL 도입은 빠르게 가속화될 것으로 예상됩니다.

자기 지도 학습 시장의 성장을 촉진하는 요인은 무엇인가?

AI를 통한 자동화에 대한 수요 증가, 딥러닝 아키텍처의 발전, 비용 효율적인 AI 교육에 대한 필요성 등이 자기 지도 학습 시장의 성장을 견인하고 있습니다. AI 기반 개인화, 음성 인식, 지능형 자동화의 확대는 시장 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 또한, AI 개발에 대한 규제 당국의 지원과 AI 연구에 대한 기업의 투자가 AI 모델의 혁신과 확산을 가속화하고 있습니다. 산업계가 AI 기반 솔루션을 지속적으로 확대함에 따라 SSL 시장은 비약적인 성장을 이룰 것입니다.

부문

기술(자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 처리), 최종사용(헬스케어, BFSI, 자동차·운송, 정보기술, 광고·미디어, 기타)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSM
영문 목차

영문목차

Global Self-Supervised Learning Market to Reach US$78.0 Billion by 2030

The global market for Self-Supervised Learning estimated at US$14.6 Billion in the year 2024, is expected to reach US$78.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 32.2% over the analysis period 2024-2030. Natural Language Processing, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 33.2% CAGR and reach US$51.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Computer Vision segment is estimated at 28.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$4.0 Billion While China is Forecast to Grow at 41.9% CAGR

The Self-Supervised Learning market in the U.S. is estimated at US$4.0 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$20.1 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 41.9% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 25.9% and 29.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 27.3% CAGR.

Global Self-Supervised Learning Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Self-Supervised Learning Revolutionizing AI And Machine Learning?

Self-Supervised Learning (SSL) is reshaping artificial intelligence (AI) by enabling machines to learn from raw, unlabeled data without requiring extensive human annotation. Unlike traditional supervised learning models, which rely on labeled datasets for training, SSL leverages unsupervised and semi-supervised learning techniques to identify patterns and improve decision-making. This breakthrough approach is reducing the cost and time required for AI model training while enhancing performance in natural language processing (NLP), computer vision, and predictive analytics. With industries increasingly relying on AI automation, self-supervised learning is emerging as a game-changer in deep learning research and applications.

What Technological Advancements Are Enhancing Self-Supervised Learning?

Innovations in contrastive learning, transformer-based models, and generative AI are significantly improving self-supervised learning algorithms. Large-scale AI architectures such as OpenAI’s GPT and Google’s BERT are utilizing SSL techniques to enhance language understanding and context recognition. The integration of reinforcement learning with SSL is enabling autonomous systems, such as self-driving cars and robotic process automation (RPA), to make real-time adaptive decisions. Additionally, federated learning is allowing self-supervised AI models to train across decentralized networks while preserving data privacy. These advancements are pushing the boundaries of AI capabilities, enabling more robust and scalable machine learning applications.

Which Industries Are Driving The Adoption Of Self-Supervised Learning?

The healthcare sector is leveraging SSL for medical imaging analysis, disease prediction, and AI-assisted diagnostics. Financial services are adopting self-supervised models for fraud detection, risk assessment, and algorithmic trading. Autonomous vehicle manufacturers and robotics firms are utilizing SSL to enhance environmental perception and real-time decision-making. The entertainment and media industry is using self-supervised learning to improve recommendation engines and content personalization. As AI-driven automation becomes essential across industries, SSL adoption is expected to accelerate rapidly.

What Factors Are Fueling The Growth Of The Self-Supervised Learning Market?

The growth in the self-supervised learning market is being fueled by increasing demand for AI automation, advancements in deep learning architectures, and the need for cost-efficient AI training. The expansion of AI-driven personalization, voice recognition, and intelligent automation is further driving market adoption. Additionally, regulatory support for AI development and enterprise investments in AI research are accelerating the innovation and deployment of self-supervised learning models. As industries continue to scale AI-driven solutions, the SSL market is set for exponential growth.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Self-Supervised Learning market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Technology (Natural Language Processing, Computer Vision, Speech Processing); End-Use (Healthcare, BFSI, Automotive & Transportation, Information Technology, Advertising & Media, Others)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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