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연합 학습 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 용도별, 조직 규모별, 업계별, 지역별 부문 예측(2025-2030년)
Federated Learning Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application (Industrial Internet of Things, Drug Discovery, Risk Management), By Organization Size, By Industry Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드 : 1728447
리서치사 : Grand View Research, Inc.
발행일 : 2025년 04월
페이지 정보 : 영문 99 Pages
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한글목차

연합 학습 시장 성장과 동향

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면 세계의 연합 학습 시장 규모는 2030년까지 2억 9,750만 달러에 달하고 2025-2030년에 걸쳐 14.4%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예측되고 있습니다. 프라이버시를 유지하면서 분산된 장치간에 머신러닝(ML) 모델을 훈련시키는 독특한 기능을 통해 가속화됩니다. 프라이버시 중심의 패러다임은 엄격한 데이터 보호 규정과 잘 일치하며 데이터 보안에 대한 우려를 해결합니다. 원시 데이터를 공유하지 않고도 협업적인 모델 학습을 가능하게 하고 사용자의 프라이버시를 보장하기 위해 데이터 프라이버시와 규제에 대한 컴플라이언스에 대한 우려가 연합 학습의 채용을 뒷받침하고 있습니다.

이 독특한 접근 방식은 경쟁 우위를 추구하는 산업을 끌어들입니다. Google LLC는 연합 학습의 저명한 제창자이며 실용자입니다. 헬스케어, 금융, IoT 부문에서 연합 학습의 채용을 뒷받침하고 있습니다. 이 접근법은 분산된 디바이스간에 협조적인 모델 학습을 가능하게 하고, AI 능력을 향상시키면서 데이터 프라이버시를 확보할 수 있습니다.

금융 부문은 금융 기관 전체의 거래 데이터의 안전한 분석을 용이하게 하고, 부정 감지를 강화합니다. 북미, 특히 미국은 기술 혁신의 중심지이며, 실리콘밸리와 다양한 영향력이 있는 하이테크 대기업이 진보를 추진하고 있습니다. 북미 소비자들 사이에서 데이터의 프라이버시와 보안에 대한 인식이 높아지고 있습니다. 솔루션에 대한 수요를 창출하고 있으며, 이러한 요인이 종합적으로 북미에서의 페더레이티드 러닝의 채용과 주목의 고조에 기여하고 있으며, 각 산업에 있어서의 지속적인 확대에 기여하는 환경을 조성하고 있습니다.

연합 학습 시장 보고서 하이라이트

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 연합 학습 시장 변수, 동향, 범위

제4장 연합 학습 시장 : 용도의 추정과 예측

제5장 연합 학습 시장 : 조직 규모의 추정과 예측

제6장 연합 학습 시장 : 업계의 추정과 예측

제7장 연합 학습 시장 : 지역별, 추정·동향 분석

제8장 경쟁 구도

KTH
영문 목차

영문목차

Federated Learning Market Growth & Trends:

The global federated learning market size is estimated to reach USD 297.5 million by 2030, registering to grow at a CAGR of 14.4% from 2025 to 2030 according to a new report by Grand View Research, Inc. The growth is primarily fueled by its unique capability to train machine learning (ML) models across decentralized devices while preserving data privacy. This approach allows multiple entities to collaborate on model training without sharing raw data, ensuring sensitive information remains on local devices. This privacy-centric paradigm aligns well with stringent data protection regulations and addresses growing concerns about data security. Concerns over data privacy and compliance with regulations drive the adoption of federated learning, as it allows for collaborative model training without sharing raw data, ensuring user privacy.

This unique approach attracts industries seeking a competitive edge. For instance, Google LLC has been a prominent advocate and practitioner of federated learning. One of its applications, Gboard, the virtual keyboard app, uses federated learning to improve predictive text suggestions without compromising user data. The market thrives due to fast-progressing ML methods and wider data availability. The proliferation of IoT devices and the rise of edge computing have propelled federated learning's adoption in the healthcare, finance, and IoT sectors. This approach allows collaborative model training across decentralized devices, ensuring data privacy while advancing AI capabilities. In healthcare, federated learning enables joint model development, improving diagnostics & treatments without compromising patient data privacy.

In finance, it facilitates secure analysis of transactional data across institutions, enhancing fraud detection. Its application in IoT utilizes distributed device data, empowering edge-based ML for improved device functionalities. North America, especially the U.S., is a center for technological innovation, led by Silicon Valley and various influential tech giants that propel progress. The region pioneers AI & ML advancements, cultivating an atmosphere that encourages the integration of advanced technologies, such as federated learning. There is a rising awareness among consumers in North America about data privacy & security. Federated learning, being a privacy-preserving technology, resonates with consumers' concerns, creating a demand for such privacy-centric solutions in various applications. These factors collectively contribute to the growing adoption & prominence of federated learning in North America, fostering an environment conducive to its continued expansion across industries.

Federated Learning Market Report Highlights:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Federated Learning Market Variables, Trends & Scope

Chapter 4. Federated Learning Market: Application Estimates & Forecasts

Chapter 5. Federated Learning Market: Organization Size Estimates & Forecasts

Chapter 6. Federated Learning Market: Industry Vertical Outlook Estimates & Forecasts

Chapter 7. Federated Learning Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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