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세계의 자동 머신러닝(AutoML) 시장 : 규모, 점유율, 동향 분석(제공 형태별, 전개별, 기업 규모별, 용도별, 업계별, 지역별), 부문별 예측(2025-2033년)
Automated Machine Learning Market Size, Share & Trends Analysis Report By Offering (Solution, Services), By Deployment, By Enterprise Size, By Application, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드 : 1869938
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 10월
페이지 정보 : 영문 100 Pages
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한글목차

자동 머신러닝(AutoML) 시장 요약

세계의 자동 머신러닝(AutoML) 시장 규모는 2024년 35억 달러로 평가되었으며, 2033년까지 612억 3,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

2025년부터 2033년까지 CAGR 38.0%로 성장할 전망입니다. 이러한 성장은 자동 머신러닝(AutoML)이 데이터 내 불일치, 오류 및 기타 문제를 파악하고 사용자에게 옵션, 제안, 이상값을 표시하는 능력으로 인해 발생합니다. 전문가가 이러한 모든 정보를 제시하면 여러 모델을 원활하게 큐레이트하여 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

현재 TPOT, H2O.ai, Google AutoML, DataRobot과 같은 AutoML 오픈소스 및 상용 도구는 결과 예측을 위한 작업 개발을 효율화하는 데 이상적입니다. 이러한 인기 솔루션은 머신러닝 파이프라인의 일부 또는 전부를 자동화하는 경향이 있습니다. 예를 들어, 엔터프라이즈 AI 플랫폼인 DataRobot은 데이터 사이언스를 누구나 사용할 수 있게 하고 AI 솔루션의 생성, 배포, 관리 프로세스 전체를 대규모로 자동화합니다. 이렇게 하면 수동 워크플로우에 대한 종속성을 없애고 반복적이고 시간 소모적인 단계를 자동화할 수 있습니다. 신규 유저도 고정밀 모델 구축을 가능하게 해, AI를 신속하게 프로덕션 환경에 도입하는 지름길을 제공합니다.

자동 머신러닝(AutoML)은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하는 중요한 프로세스입니다. 개발자, 분석가 및 데이터 사이언스자가 생산성, 효율성 및 대규모성을 갖춘 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다. AutoML은 머신러닝 모델을 구현하고 교육하는 데 필요한 지식 기반 리소스를 최소화함으로써 주목을 받고 있습니다. 또한 AutoML에 대한 수요 증가는 주로 오류와 바이어스의 발생 가능성을 최소화함으로써 기업이 통찰력을 높이고 모델의 정확성을 향상시키는 데 도움이 되는 능력 때문입니다. BFSI(은행 및 금융 및 보험), 의료, IT 및 통신, 소매 등의 최종 사용자는 데이터 전처리, 모델 선택, 사전 학습된 모델의 자동화를 실현하는 가치 있는 파이프라인을 구축하기 위해 AI 노력을 가속화하기 위해 AutoML에 대한 투자를 확대할 것으로 예측됩니다.

자동 머신러닝(AutoML)의 혁신은 다양한 산업에서 큰 진보를 가져오고 기업 운영 방법과 고객과의 관계를 변화시키고 있습니다. 복잡한 프로세스 자동화를 통해 조직은 네트워크 동작을 신속하게 분석하고 필요한 절차를 자동으로 수행할 수 있어 처리 속도와 성능이 향상됩니다. 또한 머신러닝을 통한 예지 보전은 기업이 잠재적인 위험을 파악하고 고장을 예측하는 데 도움이 되어 생산성 향상과 비용 절감을 실현합니다. 머신러닝은 실시간 비즈니스 의사결정도 촉진하여 기업이 대규모 데이터세트에서 귀중한 지식을 추출하고 정보를 기반으로 판단을 내릴 수 있도록 합니다. 소형 장치에서 작동하는 머신러닝의 일종인 TinyML은 배터리 구동 장치 및 IoT 용도에 이상적이며 전력 소비, 지연 및 대역폭을 줄이면서 사용자의 프라이버시와 효율성을 유지합니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 자동 머신러닝(AutoML) 시장의 변수, 동향, 범위

제4장 자동 머신러닝(AutoML) 시장 : 제공 형태별 추정 및 동향 분석

제5장 자동 머신러닝(AutoML) 시장 : 전개별 추정 및 동향 분석

제6장 자동 머신러닝(AutoML) 시장 : 기업 규모별 추정 및 동향 분석

제7장 자동 머신러닝(AutoML) 시장 : 용도별 추정 및 동향 분석

제8장 자동 머신러닝(AutoML) 시장 : 업계별 추정 및 동향 분석

제9장 자동 머신러닝 시장 : 지역별 추정 및 동향 분석

제10장 경쟁 구도

JHS
영문 목차

영문목차

Automated Machine Learning Market Summary

The global automated machine learning market size was valued at USD 3.50 billion in 2024 and is projected to reach USD 61.23 billion by 2033, growing at a CAGR of 38.0% from 2025 to 2033. This growth is attributed to Automated machine learning (AutoML's) capability to identify discrepancies, errors, and other issues within the data, and present the user with choices, suggestions, as well as suggest outliers. Once the expert is presented with all this information, they can seamlessly curate multiple models, saving them time and effort.

Currently, AutoML open-source and commercial tools such as TPOT, H2O.ai, Google AutoML, and DataRobot are some of the best suited for streamlining the development of tasks wherein the goal is to predict an outcome/ result. These popular solutions tend to automate some or all the ML pipelines. For instance, DataRobot, the enterprise AI platform, makes data science accessible to everyone and automates the entire process of creating, deploying, and managing AI solutions at scale. It eliminates the reliance on manual workflows, automates repetitive and time-intensive steps, enables new users to build highly accurate models, and provides a fast-path for getting AI into production.

Automated machine learning is an essential process of automating iterative and time-consuming tasks. It enables developers, analysts, and data scientists to build ML models with productivity, efficiency, and high scale. AutoML has gained traction to minimize the knowledge-based resources needed to implement and train machine learning models. Moreover, Bullish demand for AutoML is mainly attributed to its ability to help enterprises boost insights and enhance model accuracy by minimizing chances for error or bias. End-users, including BFSI, healthcare, IT & telecom, and retail, are expected to inject funds into AutoML to rev up their AI efforts to create a valuable pipeline to automate data preprocessing, model selection, and pre-trained models.

Innovation in automated machine learning has led to significant advancements in various industries, transforming the way businesses operate and interact with their customers. Automation of complex processes enables organizations to speedily analyze network behavior and automatically execute required steps, enhancing processing speeds and performance. In addition, predictive maintenance using machine learning helps companies identify potential risks and predict failures, thereby increasing productivity and saving costs. Real-time business decision making is also facilitated through machine learning, allowing businesses to extract valuable insights from large datasets and make informed decisions. TinyML, a type of machine learning that runs on smaller devices, is ideal for battery-operated devices and IoT applications, reducing power consumption, latency, and bandwidth while maintaining user privacy and efficiency.

Global Automated Machine Learning Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented global automated machine learning market report based on offering, enterprise size, deployment, application, vertical, and region.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Automated Machine Learning Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Automated Machine Learning Market: Offering Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Automated Machine Learning Market: Deployment Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Automated Machine Learning Market: Enterprise Size Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Automated Machine Learning Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Automated Machine Learning Market: Vertical Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. Automated Machine Learning Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 10. Competitive Landscape

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